Nút P (MW) Q (MVar) 1 0 0 2 2 1 3 2.5 1.5 4 1 0.5 5 4 2 6 6 4 7 1 0.5 8 8 6 9 10 8
ÁP DỤNG VÀO MỘT SỐ LƯỚI PHÂN PHỐI TIÊU BIỂU TIÊU BIỂU
Kích thước quần thể : 50
Xác suất lai tạo : 0.7
Xác suất đột biến : 0.01
Số bit mã hóa mỗi biến điều khiển : 36
Số bước lặp tối đa : 1000
Phương pháp chọn lọc cá thể : lấy mẫu ngẫu nhiên
Phương pháp lai : lai hai điểm
Phương pháp đột biến : đột biến ngẫu nhiên
ÁP DỤNG VÀO MỘT SỐ LƯỚI PHÂN PHỐI TIÊU BIỂU TIÊU BIỂU
4 3 2 5 6 7 9 1 8 Cấu hình mạng THƠNG SỐ LƯỚI Nút Nút R X B/2 Ch s ỉ ố nhánh 1 6 0.07 0.18 0.020 5 1 9 0.07 0.18 0.020 8 2 5 0.04 0.12 0.015 11 3 5 0.05 0.18 0.020 17 3 6 0.08 0.18 0.020 18 3 8 0.09 0.18 0.020 20 4 8 0.05 0.18 0.020 25 7 9 0.03 0.18 0.020 35 Chi phí 540.000 USD Tổn thất 3,4 % ENS 414,92 MWh/năm Hàm mục tiêu 9174 Kết quả
ÁP DỤNG VÀO MỘT SỐ LƯỚI PHÂN PHỐI TIÊU BIỂU TIÊU BIỂU
Đồ thị biểu diễn giá trị hàm mục tiêu của cá thể tốt nhất theo số bước lặp
ÁP DỤNG VÀO MỘT SỐ LƯỚI PHÂN PHỐI TIÊU BIỂU TIÊU BIỂU
KẾT LUẬN
Đề xuất và kiểm chứng trên các ví dụ cụ thể thuật
tốn xác định cấu trúc tối ưu trong quy hoạch lưới điện phân phối trên cơ sở giải thuật GA.
Kết quả được tìm kiếm trên tồn bộ khơng gian các
lời giải, vì vậy cực trị tồn cục của hàm mục tiêu được xác định, tránh được cực trị địa phương.
Chương trình thực hiện giải thuật được xây dựng
trong mơi trường MatLab cĩ thể được mở rộng cho các hàm mục tiêu khác nhau.
Thuật tốn cĩ thể được áp dụng cho các bài tốn tối
ưu khác trong hệ thống điện: bù tối ưu, phân bố cơng suất tối ưu …