Pmin Pmax GA-OPF ACO-OPF
Pg1[MW] 100 500 444.8835 450.7112 Pg2[MW] 50 200 172.5925 170.3345 Pg3[MW] 80 300 268.7010 262.2140 Pg4[MW] 50 150 123.8442 136.4961 Pg5[MW] 50 200 173.4232 169.2820 Pg26[MW] 50 120 95.0846 86.2462 Power loss [MW] 15.53 12.2872 Generation cost [$/hr] 15483.72 15440.62
- Phƣơng pháp ACO giải bài toán phân bố công suất cho kết quả về cực tiểu hàm chi phí tốt hơn phƣơng pháp tính toán truyền thống khác.
CHƢƠNG 5
KẾT LUẬN 5.1.Tổng kết
Luận văn trình bày phƣơng pháp thuật toán ACO để giải quết bài toán phân bố công suất tối ƣu trong hệ thống điện. Thuật toán đã thành công trong việc tìm điểm tối ƣu và thời gian tính toán nhanh.
Nghiên cứu trong lĩnh vực metaheuristics đã có thể thực hiện sự phát triển của các phƣơng pháp tối ƣu hóa,mục tiêu cung cấp các giải pháp chất lƣợng cao cho các hệ thống phức tạp.
Một đàn kiến tối ƣu áp dụng cho tối ƣu dòng công suất đƣợc giới thiệu và thử nghiệm trong hệ thống điện IEEE 30-Bus với sáu tổ máy phát điện đã đƣợc lựa chọn. Kết quả mô phỏng cho thấy phƣơng pháp tối ƣu hóa đàn kiến có thể cho một kết quả tốt nhất với thời gian thấp. Trong phƣơng pháp này, chỉ có những hạn chế công suất tác dụng đƣợc thực hiện để tính toán cài đặt giải pháp tối ƣu sử dụng phƣơng pháp ACO và những ràng buộc công suất phản kháng đƣợc thực hiện trong một dòng tải hiệu quả bằng cách tính toán lại công suất tác dụng của slack bus. Phƣơng pháp đƣợc đề xuất có thể hữu ích cho hệ thống điện quy mô lớn.