Phân bố tối ưu công suất trong hệ thống điện có ràng buộc an ninh sử dụng phương pháp PSO la

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN MINH HẢI PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN CÓ RÀNG BUỘC AN NINH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP PSO LAI Chuyên ngành : KỸ THUẬT ĐIỆN Mã số : 60520202 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 01 năm 2018 Cơng trình hoàn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM Cán hướng dẫn khoa học: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU Cán chấm nhận xét 1: TS LÊ KỶ Cán chấm nhận xét 2: TS DƯƠNG THANH LONG Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 06 tháng 01 năm 2018 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: Chủ tịch : PGS TS PHAN THỊ THANH BÌNH Thư ký : TS HUỲNH QUANG MINH Ủy viên, phản biện : TS LÊ KỶ Ủy viên, phản biện : TS DƯƠNG THANH LONG Ủy viên : PGS TS HUỲNH CHÂU DUY Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ i ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên : NGUYỄN MINH HẢI Ngày, tháng, năm sinh : 20/11/1981 Chuyên ngành I MSHV : 1570866 Nơi sinh : Thừa Thiên Huế : Kỹ thuật điện Mã số : 60520202 TÊN ĐỀ TÀI PHÂN BỐ TỐI ƯU CƠNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN CĨ RÀNG BUỘC AN NINH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP PSO LAI NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG  Nghiên cứu thuật toán Partical Swarm Optimization (PSO)  Nghiên cứu toán phân bố tối ưu cơng suất có ràng buộc an ninh  Đề xuất thuật toán PSO lai để giải tốn phân bố tối ưu cơng suất có ràng buộc an ninh  Ứng dụng thuật toán PSO lai để giải tốn phân bố tối ưu cơng suất có ràng buộc an ninh hệ thống điện IEEE 30 nút II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 10/7/2017 III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 03/12/2017 IV CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU Tp HCM, ngày 22 tháng 01 năm 2018 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ ii LỜI CẢM ƠN Trước tiên, xin tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy PGS TS Võ Ngọc Điều, người Thầy giúp đỡ, cung cấp tài liệu tận tình hướng dẫn tơi hồn thành luận văn Chân thành cảm ơn tất quý Thầy, Cô giảng dạy, trang bị cho kiến thức bổ ích quý báu suốt trình học tập trường nghiên cứu sau Chân thành cảm ơn Gia đình ln bên cạnh tạo điều kiện thuận lợi cho học tập công tác Chân thành cảm ơn đồng nghiệp Cơ quan công tác ủng hộ, tạo điều kiện để học tập tốt suốt thời gian vừa qua Cảm ơn tất bạn bè động viên hỗ trợ cho nhiều q trình học tập, cơng tác suốt thời gian thực luận văn Cảm ơn bạn học viên Cao học khóa 2015, ngành Kỹ thuật điện, trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP HCM, người ln giành tình cảm sâu sắc, ln bên cạnh, động viên khuyến khích tơi vượt qua khó khăn suốt q trình thực luận văn Tp Hồ Chí Minh, ngày 22 tháng 01 năm 2018 Người thực Nguyễn Minh Hải iii TÓM TẮT LUẬN VĂN Luận văn áp dụng phương pháp Partical Swarm Optimization (PSO) lai để giải toán phân bố cơng suất tối ưu có ràng buộc an ninh (Security Constraint Optimal Power Flow - SCOPF) với việc tính tốn hệ thống điện IEEE 30 nút Phương pháp PSO lai phương pháp sử dụng ưu điểm phương pháp PSO phương pháp DE (Differential Evolution) Phương pháp PSO lai đề xuất cách giải toán SCOPF với hàm chi phí bậc chi phí nhiên liệu có hiệu ứng điểm van Cách tiếp cận đề xuất kết hợp thông tin nhận riêng biệt DE thơng tin nhớ trích từ PSO để tạo giải pháp đầy hứa hẹn Với ý tưởng thực lúc PSO lẫn thuật tốn DE cho vịng lặp Đầu tiên, thuật tốn PSO thực trước để tìm cá thể tối ưu, sau q trình đột biến thực cá thể tối ưu Bài tốn phân bố cơng suất tối ưu có ràng buộc an ninh tốn tối ưu tổng chi phí máy phát, thỏa ràng buộc đẳng thức ràng buộc bất đẳng thức trạng thái bình thường trạng thái cố Luận văn trình bày ứng dụng thuật tốn PSO lai vào hệ thống điện IEEE 30 nút 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 tốn kiểm tra so sánh với thuật tốn khác trình bày báo trước Kết mà nghiên cứu đạt ứng dụng kỹ thuật tính tốn tiến hóa mà điển hình thuật tốn PSO lai vào giải toán tối ưu phức tạp hệ thống điện đạt kết khả quan phương pháp truyền thống khác Đối với tốn này, phương pháp truyền thống dẫn đến kết sai kết tính tốn khơng tối ưu iv LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan Luận văn cơng trình nghiên cứu riêng Các kết nêu Luận văn chưa cơng bố cơng trình khác Các số liệu, ví dụ trích dẫn Luận văn đảm bảo tính xác, tin cậy trung thực Tôi xin chân thành cảm ơn NGƯỜI CAM ĐOAN Nguyễn Minh Hải v MỤC LỤC NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ i LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT LUẬN VĂN iii LỜI CAM ĐOAN iv MỤC LỤC v DANH MỤC CÁC BẢNG vii DANH MỤC CÁC HÌNH ix CHỮ VIẾT TẮT x CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 GIỚI THIỆU TỔNG QUÁT 1.2 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI 1.3 TẦM QUAN TRỌNG CỦA ĐỀ TÀI 1.4 PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.5 NỘI DUNG LUẬN VĂN CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN 2.1 BÀI TỐN PHÂN BỐ CƠNG SUẤT TỐI ƯU CÓ RÀNG BUỘC AN NINH 2.2 MỘT SỐ KHẢO SÁT VỀ PHÂN BỐ CÔNG SUẤT TỐI ƯU CÓ RÀNG BUỘC AN NINH 11 2.3 CÁC PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN 13 CHƯƠNG 3: BÀI TỐN PHÂN BỐ CƠNG SUẤT TỐI ƯU CĨ RÀNG BUỘC AN NINH 19 3.1 CÁC THUẬT NGỮ 19 3.2 BÀI TOÁN 20 CHƯƠNG 4: GIỚI THIỆU VỀ PHƯƠNG PHÁP PSO 24 4.1 GIỚI THIỆU 24 4.2 BIỂU THỨC CƠ BẢN CỦA THUẬT TOÁN PSO 25 4.3 MỘT SỐ CẢI TIẾN CỦA PSO 28 vi 4.4 PHƯƠNG PHÁP PSO CẢI TIẾN 32 4.5 PHƯƠNG PHÁP PSO LAI ĐỀ XUẤT 36 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ TÍNH TỐN 43 5.1 HỆ THỐNG ĐIỆN IEEE 30 NÚT 43 5.2 KẾT QUẢ 45 5.3 KẾT LUẬN 55 CHƯƠNG 6: TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 57 6.1 TỔNG KẾT ĐỀ TÀI 57 6.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 58 6.3 LỜI KẾT 58 CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CÔNG BỐ 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 73 PHỤ LỤC A: DỮ LIỆU HỆ THỐNG ĐIỆN IEEE 30 NÚT VÀ KẾT QUẢ TÍNH TỐN 79 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 86 vii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 5.1: Kết thực HPSO-DE trường hợp bình thường với hàm chi phí nhiên liệu bậc 46 Bảng 5.2: Kết so sánh trường hợp bình thường với hàm chi phí nhiên liệu bậc 47 Bảng 5.3: Kết thực trường hợp bình thường với tải có hiệu ứng điểm van 48 Bảng 5.4: Kết thực trường hợp cố đường dây với hàm chi phí nhiên liệu bậc 49 Bảng 5.5: Kết so sánh trường hợp cố đường dây với hàm chi phí nhiên liệu bậc 50 Bảng 5.6: Kết thực trường hợp cố đường dây với hàm chi phí nhiên liệu bậc 51 Bảng 5.7: Kết so sánh trường hợp cố đường dây với hàm chi phí nhiên liệu bậc 52 Bảng 5.8: Kết tốt SCOPF trường hợp cố đường dây với tải có hiệu ứng điểm van 53 Bảng 5.9: Kết thực trường hợp cố đường dây với tải có hiệu ứng điểm van 54 Bảng A.1: Thông số đường dây 79 Bảng A.2: Giới hạn truyền tải đường dây 80 Bảng A.3: Thông số tải 81 Bảng A.4: Thông số hệ số chi phí máy phát 82 Bảng A.5: Thông số hệ số chi phí máy phát với valve cơng suất 83 Bảng A.6: Giới hạn công suất điện áp nút máy phát 83 viii Bảng A.7: Kết tối ưu thực PSO, DE HPSO-DE với hàm chi phí nhiên liệu bậc 84 Bảng A.8: Kết tối ưu thực PSO, DE HPSO-DE với tải có hiệu ứng điểm van 85 PG8 (MW) 22.1117 35.0000 35.0000 35.0000 35.0000 16.2312 35.0000 PG11 (MW) 12.1442 21.1329 26.4425 21.3319 23.8303 26.1852 23.3210 PG13 (MW) 12.0000 20.8805 27.5348 19.9969 29.3561 26.5965 19.9988 VG1 (pu) 1.0500 1.0500 1.0500 1.0500 1.0500 1.0214 1.0500 VG2 (pu) 1.0374 1.0306 1.0364 1.0348 1.0314 1.0138 1.0354 VG5 (pu) 1.0102 0.9966 0.9946 1.0112 1.0034 1.0197 1.0081 VG8 (pu) 1.0175 1.0101 1.0183 1.0210 1.0112 1.0048 1.0179 VG11 (pu) 1.1000 1.0981 1.0644 1.0999 1.0684 1.0726 1.1000 VG13 (pu) 1.0852 1.0417 1.0840 1.0741 1.0775 0.9500 1.0794 T11 (pu) 1.0131 1.0598 0.9696 1.0625 0.9800 0.9721 1.0324 T12 (pu) 0.9193 0.9022 1.0084 0.9077 0.9000 1.1000 0.9277 T15 (pu) 0.9988 1.0047 0.9797 0.9796 0.9859 0.9055 1.0026 T36 (pu) 0.9414 0.9517 0.9837 0.9653 0.9438 0.9634 0.9575 * The result is infeasible due to violating constraints Table A4 Optimal solutions by PSO, DE and HPSO-DE methods for the objective with objective of valve point loading effects Optimal solution 5-outage lines Normal case 9-outage lines PSO DE HPSO-DE PSO DE HPSO-DE PSO DE* HPSO-DE PG1 (MW) 198.8043 191.9567 199.0761 99.9253 100.0975 99.8674 98.9462 91.2403 99.9352 PG2 (MW) 51.4459 20.0000 49.0582 80.0000 78.6888 80.0000 80.0000 80.0000 80.0000 PG5 (MW) 15.0000 37.1975 15.0000 27.0034 27.4269 25.7563 29.3441 42.6574 26.8497 PG8 (MW) 10.0000 14.6233 10.0000 34.9769 35.0000 35.0000 35.0000 23.0529 35.0000 PG11 (MW) 10.0000 10.0000 10.0000 24.1627 30.0000 25.2155 21.0345 30.0000 22.3602 PG13 (MW) 12.0000 20.0575 12.0000 22.9804 18.9334 23.1453 24.7469 21.8148 24.9929 VG1 (pu) 1.0500 1.0204 1.0500 1.0500 1.0500 1.0500 1.0500 1.0500 1.0500 VG2 (pu) 1.0290 0.9993 1.0301 1.0391 1.0369 1.0423 1.0363 1.0361 1.0406 VG5 (pu) 0.9500 0.9605 1.0030 1.0183 0.9665 1.0171 0.9912 1.0244 1.0143 VG8 (pu) 0.9594 0.9500 1.0045 1.0256 0.9936 1.0290 1.0166 1.0017 1.0075 VG11 (pu) 1.0023 1.1000 1.0575 1.0999 0.9698 1.0589 1.1000 1.0825 1.1000 VG13 (pu) 1.0781 1.0591 1.0614 1.0561 1.0866 1.0842 1.0942 1.0340 1.0521 T11 (pu) 1.0557 0.9000 0.9857 1.0367 1.0833 0.9773 1.0055 0.9711 1.0160 T12 (pu) 0.9920 1.0770 0.9812 0.9276 0.9682 0.9574 0.9819 1.1000 0.9000 T15 (pu) 0.9000 0.9000 1.0589 0.9853 0.9882 1.0141 1.0149 0.9037 0.9549 T36 (pu) 0.9000 0.9000 0.9520 0.9538 0.9356 0.9527 0.9527 0.9345 0.9490 * The result is infeasible due to violating constraints 12 73 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] B Allaoua, Laoufi, Abdellah, "Optimal power flow solution using ant manners for electrical network," Advances in Electrical and Computer Engineering, vol 9, pp 34-40, 2009 [2] A G Bakirtzis, Biskas, Pandel N., Zoumas, Christoforos E., Petridis, Vasilios, "Optimal power flow by enhanced genetic algorithm," IEEE Transactions on power Systems, vol 17, pp 229-236, 2002 [3] Y Shi, "Particle swarm optimization," IEEE connections, vol 2, pp 8-13, 2004 [4] J Kennedy, "Particle swarm optimization," in Encyclopedia of machine learning, ed: Springer, 2011, pp 760-766 [5] A Dutta, "Single Objective Optimal Power Flow Using Particle Swarm Optimization," Thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the award of degree of Master of Engineering in Power Systems & Electrical Drives, Electrical and Instrumentation Engineering Department, Thapar University, Patiala, 2009 [6] A J Wood, Wollenberg, Bruce F., Power generation, operation, and control: John Wiley & Sons, 2012 [7] H W Dommel, Tinney, William F., "Optimal power flow solutions," IEEE Transactions on power apparatus and systems, pp 1866-1876, 1968 [8] J Carpentier, "Optimal power flows: uses, methods and developments," IFAC Proceedings Volumes, vol 18, pp 11-21, 1985 [9] M Huneault, Galiana, FD., "A survey of the optimal power flow literature," IEEE transactions on Power Systems, vol 6, pp 762-770, 1991 [10] N M Peterson, Tinney, William F., Bree, Donald W., "Iterative linear AC power flow solution for fast approximate outage studies," IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, pp 2048-2056, 1972 74 [11] D Wells, "Method for economic secure loading of a power system," in Proceedings of the Institution of Electrical Engineers, 1968, pp 1190-1194 [12] M El-Hawary, Dias, LG., "Bus sensitivity to load-model parameters in loadflow studies," in IEE Proceedings C (Generation, Transmission and Distribution), 1987, pp 302-305 [13] J Kaltenbach, Hajdu, LP., "Optimal corrective rescheduling for power system security," IEEE Transactions on power Apparatus and Systems, pp 843-851, 1971 [14] C Shen, Laughton, MA., "Power-system load scheduling with security constraints using dual linear programming," in Proceedings of the Institution of Electrical Engineers, 1970, pp 2117-2127 [15] O Alsac, Stott, B., "Optimal load flow with steady-state security," IEEE transactions on power apparatus and systems, pp 745-751, 1974 [16] A Monticelli, Pereira, MVF., Granville, S., "Security-constrained optimal power flow with post-contingency corrective rescheduling," IEEE Transactions on Power Systems, vol 2, pp 175-180, 1987 [17] D Menniti, Picardi, C., Sorrentino, N., Testa, A., "Neural Network Based Prediction of the Steady-State Security for Electrical Power Systems," IFAC Proceedings Volumes, vol 28, pp 311-316, 1995 [18] D Conforti, Menniti, D., Sorrentino, N., Verde, P., Testa, A., "Optimal loadflow with N-1 steady-state security via high performance computing," in Electrotechnical Conference, 1996 MELECON'96., 8th Mediterranean, 1996, pp 873-879 [19] E Vaahedi, Mansour, Yakout, Fuchs, Chris, Granville, Sergio, Latore, M De Lujan, Hamadanizadeh, Hamid, "Dynamic security constrained optimal power flow/var planning," IEEE Transactions on Power Systems, vol 16, pp 38-43, 2001 75 [20] D Hur, Park, Jong-Keun, Kim, Balho H., Son, Kwang-Myoung, "Security constrained optimal power flow for the evaluation of transmission capability on Korea electric power system," in Power Engineering Society Summer Meeting, 2001, 2001, pp 1133-1138 [21] L Wang, Mazumdar, Mainak, "Contingency Selection in Security Constrained Optimal Power Flow Problem: A Multi-Objective Approach," Department of Industrial Engineering University of Pittsr burgh.―2006 www ece cmu edu/Сelectricityconference/2006/WangЈMazumdarЈpaper pdf, 2006 [22] F Capitanescu, Glavic, Mevludin, Ernst, Damien, Wehenkel, Louis, "Contingency filtering techniques for preventive security-constrained optimal power flow," IEEE Transactions on Power Systems, vol 22, pp 1690-1697, 2007 [23] M Aganagic, Mokhtari, Sasan, "Security constrained economic dispatch using nonlinear Dantzig-Wolfe decomposition," IEEE Transactions on Power Systems, vol 12, pp 105-112, 1997 [24] V Ramesh, Li, Xuan, "A fuzzy multiobjective approach to contingency constrained OPF," IEEE Transactions on Power Systems, vol 12, pp 13481354, 1997 [25] D Devaraj, Yegnanarayana, B., "Genetic-algorithm-based optimal power flow for security enhancement," IEE Proceedings-Generation, Transmission and Distribution, vol 152, pp 899-905, 2005 [26] P Somasundaram, Kuppusamy, K., Devi, RP Kumudini, "Evolutionary programming based security constrained optimal power flow," Electric Power Systems Research, vol 72, pp 137-145, 2004 [27] B Allaoua and A Laoufi, "Optimal power flow solution using ant manners for electrical network," Advances in Electrical and Computer Engineering, vol 9, pp 34-40, 2009 76 [28] R Storn, Price, Kenneth, "Differential evolution–a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces," Journal of global optimization, vol 11, pp 341-359, 1997 [29] T Bouktir, Slimani, Linda, Belkacemi, M., "A genetic algorithm for solving the optimal power flow problem," Leonardo Journal of Sciences, vol 4, pp 44-58, 2004 [30] M Abido, "Optimal power flow using tabu search algorithm," Electric power components and systems, vol 30, pp 469-483, 2002 [31] S Kirkpatrick, Gelatt, C Daniel, Vecchi, Mario P., "Optimization by simulated annealing," science, vol 220, pp 671-680, 1983 [32] H Yoshida, Kawata, Kenichi, Fukuyama, Yoshikazu, Takayama, Shinichi, Nakanishi, Yosuke, "A particle swarm optimization for reactive power and voltage control considering voltage security assessment," IEEE Transactions on power systems, vol 15, pp 1232-1239, 2000 [33] C Thitithamrongchai, Eua-Arporn, B., "Security-constrained optimal power flow: a parallel self-adaptive differential evolution approach," Electric Power Components and Systems, vol 36, pp 280-298, 2008 [34] J.-B Park, Lee, Ki-Song, Shin, Joong-Rin, Lee, Kwang Y., "A particle swarm optimization for economic dispatch with nonsmooth cost functions," IEEE Transactions on Power systems, vol 20, pp 34-42, 2005 [35] Nguyễn Ngọc Tiếp, "Ứng dụng thuật toán SOHPSO-TVAC để giải toán phân bố công suất tối ưu đơn mục tiêu," Luận văn thạc sỹ, Đại học Bách Khoa, ĐH Quốc Gia TP.HCM, TP Hồ Chí Minh, 2010 [36] Y Shi, "Particle swarm optimization: developments, applications and resources," in evolutionary computation, 2001 Proceedings of the 2001 Congress on, 2001, pp 81-86 77 [37] A A Swagatam Das, Amit Konar, " Particle Swarm Optimization and Differential Evolutionary Algorithm-Technical Anaylysis Application and Hybridization Perspectives," Studies in Computational Intelligence (SCI), pp 1-38, 2008 [38] A Ratnaweera, Halgamuge, Saman K., Watson, Harry C., "Self-organizing hierarchical particle swarm optimizer with time-varying acceleration coefficients," IEEE Transactions on evolutionary computation, vol 8, pp 240-255, 2004 [39] G Piperagkas, Anastasiadis, AG., Hatziargyriou, ND., "Stochastic PSObased heat and power dispatch under environmental constraints incorporating CHP and wind power units," Electric Power Systems Research, vol 81, pp 209-218, 2011 [40] Võ Ngọc Điều, Võ Trung Kiên, "Áp dụng phương pháp PSO cải tiến để giải tốn phân bố cơng suất tối ưu," Hội nghị Khoa học trẻ ĐHQG TP HCM, 2012 [41] Lê Đình Lương, "Ứng dụng thuật tốn PSO cho phân bố tối ưu công suất hệ thống điện," Luận văn thạc sỹ, Đại học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh, TP Hồ Chí Minh, 2009 [42] S Sayah, Hamouda, Abdellatif, "A hybrid differential evolution algorithm based on particle swarm optimization for nonconvex economic dispatch problems," Applied Soft Computing, vol 13, pp 1608-1619, 2013 [43] R D Zimmerman, Murillo-Sánchez, Carlos Edmundo, Thomas, Robert John, "MATPOWER: Steady-state operations, planning, and analysis tools for power systems research and education," IEEE Transactions on power systems, vol 26, pp 12-19, 2011 [44] J Yuryevich, Wong, Kit Po, "Evolutionary programming based optimal power flow algorithm," IEEE transactions on Power Systems, vol 14, pp 1245-1250, 1999 78 [45] C Lo, Chung, CY., Nguyen, DHM., Wong, KP., "Parallel evolutionary programming for optimal power flow," in Electric Utility Deregulation, Restructuring and Power Technologies, 2004.(DRPT 2004) Proceedings of the 2004 IEEE International Conference on, 2004, pp 190-195 [46] V N Dieu, Schegner, Peter, Ongsakul, Weerakorn, "Pseudo-gradient based particle swarm optimization method for nonconvex economic dispatch," in Power, control and optimization, ed: Springer, 2013, pp 1-27 [47] J Polprasert, Ongsakul, W., Ngoc, D., "Security constrained optimal power flow using self-organizing hierarchical PSO with time-varying acceleration coefficients," Global Journal of Technology & Optimization, vol 5, pp 1-6, 2014 [48] R Burchett, Happ, HH., Vierath, DR., "Quadratically convergent optimal power flow," IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, pp 3267-3275, 1984 [49] S He, Wen, JY., Prempain, E., Wu, QH., Fitch, John, Mann, Sebastian, "An improved particle swarm optimization for optimal power flow," in Power System Technology, 2004 PowerCon 2004 2004 International Conference on, 2004, pp 1633-1637 79 PHỤ LỤC A DỮ LIỆU HỆ THỐNG ĐIỆN IEEE 30 NÚT VÀ KẾT QUẢ TÍNH TỐN Bảng A.1: Thơng số đường dây Số đường dây Nút đầu Nút cuối Tổng dẫn đường dây R(p.u) X(p.u) Tap (p.u) 1 0.0192 0.0575 0.0452 0.1852 0.0570 0.1737 4 0.0132 0.0379 5 0.0472 0.1983 6 0.0581 0.1763 0.0119 0.0414 0.0460 0.1160 0.0267 0.0820 10 0.0120 0.0420 11 0.2080 0.978 12 10 0.5560 0.969 13 11 0.2080 14 10 0.1100 15 12 0.2560 0.932 16 12 13 0.1400 17 12 14 0.1231 0.2559 18 12 15 0.0662 0.1304 19 12 16 0.0945 0.1987 20 14 15 0.2210 0.1997 21 16 17 0.0524 0.1923 22 15 18 0.1073 0.2185 80 Tổng dẫn đường dây R(p.u) X(p.u) Tap (p.u) 19 0.0639 0.1292 19 20 0.0340 0.0680 25 10 20 0.0936 0.2090 26 10 17 0.0324 0.0845 27 10 21 0.0348 0.0749 28 10 22 0.0727 0.1499 29 21 22 0.0116 0.0236 30 15 23 0.1000 0.2020 31 22 24 0.1150 0.1790 32 23 24 0.1320 0.2700 33 24 25 0.1885 0.3292 34 25 26 0.2544 0.3800 35 25 27 0.1093 0.2087 36 28 27 0.3960 0.968 37 27 29 0.2198 0.4153 38 27 30 0.3202 0.6027 39 29 30 0.2399 0.4533 40 28 0.0636 0.2000 41 28 0.0169 0.0599 Số đường dây Nút đầu Nút cuối 23 18 24 Bảng A.2: Giới hạn truyền tải đường dây Số đường dây Slmax (MVA) 130 130 65 130 130 65 90 130 130 Số đường dây 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Slmax (MVA) 32 65 32 65 65 65 65 32 32 81 Số đường dây 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Slmax (MVA) 32 16 16 16 16 32 32 32 32 Số đường dây 28 29 30 31 32 33 34 35 36 Slmax (MVA) 32 32 16 16 16 16 16 16 65 Số đường dây 37 38 39 40 41 Slmax (MVA) 16 16 16 32 32 Bảng A.3: Thông số tải Công suất tải Nút tải P(p.u) Q(p.u) 0.000 0.000 0.217 0.127 0.024 0.012 0.076 0.016 0.942 0.190 0.000 0.000 0.228 0.109 0.300 0.300 0.000 0.000 10 0.058 0.020 11 0.000 0.000 12 0.112 0.075 13 0.000 0.000 14 0.062 0.016 15 0.082 0.025 16 0.035 0.018 17 0.090 0.058 18 0.032 0.009 82 Công suất tải Nút tải P(p.u) Q(p.u) 19 0.095 0.034 20 0.022 0.007 21 0.175 0.112 22 0.000 0.000 23 0.032 0.016 24 0.087 0.067 25 0.000 0.000 26 0.035 0.023 27 0.000 0.000 28 0.000 0.000 29 0.024 0.009 30 0.106 0.019 Bảng A.4: Thông số hệ số chi phí máy phát Các hệ số chi phí máy phát Nút máy phát ($/h) bi ($/MWh) ci ($/MW2h) 0.00 0.00375 0.00 1.75 0.01750 0.00 1.00 0.06250 0.00 3.25 0.00834 11 0.00 3.00 0.02500 13 0.00 3.00 0.02500 83 Bảng A.5: Thơng số hệ số chi phí máy phát với valve cơng suất Các hệ số chi phí máy phát Nút máy phát ($/h) bi ($/MWh) ci ($/MW2h) ei ($/h) fi (1/MW) 150 2.00 0.00160 50 0.063 25 2.50 0.01000 40 0.098 1.00 0.06250 0 3.25 0.00834 0 11 3.00 0.02500 0 13 3.00 0.02500 0 Bảng A.6: Giới hạn công suất điện áp nút máy phát Nút máy phát Pmin (MW) Pmax (MW) Umin Umax 50 200 0.95 1.10 20 80 0.95 1.10 15 50 0.95 1.10 10 35 0.95 1.10 11 10 30 0.95 1.10 13 12 40 0.95 1.10 84 Bảng A.7: Kết tối ưu thực PSO, DE HPSO-DE với hàm chi phí nhiên liệu bậc Kết tối ưu Trường hợp bình thường HPSO-DE Trường hợp cố đường dây Trường hợp cố đường dây PSO HPSO-DE PSO DE* HPSO-DE DE PG1 (MW) 176.2417 123.2310 122.0641 123.3957 116.9869 133.1681 123.3180 PG2 (MW) 48.8183 64.6073 48.6945 64.1584 62.0662 66.2429 63.0275 PG5 (MW) 21.5263 25.1179 29.6548 25.9006 22.4018 23.3168 25.0899 PG8 (MW) 22.1117 35.0000 35.0000 35.0000 35.0000 16.2312 35.0000 PG11 (MW) 12.1442 21.1329 26.4425 21.3319 23.8303 26.1852 23.3210 PG13 (MW) 12.0000 20.8805 27.5348 19.9969 29.3561 26.5965 19.9988 VG1 (pu) 1.0500 1.0500 1.0500 1.0500 1.0500 1.0214 1.0500 VG2 (pu) 1.0374 1.0306 1.0364 1.0348 1.0314 1.0138 1.0354 VG5 (pu) 1.0102 0.9966 0.9946 1.0112 1.0034 1.0197 1.0081 VG8 (pu) 1.0175 1.0101 1.0183 1.0210 1.0112 1.0048 1.0179 VG11 (pu) 1.1000 1.0981 1.0644 1.0999 1.0684 1.0726 1.1000 VG13 (pu) 1.0852 1.0417 1.0840 1.0741 1.0775 0.9500 1.0794 T11 (pu) 1.0131 1.0598 0.9696 1.0625 0.9800 0.9721 1.0324 T12 (pu) 0.9193 0.9022 1.0084 0.9077 0.9000 1.1000 0.9277 T15 (pu) 0.9988 1.0047 0.9797 0.9796 0.9859 0.9055 1.0026 T36 (pu) 0.9414 0.9517 0.9837 0.9653 0.9438 0.9634 0.9575 * Kết không khả thi vi phạm ràng buộc 85 Bảng A.8: Kết tối ưu thực PSO, DE HPSO-DE với tải có hiệu ứng điểm van Kết tối ưu Trường hợp bình thường PSO DE HPSO-DE Trường hợp cố đường dây Trường hợp cố đường dây PSO DE HPSO-DE PSO DE* HPSO-DE PG1 (MW) 198.8043 191.9567 199.0761 99.9253 100.0975 99.8674 98.9462 91.2403 99.9352 PG2 (MW) 51.4459 20.0000 49.0582 80.0000 78.6888 80.0000 80.0000 80.0000 80.0000 PG5 (MW) 15.0000 37.1975 15.0000 27.0034 27.4269 25.7563 29.3441 42.6574 26.8497 PG8 (MW) 10.0000 14.6233 10.0000 34.9769 35.0000 35.0000 35.0000 23.0529 35.0000 PG11 (MW) 10.0000 10.0000 10.0000 24.1627 30.0000 25.2155 21.0345 30.0000 22.3602 PG13 (MW) 12.0000 20.0575 12.0000 22.9804 18.9334 23.1453 24.7469 21.8148 24.9929 VG1 (pu) 1.0500 1.0204 1.0500 1.0500 1.0500 1.0500 1.0500 1.0500 1.0500 VG2 (pu) 1.0290 0.9993 1.0301 1.0391 1.0369 1.0423 1.0363 1.0361 1.0406 VG5 (pu) 0.9500 0.9605 1.0030 1.0183 0.9665 1.0171 0.9912 1.0244 1.0143 VG8 (pu) 0.9594 0.9500 1.0045 1.0256 0.9936 1.0290 1.0166 1.0017 1.0075 VG11 (pu) 1.0023 1.1000 1.0575 1.0999 0.9698 1.0589 1.1000 1.0825 1.1000 VG13 (pu) 1.0781 1.0591 1.0614 1.0561 1.0866 1.0842 1.0942 1.0340 1.0521 T11 (pu) 1.0557 0.9000 0.9857 1.0367 1.0833 0.9773 1.0055 0.9711 1.0160 T12 (pu) 0.9920 1.0770 0.9812 0.9276 0.9682 0.9574 0.9819 1.1000 0.9000 T15 (pu) 0.9000 0.9000 1.0589 0.9853 0.9882 1.0141 1.0149 0.9037 0.9549 T36 (pu) 0.9000 0.9000 0.9520 0.9538 0.9356 0.9527 0.9527 0.9345 0.9490 * Kết không khả thi vi phạm ràng buộc 86 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG I THƠNG TIN CÁ NHÂN Họ tên: NGUYỄN MINH HẢI Ngày, tháng, năm sinh: 20/11/1981 Nơi sinh: Thừa Thiên Huế Địa liên lạc: 214/28 Bùi Đình Túy, phường 12, quận Bình Thạnh, Tp Hồ Chí Minh II Q TRÌNH ĐÀO TẠO  Từ 9/1999 ÷ 6/2004: Sinh viên Khoa Điện, trường Đại học Bách Khoa Đà Nẵng  Từ 9/2015 đến nay: Học viên cao học ngành Kỹ thuật điện, trường Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh III Q TRÌNH CƠNG TÁC  Từ 7/2004 ÷ 5/2011: Cơng tác Cơng ty Cổ phần Tư vấn xây dựng điện 4, 11 Hoàng Hoa Thám, Nha Trang, Khánh Hịa;  Từ 6/2011 ÷ 10/2017: Công tác Công ty Cổ phần Tư vấn xây dựng điện 5, A12 Khu cao ốc Thuận Việt, 319 Lý Thường Kiệt, phường 15, quận 11, Tp Hồ Chí Minh;  Từ 11/2017 đến nay: Công tác Công ty TNHH Kỹ thuật ứng dụng Việt Nam, 60A Cầu Bè, phường Vĩnh Hải, Nha Trang, Khánh Hòa ... Optimization (PSO)  Nghiên cứu tốn phân bố tối ưu cơng suất có ràng buộc an ninh  Đề xuất thuật toán PSO lai để giải tốn phân bố tối ưu cơng suất có ràng buộc an ninh  Ứng dụng thuật tốn PSO lai để... PHÂN BỐ CƠNG SUẤT TỐI ƯU CĨ RÀNG BUỘC AN NINH Bài tốn phân bố cơng suất tối ưu có ràng buộc an ninh (SCOPF) toán tối ưu phi tuyến quy mô lớn với nhiều ràng buộc phức tạp Mục tiêu toán SCOPF tối. .. Nơi sinh : Thừa Thiên Huế : Kỹ thuật điện Mã số : 60520202 TÊN ĐỀ TÀI PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN CÓ RÀNG BUỘC AN NINH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP PSO LAI NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG  Nghiên