Áp dụng các thuật toán dựa trên tìm kiếm bầy đàn để tính toán điều độ tối ưu trong hệ thống điện có xét đến nguồn năng lượng gió

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA LÊ ANH DŨNG ÁP DỤNG CÁC THUẬT TỐN DỰA TRÊN TÌM KIẾM BẦY ĐÀN ĐỂ TÍNH TỐN ĐIỀU ĐỘ TỐI ƢU TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN CÓ XÉT ĐẾN NGUỒN NĂNG LƢỢNG GIÓ TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Chuyên ngành: Mạng hệ thống điện Mã số chuyên ngành: 62525005 TP HỒ CHÍ MINH NĂM 2019 Cơng trình hồn thành ĐẠI HỌC BÁCH KHOA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Người hướng dẫn khoa học 1: PGS – TS Võ Ngọc Điều Người hướng dẫn khoa học 2: TS Đinh Hoàng Bách Phản biện độc lập 1: GS – TS Lê Kim Hùng Phản biện độc lập 2: PGS – TS Quyền Huy Ánh Phản biện 1: PGS – TS Võ Viết Cường Phản biện 2: TS Nguyễn Trung Nhân Phản biện 3: PGS - TS Phạm Đình Anh Khơi Luận án bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tiến sĩ kỹ thuật cấp Đại học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh họp vào ngày 19 tháng 03 năm 2019 Đại học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh Có thể tìm hiểu luận án thư viện: - Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh - Đại học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU i j Góc điện áp nút i [rad] wi Góc điện áp nút i có NMĐG [rad] wj ij Góc điện áp nút j có NMĐG [rad] A Diện tích gió thổi qua cánh quạt tua bin [m2] ai, bi, ci Bij, B0i, B00 Hệ số chi phí NMPĐ i [$/h], [$/MWh], [$/MW2h] Hệ số ma trận B tổn thất truyền tải gli Điện dẫncủa nhánh l nút i nút j[1/Ω] Gij,Bij Điện dẫn dung dẫn nút i nút j[1/Ω] Kp Kq Hệ số phạt công suất phát tổ máy phát Hệ số phạt công suất phản kháng máy phát Ks Hệ số phạt công suất truyền tải đường dây Kv Hệ số phạt điện áp nút tải Li Chỉ số ổn định điện áp nút i Nb Tổng số nút hệ thống Nd Tổng số nút tải Nl Tổng số đường dây truyền tải Nwg Ng Tổng số tua bin gió NMĐG Tổng số máy phát nhiệt điện PD Tổng phụ tải yêu cầu [MW] PDi Công suất yêu cầu nút i [MW] Pgi Công suất thực phát máy phát thứ i [MW] Pi,min,Pi,max PL Công suất thực cực tiểu cực đại máy phát thứ i [MW] Tổng tổn thất truyền tải [MW] Ps Công suất phát bù trừ hệ thống [MW] Góc điện áp nút j [rad] Độ lệch góc điện áp nút i j [rad] Pwgi Công suất tua bin gió thứ i NMĐG [MW] Qci Bù công suất phản kháng nút thứ i [MVAr] QDi Công suất phản kháng yêu cầu nút i [MVAr] Qg SFi Công suất phản kháng máy phát [VAr] Hàm mục tiêu theo Ploss, VD Lmax Sl Công suất biểu kiến đường dây l [MVA] Sli Công suất biểu kiến đường dây thứ i [MVA] Slmax Công suất cực đại đường dây truyền tải [MVA] Tk Nấc điều chỉnh máy biến áp thứ k Tk, min, Tk, max Vị trí điều áp cực tiểu cực đại vcut-in Tốc độ gió tối thiểu phải dừng làm việc [m/s] vcut-out Tốc độ gió tối đa phải dừng làm việc [m/s] Vg Điện áp đầu cực máy phát [V] Vgi Điện áp máy phát nút thứ i [V] Vbi(j) Điện áp nút thứ i (j) [V] Vwi(j) Điện áp nút thứ i(j) có NMĐG [V] Vi, i Biên độ điện áp góc điện áp nút thứ i [V] [rad] Vgi min, Vgi max Điện áp cực tiểu cực đại máy phát thứ i [V] Vli Vli,min, Vli,max Điện áp đường dây thứ i [V] Điện áp cực tiểu cực đại đường dây thứ i [V] Vw Tốc độ gió [m/s] Yij Thành phần ma trận tổng dẫn nút ij ρ Mật độ khơng khí [kg/m3] CHƢƠNG MỞ ĐẦU 1.1 Lý chọn đề tài Thị trường điện lượng gió Việt Nam thức vào vận hành, việc tính tốn vấn đề điều độ tối ưu hệ thống điện vấn đề quan trọng cần thiết Vì vậy, đề tài nghiên cứu thuật toán nhằm giải nhanh toán điều độ tối ưu hệ thống điện theo yêu cầu phụ tải 24 với tham gia nguồn lượng gió Từ áp dụng vào vận hành thị trường điện Việt Nam tương lai 1.2 Mục đích nghiên cứu  Ứng dụng chọn lựa thuật toán để giải toán điều độ tối ưu hệ thống điện  Tính cơng suất truyền tải đường dây, công suất công suất phản kháng nhà máy phát nhiệt điện NMĐG, dung lượng tụ bù, nấc điều chỉnh điều áp tối ưu với chi phí phát điện cực tiểu theo phụ tải 24  Tính tối ưu tổn thất cơng suất, tối ưu độ lệch điện áp nút tải, tối ưu ổn định điện áp hệ thống có tham gia NMĐG theo phụ tải 24 1.3 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu 1.3.1 Đối tượng nghiên cứu  Cấu trúc thuật toán tìm kiếm bầy đàn: PSO, PSO-TVAC, PG-PSO, PG-PSOCF CS  Hàm chi phí tua bin gió NMĐG  Các vấn đề toán ED, OPF ORPD xây dựng toán ED, OPF ORPD có NMĐG  Giải tốn ED, OPF, ORPD thuật toán PSO, PSOTVAC, PG-PSO, PG-PSOCF CS theo yêu cầu phụ tải 24 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu    Chi phí vận hành NMPĐ NMĐG tối ưu để cung cấp đủ công suất yêu cầu phụ tải 24 Tối ưu: công suất phân bố nút tải đường dây, điện áp nút, dung lượng bù, tổn thất công suất, độ lệch điện áp Áp dụng tính tốn vận hành hệ thống IEEE 30 Phƣơng pháp nghiên cứu 1.4   Nghiên cứu lý thuyết: thu thập tài liệu có trước thuật tốn tìm kiếm bầy đàn ứng dụng trước đây, nghiên cứu tua bin gió, NMĐG chi phí tua bin gió tham gia vào hệ thống Nghiên cứu thực nghiệm mơ hình tốn học: lập trình phần mềm Matlab mơ hệ thống điện IEEE 30 nút để tính kết toán điều độ tối ưu kinh tế, tối ưu phân bố công suất, tối ưu công suất phản kháng hệ thống điện theo yêu cầu phụ tải 24 CHƢƠNG TỔNG QUAN 2.1 Giới thiệu chương luận án nhằm tổng quan tài liệu nghiên cứu trước nội dung sau: thuật tốn để tính tốn vận hành tối ưu hệ thống điện toán ED, OPF ORPD gồm nhà máy nhiệt điện nhà máy điện gió, tài liệu vận hành hệ thống điện theo yêu cầu phụ tải 24 để phù hợp với tính tốn hệ thống điện tham gia thị trường điện áp dụng giới Việt Nam [1-7] 2.2 Thuật tốn tìm kiếm bầy đàn tối ƣu hóa Từ năm 1980, trí tuệ thơng minh nhân tạo (AI) nhà khoa học nghiên cứu phát triển áp dụng nhiều lĩnh vực khoa học máy tính Có nhiều thuật tốn thơng minh nhân tạo nghiên cứu ứng dụng, số thuật toán tiêu biểu là: mạng neural (NN), hệ mờ (FS), tính tốn tiến hóa (EC), thuật tốn di truyền (GA) thuật tốn tìm kiếm bầy đàn (PSO) [7-10] Năm 1995, thuật tốn tìm kiếm bầy đàn (PSO) J Kennedy R Eberhart nghiên cứu áp dụng mơn học tối ưu hóa, thời gian tối ưu hóa bầy đàn thường áp dụng lĩnh vực tốn học khí [11][12] Từ năm 1996 đến 2004, thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn phát triển mạnh cải tiến cách thêm vào hệ số biến đổi nhằm mục đích tăng độ dốc đặc tính đồ thị, giúp thời gian tìm nghiệm nhanh cho kết tối ưu [13-15], thời gian PSO đượcquan tâm để giải toán tối ưu vận hành kinh tế hệ thống điện [16-30] Theo [31] thuật toán chim tu hú (CS) di chuyển Lévy flights ứng dụng ngành công nghệ thông tin từ năm 2009 phát triển nhiều ngành khác [32] 2.3 Tua bin gió tiềm điện gió Việt Nam 2.3.1 Tua bin gió Cơng suất phát điện tua bin gió tính theo cơng thức [33]: Pw   A.C p (vw ) (1) Đặc điểm làm việc tua bin gió cơng suất phát thay đổi theo tốc độ gió ngày theo mùa năm [34],khi đầu tư xây dựng NMĐG cần khảo sát chi tiết đặc điểm gió vị trí xây dựng nhà máy, quan trọng phải có lịch sử liệu tốc độ gió nhiều năm trước để tính tốn vận tốc gió năm [35] Các vùng làm việc tua bin gió phân chia theo hình sau [36] Power II I III vcut-in vcut-out vrate Wind speed Hình 2.1Các vùng làm việc tua bin gió Bảng 2.1 Tiềm gió Việt Nam [37] Tốc độ gió 9m/s Diện tích (km ) 197,242 100,367 25,679 2,178 1,11 Diện tích (%) 60,60% 30,80% 7,90% 0,70% >2% 401.444 102.716 8.748 452 Tiềm (MW) 2.4 Điều độ tối ƣu hệ thống điện 2.4.1 Điều độ kinh tế hệ thống điện (ED) Điều độ kinh tế (ED) tính tốn cơng suất thực phát từ máy phát điện tối ưu với chi phí nhiên liệu thấp phải thoả ràng buộc hệ thống máy phát ràng buộc hệ thống vận hành [38] Một số thuật tốn dùng để giải tốn ED cơng bố: thuật toán Hybrid Fuzzy Genetic Algorithm (HFGA) [39], thuật toán Evoluationary Algorithm (EA) [40], thuật toán Evolutionary Harmony Search Algorithm (EHSA) [41], thuật toán Hybrid Differential Evolution and Harmony Search (HDEHS) [42], phương pháp Differential Evolution Immunized Ant Colony (DEIAC) [43], phương pháp Hybrid differential evolution sequential quadratic programming (HDE-SQP) [44] Các kết cơng bốtính với nhiều vòng lặp nhằm chọn nghiệm cực tiểu tốt nhất,giá trị biểu diễn đồ thị sau vòng lặp để dể dàng nhận biết kết sau vịng lặp [46] Bảng 2.2 Kết tốn ED qua nghiên cứu công bố Công suất phát[MW] SGA [45] FGA [45] EA [45][46] SA [46] EP [46] WOA [46] P1 137,0804 137,2411 192,95 188,02 173,848 174,4379 P2 52,4502 57,6718 48,92 47,45 49,998 47,8294 P3 35,3219 27,3223 19,29 19,77 21,386 21,4578 P4 19,3034 12,8298 10,58 13,40 22,63 25,6931 P5 12,8986 23,8060 10,79 11,25 12,928 10,1262 P6 26,3435 24,5189 12,24 14,09 12,00 12,1515 Chi phí ($/h) 801,2817 795,5012 805,4500 804,4300 802,6200 800,2825 2.4.2 Điều độ phân bố tối ưu công suất Từ năm 1960 vấn đề phân bố tối ưu công suất đề cập đến hai nhà nghiên cứu Dommel Tinney sau nhiều nghiên cứu áp dụng quản lý vận hành hệ thống điện [47] Theo tài liệu [48-50], mục đích tốn phân bố tối ưu cơng suất (OPF) tìm cơng suất phân bố đường dây truyền tải, công suất phát NMPĐ, điện áp nút máy phát, điện áp nút tải, dung lượng bù, nấc điều chỉnh điều áp máy biến áp với nhiều ràng buộc công suất phụ tải, công suất máy phát ràng buộc an ninh hệ thống với chi phí nhiên liệu NMPĐ thấp Một số nghiên cứu công bố tốn điều độ tối ưu phân bố cơng suất (OPF) sau: thuật toán Ant Colony Search (ACS) [51], thuật toán Evolutionary Computation (EC) [51], thuật toán Bee Colony Algorithm (BCA) [52], thuật toán Simulated Annealing Metahuristic (ASM) [53], thuật toán Particle Swarm Optimization (PSO)[54], thuậttoán Conventional and Neural Networks (CNN) [55] Kết trình bày theo hình vẽ 2.2 2.3 Hình 2.3 Kết biểu diễn độ hội tụ nghiệm OPF qua phương pháp [54] Hình 2.4 Kết độ hội tụ nghiệm tốn OPF [55] Theo tài liệu [56-60] cơng suất truyền tải đường dây thông số quan trọng cần phải tính tốn OPF 2.4.3 Điều độ tối ưu công suất phản kháng Điều độ tối ưu cơng suất phản kháng (ORPD) nhằm mục đích cải thiện tổn thất công suất (Ploss) [61] [62], tối ưu cực tiểu độ lệch điện áp (VD) [63] [64], cực đại hệ số ổn định điện áp (Lmax)[65] [66] Các tài liệu cơng bố tốn ORPD: thuật tốn Linear Programming (LP) để tính tối ưu Ploss [67], thuật tốn Hybrid Loop Genetic (HLG) để tính tối ưu Ploss [68], thuật tốn Bat Algorithm (BA) để tính tối ưu Ploss VD [69], thuật toán Ant Colony (AC) tính so sánh kết tốn ORPD [70], thuật tốn Evolutionary Algorithm (EA) để tính Ploss VD [71], sử dụng Hybrid PSO (HPSO) để tính tối ưu VD [80] Improve Particle Swarm Pg4(MW) Pg5(MW) Pg6(MW) Pwind(MW) Tải (MW) Chi phí ($/h) Std Số vịng lặp Thời gian LP [153] 21 16 39,89 16 189,2 GA [96] 93,91 156,00 456,02 175,12 450 31092,30 10,0000 10,0000 12,0000 16,0000 189,3 PSOTVAC 10,0000 10,0000 12,0000 16,0000 189,3 440,2635 439,8955 440,3466 440,0200 440,7798 1,3898 100 56,754 1,3770 100 57,026 7,1008 100 32,901 8,3594 100 33,647 0,6928 100 55,110 PSO - 10,0000 10,0000 12,0000 16,0000 189,3 PGPSOCF 10,0000 10,0000 12,0000 16,0000 189,3 10,0000 10,0002 12,0000 15,9856 189,3 PG-PSO CS CHƢƠNG PHÂN BỐ TỐI ƢU CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN 5.1 Xây dựng toán phân bố tối ƣu cơng suất (OPF) 5.1.1 Trường hợp khơng có lượng gió Hàm mục tiêu tốn OPF khơng có lượng gió [155] Ng Ng MinF  FC   P   F (P )  i 1 i (49) gi i 1 Các ràng buộc tốn OPF khơng có lượng gió [156]: Nb   Pgi  PDi  Vi  V j Gij cos( i   j )  Bij sin( i   j ) ; g i  1, , N g (50) j 1 Nb   Qgi  Qci  QDi  Vi  V j Gij sin( i   j )  Bij cos( i   j ) ; g i  1, , N g j 1 Công suất thực, công suất phản kháng điện áp nút máy phát phải giới hạn cực tiểu cực đại cho phép [157] [158] Pgi ,min  Pgi  Pgi ,max ; i  1, , N g (52) Qgi ,min  Qgi  Qgi ,max ; i  1, , N g (53) 28 (51) Vgi ,min  Vgi  Vgi ,max ; i  1, , N g (54) Dung lượng tụ bù nút Qci ,min  Qci  Qci ,max ; ci  1, , N c (55) Giới hạn cận cận trêncủa nấc điều chỉnhbộ điều áp tải Tk ,min  Tk  Tk ,max ; k  1, , N k (56) Giới hạn điện áp nútvà công suất truyền tải đường dây Vli ,min  Vli  Vli ,max ; i  1, , Nl (57) Sli  Sli ,max ; i  1, , N l (58) Từ công thức (48) đến (57) xây dựng hàm khả dụng [65]: Ng  FF  FCi  K P  Pgi  Pgi lim  Ng  Kq i 1 i 1 Nd  K v  (Vli  V i 1 5.2  (Q gi  Qgilim ) )  K s  ( Sl  Sl max ) lim li (59) Nl l 1 Áp dụng phƣơng pháp giải toán OPF 5.2.1 Bài tốn OPF khơng có lượng gió Từ cơng suất Pstheo cơng thức (41) tiếp tục tính toán OPF theo phương phá sau 5.2.1.1 Bài tốn OPF khơng có NMĐG sử dụng PSO-TVAC Áp dụng thuật tốn PSO-TVAC tính theo 5.2.1.1của báo cáo luận án 5.2.1.2 Bài tốn OPF khơng có NMĐG sử dụng PG-PSOCF Áp dụng thuật tốn PG-PSOCF tính theo 5.2.1.2 báo cáo luận án 29 5.2.1.3 Giải tốn OPF khơng có NMĐG sử dụng CS Khởi tạo tổ Xd theo công thức: X di  X di ,  rand1 * (X di , max  X di , ) (60) Ứng dụng Lévy flights tạo số trứng tổ Xdi(new) ngẫu nhiên X di  X bestdi    rand  X d new new (61) Tiếp tục áp dụng thuật tốn CS tính theo 5.2.1.3 báo cáo luận án 5.2.2 Bài toán OPF có lượng gió Hàm mục tiêu tốn OPF có tham gia NMĐG Ng Ng MinF  FC   P   F (P  i i 1 gi  Pwgi ) (62) i 1 5.2.2.1 Các bước giải tốn OPF có NMĐG sử dụng PSO-TVAC Khởi tạo bầy Xdtheo công thức X di  X di ,min  rand1 * (X di ,max  X di ,min ) (63) Đánh giá hàm khả dụng ban đầu theo công thức:  N FF  FC  K i P g P P gi lim gi  Ng  Kq  Kv  (V li i 1  Qgi ) lim gi i 1 i 1 Nd  (Q N  Vli )  K lim s  (S (64) l l S l max ) l 1 Tiếp tục thực giải OPF toán theo 5.2.2.1 báo cáo luận án 5.2.2.2 Các bước giải tốn OPF có NMĐG sử dụng PG-PSOCF Áp dụng thuật tốn PG-PSOCF tính theo 5.2.2.2 báo cáo luận án 5.2.2.3 Các bước giải OPF có NMĐG sử dụng phương pháp CS Thực bước khởi tạo theo (59)(60), tiếp tục thực theo 5.2.2.3 báo cáo luận án 30 Kết tính tốn 5.3 5.3.1 Dữ liệu hệ thống tính tốn Các thông số liệu chọn theo 4.4 5.3.1 báo cáo luận án 5.3.2 Kết phụ tải Bảng 5.1Kết tốn OPF có lượng gió phụ tải Các phương pháp tính Bài toán OPF PSO PSO TVAC PG PSO PG PSO CF CS Chi phí cực tiểu ($/h) 417,3269 415,8845 419,2150 416,2802 417,4045 Chi phí trung bình ($/h) 417,7016 416,4322 423,5543 416,9852 417,6720 Chi phí cực đại ($/h) 473,5996 463,6826 468,4080 464,1182 473,0520 Chi phí NMĐG ($/h) 9,0000 9,0000 9,0000 9,0000 9,0000 Độ lệch chuẩn 1,2843 0,7862 1,5476 1,0233 0,6261 Thời gian xử lý (s) 8,809 9,688 5,426 4,866 9,290 Bảng 5.2 Phân bố công suất máy phát phụ tải Bài tốn OPF Các phương pháp tính Nút Pg(MW) Qg (MVAR) Pmin Qmin Pmax Qmax PSO PSOTVAC PG-PSO PGPSO CF CS 11 13 22 Pg1 Pg2 Pg3 Pg4 Pg5 Pg6 Pg7 50 20 15 10 10 12 0,0 200 80 50 35 30 40 30 100,5561 20,0000 15,0000 10,0000 10,0000 12,0000 1,5000 92,0759 28,3377 15,0000 10,0000 10,0000 12,0000 1,5000 101,2410 20,0000 15,0000 10,0000 10,0000 12,0000 1,5000 92,0015 28,5547 15,0000 10,0000 10,0000 12,0000 1,5000 91,3476 29,4421 15,0000 10,0000 10,0786 12,0424 1,5000 11 13 22 Qg1 Qg2 Qg3 Qg4 Qg5 Qg6 Qg7 -20 -20 -15 -15 -10 -15 -15 200 100 80 60 50 60 50 -11,0156 4,2018 27,7399 29,0059 11,8325 12,4250 26,5197 -9,2590 7,4751 22,5865 38,0047 22,7908 22,2508 30,5085 -24,9043 34,0249 24,6362 68,7951 -35,1771 -20,0513 44,2971 1,0950 8,7485 20,7799 34,2893 -4,3710 5,9832 32,6741 19,1186 21,1078 25,2843 45,0868 33,6178 17,0649 47,8437 31 Đồ thị biểu diễn OPF phụ tải Hình 5.1Đồ thị tốn OPF có NMĐG phụ tải dùng PSO Hình 5.2Độ lệch chuẩn OPF có NMĐG phụ tải dùng PSO 5.3.3 Kết phụ tải 24 Kết toán OPF phụ tải 24 theo 5.3.3 báo cáo luận án 5.4 Đánh giá so sánh kết toán OPF Bảng 5.3 Bảng so sánh kết toán OPF qua phương pháp Bus- wind Pg1(MW) Pg2(MW) Pg3(MW) Pg4(MW) Pg5(MW) Pg6(MW) Pwind(MW) Tải (MW) Chi phí ($/h) Số vịng lặp Thời gian (s) P1(MW) P2(MW) P5(MW) P8(MW) P11(MW) MCS [161] 22 163,8355 45,5225 20,4511 13,3914 10,0028 12,000 25,9991 283,4 MPSO [63] 22 166,6133 46,1629 20,5314 10,0000 10,0000 12,000 26,1662 283,4 22 167,2449 45,0055 20,1991 11,5106 10,0012 12,0000 25,8610 283,4 PSOTVAC 22 164,2360 45,6170 20,2261 12,9968 10,0000 12,0000 25,8610 283,4 22 165,0300 45,4667 21,0616 12,6088 10,0000 12,0000 25,8610 283,4 PGPSOCF 22 166,3483 46,2434 20,6733 10,0000 10,0000 12,0000 25,8610 283,4 22 158,2994 44,8089 23,2127 12,3191 13,0645 14,2059 25,1031 283,4 707,9701 707,7161 707,9565 707,5023 707,9695 707,6715 708,6939 500 500 100 100 100 100 100 345,58 343,20 24,95 26,53 13.55 12.03 15.34 KOA 166,74 46,10 20,35 15,43 10,07 BH 166,81 46,10 20,34 15,33 10,08 KOA 169,83 47,07 20,88 18,71 11,05 BH 167,98 46,42 20,45 16,22 10,26 KOA 170,05 47,03 20,75 15,51 10,77 BH 167,00 46,14 20,34 15,58 10,13 KOA 167,60 45,94 20,52 19,53 11,35 PSO 32 PG-PSO CS P13(MW) Pw7(MW) V1(p.u) V2(p.u) V5(p.u) V8(p.u) V11(p.u) V13(p.u) Vw7(p.u) Chi phí ($/h) MCS [161] 12,00 9,57 1,09 1,07 1,05 1,05 1,03 1,05 1,04 MPSO [63] 12,00 8,70 1,09 1,07 1,04 1,04 1,05 1,04 1,04 12,00 4,06 1,04 1,02 1,00 1,00 1,08 1,05 1,00 PSOTVAC 12,00 5,67 1,09 1,07 1,04 1,04 0,97 1,04 1,04 734,92 734,02 760,23 740,33 PSO 12,00 5,82 1,07 1,04 1,01 1,01 1,04 1,07 1,01 PGPSOCF 12,00 6,81 1,09 1,08 1,05 1,05 1,04 1,05 1,04 12,00 2,36 1,10 1,09 1,06 1,05 1,10 1,04 1,05 749,68 734,13 750,37 PG-PSO CS CHƢƠNG ĐIỀU ĐỘ TỐI ƢU CÔNG SUẤT PHẢN KHÁNG TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN 6.1 Xây dựng tốn ORPD khơng có lƣợng gió Hàm mục tiêu theo tổn thất công suất, sai lệch điện áp số ổn định điện áp [162][163] MinF  Ploss  Nl g i 1 MinF  VD  li cos( i   j )  Vi  V j2  2VV i j (65) Nd  V V i sp (66) i i 1 MinF  Lmax  max{Li }; i  1, , N d 6.2 (67) Áp dụng phƣơng pháp giải tốn ORPD 6.2.1 Bài tốn ORPD khơng có lượng gió Hàm khả dụng tốn ORPD N FF  FP (or VD)(or L )  K inf loss max q  (Q g Q ) lim gi gi i 1 Nd  Kv  (V li i 1 (68) N  Vli )  K lim s  (S l l S l 1 33 l max ) 6.2.1.1 Các bước giải ORPD khơng có NMĐG sử dụng PSO-TVAC Thực bước khởi tạo theo 6.2.1.1 báo cáo luận án Đánh giá hàm khả dụng ban đầutheo (67), tiếp tục thực bướctheo 6.2.1.1 6.2.1.2 Các bước giải ORPD khơng có NMĐG sử dụng PG-PSOCF Áp dụng thuật tốn PG-PSOCFtính tốn ORPD theo 6.2.1.2 báo cáo luận án 6.2.1.3 Các bước giải ORPD khơng có NMĐG sử dụng CS Khởi tạo Xdivà ứng dụng Lévy flightstheo (59)(60) Áp dụng thuật toán CS tiếp tục bước theo 6.2.1.3 báo cáo luận án 6.2.2 Bài tốn ORPD có lượng gió Khi có lượng gió, ràng buộc hệ thống thay đổi công suất thực công suất phản kháng nút [184]: Nb Pgi  Pwgi  Pdi  Vwi  Vwj Gij cos( wi   wj )  Bij sin( wi   wj )  (69) j 1 i  1, , N b Nb QG  Qdi  Vwi  Vwj Gij sin( wi   wj )  Bij cos( wi   wj )  (70) j 1 i  1, , N b ; QG  Qgi  Qwgi Vgi ,min  Vgi  Vgi ,max ; i  1, , N g Vwgi ,min  Vwgi  Vwgi ,max ; i  1, , N gi Qgi ,min  Qgi  Qgi ,max ; i  1, , N g Qwgi ,min  Qwgi  Qwgi ,max ; i  1, N wgi Qci ,min  Qci  Qci ,max ; i  1, , N c (71) (72) (73) 34 Tk ,min  Tk  Tk ,max ; k  1, , Nt (74) Vli ,min  Vli  Vli ,max ; i  1, , N d (75) Hàm mục tiêu hệ thống thay đổi có lượng gió Nl MinFw  Pwloss   gli Vwi2  Vwj2  2VwiVwj cos( wi   wj )  (76) i 1 Nd MinFw  VDw   Vwi  Vi sp (77) i 1 MinFw  Lwmax  max{Li }; i  1, , Nd 6.3 (78) Áp dụng phƣơng pháp giải tốn ORPD có NMĐG Hàm khả dụng ORPD có NMĐG tham gia Ng Nd Nl FFfitness  SFwi  K q  (QG  Qgi )  K v  (Vli  Vli )  K s  ( Sl  Sl max ) lim lim i 1 i 1 2 l 1 Áp dụng thuật tốn POS-TVAC, PG-PSOCF CS tính tốn ORPD theo mục 6.2.2 báo cáo luận án 6.4 Kết tính tốn ORPD Dữ liệu hệ thống tính theo 4.4.1 6.3.1của báo cáo luận án 6.4.1 Kết toán Ploss 6.4.1.1 Kết toán Ploss phụ tải ORPD - Ploss Cực tiểu Ploss (MW) Trung bình Ploss (MW) Cực đại Ploss (MW) Cơng suất NMĐG (MW) Độ lệch chuẩn (Std) Thời gian xử lý (s) Phương pháp PGPGPSO PSOCF 1,3542 1,2089 1,3267 1,1977 1,3926 1,2722 1,3192 1,3350 1,4141 PSOTVAC 1,3134 1,3152 1,3975 1,5000 1,5000 1,5000 1,5000 1,5000 0,0626 5,7250 0,0387 5,6797 0,0482 5,6641 0,0387 5,5375 0,0296 10,5219 PSO Đồ thị phụ tải toán Ploss phụ tải 35 CS 1,3193 1,3037 1,3586 (79) Hình 6.1 Đồ thị tốn Ploss có Hình 6.2Độ lệch chuẩn Ploss có NMĐG phụ tải 1h dùng PSO NMĐG phụ tải 1h dùng PSO 6.4.1.2 Kết tốn Ploss phụ tải 24 Trình bày theo mục 6.3.2.2 báo cáo luận án 6.4.2 Kết toán VD 6.4.2.1 Kết toán VD phụ tải Bảng 6.1 Kết toán ORPD theo VD phụ tải ORPD - VD Cực tiểu VD Trung bình VD Cực đại VD CS NMĐG (MW) Độ lệch chuẩn (Std) Thời gian xử lý (s) PSO 0,1481 0,1692 0,2410 0,43000 0,0271 5,497 PSO-TVAC 0,0924 0,0979 0,1056 0,43000 0,0351 5,07 Phương pháp PG-PSO PG-PSOCF 0,1049 0,0881 0,1087 0,0973 0,1122 0,1172 0,43000 0,43000 0,0028 0,0089 5,514 5,406 CS 0,1030 0,1101 0,1271 0,43000 0,0066 9,519 Hình 6.3Đồ thị tốn VD có Hình 6.4Độ lệch chuẩn VD có NMĐG phụ tải 1h dùng PSO NMĐG phụ tải 1h dùng PSO 6.4.2.2 Kết toán VD phụ tải 24 Trình bày theo mục 6.3.3.2 36 6.4.3 Kết toán Lmax 6.4.3.1 Kết toán Lmax phụ tải Bảng 6.2 Kết toán ORPD theo Lmax phụ tải Phương pháp ORPD - Lmax Cực tiểu Lmax Trung bình Lmax Cực đại Lmax Công suất NMĐG (MW) Độ lệch chuẩn (Std) Thời gian xử lý (s) 0,0810 PSOTVAC 0,0805 0,0821 0,0812 0,0820 0,0809 0,0811 0,0841 0,0823 0,0843 0,0825 0,0814 1,5000 1,5000 1,5000 1,5000 1,5000 0,0010 0,0005 0,0011 0,0006 0,0002 5,664 5,767 5,906 5,641 10,952 PSO PG-PSO PG-PSOCF CS 0,0805 0,0804 0,0808 Đồ thị phụ tải toán Lmax phụ tải lúc Hình 6.5 Đồ thị tốn Lmax có Hình 6.6Độ lệch chuẩn Lmax có NMĐG phụ tải 1h dùng PSO NMĐG phụ tải 1h dùng PSO 6.4.3.2 Kết tốn Lmax phụ tải 24 Trình bày theo mục 6.3.4.2 báo cáo luận án 6.5 Đánh giá so sánh kết toán ORPD Bảng 6.3 So sánh kết toán ORPD theo Ploss phương pháp Độ lệch Thời gian Tổng số Phương pháp Ploss (MW) chuẩn (Std) xử lý (s) vòng lặp 2,5778 0,1353 5,368 100 PSO 2,5564 0,0952 5,541 100 PSO-TVAC 37 Độ lệch Thời gian Tổng số chuẩn (Std) xử lý (s) vòng lặp 2,5828 0,1249 5,191 100 PG-PSO 2,5765 0,0823 5,209 100 PG-PSOCF 3,7969 0,0968 10,594 100 CS Bảng 6.4 So sánh kết toán ORPD theo Lmaxcác phương pháp Độ lệch Thời gian Tổng số Phương pháp Lmax chuẩn (Std) xử lý (s) vòng lặp 0,0930 0,0019 5,451 100 PSO 0,0010 5,374 100 PSO-TVAC 0,0890 0,0888 0,0009 5,263 100 PG-PSO 0,0015 5,444 100 PG-PSOCF 0,0914 0,0860 0,0003 10,298 100 CS Bảng 6.5 So sánh kết toán ORPD theo VD phương pháp Độ lệch Thời gian Tổng số Phương pháp VD chuẩn (Std) xử lý (s) vòng lặp 0,1099 0,0087 4,816 100 PSO 0,0085 4,897 100 PSO-TVAC 0,0902 0,1099 0,0029 4,939 100 PG-PSO 0,0007 4,965 100 PG-PSOCF 0,1136 0,1040 0,0063 9,898 100 CS Phương pháp Ploss (MW) CHƢƠNG KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 7.1 Kết luận Qua kết trình bày, nghiên cứu đạt mục đích sau:  Xây dựng hàm chi phí tua bin gió  Từ hàm chi phí tua bin gió kết hợp xây dựng hàm mục tiêu tốn ED, OPF Từ cơng suất phát NMĐG xây dựng hàm mục tiêu toán ORPD  Áp dụng thuật toán tối ưu bầy đàn PSO, cải tiến PSO CS để giải tốn ED, OPF ORPD có tham gia lượng gió  So sánh với kết báo cáo nghiên cứu cơng bố để tìm phương pháp tính tốt cho kết tối ưu 38  Nghiên cứu đạt kết tốn ED, OPF, ORPD có tham gia lượn gió theo yêu cầu phụ tải 24 Đây sở quan trọng để tính tối ưu vận hành hệ thống điện tham gia thị trường điện cạnh tranh Nghiên cứu có đóng góp cho khoa học sau:  Áp dụng thuật toán tối ưu bầy đàn PSO, PSO-TVAC, PGPSO, PG-PSOCF CS để giải toán ED, OPF ORPD hệ thống điện  Tính tốn ED, OPF ORPD có tham gia lượng gió  Tính tốn ED, OPF ORPD có tham gia lượng gió theo yêu cầu phụ tải 24 7.2 Hƣớng phát triển Từ kết nghiên cứu trên, áp dụng thuật tốn tối ưu bầy đàn để tính tối ưu điều độ kinh tế, tối ưu phân bố công suất, tối ưu công suất phản kháng hệ thống điện với qui mơ hệ thống lớn áp dụng thuật toán tối ưu bầy đàn để tính tối ưu điều độhệ thống điện Việt Nam Nghiên cứu tính tốn điều độ tối ưu kinh tế, tối ưu phân bố công suất, tối ưu công suất phản kháng theo yêu cầu phụ tải 24 giờ, nhằm mục đích định hướng hệ thống điện tham gia thị trường điện phù hợp với yêu cầu hệ thống điện tham gia thị trường điện cạnh tranh để lựa chọn giá bán điện tốt Năng lượng gió phát triển mạnh Việt Nam tương lai Việt Nam có đặc điểm địa lý thích hợp, việc tính tốn điều độ tối ưu hệ thống điện có tham gia lượng gió cần thiết áp dụng tương lai Xin chân thành cảm ơn tất tập thể giáo viên Trường Đại học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh dạy dỗ giúp đỡ tơi suốt thời gian nghiên cứu sinh Trường hoàn thành luận án 39 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ D A Le and D N Vo, "Optimal reactive power dispatch by pseudo-gradient guided particle swarm optimization", 2012 10th International Power Energy Conference (IPEC), DOI:10.1109/ASSCC.2012.6523230, ISSN:1947-1262, pp 7-12, Dec-2012 Le Dinh Luong, Le Anh Dung, Vo Ngoc Dieu, Truong Phung Hiep Minh Phuong, Nguyen Huu Thien An, "Economic Dispatch with Multiple Fuels by Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimization", GMSARN Int Conf on Green Economy with Energy, Environmental & Social Responsibility, Vol.7, No.2, ISSN: 19059094, pp.19-21, Dec-2012 Vo Ngoc Dieu, D, Le Anh Dung and Nguyen Phuc Khai, "Particle Swarm Optimization with Constriction Factor for Optimal Reactive Power Dispatch",GMSARN, International Journal, Vol.7, No.1, pp.31-40, March-2013 Võ Ngọc Điều, Lê Anh Dũng, Vũ Phan Tú, "Áp dụng phương pháp tối ưu hóa phần tử bầy đàn với hệ số giới hạn cho tốn tối ưu hóa cơng suất phản kháng", Tạp chí phát triển Khoa học Công nghệ, Tập 16, số K2 - 2013, trang 89-101,11-04-2013 5.Le Dinh Luong, Vo Ngoc Dieu, Nguyen Thanh Hop and Le Anh Dung, "A hybrid differential evolution and harmony search for nonconvex economic dispatch problems", 2013 IEEE 7th International Power Engineering and Optimization Conference (PEOCO),DOI:10.1109/PEOCO.2013.6564550, p.p 238-243, June2013 Dieu Ngoc Vo, Khai Phuc Nguyen, Goro Fujita, Mohd Nabil Muhtazaruddin and Dung Anh Le,"Pseudo-gradient based particle swarm optimization for security constrained optimal power flow",Seventeenth International on Intelligent System Applications to Power Systems,ISAP2013, Japan, July-2013 40 Vo Ngoc Dieu, Nguyen Phuc Khai,Nguyen Thanh Hop, Weerakorn Ongsakul and Le Anh Dung, "Evolutionary harmony search algorithm for non-convex economic dispatch".Power Engineering Conference (UPEC) Dublin, DOI:14043541, ISBN: 978-1-4799-3254-2, 2-5 September-2013 Luong Dinh Le, Jirawadee Polprasert, Weerakorn Ongsakul, Dieu Ngoc Vo andDung Anh Le, "Stochactis weight trade-off paticle swarm optimization for optimal power flow" Journal of Automation and Control Engineering (JOACE), Volume 2, No.1, 31-37, JOACE 2014, ISSN: 2307-3702, March-2014 Le Anh Dung and Vo Ngoc Dieu, "Application of Cuckoo Search Algorithm forOptimization Power Flow in Power Sytem", GMSARN,Vol.9, No.2, pp.45-50, June-2015 10 Dung Le Anh and Dieu Ngoc Vo, "Cuckoo Search Algorithm for Minimization of Power Loss and Voltage Deviation", International Journal of Energy Optimization andEngineering, IJEOE-5(1), DOI: 10.4018/IJEOE.2016010102, vol.5, issue.1 pp.12-21, Jan-Mar-2016 (ESCI of SCIE) 11 Dung Anh Le and Dieu Ngoc Vo, "Cuckoo Search Algorithm Application for Economic Dispatch with Wind Farm in Power Systems", Global Journal of Technology & Optimization, DOI:10.4172/2229-8711.1000204, ISSN:2229-8711, vol.7, isse.3, pp.2-6, 2016 12 Dung Anh Le, Dieu Ngoc Vo and Hung Quoc Ngo, “Application of improved PSO algorithm to optimal reactive power dispatch and implementation to the 110 kV Southern Vietnam power system” Science and Technology Development Journal, 20(K8), 513 DOI:10.32508/stdj.v20iK8.1664, 2019 41 ... kháng hệ thống điện với qui mơ hệ thống lớn áp dụng thuật toán tối ưu bầy đàn để tính tối ưu điều đ? ?hệ thống điện Việt Nam Nghiên cứu tính tốn điều độ tối ưu kinh tế, tối ưu phân bố công suất, tối. .. ORPD có tham gia lượng gió theo yêu cầu phụ tải 24 7.2 Hƣớng phát triển Từ kết nghiên cứu trên, áp dụng thuật tốn tối ưu bầy đàn để tính tối ưu điều độ kinh tế, tối ưu phân bố công suất, tối ưu. .. nấc điều chỉnh điều áp tối ưu với chi phí phát điện cực tiểu theo phụ tải 24  Tính tối ưu tổn thất cơng suất, tối ưu độ lệch điện áp nút tải, tối ưu ổn định điện áp hệ thống có tham gia NMĐG