Ứng dụng thuật toán pso cho phân bố tối ưu công suất trong hệ thống điện

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA LÊ ĐÌNH LƯƠNG ỨNG DỤNG THUẬT TỐN PSO CHO PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN CHUYÊN NGÀNH : THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN MÃ SỐ NGÀNH : 60.52.50 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 07 NĂM 2009 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : TS Vũ Phan Tú (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ tại: HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Ngày tháng năm TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc -oOo Tp HCM, ngày tháng năm NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: LÊ ĐÌNH LƯƠNG Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 29-10-1983 Nơi sinh: Đồng Nai Chuyên ngành: Thiết bị Mạng Nhà máy điện MSHV: 01807284 1- TÊN ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG THUẬT TỐN PSO CHO PHÂN BỐ TỐI ƯU CƠNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN:  Nghiên cứu thuật toán PSO  Nghiên cứu toán điều phối cơng suất ELD tốn phân bố cơng suất tối ưu hệ thống điện OPF  Ứng dụng thuật tốn PSO giải tốn điều phối cơng suất ELD  Ứng dụng thuật toán PSO giải tốn phân bố cơng suất tối ưu hệ thống điện OPF 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 02-02-2009 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 03-07-2009 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS VŨ PHAN TÚ Nội dung đề cương Luận văn thạc sĩ Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN (Họ tên chữ ký) QUẢN LÝ CHUYÊN NG ÀNH (Họ tên chữ ký) i KHOA QL CHUYÊN NG ÀNH (Họ tên chữ ký) Tóm tắt luận văn TĨM TẮT LUẬN VĂN Luận văn trình bày thuật tốn PSO ứng dụng vào tính tốn tối ưu lĩnh vực hệ thống điện Hai phần ứng dụng PSO hệ thống điện thể luận văn là:  Bài tốn điều phối cơng suất ELD: trình bày phương pháp cải tiến thuật toán PSO áp dụng vào toán ELD cho kết tốt giải thuật khác phương pháp cải tiến khác PSO Hai loại hàm chi phí nhiên liệu xét tốn ELD là: hàm chi phí trơn dạng bậc hai theo kiểu truyền thống hàm chi phí có xét đến ảnh hưởng vị trí van điều khiển công suất phát Ứng với loại hàm chi phí thuật tốn ứng dụng kiểm tra số mạng điện kết so sánh với phương pháp khác cho thấy kết có từ phương pháp đề xuất hiệu đáng tin cậy  Bài tốn phân bố cơng suất tối ưu OPF: trình bày ứng dụng thuật toán PSO vào số mạng điện chuẩn thực tế: mạng nút, nút 30 nút IEEE Phương pháp giải thể tính linh hoạt khả ứng dụng thuật toán PSO để giải vấn đề mơ hình hóa dạng tốn tối ưu có ràng buộc, kết tính toán kiểm tra so sánh với thuật toán khác trình bày báo trước Kết mà nghiên cứu đạt ứng dụng kỹ thuật tính tốn tiến hóa mà điển hình thuật toán PSO vào giải toán tối ưu phức tạp hệ thống điện đạt kết khả quan phương pháp truyền thống khác Đối với toán này, phương pháp truyền thống dẫn đến kết sai kết tính tốn khơng tối ưu iii Mục lục MỤC LỤC Nhiệm vụ luận văn Thạc sĩ i Lời cảm ơn ii Tóm tắt luận văn iii Mục lục iv Danh mục bảng luận văn vii Danh mục hình luận văn ix Chữ viết tắt luận văn x Chương 1: Tổng quan 01 1.1 Đặt vấn đề 01 1.2 Tóm tắt số báo liên quan 02 1.3 Nhận xét chung hướng tiếp cận 07 1.4 Mục tiêu đề tài 08 1.5 Điểm đề tài 08 Chương 2: Bài tốn điều phối cơng suất ELD 10 2.1 Giới thiệu 10 2.2 Bài toán điều phối kinh tế cổ điển 10 2.2.1 Hàm mục tiêu 11 2.2.2 Ràng buộc đẳng thức 12 2.2.3 Ràng buộc bất đẳng thức 12 2.3 Bài toán điều phối kinh tế với hàm chi phí nhiên liệu khơng trơn 13 2.3.1 Đặc điểm toán điều phối kinh tế với điểm van công suất 13 iv Mục lục 2.3.2 Biểu thức điều phối kinh tế với điểm van công suất 14 Chương 3: Bài tốn phân bố cơng suất tối ưu OPF 16 3.1 Bài tốn phân bố cơng suất 16 3.1.1 Cơ sở toán học 16 3.1.2 Bài tốn phân bố cơng suất mạng điện 20 3.1.2.1 Các phương trình liên hệ 20 3.1.2.2 Giải tốn phân bố cơng suất 22 3.1.2.3 Lưu đồ giải thuật 26 3.2 Bài tốn phân bố cơng suất tối ưu cực tiểu hàm chi phí 28 3.2.1 Lịch sử phát triển lý thuyết 28 3.2.2 Sơ lược phương pháp giải toán OPF 31 Chương 4: Thuật toán PSO 35 4.1 Khái niệm chung PSO 35 4.2 Biểu thức thuật toán PSO 37 4.3 Giải thuật PSO 39 4.3.1 Giải thuật PSO nguyên thủy 40 4.3.2 Giải thuật PSO đề xuất 40 4.3 Thuật toán PSO cải tiến 42 Chương 5: Ứng dụng thuật toán PSO giải toán ELD 45 5.1 Phương pháp giải toán ELD dùng thuật toán PSO 45 5.2 Giải tốn ELD với hàm chi phí trơn 49 5.3 Giải tốn ELD với hàm chi phí khơng trơn 52 5.3.1 Hệ thống nhà máy 52 v Mục lục 5.3.2 Hệ thống 13 nhà máy 55 5.3.3 Hệ thống 40 nhà máy 58 5.4 Kết luận 62 Chương 6: Ứng dụng thuật toán PSO giải toán OPF 63 6.1 Giải thuật đề nghị 64 6.2 Phân bố công suất tối ưu mạng điện nút 67 6.3 Phân bố công suất tối ưu mạng điện nút 72 6.4 Phân bố công suất tối ưu mạng điện IEEE 30 nút 78 6.5 Kết luận 88 Chương 7: Tổng kết hướng phát triển đề tài 89 7.1 Tổng kết đề tài 89 7.2 Hướng phát triển đề tài 90 7.3 Lời kết 91 Phụ lục 92 Tài liệu tham khảo 95 Tóm tắt lý lịch trích ngang 103 vi Danh mục bảng luận văn DANH MỤC CÁC BẢNG TRONG LUẬN VĂN Bảng 3.1 Một số loại nút hệ thống điện 22 Bảng 3.2 Phân loại tốn tối ưu phân bố cơng suất 29 Bảng 5.1 Dữ liệu cho trường hợp kiểm tra hệ thống nhà máy 50 Bảng 5.2 So sánh kết tính tốn dùng phương pháp EPSO NPSO hệ thống nhà máy 51 Bảng 5.3 Dữ liệu cho trường hợp kiểm tra hệ thống nhà máy có tính đến ảnh hưởng điểm van công suất 53 Bảng 5.4 So sánh kết tính tốn phương pháp (hệ thống nhà máy) có tính đến ảnh hưởng điểm van công suất 54 Bảng 5.5 Dữ liệu cho trường hợp kiểm tra hệ thống 13 nhà máy có tính đến ảnh hưởng điểm van công suất 55 Bảng 5.6 Phân bố công suất tối ưu nhà máy chi phí tương ứng hệ thống 13 nhà máy có tính đến ảnh hưởng điểm van công suất 56 Bảng 5.7 So sánh kết tính tốn phương pháp hệ thống 13 nhà máy có tính đến ảnh hưởng điểm van công suất 57 Bảng 5.8 Dữ liệu cho trường hợp kiểm tra hệ thống 40 nhà máy có xét ảnh hưởng điểm van công suất 58 Bảng 5.9 So sánh kết tính toán phương pháp trường hợp hệ thống 40 nút có xét ảnh hưởng điểm van cơng suất 60 Bảng 5.10 Cơng suất phát chi phí trường hợp hệ thống 40 nhà máy có xét ảnh hưởng điểm van công suất 60 Bảng 6.1 Thông số máy phát mạng điện nút 67 Bảng 6.2 Thông số đường dây mạng điện nút 68 Bảng 6.3 Thông số tải mạng điện nút 68 vii Danh mục bảng luận văn Bảng 6.4 Điện áp nút mạng điện nút 68 Bảng 6.5 Các hệ số chi phí tính tốn mạng điện nút 69 Bảng 6.6 Kết phân bố công suất tối ưu mạng điện nút 71 Bảng 6.7 Thông số máy phát mạng điện nút 72 Bảng 6.8 Thông số đường dây mạng điện nút 73 Bảng 6.9 Thông số tải mạng điện nút 73 Bảng 6.10 Điện áp nút mạng điện nút 73 Bảng 6.11 Các hệ số chi phí tính tốn mạng điện nút 74 Bảng 6.12 Kết phân bố công suất tối ưu mạng điện nút 77 Bảng 6.13 Giới hạn điện áp công suất mạng IEEE 30 nút 78 Bảng 6.14 Các hệ số chi phí mạng IEEE 30 nút 79 Bảng 6.15 So sánh kết phân bố công suất tối ưu phương pháp mạng IEEE 30 nút 85 viii Danh mục hình luận văn DANH MỤC CÁC HÌNH TRONG LUẬN VĂN Hình 2.1 Đường cong chi phí phổ biến nhà máy nhiệt điện 11 Hình 2.2 Hàm chi phí nhiên liệu nhà máy nhiệt điện với van nạp 14 Hình 3.1 Mơ hình π cho đường dây hay máy biến áp 21 Hình 4.1 Bầy đàn tự nhiên 36 Hình 4.2 Ngun lý thay đổi vị trí thuật tốn PSO khơng gian 2-chiều 39 Hình 4.3 Giải thuật PSO 41 Hình 4.4 So sánh hệ số  phương pháp 43 Hình 5.1 Code mẫu hiệu chỉnh công suất phát 47 Hình 5.2 Sự hội tụ NPSO trường hợp kiểm tra hệ thống nhà máy 51 Hình 5.3 Sự hội tụ NPSO trường hợp kiểm tra hệ thống nhà máy có tính đến ảnh hưởng điểm van công suất 54 Hình 5.4 Sự hội tụ NPSO trường hợp kiểm tra hệ thống 13 nhà máy có tính đến ảnh hưởng điểm van công suất 57 Hình 5.5 Sự hội tụ NPSO trường hợp kiểm tra hệ thống 40 nhà máy có xét ảnh hưởng điểm van cơng suất 62 Hình 6.1 Lưu đồ giải thuật PSO ứng dụng vào toán OPF 66 Hình 6.2 Sơ đồ mạng điện nút 67 Hình 6.3 Sơ đồ mạng điện nút 72 Hình 6.4 Mối quan hệ chi phí theo số lượng vịng lặp mạng điện nút 76 Hình 6.5 Sơ đồ mạng điện IEEE 30 nút 80 Hình 6.6 Cấu hình điện áp hệ thống IEEE 30 nút 86 Hình 6.7 Mối quan hệ chi phí theo số lượng vịng lặp mạng IEEE 30 nút 87 ix Chương 6: Ứng dụng thuật toán PSO giải toán OPF Do toán tối ưu PBCS dùng quy hoạch genetic [19] sử dụng giá trị công suất phản kháng Q nút PV làm biến điều khiển (biến mã hố) nút PV có cơng suất tác dụng P độ lớn điện áp nút V xác định trước, ta phải tính cơng suất phản kháng Q qua phương pháp phân tích luồng cơng suất Do đó, biến điều khiển điện áp nút bị hạn chế làm cho kết hội tụ không tốt Trong luận văn chúng tơi thực mã hố điện áp nút mà khơng mã hố cơng suất phản kháng nút PV 6.5 KẾT LUẬN Dựa vào kết nghiên cứu chương trước, chương xây dựng giải thuật chi tiết áp dụng cho mạng điện khác từ mạng điện nút đơn giản đến mạng điện IEEE 30 nút phức tạp để giải tốn phân bố cơng suất tối ưu mạng điện Kết đạt thuật toán PSO hầu hết phù hợp tốt nghiên c ứu trước tài liệu trích dẫn Cách tiếp cận toán khẳng định kết tính tốn phù hợp tin cậy được, từ cho thấy khả tính tốn mạnh mẽ, linh hoạt xác thuật tốn PSO tốn tối ưu hóa toán tim kiếm lời giải tối ưu So với phương pháp tối ưu hóa khác, thuật tốn PSO phương pháp mẻ, hiệu việc tìm kiếm lời giải tối ưu nghiên cứu phát triển Tuy nhiên số phương pháp trí tuệ nhân tạo khác, thuật tốn PSO khơng có sở tốn học vững chắc, mà chủ yếu dựa vào lý thuyết xác suất, tìm kiếm ngẫu nhiên Ngồi thân thuật tốn sử dụng số vịng lặp nhiều thời gian tính tốn lâu so với phương pháp truyền thống khác khơng có hướng dẫn mang tính tổng qt nên việc lựa chọn thơng số thích hợp cho thuật tốn PSO chủ yếu dựa kinh nghiệm người lập trình để có kết xác phải dùng phương pháp thử dần Trang 88 Chương 7: Tổng kết hướng phát triển đề tài CHƯƠNG TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 7.1 TỔNG KẾT ĐỀ TÀI Luận văn trình bày phương pháp thuật toán PSO để giải toán tối ưu hệ thống điện Thuật toán thành cơng việc tìm điểm tối ưu với tốc độ hội tụ nhanh chóng Hai loại tốn dùng để kiểm tra thuật toán toán điều phối kinh tế cơng suất ELD tốn phân bố cơng suất tối ưu OPF Luận văn trình bày có hệ thống, dẫn dắt toán từ đơn giản đến phức tạp, toán cụ thể so sánh, nhận xét, đánh giá với nhiều nguồn tài liệu khác để khẳng định tính xác tin cậy kết đạt luận văn Mặc dù luận văn áp dụng vào giải toán cho mạng điện IEEE 30 nút nhiên với giải thuật đưa không bị hạn chế số lượng nút hay tốn có cấu trúc phức tạp Do đó, giải thuật hồn tồn áp dụng mạng điện có số lượng nút lớn Kết tính tốn cho thấy khả linh hoạt, mạnh mẽ thuật toán PSO việc xác định lời giải tối ưu toàn cục mà phương pháp tối ưu số khó đạt Đối với tốn có hàm mục tiêu khơng khả vi, có biến số rời rạc thuật tốn PSO cho thấy khả đặc biệt thích hợp việc giải tốn cách dễ dàng Tuy nhiên, thuật tốn PSO có nhược điểm giống phương pháp trí tuệ nhân tạo khác chưa có sở tốn học vững (chỉ chủ yếu dựa vào lý thuyết xác xuất), kết tính tốn phụ thuộc nhiều vào thơng số cài đặt thuật toán kinh nghiệm người lập trình nhiều thời gian cơng sức để thử nghiệm kiểm tra Trang 89 Chương 7: Tổng kết hướng phát triển đề tài Thuật tốn PSO có ngun lý sáng, dễ hiểu, phương pháp dễ ứng dụng Do khơng có phương pháp tốn cụ thể làm cho người làm quen áp dụng vào tốn c ụ thể gặp khó khăn về:  Phương pháp mã hoá biến với số lượng cá thể không phù hợp  Cách thức loại biến cần phải mã hoá toán cụ thể  Thơng số cài đặt thuật tốn như: số cá thể quần thể, hệ số quán tính, kinh nghiệm thân quan hệ cộng đồng cá thể  Cách thiết lập hàm mục tiêu với hệ số phạt thích hợp  Do thuật tốn PSO thích hợp với tốn khơng ràng buộc áp dụng vào tính tốn tối ưu hệ thống điện vốn có nhiều ràng buộc việc xử lý ràng buộc vấn đề khó khăn Một hạn chế khác luận văn nghiên cứu cho hệ thống điện cân sử dụng mơ hình hệ thống pha mà chưa đưa mơ hình tính toán mạng điện bất đối xứng Việc thống kê, so sánh đánh giá kết cho tốn cịn thiếu tính tổng qt việc ảnh hưởng lẫn thông số lưới điện việc xác định thơng số cài đặt, tốn tử tối ưu cho toán tối ưu phân bố cơng suất khơng có phương pháp rõ ràng cụ thể mà chủ yếu dựa vào thời gian kiểm tra, thử nghiệm kinh nghiệm người lập trình 7.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Từ kết đạt ưu khuyết điểm luận văn nêu đưa hướng phát triển đề tài:  Giải tốn phân bố cơng suất tối ưu mạng điện có số lượng nút lớn  Tính tốn tối ưu phân bố công suất cho mạng điện trường hợp bất đối xứng Trang 90 Chương 7: Tổng kết hướng phát triển đề tài  Kết hợp thuật tốn PSO lai với phương pháp trí tuệ nhân tạo khác như: Genetic Algorithm, Fuzzy Logic, Neural Network, , để tăng tốc độ hội tụ độ xác kết tính tốn  Tiến tới áp dụng thuật toán tối ưu cho toán khác như: toán quy hoạch phát triển hệ thống điện, tốn phân bố cơng suất tối ưu thị trường điện cạnh tranh, toán tối ưu phân bố công suất hệ thống Thuỷ điện – Nhiệt điện  Giải toán ELD với hàm chi phí nhiên liệu có xét đến yếu tố ảnh hưởng lượng khí thải mơi trường  Giải tốn ELD với hàm chi phí nhiên liệu nhà máy có sử dụng nhiều loại nhiên liệu khác 7.3 LỜI KẾT Thời gian qua cho đề tài nghiên cứu khơng đủ dài đời cơng trình khoa học hồn chỉnh, điều kiện cịn tồn nhiều khó khăn khách quan định Tham vọng nhiều khó vượt qua rào cản thời gian, kinh nghiệm, tri thức bộn bề lo toan công việc sống, chắn khơng tránh khỏi sai sót Chúng tơi hy vọng thiếu sót luận văn người đọc cảm thơng, chia sẻ giúp đỡ để chúng tơi bổ sung, hoàn chỉnh tương lai Xin chân thành cảm ơn! Trang 91 Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] J Kennedy, R Eberhart, “Particle swarm optimization,” Proc IEEE Int Conf on Neural Networks, pp 1942-1948, 1995 [2] R Eberhart, J Kennedy, “A new optimizer using particle swarm theory,” Proc 6th Int Symposium on Micro Machine and Human Science, pp 39-43, 1995 [3] R Eberhart, Y Shi, “Particle swarm optimization: developments, applications and resources,” Proc IEEE Int Conf on Evolutionary Computation, pp 81-86, 2001 [4] Y Shi, R Eberhart, “A modified particle swarm optimizer,” Proc.IEEE Int Conf on Evolutionary Computation, pp 69-73, 1998 [5] Hirotaka Yoshida, Kenichi Kawata, Yoshikazu Fukuyama, Yosuke Nakanishi, “A Particle Swarm Optimization for Reactive Power and Voltage control considering Voltage stability,” IEEE International Conference on Intelligent System Applications to Power Systems (ISAP'99), Rio de Janeiro, April 4-8, 1999 [6] Hirotaka Yoshida, Kenichi Kawata, Yoshikazu Fukuyama, Yosuke Nakanishi, “A Particle Swarm Optimization for Reactive Power and Voltage control considering Voltage security assessment,” IEEE Trans on Power Systems, Vol.15, No.4, pp.12321239, November 2001 [7] N Mo, Z.Y Zou, K.W Chan and T.Y.G Pong, “Transient stability constrained optimal power flow using particle swarm optimization,” The Institution of Engineering and Technology, 2007 [8] Kyung-Il Min, Su-Won Lee and Young-Hyun Moon, “An Economic Dispatch Algorithm as Combinatorial Optimization Problems,” International Journal of Control, Automation and System, vol 6, no 4, pp 468-476, August 2008 [9] Bo Zhao, Quanyuan Jiang, Chuangxin Guo, Yijia Cao, “A novel particle swarm optimization approach for optimal reactive power dispatch, ” Department of Electrical Engineering of Zhejiang University Zhejiang, China, 15th PSCC, Liege, 22-26 August 2005 Trang 95 Tài liệu tham khảo [10] Wichit Krueasuk, Weerakorn Ongsakul, “Optimal Placement of Distributed Generation Using Particle Swarm Optimization,” Department of Electrical Engineering Faculty of Engineering Sripatum University, Bangkok, Thailand [11] John G Vlachogiannis and Kwang Y Lee, “Reactive Power Control Based On Particle Swarm Multi-Objective Optimization,” Intelligent Systems Application to Power Systems, 2005 Proceedings of the 13th International Conference on Volume , Issue , 6-10 Nov 2005 [12] Adel Ali Abou El-Ela, Ragab Abdel-Aziz El-Sehiemy “Optimized Generation Costs Using Modified Particle Swarm Optimization Version,” Wseas Transactions on Power Systems, Oct 20, 2007 [13] Jong-Bae Park, Yun-Won Jeong, Woo-Nam Lee, and Joong-Rin Shin, “An Improved Particle Swarm Optimization for Economic Dispatch Problems with NonSmooth Cost Functions,” 2006 IEEE [14] Nidul Sinha, R Chakrabarti, and P K Chattopadhyay, “Evolutionary Programming Techniques for Economic Load Dispatch,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol No.1, February 2003 [15] Dr K Thanushkodi, S Muthu Vijaya Pandian, R.S.Dhivy Apragash, M Jothikumar, S.sriramnivas and K.Vindoh, “An Efficient Particle Swarm Optimization for Economic Dispatch Problems With Non-smooth cost functions,” WSEAS Transactions on Power Systems, Issue 4, Volume 3, April 2008, pp 257-266 [16] C H Chen, and S N Yeh, “Particle Swarm Optimization for Economic Power Dispatch with Valve-Point Effects,” 2006 IEEE PES Transmission and Distribution Conference and Exposition Latin America, Venezuela [17] K.Y Lee, Y.M Park, J.L Ortiz, “A United Approach to Optimal Real and Reactive Power Dispatch,” IEEE Trans on Power Apparatus and Systems, Vol PAS104, No 5, May 1985 [18] Phạm Việt Cường, “Ứng dụng thuật toán di truyền phân bố công suất tối ưu hệ thống điện,” Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, Luận văn Thạc sĩ, 07/2003, 700998, Thư viện Đại Học Bách Khoa Tp.HCM Trang 96 Tài liệu tham khảo [19] Tarek Bouktir, Linda Slimani, M Belkacemi, “A Genetic Algorithm for Solving the Optimal Power Flow Problem,” Leonardo Journal of Sciences, Issue 4, JanuaryJune 2004, p 44-58 [20] K.Vaisakh, L.R.Srinivas, “Differential Evolution Approach for Optimal Power Flow Solutions,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2005 2008 JATIT, p 261-268 [21] Boumediène ALLAOUA, Abdellah LAOUFI, “Optimal Power Flow Solution Using Ant Manners for Electrical Network,” Advances in Electrical and Computer Engineering, Volume 9, Number 1, 2009, p 34-40 [22] R.Balamurugan and S.Subramanian, “Self-Adaptive Differential Evolution Based Power Economic Dispatch of Generators with Valve-Point Effects and Multiple Fuel Options” International Journal of Computer Science and Engineering , February 23, 2007, p 10-17 [23] Ngơ Hồng Tuấn, “Ứng dụng quy hoạch Genetic cho phân bố tối ưu cơng suất lưới điện có FACTS,” Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, Luận văn Thạc sĩ, 07/2008, Thư viện Đại Học Bách Khoa Tp HCM [24] C.R Fuerte-Esquivel and E Acha “A Newton-type Algorithm for the control of power flow in electrical power network,” IEEE Transactions on Power Systems, Vol 12, No.4, November 1997 pp.1471-1480 [25] Nguyễn Hồng Việt Phương, Ngô Văn Dưỡng, “A calculation for building a simulation model to research the operation systems of UPFC,” Đại học Đà Nẵng [26] Xiaohui Hu, Russell C Eberhart, Yuhui Shi, “Engineering Optimization with Particle Swarm,” Indiana University Purdue University at Indianapolis, Indianapolis, IN, USA [27] Xiaohui Hu, Russell C Eberhart, “Solving Constrained Nonlinear Optimization Problems with Particle Swarm Optimization,” Indiana University Purdue University at Indianapolis, Indianapolis, IN, USA [28] G Krost, G K Venayagamoorthy, L Grant, “Swarm Intelligence and Evolutionary Approaches for Reactive Power and Voltage Control”, 2008 IEEE Swarm Intelligence Symposium, September 21-23, 2008 Trang 97 Tài liệu tham khảo [29] K S Swarup, “Swarm intelligence approach to the solution of optimal power flow,” Indian Institute of Science, Oct 2006, 86, 439–455 [30] Tarek Bouktir, Rafik Labdani and Linda Slimani, “Economic power dispatch of power system with pollution control using multiobjective particle swarm optimization,” University of Sharjah Journal of Pure & Applied Sciences, Volume 4, No 2, June 2007 [31] IEEE Committee Report, “Present Practices in the Economic Operation of Power System,” IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, Vol PAS-90, July/August 1971, pp 1768-1775 [32] A Wood, B Wollenberg, “Power generation, operation and control,” New York: Wiley, 1996 [33] D.C Walters, G B Sheblé, “Genetic Algorithm Solution of Economic Dispatch with Valve Point Loading,” IEEE Trans Power Systems, Vol 8, No 3, pp 1325-1332, August 1993 [34] K Wong, Y Wong, “Genetic and genetic/simulated-annealing approaches to economic dispatch,” IEEE Proceedings Gener, Trans and Distr, Vol 141, No 5, pp 507-513, Sep 1994 [35] K Wong, B Lau, A Fry, “Modelling Generator Input-Output Characteristics with Valve-Point Loading Using Neural Networks,” IEEE nd International Conference on Advances in Power System Control Operation and Management, pp 843-848, 7-10 Dec 1993 [36] H Yang, P Yang, C Huang, “Evolutionary Programming Based Economic Dispatch for Units with Non-Smooth Fuel Cost Functions,” IEEE Trans Power System, Vol 11, No 1, pp 112-118, February 1996 [37] C E Lin, G L Viviani, “Hierarchical Economic Dispatch for Piecewise Quadratic Cost Funtions,” IEEE Trans Power Apparatus and Systems, Vol PAS-103, No 6, pp 1170-1175, June 1984 [38] A El-Gallad, M El-Hawary, A Sallam, A Kalas, “Swarm Intelligence for Hybrid Cost Ditpatch Problem,” Canadian Conf on Electrical and Computer Engineering, Vol 2, pp 753-757, 13-16 May 2001 Trang 98 Tài liệu tham khảo [39] W Lin, F Che ng, M Tsay, “Nonconvex Economic Dispatch by Integrated Artificial Intelligence,” IEEE Trans On Power Systems, Vol 16, No 2, pp 307-311, May 2001 [40] J Park, S Yang, K Mun, H Lee, J Jung, “An Application of Evolutionary Computations to Economic Load Dispatch with Piecewise Quadratic Cost Funtions,” The 1998 IEEE International Conference on Evolutionary Computation , Vol 8, No 3, pp 289-294, 4-9 May 1998 [41] K Y Lee, A Sode Yone, J Ho Park, “Adaptive Hopfield Neural Networks for Economic Load Dispatch,” IEEE Trans On Power Systems, Vol 13, No 2, pp 519526, May 1998 [42] J Park, Y Kim, I Eom, K Lee, “Economic Load Dispatch for Piecewise Quadratic Cost Funtions using Hopfield Neural Network,” Trans on Power Systems, Vol 8, No 3, pp 1030-1038 Aug 1993 [43] Guo Chuang-xin, Zhao Bo, “A pooled-neighbor swarm intelligence approach to optimal reactive power dispatch,” Guo et al / J Zhejiang Univ SCIENCE A 2006 7(4):615-622 [44] Mark Richards and Dan Ventura, “Dynamic Sociometry in Particle Swarm Optimization,” Computer Science Department Brigham Young University [45] Tamer Mohamed Khalil, Hosam K.M Youssef, M.M Abdel Aziz, “A Binary Particle Swarm Optimization for Optimal Placement and Sizing of Capacitor Banks in Radial Distribution Feeders with Distorted Substation Voltages,” AIML 06 International Conference, 13 - 15 June 2006, Sharm El Sheikh, Egypt [46] J Kennedy and R C Eberhart, “Swarm Intelligence,” San Francisco, CA: Morgan Kaufmann Publishers, 2001 [47] L S Titare, L D Arya, “A Particle Swarm Optimization for Improvement of Voltage Stability by Reactive Power Reserve Management,” SGSITS, Indore 456 010, Vol 87, September 2006 [48] Huseyin Hakan Balci, Jorge F Valenzuela, “Scheduling electric power generators using Particle Swarm Optimization combined with the Lagrangian relaxation method,” Int J Appl Math Comput Sci., 2004, Vol 14, No 3, 411–421 Trang 99 Tài liệu tham khảo [49] S Sutha, and N Kamaraj, “Optimal Location of Multi Type Facts Devices for Multiple Contingencies Usi ng Particle Swarm Optimization,” International Journal of Electrical Systems Science and Engineering, Volume 1, Number 1, Winter 2008 [50] Ding Xiaoying, Wang Xifan and Liu Lin, “Interior Point Cutting Plane Method for Discrete Decoupled Optimal Power Flo w,” IAENG International Journal of Applied Mathematics, 37:1, IJAM 37_1_8 [51] Hisham M Soliman, Ehab H E Bayoumi, Mohamed F Hassan, “PSO–Based power system stabilizer for minimal overshoot and control constraints,” Journal of Electrical Engineering, Vol 59, No 3, 2008, 153–159, ISSN 1335-3632, 2008 FEI STU [52] Federico Milano “ Power System Analysis Toolbox” [53] J.Carpenter, “Contribution to the economic dispatch problem ,” (in Fench), Bull Soc Franc Elect., Vol 8, pp 431-447, Aug 1962 [54] Dommel HW, Tinney WF, “Optimal power flow solutions”, IEEE Trans on PAS, vol 87, no 10, pp 1866-1876, 1968 [55] Happ HH, “Optimal dispatch – A comprehensive survey,” IEEE Trans on PAS, vol 96, pp 841-854, 1977 [56] Carpentier JL, “Optimal power flow: uses, method and developments,” Proceedings of IFAC Conference, 1985 [57] Scott B, Alsc O, Monticelli A, “Security and optimization”, Preceeding of the IEEE, vol 75, no 12, pp 1623-1624, 1987 [58] Carpentier JL, “Towards a secure and optimal automatic operation of power systems,” Preceedings of Power Industry Computer Applications (PICA) conference , pp 2-37, 1987 [59] Chowdhury BH, Rahman S, “A review of recent advances in economic dispatch,” IEEE Trans on Power systems, vol 5, no 4, pp 1248-1257, 1990 [60] Huneault M, Galiana FD, “Asurvey of the optimal power flow literature,” IEEE Trans on Power systems, vol 6, no 2, pp 762-770, 1991 Trang 100 Tài liệu tham khảo [61] IEEE tutorial Course, “Optimal power flow: solution techniques, requirements and challenges,” IEEE power Engineering Society, 1996 [62] Momoh JA, EL-Haway ME, Adapa R, “A review of selected optimal power flow literature to 1993 part and 2,” IEEE Trans.on Power systems, vol 14, no 1, pp 96111, 1999 [63] Carpentier JL, “Differential injections method: A general method for secure and optimal power flows,” Proceedings of IFAC Conference, 1973 [64] Scott B, Marinho JL, “Linear programming for power system network security applications,” IEEE Trans.on PAS, vol 98, no 3, pp 837-848, 1979 [65] Alsc O, Bright J, Praise M, Scott B, “Further developments in LP – basesd optimal power flow,” IEEE Transactions on Power System, vol5, no3, pp 697-711, 1990 [66] Burchett RC, Happ HH, Wirgau KA, “Large scale optimal power flow,” IEEE Trans.on PAS, vol 101, no 10, pp 3722-3732, 1982 [67] Burchett RC, Happ HH, Veireth DR, “Quaradtically covergent optimal power flow,” IEEE Trans.on PAS, vol 103, no 11, pp 3267-3275, 1984 [68] EL-Kady MA, Bell BD, Carvalho VF, Burchett RC, Happ HH, Veireth DR, “Quaradtically covergent optimal power flow,” IEEE Trans.on Power System, vol 1, no 2, pp 98-105, 1986 [69] Glavitsch H, Spoerry M, “Quadrtic loss formular for reactive dispatch,” IEEE Trans.on PAS, vol 102, no 12, pp 3850-3858, 1983 [70] Sun DI, Ashley B, Brewer B, Hughes A, Tinney WF, “Optimal by Newton approach,” IEEE Trans.on PAS, vol 103, no 3, pp 576-584, 1984 [71] Maria GA, Findlay JA, “A Newton optimalmpower flow program for Ontario Hydro EMS,” IEEE Trans.on Power system, vol 12, no 3, pp 576-584, 1987 [72] Tinny WF, Bright JM, Demaree KD, Hughes BA, “Some deficiencies in optimal power flow”, IEEE Trans.on Power System, vol 3, no 2, pp 676-682, 1988 [73] Chang SK, Marks GE, Kato K, “Optimal real time voltage control,” IEEE Trans.on Power System, vol 5, no 3, pp 750-756, 1990 Trang 101 Tài liệu tham khảo [74] Hollenstein W, Glavitsch H, “Linear programming as a tool for treating constrains in a Newton OPF,” Proceedings of the 10th Power Computation Conference (PSCC), Graz, Austria, August 19-24, 1990 [75] James Daniel Weber, “Implementation of a newton-based optimal power flow into a power system simulation environment,” University Wisconsin, 1995 [76] Srijib K Mukherjee, Agustin Recio, Christos Douligeris, “Optimal Power Flow by Linear Programming Based Optimization,” IEEE, 1992, pp 527-529 [77] Hadi Saadat, Milwaukee School of Engineering, “Power System analysis – second edition,” Mc GrawHill, 1999 [78] Computer Methods in Power System Analysis, © 1968 McGraw-Hill Trang 102 Phụ lục PHỤ LỤC THÔNG SỐ MẠNG ĐIỆN IEEE 30 NÚT Thông số đường dây: Nút đầu 1 2 6 6 9 12 12 12 12 14 16 15 18 19 10 10 Nút cuối 4 6 7 10 11 10 12 13 14 15 16 15 17 18 19 20 20 17 R 0,0192 0.0452 0.0570 0.0132 0.0472 0.0581 0.0119 0.0460 0.0267 0.0120 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1231 0.0662 0.0945 0.2210 0.0524 0.1073 0.0639 0.0340 0.0936 0.0324 X 0.0575 0.1652 0.1737 0.0379 0.1983 0.1763 0.0414 0.1160 0.0820 0.0420 0.2080 0.5560 0.2080 0.1100 0.2560 0.1400 0.2559 0.1304 0.1987 0.1997 0.1923 0.2185 0.1292 0.0680 0.2090 0.0845 B/2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tap 1 1 1 1 1 0,978 0,969 1 0,932 1 1 1 1 1 Trang 92 Phụ lục 10 10 21 15 22 23 24 25 25 28 27 27 29 21 22 22 23 24 24 25 26 27 27 29 30 30 28 28 0.0348 0.0727 0.0116 0.1000 0.1150 0.1320 0.1885 0.2544 0.1093 0.0 0.2198 0.3202 0.2399 0.0636 0.0169 0.0749 0.1499 0.0236 0.2020 0.1790 0.2700 0.3292 0.3800 0.2087 0.3960 0.4153 0.6027 0.4533 0.2000 0.0599 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0,968 1 1 Trang 93 Phụ lục Thông số tải: Nút 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 P (MW) 0.0 21.7 2.4 7.6 94.2 0.0 22.8 30.0 0.0 5.8 0.0 11.2 0.0 6.2 8.2 3.5 9.0 3.2 9.5 2.2 17.5 0.0 3.2 8.7 0.0 3.5 0.0 0.0 2.4 10.6 Q (MVAr) 0.0 12.7 1.2 1.6 19.0 0.0 10.9 30.0 0.0 2.0 0.0 7.5 0.0 1.6 2.5 1.8 5.8 0.9 3.4 0.7 11.2 0.0 1.6 6.7 0.0 2.3 0.0 0.0 0.9 1.9 Trang 94 ... suất ELD tốn phân bố cơng suất tối ưu hệ thống điện OPF  Ứng dụng thuật toán PSO giải tốn điều phối cơng suất ELD  Ứng dụng thuật tốn PSO giải tốn phân bố cơng suất tối ưu hệ thống điện OPF 3-... điện MSHV: 01807284 1- TÊN ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN PSO CHO PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN:  Nghiên cứu thuật toán PSO  Nghiên cứu tốn điều phối cơng suất. ..  Ứng dụng thuật toán PSO giải toán OPF mạng điện nút  Ứng dụng thuật toán PSO giải toán OPF mạng điện IEEE 30 nút 1.5 ĐIỂM MỚI CỦA ĐỀ TÀI Luận án đề xuất thuật toán PSO cải tiến để giải toán