ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA -o0o - NG Á N ANH T NG GI I TH T COA Đ GI I B I TOÁN H N B C NG TT IƯ Chuyên ngành: THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN Mã số: 605250 N VĂN THẠC Ĩ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 11 năm 2013 x ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NG N ÁP DỤNG GIẢI THUẬT N NG N T Đ GẢ TT Ư Chuyên ngành : THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN Mã số : 605250 LUẬN VĂN T Ạ Ĩ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 11 năm 2013 T N xii Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – Đ QG-HCM Cán hướng dẫn khoa học : (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học v chữ ký) Cán chấm nhận xét : (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học v chữ ký) Cán chấm nhận xét : (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học v chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học ngày tháng năm ách Khoa, ĐHQG Tp HCM Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học v Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) Xác nhận Chủ t ch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘ ĐỒNG TRƯỞNG KHOA Đ ỆN –Đ ỆN TỬ xi ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NG Ĩ V ỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN T Ạ Họ tên học viên: NG N N T Ngày, tháng, năm sinh: 28/09/1987 Chuyên ngành: Thiết b , mạng nhà máy điện I T N ĐỀ TÀI: Áp dụng giải thuật Ĩ MSHV : 11184092 Nơi sinh: nh Đ nh Mã số : 605250 giải it n h n ng u t t i ưu NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 24/06/2013 III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 22/11/2013 IV CÁN BỘ ƯỚNG DẪN : TS Võ Ngọ Điều Tp HCM, ngày tháng năm 20 CÁN BỘ ƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ M N Đ (Họ tên chữ ký) (Họ tên chữ ký) Võ Ngọ Điều TRƯỞNG K Đ ỆN – Đ ỆN TỬ (Họ tên chữ ký) TẠO xiii LỜI CẢM ƠN Lời muốn nói tơi xin chân thành cảm ơn hướng dẫn tận tình thầy TS Võ Ngọc Điều, người thầy hướng dẫn thực luận văn Thầy cung cấp cho tài liệu cần thiết cho đề tài Trong suốt thời gian thực luận văn, bận rộn công việc thầy dành nhiều thời gian tâm huyết việc hướng dẫn tơi Trong q trình thực luận văn với dẫn, nhắc nhở gợi ý thầy cho thêm ý tưởng mới, giúp không b lạc lối biển kiến thức mênh mông Cho đến hôm nay, luận văn hồn thành, nhờ nhắc nhở, đơn đốc, giúp đỡ nhiệt tình thầy Xin cảm ơn quý thầy cô giáo trường Đại học ách khoa TP.HCM tận tình dạy cho tơi kiến thức quý báu năm tháng học tập trường Với vốn kiến thức tiếp thu q trình học khơng tảng cho q trình nghiên cứu mà cịn hành trang q báu để bước vào đời cách vững tự tin Xin cảm ơn gia đ nh, người thân yêu bạn bè đồng nghiệp nguồn cỗ vũ động viên, tạo điều kiện chăm lo cho vật chất lẫn tinh thần để tơi n tâm thực tốt việc học tập Cảm ơn người bạn bên tơi khó khăn, chia sẽ, trao đổi kiến thức, kinh nghiệm suốt trình học tập, tr nh làm luận văn Cuối em kính chúc q Thầy, Cơ dồi sức khỏe thành công nghiệp cao quý Tp Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2013 Người thực Nguy n Lê nh Tú xiv T MT T Trong luận văn đề uất giải thuật tạm hóa Cuckoo, viết tắt C bố cơng suất tối ưu ch giải thuật tối ưu Cuckoo ptimi ation lgorithm) để giải toán ph n P Giải thuật C amin a abioun phát minh vào năm 2012 Giải thuật đề uất lấy cảm hứng t sống lồi chim Cukoo Có hai thành phần giải thuật chim Cuckoo trưởng thành trứng chúng Trong suất tr nh đấu tranh sinh tồn, quần thể chim Cuckoo i chuyển đến môi trường sống tốt lặp lại chu tr nh ự cố gắng thích nghi chim Cuckoo mong đợi chúng hội t mơi trường sống tốt hay có giá tr lợi nhuận cao Giải thuật C thống nút chu n I kiểm tra hệ , 11 nút với nhiều hàm m c tiêu khác kết -30, so sánh với giải thuật ựa trí thơng minh nh n tạo gần đ y Particle swarm optimization(PSO) Kết so sánh cho thấy giải thuật C tối ưu tốt so với P pháp hữu o đó, giải thuật C cho lời giải đề uất phương ng để giải toán ph n bố công suất tối ưu hệ thống điện ABSTRACT This thesis proposes a cuckoo optimization algorithm (COA) method for solving optimal power flow (OPF) problem COA was invented by Ramin Rajabioun in 2012 The proposed method is inspired from the life of the family of cuckoo In the proposed method, there are two main components including mature cuckoos and cuckoo’s eggs uring the survival competition, the survive cuckoo societies immigrate to a better environment an restart the process The cuckoo’s survival effort hopefully converges to a state that there is only one cuckoo society with the same maximum profit values The COA method has been tested on the IEEE 30, 57, and 118-bus systems with variety of object functions and the obtained results have compared those from conventional particle swarm optimization (PSO) method The result comparison has shown that the proposed method can obtain better optimal solution than the conventional PSO Therefore, the proposed COA could be a useful method for implementation in solving the OPF problem xv LỜ MĐ N Tơi cam đoan luận văn hồn tồn o tơi thực hiện, thực ưới hướng dẫn khoa học Tiến ĩ Võ Ngọc Điều Các đoạn trích dẫn luận văn dẫn nguồn có độ xác cao phạm vi hiểu biết Kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác ngồi báo khoa học ưới đ y Công tr nh khoa học công bố : Tu Nguyen Le Anh, Dieu Ngoc Vo, “ ptimal power flow by Cuckoo optimi ation algorithm”, Proceedings of International Symposium on Electrical Engineering, ISEE 2013 October,31th – November,01st, 2013, Ho Chi Minh City, Vietnam Học viên Nguy n Lê nh Tú xvi MỤC LỤC Trang Nhiệm vụ luận văn Thạ ĩ ………………………………………………………………i Lời cảm ơn……………………………………………………………………………… iii Tóm tắt luận văn …………………………………………………………………………iv ời m n…………………… …………………………………………… …… v Mục lục………………………………………………………………………… …….vi Danh mục hình luận văn.…………………………… ……… …………… ix Danh mục bảng luận văn …………………………………….……………… x Các chữ viết tắt luận văn………………………………………….… … xii hương : G ỚI THIỆU Error! Bookmark not defined 1.1 Giới thiệu chung đề tài Error! Bookmark not defined 1.2 M c tiêu đề tài Error! Bookmark not defined 1.3 Phạm vi nghiên cứu Error! Bookmark not defined 1.4 Nội dung luận văn Error! Bookmark not defined hương : TỔNG QUAN .5 2.1 Tổng quan toán OPF .5 2.2 Tổng quan phương pháp áp d ng để giải toán OPF 2.2.1 Phương pháp cổ điển 2.2.2 Phương pháp quy hoạch tiến hóa 15 hương :T N ẬP BÀI TOÁN OPF TRONG HỆ TH NG Đ ỆN .23 3.1 Giới thiệu chung 23 3.2 Bài toán OPF dạng tổng quát[11] 24 3.3 ài toán P đề xuất .26 3.4 Các ràng buộc toán OPF 28 3.4.1 Ràng buộc đẳng thức .28 3.4.2 Ràng buộc bất đẳng thức 29 xvii hương V : G Ả T ẬT G RT M V K ỤNG V TM T N T N TR NG ỆT NG Đ ỆN 30 4.1 Giới thiệu 30 4.2 Giới thiệu giải thuật C 30 4.2.1 Tổng quan COA 30 4.2.2 Khởi tạo quần thể Cuckoo ban đầu Error! Bookmark not defined 4.2.3 Quá tr nh đặt trứng chim Cuckoo .33 4.2.4 ự c n b ng sinh thái quần thể chim Cuckoo 35 4.2.5 ự i chuyển tới môi trường sống tốt chim Cuckoo 35 4.2.5 Lưu đồ giải thuật C 4.3 Áp ng giải thuật C áp ng toán P 38 vào tốn ph n bố cơng suất tối ưu hệ thống điện Error! Bookmark not defined 4.3.1 Thành lập toán P Error! Bookmark not defined 4.3.2 Thiết lập thông số cho giải thuật C Error! Bookmark not defined 4.3.3 Tr nh tự bước thực giải thuật C toán P 40 hương V : KẾT QUẢ TÍNH TỐN 46 5.1 Mạng điện IEEE 30 nút 46 5.1.1 Cấu trúc mạng điện 46 5.1.2 Thiết lập thông số cho COA .47 5.1.3 Kết nhận xét 48 5.2 Mạng điện IEEE 57 nút 57 5.2.1 Cấu trúc mạng điện 57 5.2.2 Thiết lập thông số cho COA .58 5.2.3 Kết nhận xét 59 5.3 Mạng điện IEEE 118 nút 62 5.3.1 Cấu trúc mạng điện 62 xviii 5.3.2 Thiết lập thông số cho COA .62 5.2.3 Kết nhận xét 63 5.4 Kết luận 66 hương V :TỔNG KẾT V ƯỚNG PHÁT TRI N ĐỀ TÀI 67 6.1 Tổng kết đề tài 67 6.2 Hướng phát triển đề tài 68 6.3 Lời kết 69 Phụ lục ……………………………………………………….……………………70 Tài liệu tham khảo ……………………………………………………………….84 Tóm tắt lý lịch trích ngang ………………………………….………………… 90 Bảng B.1 Thông số đường dây[31](tt) Số đường dây Nút đầu Nút cuối 26 12 27 Tổng dẫn đường dây Tap R(p.u) X(p.u) (p.u) 16 0.018 0.0813 12 17 0.0397 0.179 28 14 15 0.0171 0.0547 29 18 19 0.461 0.685 30 19 20 0.283 0.434 31 21 20 0.7767 1.043 32 21 22 0.0736 0.117 33 22 23 0.0099 0.0152 34 23 24 0.166 0.256 35 24 25 1.182 36 24 25 1.23 37 24 26 0.0473 1.043 38 26 27 0.165 0.254 39 27 28 0.0618 0.0954 40 28 29 0.0418 0.0587 41 29 0.0648 0.967 42 25 30 0.135 0.202 43 30 31 0.326 0.497 44 31 32 0.507 0.755 45 32 33 0.0392 0.036 46 34 32 0.953 0.975 47 34 35 0.052 0.078 48 35 36 0.043 0.0537 49 36 37 0.029 0.0366 50 37 38 0.0651 0.1009 51 37 39 0.0239 0.0379 52 36 40 0.03 0.0466 Trang 76 Bảng B.1 Thông số đường dây[31](tt) Số đường dây Nút đầu Nút cuối 53 22 54 Tổng dẫn đường dây Tap R(p.u) X(p.u) (p.u) 38 0.0192 0.0295 11 41 0.749 0.955 55 41 42 0.207 0.352 56 41 43 0.412 57 38 44 0.0289 0.0585 58 15 45 0.1042 0.955 59 14 46 0.0735 0.9 60 46 47 0.023 0.068 61 47 48 0.0182 0.0233 62 48 49 0.0834 0.129 63 49 50 0.0801 0.128 64 50 51 0.1386 0.22 65 10 51 0.0712 0.953 66 13 49 0.191 0.895 67 29 52 0.1442 0.187 68 52 53 0.0762 0.0984 69 53 54 0.1878 0.232 70 54 55 0.1732 0.2265 71 11 43 0.153 0.958 72 44 45 0.0625 0.1242 73 40 56 1.195 0.958 74 56 41 0.553 0.549 75 56 42 0.2125 0.354 76 39 57 1.355 0.98 77 57 56 0.174 0.26 78 38 49 0.115 0.177 79 38 49 0.0312 0.0482 Trang 77 Bảng B.1 Thông số đường dây[31](tt) Số đường dây Nút đầu Nút cuối 80 55 Tổng dẫn đường dây R(p.u) X(p.u) (p.u) 0.1205 0.94 Bảng B.2 Thông số tải[31] Nút P Q 55 17 88 41 21 0 13 75 0 150 22 121 26 10 11 0 12 377 24 13 18 2.3 14 10.5 5.3 15 22 16 43 17 42 18 27.2 9.8 19 3.3 0.6 20 2.3 21 0 22 0 23 6.3 2.1 Trang 78 Tap Bảng B.2 Thông số tải[31](tt) Nút P Q 24 0 25 6.3 3.2 26 0 27 9.3 0.5 28 4.6 2.3 29 17 2.6 30 3.6 1.8 31 5.8 2.9 32 1.6 0.8 33 3.8 1.9 34 0 35 36 0 37 0 38 14 39 0 40 0 41 6.3 42 7.1 4.4 43 44 12 1.8 45 0 46 0 47 29.7 11.6 48 0 49 18 8.5 50 21 10.5 51 18 5.3 Trang 79 Bảng B.2 Thông số tải[31](tt) Nút P Q 52 4.9 2.2 53 20 10 54 4.1 1.4 55 6.8 3.4 56 7.6 2.2 57 6.7 Bảng B.3 Thông số hệ số chi phí máy phát[30] Nút số Các hệ số chi phí a b c 0.2 0.3 0.01 0.2 0.3 0.01 0.2 0.3 0.01 0.2 0.3 0.01 0.2 0.3 0.01 0.2 0.3 0.01 12 0.2 0.3 0.01 Bảng B.4 Giới hạn công suất điện áp nút phát[30] Nút Pmin(MW) Pmax(MW) Qmin(MVar) Qmax(MVar) Umin Umax 575.88 -200 300 0.94 1.06 100 -17 50 0.94 1.06 140 -10 60 0.94 1.06 100 -8 25 0.94 1.06 550 -140 200 0.94 1.06 100 -3 0.94 1.06 12 410 -150 155 0.94 1.06 Trang 80 PHỤ LỤC C DỮ LIỆU MẠNG ĐIỆN IEEE 118 NÚT Bảng C.1 Thông số áy phát[54] ` a ($/h) Nút b ($/Mwh) c ($/MW2h) P1 _ (MW) P, (Mw) Qgm(MVAr) Q,™ (MVAr) 1 40 0.01 100 -5 15 40 0.01 100 -300 300 40 0.01 100 -13 50 40 0.01 100 -300 300 10 20 0.0222222 550 -147 200 12 20 0.117647 185 -35 120 15 40 0.01 100 -10 30 18 40 0.01 100 -16 50 19 40 0.01 100 -8 24 10 24 40 0.01 100 -300 300 11 25 20 0.0454545 320 -47 140 12 26 20 0.0318471 414 -1000 1000 13 27 40 0.01 100 -300 300 14 31 20 1.42857 107 -300 300 15 32 40 0.01 100 -14 42 16 34 40 0.01 100 -8 24 17 36 40 0.01 100 -8 24 18 40 40 0.01 100 -300 300 19 42 40 0.01 100 -300 300 Trang 81 20 46 20 0.526316 119 -100 100 21 49 20 0.0490196 304 -85 210 22 54 20 0.208333 148 -300 300 23 55 40 0.01 100 -8 23 24 56 40 0.01 100 -8 15 25 59 20 0.0645161 255 -60 180 26 61 20 0.0625 260 -100 300 27 62 40 0.01 100 -20 20 28 65 20 0.0255754 491 -67 200 29 66 20 0.0255102 492 -67 200 30 69 20 0.0193648 805.2 -300 300 31 70 40 0.01 100 -10 32 32 72 40 0.01 100 -100 100 33 73 40 0.01 100 -100 100 34 74 40 0.01 100 -6 35 76 40 0.01 100 -8 23 36 77 40 0.01 100 -20 70 37 80 20 0.0209644 577 -165 280 Trang 82 Bảng C.2 Thông số giới hạn tụ b 31] Tụ bù Nút 34 37 44 45 46 48 Q=™ (MVAr) -40 -25 0 0 Qimax (MVAr) 14 10 10 10 15 Tụ bù 10 11 12 13 14 Nút 74 79 82 83 105 107 110 Qi, (MVAr) 0 0 0 Qi, max (MVAr) 12 20 20 10 20 6 Bảng C.3 Thông số giới hạn đường y 31] s.max (MVA) Nhánh 100 1, 2, 6, 12-18, 34-35, 40, 42, 46-47, 49, 57-58, 6264, 72-88, 91-92, 100-103, 113, 121, 128, 130, 132, 143, 146-147, 156-162, 169-173, 175-176, 180-182, 184 130 4-5, 10-11, 19-20, 22-23, 39, 43, 52-53, 55-56, 5961, 65-71, 89, 105-106, 118, 122, 125, 129, 131, 133-136, 140, 144-145, 148-155, 164-168, 174, 177-179, 185-186 200 3, 21, 137-139 300 24-29, 33, 41, 44-45, 48, 50, 90, 93-95, 98-99, 108112, 114-117, 119-120, 123-124, 126-127, 141-142, 163 600 30-32, 36-38, 51, 54, 96-97, 104, 106-107 650 7-9 Trang 83 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Boumediène ALLAOUA, Abdellah LAOUFI, “Optimal Power Flow Solution Using Ant Manners for Electrical Network,” Bachar University,B.P 417 CHAR 08000 Algeria, Vol.9.No.1, 2009 [2] A.A.Abou El Ela, M.A.Abido, S.R.Spea, “Optimal Power Flow Using Differential Evolution Algorithm,” Electric Power Systems Research 80, pp 878855, 2010 [3] M.A.ABIDO, “Optimal Power Flow Using Tabu Search Algorithm,” Electric Power Components and System, pp.469-483, 2002 [4] M.S.Osman, M.A.Abo-Sinna, A.A.Mousa, “A Solution to the Optimal Power Flow Using Genetic Algorithm,” Applied Mathematics and Computation 155, pp.391-405, 2004 [5] Anastasios G.Bakirtzis, “Optimal Power Flow by Enhanced Genetic Algorithm,” IEEE Transactions on Power Systems,Vol.17, No.2, May 2002 [6] James Daniel Weber, “Implementation of A Newton-Based into A Power System Simulation Environment,” University of Wisconsin Platteville, 1995 [7] Florin Capitanescu, Mevludin Glavic, Damien Ernst, Louis Wehenkel, “InteriorPoint Based Algorithms for the solution of Optimal Power Flow Problem,” Electric Power System Research 77, pp.508-517, 2007 [8] K.S.Pandya, S.K.Joshi, “A survey of Optimal Power Flow Methods,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology, pp 450-458,©2005-2008 [9] C.A.Roa-Sepul veda, B.J.Pavez-Lazo, “A Solution to the Optimal Power Flow using Simulated Annealing,” Electrical Power and Energy Systems 25, pp.47-57, 2003 [10] M.A.Abido, “Optimal Power Flow using Particle Swarm Optimization” Electrical Power and Energy System 24, pp.563-571, 2002 Trang 84 [11] Ankush Dutta, “Single Objective Optimal Power Flow using Particle Swarm Optimization,”Master of Engineering in Power Systems and Electrical Drives,July 2009 [12] Yuhui Shi, “Particle Swarm Optimization,”IEEE Neural Networks Society, pp.8-13, 2004 [13] J.Kennedy, R.Eberhart, “Particle Swarm Optimization,” Proc.IEEE Int.Conf.on Neural Networks, pp.1942-1948, 1995 [14] Asanga Ratnaweera, Saman K.Halgamuge, “Self-Organizing Hierarchical Particle swarm Optimizer With Time-Varying Acceleration Coefficients,” IEEE Transaction on Evolutionary Computation,Vol.8.No.3, June 2004 [15] K.T.Chaturvedi,Manjaree Pandit, “Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimization for Nonconvex Economic Dispatch” IEEE Transactions on Power Systems,Vol.23, No.3, August 2008 [16] Madhu Garg, “GA Based Optimal power flow Solutions,” Master of Engineering in Power System and Electric Drives, July 2008 [17] W.Ongsakul, P.Bhasaputra, “Optimal Power Flow with FACTS Devices by Hybrid TS/SA Approach,” Electrical Power and Energy Systems 24, pp.851-857, 2002 [18] S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt,M.P.Vecchi, “Optimization by Simulated Annealing,” Science, New Series,Vol.220, No.4598, pp.671-680, May 13, 1983 [19] Mirko Todorovski and Gragoslav Rajicic, “An Initialization Procedure in Solving Optimal Power Flow by Genetic Algorithms,” IEEE Transactions on Power Systems, Vol.21, No.2, May 2006 [20] R.Eberhart, Y.Shi, “Particle swarm optimization:developments,applications and resources,” Proc.IEEE Int.Conf.on Evolutionary Computation, pp.81-86, 2001 [21] Jong-Bae Park, Ki-Song Lee, Joong-Rin Shin, Kwang Y.Lee, “A Particle Swarm Optimization for Economic Dispatch with Nonsmooth Cost Functions” IEEE Transactions on Power Systems,Vol.20, No.1, February 2005 Trang 85 [22] Weibing Liu, Min Li, Xianjia Wang, “An Improved Particle Swarm Optimization Algorithm for Optimal Power Flow” IPEMC, pp.2448-2450, 2009 [23] S.He, J.Y.Wen, E.Prempain, Q.H.Wu, J.Fitch, S.Mann, “An Improved Particle Swarm Optimization for Optimal Power Flow” International Conference on Power System Technology, pp.1633-1637, 2004 [24] Lê Đình Lương, “Ứng Dụng Thuật Tốn PSO cho Phân Bố Tối Ưu Cơng Suất Trong Hệ Thống Điện,” Đại học Bách Khoa TP.Hồ Chí Minh, Luận văn Thạc Sĩ, tháng năm 2009 [25] Swagatam Das, Ajith Abraham and Amit Konar, “ Particle Swarm Optimization and Differential Evolutionary Algorithm-Technical Anaylysis Application and Hybridization Perspectives,” Studies in Computational Intelligence(SCI) 116, pp.1-38, 2008 [26] Marco A.Montes de Oca, Thomas Stutzle, Mauro Birattari and Marco Dorigo, “A Comparison of PSO Algorithm Based on Run-Length Distributions” Univesité de Bruxelles, Brussels, Belgium [27] 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 [28] Brahim GASBOUI and Boumediène ALLAOUA, “ Ant Colony Optimization Applied on Combinatorial Problem for Optimal Power Flow Solution,” Leonardo Journal of Sciences, Issue 14, pp.1-17, January-June 2009 [29] Djillani BEN ATTOUS, Yacine LABBI, “Particle Swarm Optimization Based Optimal Power Flow for Units with Nonsmooth Fuel Cost Function,” Faculty of Electrical Engineering El-Oued University Center, Algeria [30]M.Younes, M.Rahli and L.Abdelhakem-Koridak, “Optimal Power Flow Based on Hybrid Genetic Algorithm,” Journal of Information Science and Engineering 23, pp.1801-1816, 2007 [31] “Matpower 4.0b2,” Cornell University, USA Trang 86 [32] F.G.M.Lima, S.Soares, “Numerical Experiments With an Optimal Power Flow Algorithm Based on Parametric Techniques,” IEEE Transactions on Power Systems, Vol.16, No.3, August 2001 [33] Bo Zhao, Quanyuan Jiang, Chuangxin Guo,Yijia Cao, “A novel Particle Swarm Optimization Approach for Optimal Reactive Power Dispatch,” 15th PSCC Liege, pp.1-7, August 2005 [34] K.Chandrasekaran, K.Aruljeyaraj, L.Sahayasenthamil, Dr.M.Saravanan, “A new Method to Incorporate FACTS Devices in Optimal Power Flow using Particle Swarm Optimization,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology, pp.67-74, 2005-2009 [35] Yog Raj Sood, “Evolutionary Programming Based Optimal Power Flow and Its Validation for deregulated Power System Analysis,” Electric Power System Research 29, pp.65-75, 2007 [36] Tarjei Kristiansen, “Utilizing Matpower in Optimal Power Flow,” Norwegian University of Science and Technology Trondheim,Norway [37] X.Xia, A.M.Elaiw, “Optimal Dynamic Economic Dispatch of Generation: Review,” Electric Power System Research 80, pp.975-986, 2010 [38] M.R.AlRashidi, M.E.El-Hawary, “A Survey of Particle Swarm Optimization in Electric Power Systems,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol.13, No.4, August 2009 [39] Yuhui Shi, Russell C.Eberhart, “Empirical study of Particle Swarm Optimization” IEEE, pp.1945-1950, 1999 [40] Yu Wang, Bin Li, Thomas Weise, “Estimation of Distribution and Differential Evolution Cooperation for Large Scale Economic Load dispatch of Optimization of Power System” Information Science, pp.1-17, 2010 [41] A.Corana, M.Marchesi, C.Martini and S.Ridella, “Minimizing Multimodal Functions of Continuous Variables with the Simulated Annealing Algorithm” ACM Transactions on Mathematical Software, Vol 13, No.3, September, 1987 Trang 87 [42] M.A.Abido, “Multiobjective Particle Swarm Optimization for Optimal Power Flow Problem” IEEE, p.392-396, 2008 [43] Hamzeh Hajan-Hosseinabadi, Seyed Hamid Hosseini, Mehdi Hajian, “Optimal Power Flow by A Modified Particle Swarm Optimization Algorithm” Sharif University of Technology, Tehran, Iran [44] B.Mahdad, K.Srairi, T.Bouktir, “Optimal Power Flow for Large Scale with Shunt FACTS using Efficient Parallel GA” Electrical Power and Energy System, p.1-11, 2009 [45] C.H.Chen and S.N.Yeh, “Particle Swarm Optimization for Economic Power Dispatch with Valve Point Effect” IEEE PES Transmission and Distribution Conference and Exposition Latin America, Venezuela, p.1-5, 2006 [46] Gheorghe CÂTINĂ, Gheorghe GRIGORAS, Elena-Genguta BOBRIC, “Power System Analysis using Matlab Toolbox” 6th International Conference on Electromechanical and Power System, p.305-308, October 2007 [47] Ray D.Zimmerman, “Matpower 4.0b4 User's Manual,” May 2010 [48] R.S.Swarup, “Swarm Intelligence Approach to the Solution of Optimal Power Flow” J.Indian Inst.Sci., Sept-Oct, p.439-455, 2006 [49] John G.Vlachogiannis, Kwang Y.Lee, “ Economic Load Dispatch-A comparative study on heuristic optimization techniques with an improved coordinated ggregation-based PSO” IEEE Transactions on Power Systems, Vol.24,No.2, May 2009 [50] Tarek Bouktir, Linda Slimani, M.Belkaceme, “A Genetic Algorithm for Solving the Optimal Power Flow Problem,” Leonardo Journal of Sciences, Issue 4, pp.44-58, January-June 2004 [51] R Rajabioun, “Cuckoo optimization algorithm,” Applied Soft Computing, vol 11, pp 5508–5518, 2011 [52] P Vasant, Meta-heuristics optimization algorithms in engineering, business, economic, and finance, IGI Publisher, 2012 Trang 88 [52] of I Dabbagchi and R Christie, “Power systems test case archive,” University Washington Retrieved February 20, 2011, from http://www.ee.washington.edu/research/pstca/ [52] R D Zimmerman, C E Murillo-Sánchez, and R J Thomas, “MATPOWER steadystate operations, planning and analysis tools for power systems research and education,” IEEE Trans Power Systems, vol 26, no 1, pp 12-19, Feb 2011 [53] Humar Kahramanli, “A modified Cuckoo optimization for engineering optimization,” International Journal of Future Computer and Communication, Vol 1, No 2, August 2012 [54] Abido, M A (2001) Optimal power flow usingparticles warm optimization International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 24(7),563–571 doi:10.1016/S0142-0615(01)00067-9 [55] K.chandrasekaran, K.arul Jeyaraj, Sahayasenthamil, Dr M.saravanan “A new method to incorporate facts devices in optimal power flow using particle swarm optimization” [56] Ongsakul, W., and Bhasaputra, P., 2002 “Optimal Power Flow with FACTS Devices by Hybrid TS/SA Approach” International Journal of Electrical Powerand Energy Systems, 24: 851-857 [57] J, Yuryevich, K P, Wong, “Evolutionary programming based optimal power flow algorithm,”IEEE Trans.Power Systems, vol.14, no.4, pp.1245-1250, 1999 [58] Djillani BEN ATTOUS, Yacine LABBI, “Particle Swarm Optimization Based Optimal Power Flow for Units with Nonsmooth Fuel Cost Function,” Faculty of Electrical Engineering El-Oued University Center, Algeria [59] Lê Đình Lương “Ứng dụng thuật tốn PSO cho phân bố tối ưu công suất hệ thống điện.” Luận văn thạc ĩ 7/2009, Thư viện đại học quốc gia [60] M Rezaei Adaryani, A Karami, “Artificial bee colony algorithm for solving multi-objective optimal power flow problem.” Electrical Power and Energy Systems 53 (2013) 219–230 Trang 89 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG I THƠNG TIN CÁ NHÂN Họ Tên: NG N L ANH T Ngày/tháng/năm sinh : 28/09/1987 Phái : Nam Tại : Bình Định II Q TRÌNH ĐÀO TẠO : - Từ 10/2006 - 10/2010 : Sinh viên ngành Kỹ thuật điện, Khoa Công Nghệ Điện, trường Đại Học Cơng Nghiệp TP.Hồ Chí Minh - Từ 02/2012 - Nay : Học viên cao học ngành Thiết bị, Mạng Nhà máy điện, trường Đại học Bách Khoa TP.Hồ Chí Minh III Q TRÌNH CƠNG TÁC : - Từ 10/2010 - Nay : Kỹ sư thiết kế hệ thống điện, Công ty TNHH Kỹ Thuật Cơ Điện Thái Bình Dương Trang 90 ... vận hành nút chuẩn để cân công suất tác dụng công suất phản khán hệ thống điện ∑ ∑ ∑ ∑ Với: , : tổn thất công suất tác dụng công suất phản kháng , : công suất tác dụng công suất phản kháng yêu... với phương pháp khác Kết áp dụng thuật toán COA so sánh với báo khác để thấy tính hiệu phương pháp 1.3 PHẠM VI NGHIÊN CỨU Mục đích nghiên cứu nêu ứng dụng giải thuật COA để giải toán OPF đơn... optimization(PSO) Kết so sánh cho thấy giải thuật C tối ưu tốt so với P pháp hữu o đó, giải thuật C cho lời giải đề uất phương ng để giải tốn ph n bố cơng suất tối ưu hệ thống điện ABSTRACT This thesis