(Luận văn thạc sĩ) ứng dụng giải thuật di truyền để tính toán tối ưu dung lượng bù cho hệ thống điện

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN TẤN HÙNG ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN ÐỂ TÍNH TỐN TỐI ƯU DUNG LƯỢNG BÙ CHO HỆ THỐNG ÐIỆN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520202 SKC005856 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN TẤN HÙNG ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN ĐỂ TÍNH TOÁN TỐI ƯU DUNG LƯỢNG BÙ CHO HỆ THỐNG ĐIỆN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN – 60520202 Hướng dẫn khoa học: PGS.TS TRƯƠNG ĐÌNH NHƠN Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2018 LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ & tên: NGUYỄN TẤN HÙNG Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 09 – 12 – 1976 Nơi sinh: Bến Tre Quê quán: Thành phố Bến Tre – Tỉnh Bến Tre Dân tộc: Kinh Chỗ riêng địa liên lạc: 92A, Khu phố Bình Khởi, Phường 6, Thành phố Bến Tre – Tỉnh Bến Tre E-mail: hungtcnbt@gmail.com II SĐT: 0918.551.365 QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Trung học phổ thơng: Hệ đào tạo: qui Thời gian đào tạo từ 9/1992 đến 6/1995 Nơi học (trường, thành phố): Trường THPT Nguyễn Đình Chiểu, Thị xã Bến Tre, Tỉnh Bến Tre Đại học: Hệ đào tạo: liên thơng quy Thời gian đào tạo từ 9/2001 đến 10/2003 Nơi học (trường, thành phố): Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM Ngành học: Điện khí hóa – Cung cấp điện III Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian 10/2003 đến 05/2005 04/2006 đến i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2018 Học viên (Ký tên ghi rõ họ tên) NGUYỄN TẤN HÙNG ii LỜI CẢM ƠN Qua trình học tập, nghiên cứu hồn thành luận văn, em kính gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến:  PGS.TS TRƯƠNG ĐÌNH NHƠN thầy/cơ tận tình dạy, tạo điều kiện động viên em suốt trình thực  Quý thầy, cô giáo tham gia công tác giảng dạy, hướng dẫn em thành viên lớp Cao học chuyên ngành Kỹ Thuật Điện KDD17B toàn khố học  Q thầy, giáo giảng dạy khoa Điện - Điện Tử, Phòng Đào tạo – phận sau đại học Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp Hồ Chí Minh giúp đỡ em thực thời gian học tập nghiên cứu trường  Kính gửi lời cảm tạ tới Ban Giám Hiệu Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp Hồ Chí Minh tạo điều kiện thuận lợi cho học viên trường học tập nghiên cứu Kính chúc Q thầy, giáo thật nhiều sức khỏe Thành phố Hồ Chí Minh, ngày tháng Học viên thực NGUYỄN TẤN HÙNG năm 2018 iii TÓM TẮT Đề tài “ ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN ĐỂ TÍNH TỐN TỐI ƯU DUNG LƯỢNG BÙ CHO HỆ THỐNG ĐIỆN ” tiến hành khoảng thời gian năm Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP HCM Sau thời gian nghiên cứu đề tài triển khai tập trung giải vấn đề sau:  Tìm hiểu thuật tốn di truyền (GA) áp dụng tính tốn tối ưu dung lượng bù cho hệ thống điện dựa nguyên tắc hệ thống mạch vịng u cầu vận hành hình tia, nhằm mục đích giảm tổn thất cơng suất, tổn thất điện áp, nâng cao chất lượng điện hệ thống điện  Tìm hiểu thiết bị bù STATCOM ứng dụng hệ thống điện  Mô hệ thống điện 14-bus ứng dụng thuật toán di truyền (GA) bù công suất phản kháng  Mô hệ thống điện 14-bus ứng dụng thuật toán di truyền (GA) bù cơng suất phản kháng có kết hợp với thiết bị bù STATCOM  Kiểm tra so sánh độ xác thuật tốn lưới điện mẫu IEEE (hệ thống 14-bus) Học viên thực NGUYỄN TẤN HÙNG iv ABSTRACT Research “Applying genetic algorithm to optimize the amount of capacity compensated for the power system” was conducted at Ho Chi Minh University of Technology and Education within the period of year The research was subsequently deployed and applied to solve the following issues:  Understanding genetic algorithm (GA) and its application in optimizing the amount of capacity compensated for the power system by using the principles of loop system and x-ray tube operation is aimed to reduce energy loss, voltage drop and improve the quality of electric power system  Learning about the static synchronous compensator (STATCOM) and its application in the power system  Simulating 14-bus power system which is applied genetic algorithm (GA) to compensate reactive power  Simulating 14-bus power system which is applied genetic algorithm (GA) to compensate reactive power and combined with the static synchronous compensator (STATCOM)  Checking and comparing the precision of the algorithm on the grid pattern of IEEE (14-bus power system) Author NGUYỄN TẤN HÙNG v MỤC LỤC TRANG Trang tựa Quyết định giao đề tài Lý lịch khoa học ……………………………………………………………… i Lời cam đoan…………………………………………………………………… ii Lời cảm ơn……………………………………………………………………… .iii Tóm tắt………………………………………………………………………….…iv Mục lục ………………………………………………………………………… vi Danh mục chữ viết tắt……………………………………………………… .vii Danh sách bảng …………………………………………………….……… viii Danh sách hình………………………………………………………….…… ix Chương 1: TỔNG QUAN………………………………………………… … 1.1 Giới thiệu 1.2 Đặt vấn đề 1.3 Mục tiêu đề tài 1.4 Nhiệm vụ giới hạn đề tài 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Nội dung đề tài Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT……………………………………… .………6 2.1 Mục tiêu lợi ích bù công suất phản kháng 2.2 Ổn định điện áp hệ thống điện………………………………………6 2.3 Các giới hạn ổn định hệ thống điện …………… .……………….7 2.3.1 Giới hạn điện áp ……………….………………………………… 2.3.2 Giới hạn nhiệt……………………………………………………… 2.3.3 Giới hạn ổn định………….…………………………… ………… Chương 3: ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN ĐỂ TÍNH TỐN TỐI ƯU DUNG LƯỢNG BÙ CHO HỆ THỐNG ĐIỆN……………………… … 14 3.1 Giới thiệu giải thuật di truyền (GA) …………………………………….14 vi (p.u.) bus V 1.2 (p.u.) 0.8 bus 0.6 I 0.4 0.2 a Điện áp bus b Dòng điện bus 1.2 0.25 0.2 0.4 bus 0.6 (p.u.) 0.8 I V bus (p.u.) 0.15 0.1 0.2 c Điện áp bus d Dòng điệ n bus 1.2 0.035 0.025 (p.u.) 0.8 bus 12 0.6 0.4 I V bus 12 (p.u.) 0.03 0.02 0.015 0.2 e Điện áp bus 12 f Dòng điện bus 12 33 1.2 (p.u.) (p.u.) 0.8 bus 13 0.6 13 V 0.4 I bus 0.2 g Điện áp bus 13 h Dòng điện bus 13 1.2 0.8 I bus 14 (p.u.) V bus 14 (p.u.) 0.6 0.4 0.2 i Điện áp bus 14 j Dịng điện bus 14 Hình 4.16: Thơng số mơ trường hợp tải động Từ kết hình 4.16, ta kết thấy độ dao động độ hệ thống tăng cao đặc biệt điệ áp bus gần tải bus 12, bus 13 bus 14 Tuy nhiên, gắn STATCOM vào dao động bị loại trừ nhằm đảm bảo chất lượng điện Đây ưu điểm STATCOM Trường hợp 2: Giả sử trạng thái làm việc trường hợp cố ngắn mạch xảy bus 13 Các kết mơ trình bày hình 4.17 Có thể thấy rõ từ kết mơ có cố ngắn mạch bus 13 nên điện áp giảm xuống p.u Đây trường hợp cố nghiêm trọng công suất STATCOM nhỏ nên 34 nâng mức điện áp lúc ngắn mạch lên Tuy nhiên, hệ thống khôi phục tốt dao động có giảm khơng đáng kể 1.2 1.2 (p.u.) 0.8 bus 13 0.6 V 0.4 0.2 0.8 0.6 0.4 0.2 a Điện áp bus 12 b Điện áp bus 13 1.2 bus 14 (p.u.) V V bus 12 (p.u.) 0.8 0.6 0.4 0.2 0 c Điện áp bus 14 Hình 4.17: Thơng số mơ điện áp bus gần 35 Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Kết luân Luận văn đa n ̃ ghiên cứu vàgiải đươcc̣ vấn đềcu c̣thểnhư sau: - Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến ổn định điện áp hệ thống điện - Nghiên cứu giải thuật di truyền GA ứng dụng giải thuật di truyền GA hệ thống điện để tìm vị trí dung lượng cơng suất phản kháng cần bù tối ưu Kết mô ứng dụng giải thuật di truyền GA cho hệ thống điện chuẩn 14 nút IEEE cho kết dung lượng bù tối ưu 0,706 (p.u) vị trí nút 13 - Nghiên cứu cấu tạo, nguyên lý làm việc đặt tính làm việc thiết bị bù STATCOM - Xây dựng mơ hình mơ hệ thống điện chuẩn 14 nút IEEE có ứng dụng STATCOM vị trí nút 13 với dung lượng bù tối ưu 0,706 (p.u) nâng cao chất lượng điện áp hệ thống lúc bình thường lúc xảy cố ngắn mạch ba pha cân bằng, có kết mô điện áp nút hệ thống tốt thỏa điều kiện sai lệch điện áp cho phép ±5% so với trường hợp hệ thống chưa bù công suất phản kháng hay bù tụ điện GA đề xuất hệ thống điện chuẩn tìm giải pháp tối ưu vị trí giá trị cơng suất phản kháng cần bù cho hệ thống 5.2 Hướng phát triển Luận văn phát triển theo hướng sau: - Nghiên cứu áp dụng cho hệ thống thực Việt Nam có xét đến tính kinh tế - Nghiên cứu thuật toán điều khiển tối ưu cho STATCOM việc nâng cao chất lượng điện cho hệ thống 36 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Yong Hua Song and Allan T Johns - Flexible AC Transmission Systems (FACTS) [2] Hồ Văn Hiến “Hệ Thống Điện Truyền Tải Và Phân Phối” NXB ĐH Quốc Gia Tp HCM [3] TS Quyền Huy Ánh “Giáo trình giải tích mạng ” (Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM) [4] Nguyễn Văn Nhờ “Giáo trình điện tử cơng suất 1” Nhà xuất Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh 2002 [5] Holland JH Adaptation in natural and artificial systems Ann Arbor, MI: The University of Michigan Press; 1975 [6] Goldberg E Genetic algorithms in search, optimization & machine learning Reading, MA: Addison-Wesley; 1989 [7] Wenjuan Zhang, Fangxing Li, Leon M Tolbert, “Optimal allocation of Shunt Dynamic Var Source SVC and STATCOM: A survey”, Student Member, IEEE, Senior Member, IEEE, Senior Member, IEEE 2003 [8] Goldberg D Genetic algorithms in search, optimization & machine learning Reading, MA: Addison-Wesley; 1998 [9] Kalyanmoy D Multi-objective genetic algorithms: problem difficulties and construction of test problems Evol Computat 1999; 7(3):205–230 [10] Das DB, Patvardhan C New multi-objective stochastic search technique for economic load dispatch IEE Proc Generation Transmission Distribution 1998; 145(6):747–752 [11] How FACTS controllers benefits AC transmission systems: John J Paserba, Fellow IEEE [12] How FACTS improve the performance of electrical grid: Rolf Grunbaum, Ake Petersson, Bjom Thorvaldsson (ABB Review3/2002) 37 PHỤ LỤC Chương trình matlab sử dụng giải thuật GA cho hệ thống điện IEEE 14 bus clc; %% clean the screen command clear; close all; %% delete all current data tic; %% Add open Fourteen_bus_Copy.mdl; %% Mở mơ hình P10 = 0.35; P11 = 0.35; P12 = 0.35; P13 = 0.35; P14 = 0.35; Q10 = 0; Q11 = 0; Q12 = 0; Q13 = 0; Q14 = 0; Q10temp = Q10; Q11temp = Q11; Q12temp = Q12; Q13temp = Q13; Q14temp = Q14; % Add % Algorithm Parameters SelMethod = 1; CrossMethod = 1; PopSize = 10; %% Number of Individuals MaxIteration = 25; %% Maximun Number of Iterations CrossPercent = 60; MutatPercent = 30; %% Percent of Mutation ElitPercent = 100 - CrossPercent - MutatPercent; CrossNum = round((CrossPercent/100)*PopSize); %% làm tròn số % if mod(CrossNum,2)~=0; Percent if mod(CrossNum,2)~=0; %% Chia lấy số dư 38 CrossNum = CrossNum - 1; end MutatNum = round((MutatPercent/100)*PopSize); % ElitNum = PopSize - CrossNum - MutatNum; ElitNum = PopSize - CrossNum - MutatNum; % % Problem Satement % VarMin = [1 2]; % VarMax = [3 5 3]; VarMin = [0 0 0]; %% Giá trị Min Q10-Q14 VarMax = [1 1 1]; %% Giá trị Max Q10-Q14 b=repmat(VarMin,PopSize,1); s=repmat(VarMax,PopSize,1); % DimNum = 6; DimNum = 5; % CostFuncName = @rastriginsfcn; %% Initial Population Pop = rand(PopSize,DimNum).* (s - b) +b; % Cost = feval(CostFuncName,Pop); Voltage_Value = Voltage_Fcn(Pop); %% Hàm tính tốn tổng giá trị điện áp tìm so với giá trị chuẩn (=1) % [Cost Indx] = sort(Cost); [Voltage_Value Indx] = sort(Voltage_Value); Pop = Pop(Indx,:); % Main Loop MeanMat = []; MinMat = []; for Iter = 1:MaxIteration %% Elitism ElitPop = Pop(1:ElitNum,:); % Cross Over CrossPop = []; % ParentIndexes = SelectParents_Fcn(Cost,CrossNum,SelMethod); ParentIndexes = SelectParents_Fcn(Voltage_Value,CrossNum,SelMethod); %% Chọn cá thể cha mẹ lai ghép lần for ii = 1:CrossNum/2 Par1Indx = ParentIndexes(ii*2-1); Par2Indx = ParentIndexes(ii*2); 39 Par1 = Pop(Par1Indx,:); Par2 = Pop(Par2Indx,:); [Off1 Off2] = MyCrossOver_Fcn(Par1,Par2,CrossMethod); CrossPop = [CrossPop ; Off1 ; Off2]; end %% Mutation % MutatPop = rand(MutatNum,DimNum).*(s(1:100,:) - b(1:100,:)) + b(1:100,:); MutatPop = rand(MutatNum,DimNum).*(s(1:MutatNum,:) - b(1:MutatNum,:)) + b(1:MutatNum,:); %% New Population Pop = [ElitPop ; CrossPop ; MutatPop]; % Cost = feval(CostFuncName,Pop); % [Cost Indx] = sort(Cost); Voltage_Value = Voltage_Fcn(Pop); [Voltage_Value Indx] = sort(Voltage_Value); Pop = Pop(Indx,:); %% Algorithm Progress disp(' ') BestP = Pop(1,:) % BestC = Cost(1) BestC = Voltage_Value(1); % MinMat(Iter) = Cost(1); MinMat(Iter) = Voltage_Value(1); % MeanMat(Iter) = mean(Cost); MeanMat(Iter) = mean(Voltage_Value); plot(MinMat,' r','linewidth',2); hold on % plot(MeanMat,' k','linewidth',2); % hold off pause(.5) end % ylim([0 5]) %% Results BestSolution = Pop(1,:) %% Add for i11 = 0:0 %% Repeat one time Q10 = Pop(1,1); %% Lấy vị trí hàng cột Pop(x,y): x hàng, y cột 40 Q11 = Q11temp; Q12 = Q12temp; Q13 = Q13temp; Q14 = Q14temp; sim( 'Fourteen_bus_Copy.mdl'); %% Mô B10temp = B10.signals(1,1).values(20001,1); %% Lấy giá trị điện áp Bus B11temp = B11.signals(1,1).values(20001,1); B12temp = B12.signals(1,1).values(20001,1); B13temp = B13.signals(1,1).values(20001,1); B14temp = B14.signals(1,1).values(20001,1); %% Tính tổng giá trị lệch so với chuẩn (=1) S11_temp1 = abs(1 - B10temp) + abs(1 - B11temp) + abs(1 - B12temp) + abs(1 B13temp) + abs(1 - B14temp); temp1 = 2; %% Cho gia tri tam =2 if B10temp >=0.95 && B11temp >=0.95 && B12temp >=0.95 && B13temp >=0.95 && B14temp >=0.95 if B10temp =0.95 if B10temp =0.95 if B10temp =0.95 if B10temp =0.95 if B10temp