Áp dụng thuật toán PSO cải tiến tối ưu vị trí và dung lượng tụ bù trong lưới điện phân phối

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN HỆ THỐNG ĐIỆN oOo NGUYỄN NGỌC HỊA ÁP DỤNG THUẬT TỐN PSO CẢI TIẾN TỐI ƯU VỊ TRÍ VÀ DUNG LƯỢNG TỤ BÙ TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI CHUYÊN NGÀNH MÃ SỐ CHUYÊN NGÀNH : KỸ THUẬT ĐIỆN : 60520202 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU TP Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2016 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - NGUYỄN NGỌC HỊA ÁP DỤNG THUẬT TỐN PSO CẢI TIẾN TỐI ƯU VỊ TRÍ VÀ DUNG LƯỢNG TỤ BÙ TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN Mã số : 60520202 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2016 -i- CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐHQG – TPHCM Cán hướng dẫn khoa học: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 1: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 2: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày …… tháng …… năm ……… Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn Thạc sĩ) Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận văn Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ -ii- ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN NGỌC HÒA MSHV: 7140971 Ngày, tháng, năm sinh: 14/10/1978 Nơi sinh: Đồng Nai Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện Mã số: 60520202 I TÊN ĐỀ TÀI: ÁP DỤNG THUẬT TOÁN PSO CẢI TIẾN TỐI ƯU VỊ TRÍ VÀ DUNG LƯỢNG TỤ BÙ TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Nghiên cứu phương pháp giải tốn tối ưu vị trí tụ bù (CAPO) lưới điện phân phối PSO cải tiến - Tìm hiểu thuật tốn PSO-CF cải tiến thuật toán PSO - Ứng dụng PSO-CF để giải toán tối ưu vị tụ bù (CAPO) lưới điện phân phối so sánh kết đạt với phương pháp khác III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 11/01/2016 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 17/06/2016 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU Tp HCM, ngày tháng năm 2016 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) PGS TS Võ Ngọc Điều CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) PGS TS.Võ Ngọc Điều TRƯỞNG KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ (Họ tên chữ ký) -iii- LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết Luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Tơi xin cam đoan giúp đỡ cho việc thực Luận văn cảm ơn thông tin trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc Học viên thực Luận văn (Ký ghi rõ họ tên) Nguyễn Ngọc Hòa -iv- LỜI CÁM ƠN Đầu tiên, Xin gởi lời cảm ơn chân thành đến Thầy PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU, Người bước giúp đỡ, tận tình giảng dạy, động viên, truyền đạt kinh nghiệm q báu giúp tơi q trình thực luận văn Thầy gương sáng để noi theo bước đường học tập nghiệp Tơi xin gửi lời cảm ơn đến Thầy Cô giáo cán khoa Điện-Điện tử trường ĐH Bách Khoa TPHCM cho em tảng kiến thức – tri thức quý báu giúp đỡ năm học tập vừa qua Xin cảm ơn anh chị khóa trước có cơng trình hữu ích giúp tơi tham khảo cho luận văn Xin cảm ơn đến gia đình, bạn bè, đồng nghiệp nhiều người giúp đỡ tơi nhiều cách khác để hồn thành tốt luận văn Xin Cám ơn trường Đại học Bách Khoa TPHCM; Khoa Điện- Điện Tử; Phòng Quản Lý Đào Tạo Sau Đại Học; Tập thể anh chị em lớp Kỹ thuật điện khóa 2014 tạo điều kiện tốt để tơi thực luận văn Trong q trình nghiên cứu hồn thành luận văn, thời gian trình độ có hạn nên khơng tránh khỏi thiếu sót Rất mong nhận ý kiến đóng góp Thầy Cô, bạn bè đồng nghiệp Xin chân thành cảm ơn -v- TÓM TẮT LUẬN VĂN Đề tài trình bày phương pháp PSO cải tiến phương pháp Particle Swarm Optimization Constriction Factor (PSO-CF) để giải tốn tối ưu hóa vị trí tụ bù lưới điện phân phối CAPO (Capacitor Placement Optimization) PSO-CF tối ưu hóa bầy đàn với hệ số giới hạn thêm vào với mục đích tăng tính hội tụ toán Phương pháp PSO-CF đề xuất giải toán CAPO với hàm mục tiêu khác tối thiểu hóa tổn thất cơng suất, cải thiện điện áp cục bộ, tăng khả ổn định điện áp, cực tiểu chi phí lắp đặt vận hành tụ bù Ngồi ra, hàm mục tiêu cịn bị ràng buộc thuộc tính khác như: giới hạn điện áp nút, giới hạn dung lượng tụ bù, giới hạn công suất truyền tải đường dây Phương pháp đề xuất thử nghiệm hệ thống mạng điện chuẩn IEEE 13 nút IEEE 33 nút để kiểm chứng so sánh với phương pháp PSO cải tiến khác phương pháp trí tuệ nhân tạo khác, bên cạnh cịn áp dụng tính tốn hai lưới điện phân phối thực tế 46 nút 134 nút Qua đó, thấy phương pháp PSO-CF phương pháp thuận lợi hiệu để giải vấn đề tối ưu hóa vị trí tụ bù lưới điện phân phối -vi- ABSTRACT This topic presents a new method improved PSO (PSO-CF) for solving Capacitor Placement Optimization (CAPO) problem PSO-CF is optimized swarm with limited coefficient is added for the purpose of increasing the convergence of the problem The proposed PSO-CF has been implemented for the CAPO problem with different objectives such as minimizing the real power losses, improving the voltage profile and minimizing the cost of operate and maintainance capacitor At the same time, the objects are properly handle various contraints for bus voltage limits, capacitor storage limits and limited transmission capacity on the line This thesis has been tested on the IEEE 13-bus and IEEE 33-bus and the obtained results are compared to those from other improved PSO variants and other meta-heuristic methods, besides applying calculations for two electricity distribution networks 46bus and 134-bus Thereby, see that PSO method is an advantageous method and effective to solve the problem of optimizing the location of the capacitor in the power distribution system -vii- MỤC LỤC Trang TÓM TẮT LUẬN VĂN v ABSTRACT - vi MỤC LỤC vii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU - x DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH xi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT - xii CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG - 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Phạm vi nghiên cứu - 1.4 Nội dung đề tài - CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ BÙ CỐNG SUẤT PHẢN KHÁNG Khái niệm công suất phản kháng - 1.1 Công suất phản kháng điện cảm 1.2 Công suất phản kháng điện dung - 1.3 Sự tiêu thụ công suất phản kháng - 1.4 Động không đồng 1.5 Máy biến áp 1.6 Đèn huỳnh quang Các nguồn phát công suất phản kháng lưới điện 2.1 Máy bù đồng - 2.2 Đường dây tải điện 2.3 Tụ điện tĩnh 2.4 Động không đồng rôto dây quấn đồng hóa 11 Ưu nhược điểm nguồn phát CSPK - 11 -viii- 3.1 Ưu điểm tụ điện so với máy bù đồng 11 3.2 Nhược điểm tụ điện so với máy bù đồng 12 Ý nghĩa việc bù công suất phản kháng lưới điện phân phối 13 CHƯƠNG 17 TỔNG QUAN VỀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN CAPO VÀ THUẬT TOÁN PSO CẢI TIẾN - 17 3.1 Bài toán CAPO 17 3.2 Tổng quan số phương pháp áp dụng. 17 3.2.1 Phương pháp GA (Genetic Algorithm) 18 3.2.2 Phương pháp ACO (Ant Colony Optimal) 22 3.2.3 Giải thuật bầy đàn PSO (Particle Swarm Optimization) 27 3.2.3.1 Biểu thức thuật toán PSO 28 3.2.4 Một số dạng cải tiến thuật toán PSO 36 3.2.4.1 Dạng Constriction PSO (PSO Constriction Factor ) - 36 3.2.4.2 Dạng PSO-TVIW (PSO with Time-Varying Inertia Weight) 38 3.2.4.3 Dạng PSO-TVAC (PSO With Time-Varying Acceleration Coefficients) - 39 3.2.5 Thuật toán PSO cải tiến PGPSO (Pseudo-gradient PSO) - 40 3.2.5.1 Khái niệm Pseudo – Gradient 40 3.2.5.2 Thuật toán PSO cải tiến PGPSO-CF - 42 CHƯƠNG 44 XÂY DỰNG BÀI TOÁN CAPO VÀ ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN PSO-CF ĐỂ GIẢI BÀI TOÁN CAPO - 44 4.1 Bài toán CAPO cần giải - 44 4.2 Áp dụng thuật toán PSO vào toán CAPO - 46 4.3 Áp dụng thuật toán PSO-CF vào toán - 47 CHƯƠNG 52 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 52 5.1 Mạng IEEE 13 nút 52 5.1.1 Cấu trúc 52 5.1.2 Kết mô 54 5.1.3 Kết luận 56 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU 42 0.0276 0.0139 0 1 12.7 1 0.9 43 0.0678 0.0230 0 1 12.7 1 0.9 44 0.0051 0.0033 0 1 12.7 1 0.9 45 0.0324 0.0223 0 1 12.7 1 0.9 46 0.0334 0.0158 0 1 12.7 1 0.9 47 0.0140 0.0051 0 1 12.7 1 0.9 48 0.0000 0.0000 0 1 12.7 1 0.9 49 0.0529 0.0402 0 1 12.7 1 0.9 50 0.0119 0.0087 0 1 12.7 1 0.9 51 0.0538 0.0185 0 1 12.7 1 0.9 52 0.0313 0.0128 0 1 12.7 1 0.9 53 0.0082 0.0031 0 1 12.7 1 0.9 54 0.1394 0.0361 0 1 12.7 1 0.9 55 0.0029 0.0025 0 1 12.7 1 0.9 56 0.0032 0.0030 0 1 12.7 1 0.9 57 0.0000 0.0000 0 1 12.7 1 0.9 58 0.0027 0.0026 0 1 12.7 1 0.9 59 0.0033 0.0024 0 1 12.7 1 0.9 60 0.0300 0.0142 0 1 12.7 1 0.9 61 0.0545 0.0240 0 1 12.7 1 0.9 62 0.0022 0.0021 0 1 12.7 1 0.9 63 0.0100 0.0061 0 1 12.7 1 0.9 64 0.0274 0.0112 0 1 12.7 1 0.9 65 0.0456 0.0228 0 1 12.7 1 0.9 66 0.0523 0.0235 0 1 12.7 1 0.9 67 0.0783 0.0353 0 1 12.7 1 0.9 68 0.0049 0.0023 0 1 12.7 1 0.9 69 0.0376 0.0190 0 1 12.7 1 0.9 70 0.0045 0.0047 0 1 12.7 1 0.9 71 0.0591 0.0325 0 1 12.7 1 0.9 HVTH: NGUYỄN NGỌC HÒA TRANG 72 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU 72 0.0433 0.0094 0 1 12.7 1 0.9 73 0.0272 0.0059 0 1 12.7 1 0.9 74 0.1068 0.0469 0 1 12.7 1 0.9 75 0.0346 0.0153 0 1 12.7 1 0.9 76 0.0606 0.0247 0 1 12.7 1 0.9 77 0.0000 0.0000 0 1 12.7 1 0.9 78 0.0169 0.0076 0 1 12.7 1 0.9 79 0.0000 0.0000 0 1 12.7 1 0.9 80 0.0368 0.0114 0 1 12.7 1 0.9 81 0.0001 0.0003 0 1 12.7 1 0.9 82 0.0002 0.0005 0 1 12.7 1 0.9 83 0.0291 0.0145 0 1 12.7 1 0.9 84 0.0020 0.0015 0 1 12.7 1 0.9 85 0.0346 0.0145 0 1 12.7 1 0.9 86 0.0114 0.0041 0 1 12.7 1 0.9 87 0.0027 0.0017 0 1 12.7 1 0.9 88 0.0650 0.0379 0 1 12.7 1 0.9 89 0.0627 0.0274 0 1 12.7 1 0.9 90 0.0000 0.0000 0 1 12.7 1 0.9 91 0.0157 0.0071 0 1 12.7 1 0.9 92 0.0227 0.0094 0 1 12.7 1 0.9 93 0.0050 0.0038 0 1 12.7 1 0.9 94 0.0001 0.0005 0 1 12.7 1 0.9 95 0.0003 0.0010 0 1 12.7 1 0.9 96 0.0657 0.0324 0 1 12.7 1 0.9 97 0.0034 0.0030 0 1 12.7 1 0.9 98 0.0326 0.0122 0 1 12.7 1 0.9 99 0.0169 0.0078 0 1 12.7 1 0.9 100 0.0366 0.0172 0 1 12.7 1 0.9 101 0.0408 0.0169 0 1 12.7 1 0.9 HVTH: NGUYỄN NGỌC HÒA TRANG 73 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU 102 0.0562 0.0172 0 1 12.7 1 0.9 103 0.0423 0.0200 0 1 12.7 1 0.9 104 0.0880 0.0367 0 1 12.7 1 0.9 105 0.0432 0.0217 0 1 12.7 1 0.9 106 0.0025 0.0027 0 1 12.7 1 0.9 107 0.0034 0.0027 0 1 12.7 1 0.9 108 0.0000 0.0000 0 1 12.7 1 0.9 109 0.0180 0.0086 0 1 12.7 1 0.9 110 0.0188 0.0084 0 1 12.7 1 0.9 111 0.0163 0.0078 0 1 12.7 1 0.9 112 0.0471 0.0237 0 1 12.7 1 0.9 113 0.0000 0.0000 0 1 12.7 1 0.9 114 0.0272 0.0114 0 1 12.7 1 0.9 115 0.0368 0.0165 0 1 12.7 1 0.9 116 0.0188 0.0066 0 1 12.7 1 0.9 117 0.0636 0.0217 0 1 12.7 1 0.9 118 0.0118 0.0051 0 1 12.7 1 0.9 119 0.0256 0.0115 0 1 12.7 1 0.9 120 0.0000 0.0000 0 1 12.7 1 0.9 121 0.0133 0.0057 0 1 12.7 1 0.9 122 0.0199 0.0091 0 1 12.7 1 0.9 123 0.0000 0.0000 0 1 12.7 1 0.9 124 0.0166 0.0083 0 1 12.7 1 0.9 125 0.0151 0.0068 0 1 12.7 1 0.9 126 0.0514 0.0208 0 1 12.7 1 0.9 127 0.0000 0.0000 0 1 12.7 1 0.9 128 0.0102 0.0062 0 1 12.7 1 0.9 129 0.0635 0.0216 0 1 12.7 1 0.9 130 0.0118 0.0058 0 1 12.7 1 0.9 131 0.0000 0.0000 0 1 12.7 1 0.9 HVTH: NGUYỄN NGỌC HÒA TRANG 74 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU 132 0.0123 0.0054 0 1 12.7 1 0.9 133 0.0194 0.0068 0 1 12.7 1 0.9 134 0.0654 0.0287 0 1 12.7 1 0.9 HVTH: NGUYỄN NGỌC HÒA TRANG 75 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU Hình 5.7: Sơ đồ hệ thống mạng 46 nút phát tuyến 473 Xuân Tây HVTH: NGUYỄN NGỌC HÒA TRANG 76 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU 5.4.1.3 Kết tính tốn Kết mơ Matlab tốn tối ưu vị trí dung lượng tụ bù lưới điện phân phối mạng Xuân Tây 134 nút phương pháp PSO với số phần tử 50, số lần lặp 30 Thời gian tính tốn 138.706447 giây Bảng 5.16: Kết tính tốn với mạng XN TÂY 134 nút Trước gắn tụ bù Sau gắn tụ bù Phương án tối ưu Tổn thất công suất (kW) Mức giảm tổn thất % Điện áp tối thiểu - 90 - 134 92.9199 81.1936 - 12.6198 % 0.96372 pu 0.9675 pu Nếu ta gắn tụ bù vị trí bus 90, bus 134 tính tốn phân bố cơng suất thu giá trị tổn thất cơng suất nhỏ nhất, điều kiện ràng buộc thỏa mãn HVTH: NGUYỄN NGỌC HÒA TRANG 77 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU Hình 5.8: Điện áp nút trước sau gắn thêm tụ bù 5.4.1.4 So sánh kết tính tốn PSO với PSS/ADEPT Bảng 5.17: Kết so sánh phương pháp PSO với phương pháp PSS/ADEPT mạng 134 nút XUÂN TÂY Phương pháp PSO PSS/ADEPT Dung lượng bù (kVar) 600 600 Vị trí lắp đặt tụ bù 90 - 134 103 - 115 Tổn thất công suất (kW) trước lắp tụ bù 92.92 92.92 Tổn thất công suất (kW) sau lắp tụ bù 81.1936 86.21 Mức giảm tổn thất (%) 12.6198 7.2212 Điện áp nhỏ trước bù 0.96372 - Điện áp nhỏ sau bù 0.9675 - HVTH: NGUYỄN NGỌC HÒA TRANG 78 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU 5.4.1.5 Kết luận Phương pháp PSO cải thiện tỷ lệ giảm tổn thất phương pháp PSS/ADEPT điện áp cải thiện thỏa mãn điều kiện ràng buộc 5.4.2 So sánh phương pháp PSO với phương pháp khác Bảng 5.18: So sánh phương pháp PSO với SFLA [19] Phương pháp PSO SFLA Số lượng bus hệ thống 33 33 Dung lượng bù (Kvar) 745.8488 745.8488 Tổn thất công suất (kW) trước lắp tụ bù 369.256 369.2558 Tổn thất công suất (kW) sau lắp tụ bù 289.0414 298.6698 Mức giảm tổn thất (%) 21.7233% 19.1157 % Bảng 5.19: So sánh phương pháp PSO với PGSA [20] Phương pháp PSO-CF PGSA 33 33 2160 2160 Tổn thất công suất (kW) trước lắp tụ bù 202.67 202.67 Tổn thất công suất (kW) sau lắp tụ bù 145.1226 135.12 Mức giảm tổn thất (%) 28.3948 % 33.19% Điện áp trước lắp tụ 0.92759 pu 0.9131 p.u Điện áp sau lắp tụ 0.94644 pu 0.9344 p.u Số lượng bus hệ thống Dung lượng bù (Kvar) HVTH: NGUYỄN NGỌC HÒA TRANG 79 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU Bảng 5.20: So sánh phương pháp PSO với Cuckoo Search [21] Phương pháp PSO CUCKOO SEARCH 33 33 1881 1881 Tổn thất công suất (kW) trước lắp tụ bù 201.858 201.8588 Tổn thất công suất (kW) sau lắp tụ bù 144.6265 127.9102 Mức giảm tổn thất (%) 28.3995 36.63 Điện áp trước lắp tụ 0.92778 0.9499 Điện áp sau lắp tụ 0.94463 0.9629 Số lượng bus hệ thống Dung lượng bù (Kvar) HVTH: NGUYỄN NGỌC HÒA TRANG 80 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Trong luận văn này, phương pháp đề xuất PSO-CF thực cách hiệu để giải toán tối ưu hóa vị trí tụ bù lưới điện phân phối (CAPO) với hàm mục tiêu khác Phương pháp mang lại hiệu với việc tìm kiếm điểm hội tụ nhanh chóng Luận văn trình bày có hệ thống, ứng dụng từ mạng điện đơn giản đến phức tạp ứng dụng thực tế, mạng điện cụ thể so sánh, nhận xét, đánh giá với nhiều phương pháp khác để khẳng định tính xác tin cậy kết đạt luận văn Luận văn áp dụng vào giải toán cho mạng điện IEEE 13 nút, IEEE 33 nút, lưới điện thực tế 46 nút 134 nút, nhiên phương pháp đưa không bị hạn chế số lượng nút hay tốn có cấu trúc phức tạp Do đó, giải thuật hồn tồn áp dụng hệ thống điện có số nút lớn Từ kết tính tốn ta thấy khả linh hoạt mạnh mẽ thuật toán PSO việc xác định lời giải tối ưu tồn cục cách nhanh chóng mà phương pháp tối ưu khác khó đạt Tuy nhiên nhược điểm giải thuật PSO chủ yếu dựa vào xác suất thống kê, phụ thuộc vào thông số cài đặt thuật toán phụ thuộc vào kinh nghiệm người lập trình dẫn đến nhiều cơng sức thời gian để kiểm tra Thuật tốn PSO có ngun lý bản, rõ ràng, dể hiểu nhiên việc áp dụng khó khăn khơng có phương pháp cụ thể cho người ứng dụng, việc áp dụng vào tốn cụ thể có khó khăn : Việc mã hóa biến, loại biến với số lượng cá thể phù hợp HVTH: NGUYỄN NGỌC HÒA TRANG 81 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU Thơng số cài đặt thuật tốn : số cá thể quần thể, hệ số quán tính… Việc thiết lập hàm mục tiêu để giải toán vấn đề ràng buộc Hướng phát triển đề tài giải toán với dung lượng tụ bù ứng động kết hợp bù tĩnh với hàm mục tiêu tối thiểu hóa tổn thất cơng suất, chi phí đầu tư xây dựng vận hành Tuy nhiên việc giải toán đa mục tiêu phức tạp, thực tế người ta tách thành nhiều toán riêng biệt Giải pháp đề xuất luận văn kết hợp thuật toán trí tuệ nhân tạo khác HVTH: NGUYỄN NGỌC HỊA TRANG 82 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU TÀI LIỆU THAM KHẢO I Tiếng Việt [1] Hồ Văn Hiến, Hệ thống điện truyền tải phân phối điện năng, Nxb Đại học quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, 2010 [2] Phan Thanh Tao, Giáo trình MATLAB, trường Đại học Bách khoa Đà Nẵng, 2004 [3] Nguyễn Hoàng Hải, Nguyễn Khắc Điểm, Nguyễn Trung Dũng Hà Trần Đức, Lập trình MatLab, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2003 [4] Nguyễn Quang Hoan, “ Nhập mơn Trí tuệ nhân tạo”, Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng, 2007 [5] Nguyễn Thế Hùng Lê Hùng, “ Áp dụng thuật tốn di truyền tìm kiếm quỹ đạo vận hành tối ưu hồ chứa nước có nhà máy thủy điện làm việc độc lập với trình dịng chảy đến ngẫu nhiên”, Tạp chí khoa học công nghệ, Đại học Đà Nẵng – số 2(31).2009 [6] Nguyễn Phát Đạt, “Ứng dụng giải thuật bầy đàn PSO tái cấu trúc lưới điện phân phối để giảm tổn thất”, Đại học Sư phạm Kỹ thuật TPHCM II Tiếng Anh [7] Mitchell Melanie, “An Introduction to Genetic Algorithms”, Massachusetts Institute of Technology, 1998 [8] Rajeev Annaluru, Sanjoy Das and Ani1 Pahwa, “Multi-Level Ant Colony Algorithm for Optimal Placement of Capacitors in Distribution Systems”, Dept of Electrical and Computer Engineering Kansas State University, Manhattan, KS 66506 USA, pp1932 – 1937, 2004 HVTH: NGUYỄN NGỌC HÒA TRANG 83 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU [9] J.Kennedy R.Eberhart, “Particle Swarm Optimization”, Proc.IEEE Int.Conf.on Neural Networks, pp1942-1948, 1995 [10] Seyed Abbas Taher*, Ali Karimian, Mohammad Hasani, “A new method for optimal location and sizing of capacitors in distorted distribution networks using PSO algorithm”, in Simulation Modelling Practice and Theory, Department of Electrical Engineering, University of Kashan, Kashan, Iran, pp662-672, 2011 [11] Mukul Dixit and Ranjit Roy, “PSO-CF A Based Optimal Placement of EV s in Radial Distribution Network For Loss Minimization”, Electrical Engineering Department, S V National Institute of Technology, Surat, India [12] Yuhui Shi and Russell Eberhart, “A Modified Particle Swarm Optimizer”, Department of Electrical Engineering Indiana University Purdue University Indianapolis hdianqolis, IN 46202-5160 [13] L Srivastava, S Dixit and G Agnihotri, “Optimal location and size of TCSC for voltage stability enhancement using PSO-TVAC”, Power and Energy Systems Conference: Towards Sustainable Energy, 2014, IEEE Conference Publications, pp16 [14] J Polprasert, W Ongsakul, “Chaotic based PSO with time - varying acceleration coefficients for security constrained optimal power flow problem”, Green Energy for Sustainable Development (ICUE), 2014 International Conference and Utility Exhibition, IEEE Conference Publications, pp1-7 [15] Dieu Vo Ngoc and Peter Schegner, “An Improved Particle Swarm Optimization for Optimal Power Flow” In Meta-Heuristics Optimization Algorithms in Engineering, Business, Economics, and Finance Pandian Vasant, PETRONAS University of Technology, Malaysia pp 1-40 [16] Dieu Vo Ngoc and Peter Schegner, “A Newly Improved Particle Swarm Optimization for Economic Dispatch with Valve Point Loading Effects”, Energy HVTH: NGUYỄN NGỌC HÒA TRANG 84 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU Field of Study, School of Environment, Resourcesand Development, Asian Institute of Technology Pathumthani 12120, Thailand [17] Dieu Ngoc Vo and Dung Anh Le, “Optimal Reactive Power Dispatch by PseudoGradient Guided Particle Swarm Optimization”, IEEE, IPEC2012, pp7-12 [18] E Muneender and D M Vinodkumar, “Particle Swarm Optimization with Time Varying Acceleration Coefficients for Congestion Management”, IEEE, 2012 Conference on Sustainable Utilization and Development in Engineeering and Technology, pp92-96 [19] K.Sravan Kumar and M.Damodar, “Optimal Placement of Capacitor in Distribution Networks using Fuzzy and SFLA”, IEEE 2015 Department of Electrical Electrical and Electronics Engineering SV University Tirupati-517502, India [20] D Sudha Rani, N Subrahmanyam and M Sydulu, “Self Adaptive Harmony Search Algorithm for Optimal Capacitor Placement on Radial Distribution Systems”, member IEEE, Electrical Engineering Department National Institute of Technology Warangal Warangal, India [21] Priyanka Das and S Banerjee, “Placement of Capacitor in a radial distribution system using loss sensitivity factor and cuckoo search algorithm”, International Journal of scientific research and management 2013, pp 751-757 HVTH: NGUYỄN NGỌC HÒA TRANG 85 LUẬN VĂN THẠC SĨ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Nguyễn Ngọc Hịa Ngày sinh: 14/10/1978 Nơi sinh: Đồng Nai Địa liên lạc: 191/98 Nguyễn Văn Cừ, khu phố 1, phường Xuân Hịa, thị xã Long Khánh, tỉnh Đồng Nai Q TRÌNH ĐÀO TẠO - Từ 1999 - 2004: học đại học trường Đại Học Giao Thông Vận Tải – sở 2, chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn Thông - Từ 2010 – 2012: học đại học Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng – Cơ sở Thành phố Hồ Chí Minh, chun ngành: Cơng nghệ thơng tin - Từ năm 2014 đến nay: học cao học trường Đại học Bách Khoa Tp.HCM, chuyên ngành: Kỹ thuật điện QUÁ TRÌNH CƠNG TÁC - Từ tháng 03/2005 đến 11/2007: cơng tác Cơng ty Cổ phần Dịch vụ Bưu Viễn Thơng Sài Gịn - SPT - Từ tháng 12/2007 đến nay: công tác Công ty TNHH Một Thành Viên Điện lực Đồng Nai HVTH: NGUYỄN NGỌC HÒA TRANG 86 ... toán tối ưu vị trí tụ bù (CAPO) lưới điện phân phối PSO cải tiến - Tìm hiểu thuật toán PSO- CF cải tiến thuật toán PSO - Ứng dụng PSO- CF để giải toán tối ưu vị tụ bù (CAPO) lưới điện phân phối. .. Kỹ Thuật Điện Mã số: 60520202 I TÊN ĐỀ TÀI: ÁP DỤNG THUẬT TOÁN PSO CẢI TIẾN TỐI ƯU VỊ TRÍ VÀ DUNG LƯỢNG TỤ BÙ TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Nghiên cứu phương pháp giải toán. .. thuật toán PSO cải tiến để giải tốn tối ưu vị trí dung lượng tụ bù lưới điện phân phối Dùng phần mềm Matlab để giải thuật toán PSO cải tiến Hàm mục tiêu đặt đề tài xác định vị trí kích thước tối ưu