1. Trang chủ
  2. » Kỹ Thuật - Công Nghệ

Ứng dụng hiệu quả công nghệ mới FPI về chỉ báo đường đi sự cố cho lưới điện phân phối thông minh

6 28 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 6
Dung lượng 556,31 KB

Nội dung

Bài viết này trình bày ứng dụng thuật toán bầy đàn để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu về ứng dụng hiệu quả công nghệ mới FPI (Fault Passage Indicator - chỉ báo đường đi sự cố) cho lưới điện phân phối thông minh. Vấn đề được đặt ra là xác định số lượng, vị trí lắp đặt và công nghệ sử dụng cho mỗi vị trí FPI lắp đặt lên lưới điện phân phối để đạt hiệu quả ưu việt nhất về cả phương diện kinh tế lẫn kỹ thuật.

ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 3(124).2018 79 ỨNG DỤNG HIỆU QUẢ CÔNG NGHỆ MỚI FPI VỀ CHỈ BÁO ĐƯỜNG ĐI SỰ CỐ CHO LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI THÔNG MINH EFFECTIVE APPLICATION OF NEW TECHNOLOGY FPI TO FAULT PASSAGE INDICATOR IN SMART POWER DISTRIBUTION GRID Đinh Thành Việt1, Võ Văn Phương2 Đại học Đà Nẵng; dtviet@ac.udn.vn Công ty TNHH MTV Điện lực Đà Nẵng; phuongvv@cpc.vn Tóm tắt - Bài báo trình bày ứng dụng thuật tốn bầy đàn để giải toán tối ưu đa mục tiêu ứng dụng hiệu công nghệ FPI (Fault Passage Indicator - báo đường cố) cho lưới điện phân phối thông minh Vấn đề đặt xác định số lượng, vị trí lắp đặt cơng nghệ sử dụng cho vị trí FPI lắp đặt lên lưới điện phân phối để đạt hiệu ưu việt phương diện kinh tế lẫn kỹ thuật Bài báo thực nghiên cứu sử dụng thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn đa mục tiêu (MOPSO) thực kiểm tra đánh giá với trường hợp mơ hình lưới điện phân phối thực tế xuất tuyến 471E13 trạm biến áp (TBA) 220 kV Ngũ Hành Sơn thành phố Đà Nẵng, Việt Nam Các kết nghiên cứu cụ thể rút từ chương trình viết sở phần mềm MATLAB Abstract - This paper presents the application of particle swarm optimization (PSO) algorithm to solve the multi-objective optimization problem to efficient application of new technology FPI (Fault Passage Indicator) in smart power distribution grid The issue is to determine the number, installation location and technology used for each FPI installed on the grid to achieve the best economic and technical efficiency The study is carried out using the multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm with two test case studies on the actual distribution network feeder 471E13 at the 220 kV Ngu Hanh Son substation in Da Nang city, Viet Nam The research results have been derived using a MATLAB based program Từ khóa - tối ưu hóa đa mục tiêu; PSO; MOPSO; độ tin cậy; lưới điện phân phối; lưới điện thông minh; báo đường cố; FPI Key words - multi-objective optimization; PSO; MOPSO; reliability; power distribution system; smart grid; fault passage indicator; FPI Đặt vấn đề Hiện nay, việc phát triển lưới điện thông minh (smart grid) xu tất yếu mối quan tâm hàng đầu ngành điện Việt Nam toàn giới, nhằm nâng cao chất lượng độ tin cậy (ĐTC) cung cấp điện [1, 12] Để phát triển lưới điện thông minh Việt Nam cần thực nhiều giải pháp, việc ứng dụng cơng nghệ báo đường cố (Fault Passage Indicator – FPI) xem giải pháp hiệu giúp nâng cao ĐTC cung cấp điện hiệu vận hành lưới điện phân phối (LĐPP) thông minh Tuy nhiên, thiết bị FPI có giá thành khơng phải thấp; việc lắp đặt thiết bị FPI, vị trí LĐPP sử dụng cơng nghệ để đạt hiệu cao vấn đề mà công ty điện lực đặt Trên giới có số cơng bố liên quan đến tối ưu hóa lắp đặt FPI, sử dụng phương pháp tối ưu hóa lý thuyết tối ưu Pareto [2, 4, 10], PSO [3, 5, 6, 13], thuật toán đàn kiến [9] Tuy nhiên, kết tính cho thiết bị phân đoạn (TBPĐ) nói chung, chưa lưu ý đến tối ưu hóa thiết bị FPI có kết nối SCADA, chưa ý nhiều đến loại TBPĐ cụ thể Trong báo áp dụng thuật toán tối ưu bầy đàn đa mục tiêu MOPSO [7, 8, 10, 11] để xây dựng chương trình ứng dụng hiệu cơng nghệ báo đường cố FPI nhằm nâng cao ĐTC cung cấp điện cho LĐPP, tiết giảm lãng phí đầu tư, nâng cao suất lao động nút cuối, việc đánh số thứ tự theo nguyên tắc số thứ tự nhánh trùng với số thứ tự nút cuối, phụ tải gắn với tên nút Tên TBPĐ lấy theo số thứ tự nhánh gắn cho vị trí lắp đặt LĐPP 2.2 Mơ hình tính tốn số độ tin cậy SAIDI Mơ hình tốn học tính tốn số ĐTC SAIDI xây dựng hai tốn tử p(i) s(i) [2, 3] (Hình 1) Trong đó, tốn tử p(i) ký hiệu liền kề trước nhánh thứ i, s(i) ký hiệu liền kề sau nhánh thứ i Toán tử P(i,j) định nghĩa P(i,j) = P{i, p(i), p(p(i), p(p(i)), p(p(p(i))),… ,j} (1) Toán tử S(i,j) định nghĩa S(i,j) = S{i, s(i), s(s(i), s(s(i)), s(s(s(i))),… ,j} (2) Mơ hình tính tốn ĐTC lưới điện và ảnh hưởng thiết bị FPI đến độ tin cậy LĐPP 2.1 Mơ hình lưới điện phân phối LĐPP biểu diễn dạng sơ đồ sợi, gồm có nút nhánh Nhánh xem liên kết nút đầu ĐTC bị ảnh hưởng TBPĐ (MC, D, LBS, F) MC đầu nguồn ĐTC bị ảnh hưởng phần tử đường dây (cách điện, giơng sét, cây, chống sét van … ) Cầu chì tự rơi TBA ĐTC bị ảnh hưởng phần tử trạm biến áp phụ tải (thu lôi van, aptomat, máy biến áp …) Khách hàng Hình Sơ đồ tính tốn ĐTC LĐPP Hàm mục tiêu SAIDI thiết lập sau: 𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼 = 𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼Đ𝑍 + 𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼𝑇𝐵𝑃Đ + 𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼𝑇𝐵𝐴 (3) Trong đó, SAIDIĐZ đoạn đường dây LĐPP gây ra, SAIDITBPĐ vị trí TBPĐ LĐPP gây ra, SAIDITBA TBA phân phối gây Theo [2]: Đinh Thành Việt, Võ Văn Phương 80 Ω𝑟ℎ : 𝑛𝑠 𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼 = 𝑖 𝑖 vệ Cụ thể: 𝑛𝑠𝑤 + ∑(𝑇𝐵𝑃Đ ) ( ∑ 𝑁𝑗 𝑟ℎ𝑠𝑠𝑤 + ∑ 𝑁𝑗 𝑟ℎ𝑟𝑠𝑤 ) ℎ ℎ=1 𝑗 ∈Ω𝑠ℎ 𝑗 ∈Ω𝑟ℎ 𝑛𝑡𝑟 𝑟𝑡𝑟 + ∑(𝑇𝐵𝐴 𝑘 𝑟𝑘 𝑁𝑘 )] (4) 𝑘=1 𝑟𝑖𝑠 Trong đó: thời gian trung bình thao tác cô lập cố nhánh i; 𝑟𝑖𝑟 thời gian trung bình sửa chữa cố nhánh i; 𝑟ℎ𝑠𝑠𝑤 thời gian trung bình thao tác lập cố TBPĐ thứ h; 𝑟ℎ𝑟𝑠𝑤 thời gian trung bình sửa chữa cố TBPĐ thứ h; 𝑟𝑘𝑟𝑡𝑟 thời gian trung bình sửa chữa cố TBA thứ k; Ω𝑖𝑠 : Khu vực bị điện thời gian thao tác để cô lập cố nhánh i, xác định theo công thức sau: 𝑘 = 𝑆(𝑖, 𝑀𝐶 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆) ∩ (𝑀𝐶 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆) (5) max(𝑇𝐶(𝑆(𝑘) ∩ 𝑇𝑃) ≥ ∑ 𝑃𝑗 (6) 𝑗 ∈ 𝑆(𝑘) * Nếu khu vực khơng bị cố chuyển tải được, hay S(k)∩TP  , thì: 𝑆(𝑘), 𝑛ế𝑢 𝑃(𝑖, 𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆) ∩ (𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆) ∈ (𝑀𝐶 ∪ 𝐹) Ω𝑖𝑠 = 𝑆(𝑘) ∪ 𝑆(𝑃(𝑖, 𝑀𝐶 ∪ 𝐹) ∩ (𝑀𝐶 ∪ 𝐹), { 𝑃(𝑖, 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆) ∩ (𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)), 𝑘ℎá𝑐 (7) Trong S(k) tập nhánh sau nhánh k (nhánh có thiết bị phân đoạn sau điểm cố); TP tập nhánh liên lạc với đường dây khác * Nếu khu vực không bị cố, không chuyển tải được, hay S(k)∩TP = , thì: Ω𝑖𝑠 = 𝑆(𝑃(𝑖, 𝑀𝐶 ∪ 𝐹) ∩ (𝑀𝐶 ∪ 𝐹), 𝑃(𝑖, 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆) ∩ (𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆) (8) Khu vực bị điện thời gian sửa chữa cố nhánh thứ i, xác định theo công thức sau: Ω𝑟𝑖 = 𝑆(𝑃(𝑖, 𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆) ∩ (𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)) − Ω𝑖𝑠 (9) 𝑠 Ωℎ : Khu vực bị điện thời gian thao tác để cô lập cố TBPĐ thứ h, xác định theo công thức (10, 11, 12, 13) loại bỏ TBPĐ thứ h khỏi tập hợp TBPĐ bảo vệ, cụ thể: Ω𝑟𝑖 : 𝑘 = 𝑆((ℎ, 𝑀𝐶 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ) ∩ ((𝑀𝐶 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ) (10) max(𝑇𝐶(𝑆(𝑘) ∩ 𝑇𝑃) ≥ ∑ 𝑃𝑗 (11) 𝑗 ∈ 𝑆(𝑘) * Nếu khu vực khơng bị cố chuyển tải được, hay S(k)∩TP  , thì: Ωℎ𝑠 Khu vực bị điện thời gian sửa chữa [∑[(𝑖 + ′𝑖 )𝑙𝑖 + 𝐹𝑖 ] ( ∑ 𝑁𝑗 𝑟𝑖𝑠 + ∑ 𝑁𝑗 𝑟𝑖𝑟 ) TBPĐ thứ h, xác định theo công thức (14) 𝑁𝑇 loại bỏ TBPĐ thứ k khỏi tập hợp TBPĐ bảo 𝑖=1 𝑗 ∈Ω𝑠 𝑗 ∈Ω𝑟 𝑆(𝑘), 𝑛ế𝑢 𝑃((ℎ, 𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ) ∩ ((𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ) ∈ ((𝑀𝐶 ∪ 𝐹)\ℎ) = (12) 𝑆(𝑘) ∪ 𝑆(𝑃((ℎ, 𝑀𝐶 ∪ 𝐹)\ℎ) ∩ ((𝑀𝐶 ∪ 𝐹)\ℎ), { 𝑃((𝑖, 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ) ∩ ((𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ)), 𝑘ℎá𝑐 * Nếu khu vực không bị cố, khơng chuyển tải được, hay S(k)∩TP = , thì: 𝑃((ℎ, 𝑀𝐶 ∪ 𝐹)\ℎ) ∩ ((𝑀𝐶 ∪ 𝐹)\ℎ), Ωℎ𝑠 = 𝑆 ( ) 𝑃((ℎ, 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ) ∩ ((𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ) (13) Ω𝑟ℎ = 𝑆(𝑃((ℎ, 𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ) ∩ ((𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ)) − Ωℎ𝑠 (14) 2.3 Công nghệ báo đường cố (FPI) 2.3.1 Định nghĩa thiết bị thị cố Thiết bị thị cố FPI (Fault Passage Indicator) thường cảm biến dòng điện Khi xảy cố thiết bị hiển thị tín hiệu (thường đèn) thông tin cố báo trung tâm điều khiển thông qua kênh truyền thơng (khi thiết bị có kết nối SCADA) giúp nhân viên vận hành nhanh chóng tìm điểm cố để cách ly, sửa chữa đoạn bị cố, khôi phục hoạt động cho đoạn không bị cố tiếp tục làm việc [6] 2.3.2 Phân loại công nghệ FPI theo sử dụng - Loại thị cố đơn giản, khơng có chức SCADA Khi phát cố, FPI sáng đèn báo hiệu cho nhân viên vận hành biết tuyến đường cố qua Nhân viên vận hành dò tìm từ đầu đến cuối đường dây tìm điểm cố - Loại thị cố có tích hợp chức SCADA, tự động truyền tín hiệu gửi tin nhắn trung tâm điều khiển phát cố Nhờ đó, nhân viên vận hành nhanh chóng phân đoạn vị trí cố mà khơng phải kiểm tra tồn FPI tuyến đường dây Sự có mặt thiết bị FPI giúp làm giảm thời gian tìm kiếm điểm cố, từ giảm thời gian ngừng cung cấp điện cho khách hàng khu vực chuyển tải, khách hàng khu vực vùng cố không chuyển tải Kết ĐTC cung cấp điện hệ thống tăng lên Các thiết bị FPI giới hạn khu vực mà nhân viên vận hành phải tìm kiếm xảy cố Các khu vực phải tìm kiếm giới hạn lại thiết bị FPI [6] Giả sử có xuất tuyến có chiều dài 10 km, thời gian trung bình ban đầu để xác định điểm cố chưa đặt FPI chung cho xuất tuyến Hình Hình Mơ hình tính tốn lắp đặt FPI lưới điện Tiến hành lắp đặt FPI, chia xuất tuyến thành hai vùng nhỏ, vùng có chiều dài l1 = km, vùng có chiều dài l2 = km Xem gần thời gian trung bình xác định điểm cố ts nhánh tỷ lệ với chiều dài nhánh, thời gian trung bình xác định điểm cố ts theo vùng tỷ lệ với chiều dài xuất tuyến Thời gian xác định điểm cố ts1 vùng (l1 = km): ts1 = 1 = 0,6 ( h ) 6+4 Thời gian xác định điểm cố ts2 vùng (l2 = km): ts = 1 = 0, ( h ) 6+4 ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 3(124).2018 Với lập luận trên, lắp số lượng n FPI vào lưới điện n FPI chia lưới điện thành n+1 vùng nhỏ Khi thời gian xác định điểm cố vùng ts(i) tính theo cơng thức (16): ts ( i ) = ts li  j =1l j n +1 (16) với li: tổng chiều dài vùng thứ i; ts: thời gian trung bình ban đầu để xác định điểm cố chưa đưa FPI vào Như vậy, thời gian xác định điểm cố ts(i) giảm xuống đặt FPI vào lưới điện, giá trị số SAIDI giảm theo Thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn giải bài toán đa mục tiêu 3.1 Bài toán đa mục tiêu Trong tốn kỹ thuật thực tế, phải tối ưu hóa đồng thời lúc nhiều mục tiêu Tối ưu cho N đối tượng biểu diễn công thức: Min 𝑦⃗ = 𝐹⃗ (𝑥⃗) = [𝑓1 (𝑥⃗), 𝑓2 (𝑥⃗), , 𝑓𝑁 (𝑥⃗)]𝑇 (17) Ràng buộc: 𝑔𝑗 (𝑥⃗) ≤ 0, 𝑗 = 1, 2, … 𝑀 với 𝑥⃗ ∈ Ω; 𝑦⃗ véc-tơ đối tượng, 𝑔𝑗 (𝑥⃗) biểu diễn ràng buộc 𝑥⃗ véc-tơ định khơng gian tham số Ω [5] Việc tối ưu hóa đa mục tiêu gặp nhiều khó khăn để tối ưu hóa hàm đối tượng thời điểm, vậy, tối ưu Pareto sử dụng báo [2, 4, 10] Véc-tơ định 𝑢 ⃗⃗ gọi Pareto trội so với véc-tơ 𝑣⃗ khi:  i  {1, K, N}, fi(𝑢 ⃗⃗)  fi(𝑣⃗),  j  {1, K, N}, fj(𝑢 ⃗⃗) < fj(𝑣⃗), (18) Pareto trội dùng để so sánh xếp thứ hạng cho véc-tơ định Véc-tơ 𝑢 ⃗⃗ trội vẹc-tơ 𝑣⃗ có nghĩa ⃗ ⃗ F(𝑢 ⃗⃗) tốt giống ⃗F⃗(𝑣⃗) cho tất hàm đối tượng, có hàm đối tượng ⃗⃗(𝑢 ⃗⃗(𝑣⃗) F ⃗⃗) chặt (nhỏ hơn) F 3.2 Thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn đa mục tiêu Tối ưu hóa bầy đàn (PSO) phương pháp tối ưu đề xuất J Kennedy R Eberhart vào năm 1995 PSO cơng cụ tối ưu cung cấp quy trình tìm kiếm dựa bầy đàn, cá thể thay đổi vị trí theo thời gian Một lời giải tiềm cho tốn đại diện cá thể đàn, bay khơng gian tìm kiếm có d chiều Sự điều chỉnh tốc độ vị trí cá thể tính tốn cách sử dụng vận tốc khoảng cách từ pbest đến gbest theo công thức (19) (20) [3, 7, 8]: Vidk +1 = Vidk + c1rand1  (Pbestidk - X idk ) + c2rand2  (Gbestid k - X idk ) (19) X idk +1 = X idk + Vidk +1 (20) 3.3 Xây dựng chương trình tính tốn ứng dụng hiệu công nghệ FPI cho LĐPP thông minh Trên sở lý thuyết nêu trên, báo đề xuất thuật tốn ứng dụng hiệu cơng nghệ FPI để nâng cao ĐTC cung cấp điện Chương trình xây dựng dựa phần mềm MATLAB tính tốn thử nghiệm lưới 81 điện thực tế thành phố Đà Nẵng 3.3.1 Hàm mục tiêu bài tốn Hàm mục tiêu để tính tốn ứng dụng hiệu công nghệ FPI nhằm nâng cao ĐTC cung cấp điện LĐPP: Min F(x) ≡ [F1(x), F2(x)] (21) đó, F(x) hàm đa mục tiêu toán; F1(x) hàm mục tiêu kinh tế; F2(x) hàm mục tiêu kỹ thuật a Hàm mục tiêu kinh tế Trong báo này, hàm mục tiêu kinh tế đề xuất sau: 𝐹1 = 𝐶 𝐹𝑃𝐼 = ∑𝑗∈Ω𝐶 𝛼𝑗 𝐶𝑗𝐹𝑃𝐼 (22) Min F1 = CFPI (23) Trong đó: Ωc: tập hợp vị trí lắp đặt FPI; CjFPI: chi phí lắp đặt FPI vị trí đó, chi phí thay đổi theo cơng nghệ FPI (có sử dụng loại hỗ trợ truyền tín hiệu qua hệ thống SCADA hay khơng); αj: biến nhị phân xác định có lắp đặt FPI vị trí j hay khơng Yếu tố chi phí thiệt hại điện khách hàng không xét đến theo điều kiện thực tế Việt Nam b Hàm mục tiêu kỹ thuật (ĐTC lưới điện) Việc ứng dụng công nghệ báo đường cố LĐPP góp phần nâng cao ĐTC cung cấp điện thông qua việc giảm giá trị SAIDI Do hàm mục tiêu ĐTC là: Min F2 = SAIDI (24) với SAIDI lưới điện tính tốn theo (4) c Xác định ràng buộc Các ràng buộc có tốn bao gồm: - Theo tính chất LĐPP, recloser có khả xác định có cố xảy đằng sau Vì thiết bị FPI khơng đặt vị trí - Ràng buộc số lượng thiết bị FPI lắp đặt lưới theo yêu cầu đơn vị quản lý vận hành - Ràng buộc khoảng cách tối thiểu FPI - Ràng buộc nhánh lưới điện lắp đặt FPI (do tình hình thực tế yêu cầu chủ quan đơn vị quản lý vận hành) - Ràng buộc kinh phí tối đa đầu tư cho FPI 3.3.2 Thuật tốn chương trình (Hình 3) Bước 1: Nhập số liệu lưới điện - Dữ liệu nhập vào chương trình cấu trúc lưới điện (các điểm nút, chiều dài dây dẫn, số lượng khách hàng nút, vị trí TBPĐ, mạch vòng ) - Suất hỏng hóc thời gian sửa chữa phần tử lưới điện - Các ràng buộc liên quan đến kỹ thuật kinh tế Bước 2: Nhập thông số liên quan đến thuật tốn MOPSO: số vòng lặp, số lượng phần tử, số lượng nghiệm ưu việt Bước 3: Khởi tạo quần thể ban đầu: Tạo ngẫu nhiên quần thể P0 với n cá thể Mỗi cá thể bao gồm m bít nhị phân, với m có giá trị gấp lần số lượng nhánh lưới điện m/2 bít nhị phân thể vị trí FPI lắp đặt nhánh lưới điện (nếu bít thứ Đinh Thành Việt, Võ Văn Phương 82 M có giá trị nhánh M lưới điện lắp đặt FPI) Tương tự, m/2 bít xác định cơng nghệ FPI sử dụng cho nhánh đó, FPI tương ứng ứng dụng cơng nghệ SCADA, ngược lại sử dụng FPI thường Bắt đầu Khởi tạo quần thể (các particle) Đánh giá phần tử Tìm tập nghiệm khơng trội lưu vào nhớ Chọn phần tử lãnh đạo Cập nhật vận tốc vị trí phần tử i Với: Áp dụng thuật tốn đột biến để tăng tính đa dạng Phần tử xét trội tương đương pBest trước đó? Yes Cập nhật pBest Cập nhật gBest Đã có kết đủ số vòng lặp? Cost Costmax − Costmin SAIDI SAIDI max − SAIDI wCost + wSAIDI = (26) Trong đó, wcost, wSAIDI trọng số, tùy mức độ quan trọng quan điểm quản lý vận hành, số có giá trị khác Bước 14: Kết thúc chương trình: xuất kết giải pháp bố trí FPI tối ưu, tương ứng với giá trị hàm mục tiêu phương pháp trọng số chọn Tính hàm thích nghi No Bước 10: Cập nhật tập nghiệm ưu việt lưu nhớ Bước 11: Cập nhật pbest cho phần tử Bước 12: Kiểm tra điều kiện dừng (đã đạt đến số lượng vòng lặp cho trước) Nếu chưa thỏa mãn điều kiện dừng quay lại Bước Bước 13: Quyết định tập nghiệm tối ưu: Trong tập hợp nghiệm tối ưu nằm biên Pareto, tùy tính chất tốn, tập nghiệm đến từ vài chục đến vài trăm nghiệm nằm biên tối ưu Để tạo thuận lợi việc định chọn nghiệm tối ưu, sử dụng phương án trọng số nhằm giới hạn lại số cá thể cần chọn tập nghiệm [2]: Costi − Costmin SAIDIi − SAIDI (25) F = min(w +w ) No Yes Xuất kết Kết thúc Hình Lưu đồ thuật tốn tối ưu hóa PSO đa mục tiêu Bước 4: Kiểm tra điều kiện ràng buộc: Đối với cá thể phải kiểm tra ràng buộc nêu Nếu không thỏa mãn điều kiện ràng buộc thực thuật tốn để hiệu chỉnh cá thể phù hợp với yêu cầu tốn Bước 5: Tính tốn hàm mục tiêu: Tương ứng cá thể quần thể, tiến hành tính tốn hàm mục tiêu giá trị kinh tế số ĐTC SAIDI Bước 6: Dùng thuật tốn xếp nghiệm khơng trội: Sử dụng thuật tốn phân loại nghiệm khơng trội thứ hạng tương ứng phần trước để xác định nghiệm ưu việt phân bố biên Pareto Bước 7: Lựa chọn nghiệm ưu việt để hình thành quần thể Bước 8: Cập nhật vận tốc vị trí cho phần tử Bước 9: Tính hàm thích nghi cho phần tử quần thể Kết tính tốn cho lưới điện thực tế Ứng dụng thuật tốn để tính tốn ứng dụng hiệu công nghệ báo đường cố cho xuất tuyến 471 Ngũ Hành Sơn thuộc LĐPP thành phố Đà Nẵng Tổng số nhánh lưới điện: 131 nhánh; điểm liên lạc với nguồn khác nhánh (3, 73, 114); MC trạm; MC Recloser đường dây; dao cách ly; cầu chì phân đoạn Thông số cố lưới điện cho Bảng 1, thời gian thao tác TBPĐ tính trung bình 20 phút Bảng Thông số cố lưới điện Thiết bị Suất cố thoáng qua (lần/năm) Suất cố Thời gian vĩnh cửu sửa chữa (lần/năm) (phút) Dây dẫn trần 0,1352 (*) 0,0748 (*) Cáp bọc trung áp 0,0623 (*) 0,0672 (*) 30 0,0014 (*) 240 TBA phân phối 0,0200 120 Máy cắt trạm 0,0470 60 Máy cắt recloser 0,0010 60 Dao cắt có tải 0,0010 60 Dao cách ly 0,0500 60 Cầu chì tự rơi trung áp 0,0133 30 Cáp ngầm trung áp 30 (*): Đơn vị (lần/km/năm) 4.1 Giả thiết 1: số liệu nhập vào chương trình Số vòng lặp tối đa: 100 vòng lặp; số cá thể quần thể: 100 cá thể; số cá thể tập nghiệm ưu việt: 15 cá thể; trọng số lựa chọn theo tiêu kinh tế: 0,7; trọng số lựa chọn theo tiêu kỹ thuật: 0,3; suất đầu tư cho FPI thường: 15 triệu đồng/bộ; suất đầu tư cho FPI có ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 3(124).2018 kèm theo hệ thống SCADA: 45 triệu đồng/bộ; giới hạn số lượng kinh phí lắp đặt: khơng giới hạn Kết tính tốn phân bố nghiệm ưu việt biên Pareto vòng lặp cuối thể Hình 83 đặt FPI: 118,4565 phút; số SAIDI lưới điện trước lắp đặt FPI: 88,0127 phút; tổng kinh phí đầu tư: 120 triệu đồng Tính tốn hiệu kinh tế với giá bán điện bình quân 1.705 đồng/kWh: kết tính tốn Bảng Kết chạy chương trình với Giả thiết cho thấy có xuất FPI kèm theo cơng nghệ SCADA Trong với Giả thiết 1, kết cho FPI loại thường Các kết Bảng 1, cho thấy cần phải đưa yếu tố đền bù kỳ vọng toán học thiệt hại cho khách hàng vào tính tốn ĐTC LĐPP phù hợp với xu hướng đại giới cho kết thời gian hoàn vốn hợp lý, tạo điều kiện để ứng dụng cơng nghệ cho LĐPP thơng minh Hình Kết phương án tối ưu với giả thiết Nhận xét: Dựa vào đồ thị biên Pareto nhận thấy rằng, có số kết khác tương đương với kết nêu (ĐTC cao hơn, nhiên chi phí đầu tư lớn hơn) Do ta đặt giả thiết yếu tố kinh tế có tầm quan trọng so với yếu tố kỹ thuật (trọng số kinh tế 0,7) nên chương trình đưa kết nghiêng mặt kinh tế nhiều Tính tốn hiệu kinh tế với giá bán điện bình qn 1.705 đồng/kWh: kết tính tốn Bảng Có thể thấy, thời gian hồn vốn dài điều kiện thực tế nước ta chưa tính tốn giá trị thiệt hại khách hàng điện Hình Kết phương án tối ưu với giả thiết Bảng Bảng tính hiệu đầu tư với giả thiết SAIDI (phút) Điện không cung cấp (kWh) Thành tiền (đồng) Trước lắp đặt 118.4565 15.399.345 26.255.883,23 Sau lắp đặt 88.0127 11.441.651 19.508.014,96 Bảng Bảng tính hiệu đầu tư với giả thiết SAIDI (phút) Điện không cung cấp (kWh) Thành tiền (đồng) Trước lắp đặt 118,4565 15.399,345 26.255.883,23 Sau lắp đặt 75,0951 9.762,363 Giá trị làm lợi năm (đồng) 6.747.868,27 16.644.828,92 Tổng mức đầu tư (đồng) 135.000.000 Giá trị làm lợi năm (đồng) 9.611.054,31 Thời gian hoàn vốn (năm) 20,01 Tổng mức đầu tư (đồng) 135.000.000 Thời gian hoàn vốn (năm) 14,05 4.2 Giả thiết Số vòng lặp tối đa: vòng lặp; số cá thể quần thể: cá thể; số cá thể tập nghiệm ưu việt: cá thể; trọng số lựa chọn theo tiêu kinh tế: 0,7; trọng số lựa chọn theo tiêu kỹ thuật: 0,3; suất đầu tư cho FPI thường: 15 triệu đồng/bộ; suất đầu tư cho FPI có kèm theo hệ thống SCADA: 45 triệu đồng/bộ; giới hạn số lượng FPI lắp đặt lưới điện: thiết bị; giới hạn kinh phí lắp đặt: 150 triệu đồng Kết tính tốn phân bố nghiệm ưu việt biên Pareto vòng lặp cuối thể Hình Với giả thiết trên, chương trình cho kết phương án tối ưu là: Lắp đặt FPI vị trí nhánh: 8, 34, 82, 122; nhánh sử dụng FPI kèm theo công nghệ SCADA: 82,122; số SAIDI lưới điện trước lắp Kết luận Bài báo sử dụng lý thuyết tối ưu Pareto, thuật toán tối ưu hóa bầy đàn đa mục tiêu để xây dựng thuật tốn chương trình tính tốn ứng dụng hiệu công nghệ báo đường cố Chương trình cơng cụ giúp cho cơng ty điện lực tối ưu hóa số ĐTC cung cấp điện cho LĐPP Bài báo sử dụng xuất tuyến 471 Ngũ Hành Sơn để nghiên cứu tối ưu thiết bị báo đường cố qua chương trình tìm kiếm vị trí lắp đặt tối ưu lựa chọn công nghệ tối ưu cho TBPĐ Kết tính tốn phân tích chi tiết cho trường hợp cụ thể hoàn toàn phù hợp với thực tiễn LĐPP vận hành Các kết nghiên cứu cho thấy cần phải đưa yếu tố đền bù kỳ vọng toán học thiệt hại cho khách hàng vào tính tốn ĐTC LĐPP phù hợp với xu hướng đại giới cho kết thời gian hoàn vốn hợp lý, tạo điều kiện để ứng dụng công nghệ cho LĐPP thông minh Đinh Thành Việt, Võ Văn Phương 84 Lời cảm ơn: Nghiên cứu tài trợ Quỹ Phát triển Khoa học Công nghệ - Đại học Đà Nẵng đề tài mã số B2016-DNA-49-TT TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Thủ tướng Chính phủ nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam, Quyết định Phê duyệt đề án phát triển Lưới điện Thông minh tại Việt Nam, Quyết định số 1670/QĐ - TTg ngày 08/11/2012 [2] Đinh Thành Việt, Trương Nguyễn Quang Minh, Võ Văn Phương, “Ứng dụng thuật toán di truyền để xác định vị trí tối ưu thiết bị phân đoạn để nâng cao số độ tin cậy lưới điện phân phối”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Đại học Đà Nẵng, 7(104), 2016, trang 67 [3] Carlos A Coello Coello, Gregorio Toscano Pulido, and Maximino Salazar Lechuga, “Handling Multiple Objectives With Particle Swarm Optimization”, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 8(3), 2004, pp 256-279 [4] Gelan Zhu, Yige MA, Dong Hua, “Reliability programming of distribution network feeder switches based on Pareto Optimality Theory”, Journal of Convergence Information Technology, 8(9), 2013, pp 413-421 [5] Gustavo Dorneles Ferreira, Arturo Suman Bretas, Ghendy Cardoso Jr., Optimal Distribution Protection Design Considering Momentary and Sustained Reliability Indices, IEEE, 2010 [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] Proceedings of the International Symposium, 2010 H Falaghi, M R Haghifam, M R Osouali Tabrizi, Fault Indicators Effects on Distribution Reliability Indices, 18th International Conference on Electricity Distribution, 2005 J Kennedy and R Eberhart, Particle swarm optimization, Proc IEEE Int Conf on Neural Networks, 4, 1995, pp 1942-1948 J Kennedy and R Eberhart, A discrete binary version of the particle swarm algorithm, Proc IEEE Int Conf on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 97), 5, 1997, pp 4104-4109 Kirill Netreba, Yury Chistyakov, Elena Kholodova, Application of Artificial Bee Colony Algorithm for Optimal Distribution Protection Design, Researches in Environmental and Geological Sciences, 2012, pp 151-156 Kwang Y Lee and Mohamed A El–Sharkawi, Modern Heuristic Optimization techniques – Theory and applications to power system, IEEE Press, A John Wiley & Sons, Inc., Published, 2008 M Reyes, C A Coello, “Multi-objective particle swarm optimizers: A survey of the state-of-the-art”, International Journal of Computational Intelligence Research, 2(3), 2006, pp 287-308 R Billinton and R N Allan, Reliability Evaluation of Power Systems, 2ed, Plenum, New York, 1996 Y Shi and R Eberhart, A modified particle swarm optimizer, in Proc IEEE Int Conf Evol Comput., 1998, pp 69-73 (BBT nhận bài: 01/01/2018, hoàn tất thủ tục phản biện: 25/03/2018) ... chương trình tính tốn ứng dụng hiệu công nghệ FPI cho LĐPP thông minh Trên sở lý thuyết nêu trên, báo đề xuất thuật tốn ứng dụng hiệu cơng nghệ FPI để nâng cao ĐTC cung cấp đi n Chương trình xây... lưới đi ̣n thực tế Ứng dụng thuật toán để tính tốn ứng dụng hiệu cơng nghệ báo đường cố cho xuất tuyến 471 Ngũ Hành Sơn thuộc LĐPP thành phố Đà Nẵng Tổng số nhánh lưới đi n: 131 nhánh; đi m liên... 2.3 Công nghệ báo đường cố (FPI) 2.3.1 Định nghĩa thiết bị thị cố Thiết bị thị cố FPI (Fault Passage Indicator) thường cảm biến dòng đi n Khi xảy cố thiết bị hiển thị tín hiệu (thường đèn) thông

Ngày đăng: 12/02/2020, 17:15

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN