Phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện có xét đến nhiệt độ các phần tử

I H C QU C GIA TP.HCM I H C BÁCH KHOA TR N QUANG MINH PHÂN B CÔNG SU T T N NHI Chuyên ngành: K thu Mã s : TH CÁC PH N T n 8520201 LU TP H CHÍ MINH, tháng 08 N i C HỒN THÀNH T I I H C BÁCH KHOA Cán b ng d n khoa h c: PGS.TS Võ Ng -HCM u Cán b ch m nh n xét 1: TS Tr Cán b ch m nh n xét 2: Lu cb ov t Tp HCM, ngày 14 tháng ih 2021 (tr c n) Thành ph n H m: Ch t ch: PGS.TS Nguy TS Hu nh Quang Minh Ph n bi n 1: TS Tr Ph n bi n 2: y viên: Xác nh n c a Ch t ch H ngành sau lu CH T CH H ng Khoa qu n lý chuyên c s a ch a (n u có) NG NG KHOA N NT ii I H C QU C GIA TP.HCM C NG HÒA XÃ H I CH I H C BÁCH KHOA T NAM c l p - T - H nh phúc NHI M V LU H tên h c viên: TR N QUANG MINH MSHV: 1870639 22/10/1996 Chuyên ngành: I K thu Nha Trang n Mã s : 8520201 TÀI: PHÂN B CÔNG SU T T NHI TH N CÁC PH N T II NHI M V VÀ N I DUNG: - Nghiên c u gi i thu t lai gi a t - Nghiên c u tốn phân b cơng su - n hóa vi phân n nhi ng d ng gi i thu t lai vào tốn phân b cơng su t t n nhi t III NGÀY GIAO NHI M V : 22/02/2021 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHI M V : 13/06/2021 V CÁN B NG D N : PGS TS VÕ NG CÁN B NG D N (H tên ch ký) U Tp HCM, ngày tháng m CH NHI M B (H tên ch ký) O NG KHOA N (H tên ch ký) NT iii L IC Trong su t trình h c t p s nhi t tình t th i h c Bách Khoa n- nt c h c viên khóa y cô, anh ch h bi t th y Võ Ng n tình ch d n, t u ki n c tơi hồn thành lu ng th il ic q trình h c t p t ng Tơi xin trân tr ng c Tp H i th c hi n Tr n Quang Minh iv TÓM T T LU Trên th c t nhi n ch y dây d n s làm phát sinh bên dây d n Và nhi n tr n th ng b qua s phát nhi qu c Vì th gi m sai s này, s phát nhi t c a dây d n c phân b cơng su t t có k n vi c tính tốn Vì th k t ng s có sai s phân b công su t t Trong lu ck n s th c hi n vi c gi i toán truy n th ng (Optimal power flow) phân b công su t n nhi (Temperature dependent optimal power flow) b ng at n hóa vi phân (Differential evolution) m Các k t qu mô ph ng s b dây d i theo Tuy nhiên tốn phân b cơng su t phân b công su t t t : m b o tính xác th n chu n IEEE 30 nút 118 nút c so sánh v c công u qu c a gi i thu t v ABTRACT: In practice, when curent flows through a conductor, it raises the conductor temperature When the conductor temperature is variable, the conductor resistance is also variable However, in conventional power flow and optimal power flow, temperature effect is neglected This cause the results from those approaches usually have errors To reduce errors, temperature effect should be included in power flow and optimal power flow calculation This thesis proposes hybrid differential - particle swarm optimization algorithm to solve temperature dependent optimal power flow on IEEE 30 and 118 bus system The results obtained will be compared to other vi L : u tơi th c hi c cơng b b t k cơng trình nghiên c u Các s li u, trích d n lu m b o tính xác, trung th c tin c y H c viên Hu nh Quang Minh vii M C L C: M C L C: vii DANH M C CÁC B NG: ix DANH M C CÁC HÌNH: xi DANH M C VI T T T: xii I THI U CHUNG 1.1 tv : .1 1.2 M c tiêu nghiên c u: 1.3 p c n: 1.4 Ph m vi nghiên c u: .2 1.5 ng nghiên c u: 1.6 Ýn c: 1.7 c ti n: NG QUAN 2.1 Bài tốn phân b cơng su t có k 2.2 Bài tốn phân b cơng su t t 2.3 (TDPF): .4 n nhi (TDOPF): .5 ng nghiên c u: N NHI 3.1 n nhi NG BÀI TỐN PHÂN B CƠNG SU T T Mô hình ph n t : 3.1.1 ng dây máy bi n áp: 3.1.2 Máy phát: 3.1.3 Ph t i: 3.1.4 Các ph n t bù: 3.2 Mơ hình ph n t n nhi : .8 3.2.1 Mơ hình nhi t t ng qt: 3.2.2 ng dây không: 10 3.2.3 Cáp ng m: .11 3.2.4 Máy bi n áp: 12 3.3 Mô hình tốn phân b cơng su t có k 3.4 Mơ hình tốn phân b cơng su t t n nhi : 12 n nhi : .15 viii VÀ T I GI A TI N HÓA VI PHÂN 19 4.1 19 4.1.1 Khái quát v PSO: 19 4.1.2 c th c hi 4.2 n hóa vi phân (DE): 20 4.2.1 Khái quát v DE: 20 4.2.2 c th c hi 4.3 .20 -PSO: 21 4.3.1 Khái quát v HDE-PSO: 21 4.3.2 4.3.3 4.4 19 c th c hi -PSO: 21 Gi i toán TDPF toán TDOPF: .22 Áp d -PSO vào tốn TDOPF: 23 T QU MƠ PH NG 26 5.1 Các h th n mô ph ng: 26 5.1.1 M ng IEEE 30 nút: 26 5.1.2 M ng IEEE 118 nút: 27 5.2 K t qu mô ph ng m ng IEEE 30 nút: .27 5.2.1 K t qu mơ ph ng tốn OPF truy n th ng: 27 5.2.2 K t qu mơ ph ng tốn TDOPF: 30 5.3 K t qu mô ph ng m ng IEEE 118 nút: .34 5.3.1 K t qu mô ph ng toán OPF truy n th ng: 35 5.3.2 K t qu mô ph ng toán TDOPF: 37 T LU 6.1 6.2 NG PHÁT TRI TÀI .41 K t lu n: .41 ng phát tri tài: .41 TÀI LI U THAM KH O: .43 PH L C: 47 ix DANH M C CÁC B NG: B ng 5.1: Thông s c -PSO, DE PSO cho m ng IEEE 30 nút 28 B ng 5.2: Chi phí th p nh t, cao nh l ch chu n t l thành công c -PSO, DE PSO m ng IEEE 30 nút 28 B ng 5.3: So sánh chí phí th p nh t c -PSO v pháp khác 29 B ng 5.4: Chi phí th p nh t, cao nh l ch chu n t l thành công c -PSO m ng IEEE 30 nút .31 B ng 5.5: Chi phí th p nh t, cao nh l ch chu n t l thành công c ng IEEE 30 nút 32 B ng 5.6: Chi phí th p nh t, cao nh l ch chu n t l thành công c ng IEEE 30 nút .32 B ng 5.7: So sánh chi phí th p nh t t n th t c -PSO v i ng IEEE 30 nút 33 B ng 5.8: Thông s c -PSO, DE PSO cho m ng IEEE 30 nút 35 B ng 5.9: Chi phí th p nh t, cao nh l ch chu n t l thành công c -PSO, DE PSO m ng IEEE 118 nút 35 B ng 5.10: So sánh chi phí th p nh t c -PSO v pháp khác 36 B ng 5.11: Chi phí th p nh t t n th ng m i giá tr c a -PSO m ng IEEE 118 nút 38 B ng 5.12: Chi phí th p nh t, cao nh l ch chu n t l thành công c -PSO so v i DE, PSO ng v i giá tr =25 C 38 B ng A.1: Gi i h n công su t tác d ng, công su t ph n kháng h s chi phí nhiên li u c a máy phát m ng IEEE 30 nút 47 B ng A.2: Gi i h ng dây m ng 30 nút 47 B ng A.3: Gi i h n công su t tác d ng, công su t ph n kháng h s chi phí nhiên li u c a máy phát m ng 118 nút 47 B ng A.4: Gi i h ng dây m ng 118 nút 49 B ng A.5: Các bi u n l n ch y t t nh t c a toán OPF m ng IEEE 30 nút .50 38 20 l n ch y thành công t ng giá tr c th c hi n s d ng -PSO, DE PSO B ng 5.11 li t kê chi phí th p nh t t n th t s d -PSO ng v i m i giá tr B ng 5.12 li t kê chi phí th p nh t, chi phí cao nh l n ch y thành công c tr l ch chu n c a 20 p HDE- ng v i giá B ng 5.11: Chi phí th p nh t t n th ng m i giá tr c a -PSO m ng IEEE 118 nút Chi phí ($/h) 129926.0610 129944.2022 129962.8933 129966.1416 129960.3155 129970.7443 130035.8744 130056.3034 130071.1035 130082.9944 10 15 20 25 30 35 40 45 50 B ng 5.12: Chi phí th p nh t, cao nh t, trung bình, cơng c T n th t (MW) 83.3381 83.5589 84.2619 84.3649 84.1887 84.3962 86.0553 86.6652 86.6945 87.2156 l ch chu n t l thành -PSO so v i DE, PSO ng v i giá tr =250C *K t qu vi ph m ràng bu c Th p nh t pháp HDE-PSO PSO DE Cao nh t Trung bình 129960.315 149310.946 144413.120 142215.476 161428.992 148673.595 2.026e11 * - l ch chu n 4114.986 4745.943 - T l thành cơng (%) 50 50 39 Hình 5.9: c tính h i t c -PSO, DE PSO ng v i = 250C m ng IEEE 118 nút Hình 5.10: Chi phí t n th t theo t ng giá tr HDE-PSO m ng IEEE 118 nút s d 40 Nh n xét: T b ng 5.12, ta th c r ng DE không th it $/h so v i 129960 $/h Ta th i HDE-PSO (142215 c tính h i t c c bi u di n c HDE-PSO t tr i so v bi t toán ph c t p s 5.74 $/h p x 0.14 MW Ta có th th y n th t có th c n l n 118 nút T b ng 5.11, v i m i 10C t n th c giá tr t c, Trong m ng l n chi phí t nhi u giá tr 41 T LU NG PHÁT TRI TÀI 6.1 K t lu n: Lu tốn phân b cơng su t có k a ti n hóa vi phân t vi c áp d cơng su t có k Vi c mơ ph ng th gi i toán t th ng t n nhi n nhi công su t truy n c th c hi n m n chu n IEEE 30 nút 118 c l y t module MATPOWER [1] c a ph n m m MATLAB K t qu mô ph c so sánh v i báo, cơng trình nghiên c tính xác th k t qu ng pháp lai HDE-PSO có th c nh ng ct Qua lu nhi ki m tra c hai k t lu n M t là, vi vào tốn t cơng su t c n thi trình tính tốn th c t a, k n nhi t c a dây d n có th gi m sai s gi a q kh i th c u có th c bi t h th vô c n thi n ng x u, g n tr ng thái t n nhi t có th giám sát v n hành h th n m t cách an tồn xác Hai vi n nhi làm cho c u trúc toán t su t tr nên ph c t cơng c tìm ki m nh ng l i gi i t t thách th c cho gi i thu t t i liên t c c c i ti n nh m nâng cao tính hi u c a gi i thu t 6.2 ng phát tri Bài toán t thách th c h th tài: cơng su t có k n nhi n Vì th gi i thu t k t qu t t nh ti nâng cao tính hi u qu c a gi i thu t lai HDE- m t tốn khó c c i ti tìm xu t c i ng th i áp d ng 42 vào tốn khác h th su t có ràng bu n có th k n nhi n nh công 43 TÀI LI U THAM KH O: [1] MATPOWER Module MATPOWER Internet: https://matpower.org/, 2021 [2] M Bockarjova and G Andersson, impact on state estimation accuracy, in Proc Powertech 2007 IEEE Lausanne, Switzerland, 2007, pp 701-706 [3] J R Santos, A G Exposito, and F P Sanchez, thermal models for grid stu IET Generation Transmission & Distribution, vol 1, no 1, pp 155-161, Jan 2007 [4] H Banakar, N Alguacil and F D Galiana, IEEE Transactions on Power Systems, vol 20, no 2, pp 798-805, May 2005 [5] A J Wood and B F Wollenberg Power generation, operation and control New York: John Wiley & Sons, Inc., 1996 [6] IEEE Transactions on Power Systems, vol 20, no 4, pp 2026-2033, Nov 2005 [7] IEEE Recommended Practice for Industrial and Commercial Power Systems Analysis, [8] IEEE Std 399, 1997 IEEE Standard Test Code for Dry-Type Distribution and Power Transformers, IEEE Std C57.12.91, 2001 [9] IEEE Recommended Practice for Establishing Liquid-Filled and DryType Power and Distribution Transformer Capability When Supplying Nonsinusoidal Load Currents, IEEE Std C57.110, 2008 [10] S Mohagheghi and J Sexauer, Temperature Dependent Power Flow IEEE Transactions on Power Systems, vol 28, no 4, pp 4007-4018, Jul 2013 [11] J Kennedy and R Eberhart, "Particle Swarm Optimization," Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, vol 4, pp 1942-1948, Nov 1995 44 [12] A A El-Fergany and H M Hasanien, Single and multi-objective optimal power flow using grey wolf optimizer and differential evolution algorithms Electric Power Components and Systems, vol 43, no 13, pp 1548-1559, Aug 2015 [13] A A Abou El Ela, M A Abido and S R Spea, Optimal power flow using differential evolution algorithm Electric Power System Research, vol 80, no 7, pp 878-885, Jul 2010 [14] S Saya and K Zehar, Modified differential evolution algorithm for optimal power flow with non-smooth cost functions Energy conversion and Management, vol 49, no 11, pp 3036-3042, Nov 2008 [15] A A A Mohamed, Y S Mohamed, A A M El-Gaafary and A M Hemeida, Optimal power flow using moth swarm algorithm Electric Power Systems Research, vol 142, pp 190-206, Jan 2017 [16] M R Adaryani and A Karami, Artificial bee colony algorithm for solving multi-objective optimal power flow problem International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 53, pp 219-230, Dec 2013 [17] H T Jadhav and P D Bamane, Temperature dependent optimal power flow using g-best guided artificial bee colony algorithm International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 77, pp 77-90, May 2016 [18] J Yuryevich and K P Wong, Evolutionary programming based optimal power flow algorithm IEEE transactions on Power Systems, vol 14, no 4, pp 1245-1250, Nov 1999 [19] A R Kumar and L Premalatha, Optimal power flow for a deregulated power system using adaptive real coded biogeography-based optimization International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol.73, pp 393 399, May 2015 [20] A A El-Fergany and H.M Hasanien, Single and multi-objective optimal power flow using grey wolf optimizer and differential evolution algorithms Electric Power Components and Systems, vol 43, no 13, pp 1548-1559, Aug 2015 45 [21] G Chen, Z Lu and Z Zhang, Improved krill herd algorithm with novel constraint handling method for solving optimal power flow problems Energies, vol 11, no 1, pp 76, Jan 2018 [22] M A Abido Optimal power flow using tabu search algorithm Electric Power Components and Systems, vol 30, no 5, pp 469-483, Jan 2002 [23] M Ghasemi, S Ghavidel, M M Ghanbarian and M Gitizadeh, Multiobjective optimal electric power planning in the power system using Gaussian bare-bones imperialist competitive algorithm Information Sciences, vol 294, pp 286-304, Feb 2015 [24] M A Taher, S Kamel, F Jurado and M Ebeed, An improved moth optimization algorithm for solving optimal power flow flame problem International Transactions on Electrical Energy Systems, vol 29, no 3, e2743, Oct 2018 [25] K Pandiarajan and C Babulal, Fuzzy harmony search algorithm based optimal power flow for power system security enhancement International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 78, pp 72-79, Jun 2016 [26] A E Chaib, H R E H Bouchekara, R Mehasni and M Abido, Optimal power flow with emission and non-smooth cost functions using backtracking search optimization algorithm International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 81, pp 64-77, Oct 2016 [27] H R E H Bouchekara, A E Chaib, M Abido, R A El-Sehiemy, Optimal power flow using an improved colliding bodies optimization algorithm Applied Soft Computing, vol 42, pp 119-131, May 2016 [28] A El-Fergany and H M Hasanien, Salp swarm optimizer to solve optimal power flow comprising voltage stability analysis Neural Computing and Applications, vol 32, no 9, pp 5267-8283, May 2020 [29] E Naderi, M P Kasmaei, F V Cerna and M Lehtonen, A novel hybrid selfadaptive heuristic algorithm to handle single and multiobjective optimal power 46 flow problems International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 125, pp 106492, Feb 2021 [30] T Trung Nguyen, T Thanh Nguyen, M Q Duong and A T Doan, Optimal operation of transmission power networks by using improved stochastic fractal search algorithm Neural Computing and Applications, vol 32, no.1, pp 9129-9164, Jul 2020 [31] IEEE Standard for Calculating the Current-Temperature of Bare Overhead Conductors, IEEE Std 738, 2006 [32] J D Glover, M S Sarma and T J Overbye, Power System Analysis and Design, 4th Edition Stamford, CT: Cengage Learning, 2008 [33] J H Neher and M H McGrat, The calculation of the temperature rise and load capability of cable systems Transactions of the American Institute of Electrical Engineering, vol 76, no 3, pp 752-772, 1957 [34] R Storn and K Price, Differential evolution - A simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces Journal of global optimization, vol 11, pp 341-359, Jan 1997 [35] P M Le, T L Duong, D N Vo, T.T Le and S Q Nguyen, An Efficient Hybrid Method for Solving Security-Constrained Optimal Power Flow Problem International Journal on Electrical Engineering and Informatics, vol 12, No 4, Dec 2020 47 PH L C: B ng A.1: Gi i h n công su t tác d ng, công su t ph n kháng h s chi phí nhiên li u c a máy phát M.Phát 11 13 0.00375 0.0175 0.0625 0.00834 0.025 0.025 B ng A.2: Gi i h ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) 130 11 65 21 16 31 16 41 32 m ng IEEE 30 nút 1.75 3.25 3 0 0 0 ng dây 130 12 32 22 16 32 16 50 20 15 10 10 12 200 80 50 35 30 40 -40 -40 -10 -6 -6 10 50 40 40 24 24 m ng 30 nút 65 13 65 23 16 33 16 130 14 65 24 32 34 16 130 15 65 25 32 35 16 65 16 65 26 32 36 65 90 17 32 27 32 37 16 70 18 32 28 32 38 16 130 19 32 29 32 39 16 10 32 20 16 30 16 40 32 B ng A.3: Gi i h n công su t tác d ng, công su t ph n kháng h s chi phí nhiên li u c a máy phát M.Phát 10 12 15 18 19 24 25 26 0.01 0.01 0.01 0.01 0.0222 0.1176 0.01 0.01 0.01 0.01 0.0455 0.0318 40 40 40 40 20 20 40 40 40 40 20 20 m ng 118 nút 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 100 100 100 100 550 185 100 100 100 100 320 414 -5 -300 -13 -300 -147 -35 -10 -16 -8 -300 -47 -1000 15 300 50 300 200 120 30 50 24 300 140 1000 48 27 31 32 34 36 40 42 46 49 54 55 56 59 61 62 65 66 69 70 72 73 74 76 77 80 85 87 89 90 91 92 99 100 103 104 105 107 110 111 112 113 116 0.01 1.4286 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.5263 0.049 0.2083 0.01 0.01 0.0645 0.0625 0.01 0.0256 0.0255 0.0194 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.021 0.01 2.5 0.0165 0.01 0.01 0.01 0.01 0.0397 0.25 0.01 0.01 0.01 0.01 0.2778 0.01 0.01 0.01 40 20 40 40 40 40 40 20 20 20 40 40 20 20 40 20 20 20 40 40 40 40 40 40 20 40 20 20 40 40 40 40 20 20 40 40 40 40 20 40 40 40 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 100 107 100 100 100 100 100 119 304 148 100 100 255 260 100 491 492 805.2 100 100 100 100 100 100 577 100 104 707 100 100 100 100 352 140 100 100 100 100 136 100 100 100 -300 -300 -14 -8 -8 -300 -300 -100 -85 -300 -8 -8 -60 -100 -20 -67 -67 -300 -10 -100 -100 -6 -8 -20 -165 -8 -100 -210 -300 -100 -3 -100 -50 -15 -8 -8 -200 -8 -100 -100 -100 -1000 300 300 42 24 24 300 300 100 210 300 23 15 180 300 20 200 200 300 32 100 100 23 70 280 23 1000 300 300 100 100 155 40 23 23 200 23 1000 1000 200 1000 49 B ng A.4: Gi i h ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) ng dây (MVA) 175 11 175 21 500 31 500 41 140 51 500 61 175 71 175 81 175 91 175 101 175 111 175 121 175 131 175 141 500 151 175 161 175 171 175 181 175 ng dây 175 12 175 22 175 32 500 42 175 52 175 62 175 72 175 82 175 92 175 102 500 112 175 122 175 132 175 142 500 152 175 162 175 172 175 182 175 m ng 118 nút 500 13 175 23 175 33 500 43 175 53 175 63 175 73 175 83 175 93 500 103 175 113 175 123 500 133 500 143 175 153 200 163 500 173 175 183 500 175 14 175 24 175 34 175 44 175 54 175 64 175 74 175 84 175 94 500 104 500 114 175 124 500 134 500 144 175 154 175 164 175 174 175 184 175 175 15 175 25 175 35 175 45 175 55 175 65 175 75 175 85 175 95 500 105 175 115 175 125 175 135 175 145 175 155 175 165 175 175 175 185 175 175 16 175 26 175 36 500 46 175 56 175 66 175 76 175 86 175 96 500 106 175 116 500 126 500 136 175 146 175 156 175 166 175 176 175 186 175 500 17 175 27 175 37 175 47 175 57 175 67 175 77 175 87 175 97 500 107 500 117 175 127 500 137 500 147 175 157 175 167 175 177 175 500 18 175 28 175 38 500 48 175 58 175 68 175 78 175 88 175 98 500 108 500 118 175 128 200 138 500 148 175 158 175 168 175 178 175 500 19 175 29 175 39 175 49 175 59 175 69 175 79 175 89 175 99 500 109 175 119 175 129 200 139 500 149 175 159 175 169 175 179 500 10 175 20 175 30 175 40 175 50 500 60 175 70 175 80 175 90 500 100 175 110 175 120 175 130 175 140 175 150 175 160 175 170 175 180 175 50 B ng A.5: Các bi u n l n ch y t t nh t c a toán OPF m ng IEEE 30 nút Bi u n (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (MVAr) (MVAr) (MVAr) Giá tr 48.73314281 21.35930373 21.20182901 11.92441013 12.01257730 1.082036941 1.063484023 1.032167830 1.036732029 1.062570745 1.047330539 4.910600075 4.86519437 3.52141682 B ng A.6: Các bi Bi u n (MVAr) (MVAr) (MVAr) (MVAr) (MVAr) (MVAr) (pu) (pu) (pu) (pu) (MW) Chi phí n.li u($/h) T n th t (MW) Giá tr 4.85375734 4.11343274 4.89443506 3.37161548 4.86458281 2.21078133 1.01441682 0.94975349 0.97832438 0.97147248 177.182144 800.435313 9.01340750 u n l n ch y t t nh t c a toán OPF m ng IEEE 118 nút Bi n (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) Giá tr 30.6299 1.0874 0.0552 0.0121 401.0669 85.4522 18.5857 13.1349 21.1157 0.1115 194.8113 281.9627 12.2253 7.3672 12.9233 3.3962 3.5608 49.8937 40.6650 Bi n (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) Giá tr 0.5086 11.2697 25.6520 8.7079 36.5486 39.6947 0.5737 0.6740 1.0098 1.0350 1.0311 1.0289 1.0414 1.0294 1.02807 1.03093 1.02852 1.0491 1.0582 Bi n (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (MVAr) (MVAr) Giá tr 1.0213 1.0246 1.0387 1.0136 1.0216 1.0276 1.0394 1.0381 1.0298 1.0120 1.0063 0.9878 1.0170 1.0250 1.0159 1.0445 1.0086 0.4502 0.1154 51 (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) (MW) 17.5645 192.5920 49.3221 29.4698 36.7466 149.6279 148.6880 352.3260 351.3875 0.0647 0.0402 0.0571 15.2900 28.6599 0.0471 430.9242 0.0433 3.8517 501.9555 0.0359 0.0548 0.5454 0.5563 220.5270 38.1213 (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) 1.0536 1.0497 1.0407 1.0435 1.0450 1.0426 1.0210 1.0148 1.0225 1.0372 1.0213 1.0183 1.0189 1.0253 1.0416 1.0377 1.0361 1.0416 1.0509 1.0190 1.0396 1.0178 0.9948 0.9924 1.0304 1.0503 (MVAr) (MVAr) (MVAr) (MVAr) (MVAr) (MVAr) (MVAr) (MVAr) (MVAr) (MVAr) (MVAr) (MVAr) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (pu) (MW) CPNL ($/h) T.th t(MW) 0.0207 1.2862 4.7030 3.1860 3.8094 3.9307 0.1570 2.5184 3.2868 0.6844 1.6332 0.3811 0.9915 1.0191 1.0092 0.9556 1.0320 0.9884 1.0080 0.9816 0.9751 452.0475 129796.169 80.2349 52 LÝ L CH TRÍCH NGANG: I Thơng tin cá nhân: H tên: Tr n Quang Minh a ch liên l c: II nh, P.14, Q.Bình Th nh, TP HCM o: T 2014T ih n nay: h c viên cao h III Q trình cơng tác: Khơng có i h c công nghi p TP.HCM i h c bách khoa TP.HCM ... (3.2) Ta s có 3.1.3 vector có d ng Ph t i: Ph t i tính tốn phân b công su c i d ng công su t tác d ng công su t ph n kháng tiêu th t i m t nút: (3.3) vector có d ng 3.1.4 t i nút Các ph n t... vi phân (Differential evolution) m Các k t qu mô ph ng s b dây d i theo Tuy nhiên toán phân b công su t phân b công su t t t : m b o tính xác th n chu n IEEE 30 nút 118 nút c so sánh v c công. .. a dây d n c phân b cơng su t t có k n vi c tính tốn Vì th k t ng s có sai s phân b cơng su t t Trong lu ck n s th c hi n vi c gi i toán truy n th ng (Optimal power flow) phân b công su t n