Thuật tốn di truyền (GA) là những kỹ thuật tối ưu hĩa tồn cục để giải quyết các bài tốn phi tuyến, các vấn đề đa mục tiêu giới thiệu bởi John Henry Holland tại Đại học Michigan vào năm 1975 [76]. Ứng dụng GA trong hệ thống điện bao gồm tối ưu trào lưu cơng suất phản kháng [77] và phối hợp relay bảo vệ quá dịng [78]. GA cũng cĩ một số ứng dụng các vấn đề sa thải phụ tải. Sanaye- Pasand và Davarpanah [79] áp dụng thuật tốn di truyền cho ứng dụng sa thải phụ tải trong hệ thống điện. Cơ sở dữ liệu cho các vấn đề sa thải phụ tải cĩ được từ nghiên cứu trao lưu cơng suất và đã được thực hiện thành cơng trên hệ thống IEEE 30-bus. Một kỹ thuật sa thải phụ tải dựa trên GA khác xem xét sa thải phụ tải từ mỗi bus được đề xuất trong [89]. Các kỹ thuật GA và PSO đã được sử dụng để giải quyết việc mất máy phát điện và mất điện đường dây, và đã được xác nhận thử nghiệm trên hệ
Chương 1
25
thống IEEE 30-bus. Đáp ứng của GA và PSO trong tất cả các trường hợp nghiên cứu được so sánh. Kết quả cho thấy về mặt thời gian tính tốn, PSO nhanh hơn so với GA; cịn GA cĩ lượng tải sa thải tối thiểu [80].
Các ứng dụng thuật tốn Genetic để giảm thiểu lượng tải sa thải được đề xuất trong [81] cho hệ một máy phát, nút cân bằng. Kỹ thuật này đã được thử nghiệm bằng cách mơ phỏng nhu cầu phụ tải 12 tháng cho một cài đặt tối ưu UFLS và các kết quả so sánh với phương pháp truyền thống thơng thường. Kết quả chỉ ra rằng phương pháp dựa trên GA cĩ tính khả thi và hiệu quả trong việc cung cấp sa thải phụ tải tối ưu [81]. Luan và các cộng sự [82] đã thảo luận một phương pháp dựa trên GA để xác định việc khơi phục nguồn cung cấp và tối ưu chiến lược sa thải phụ tải cho mạng lưới phân phối.
Một nỗ lực để xác định các cài đặt relay UFLS cho hệ thống điện bị cơ lập và mạng lưới nhỏ micogrid sử dụng thuật tốn Genetic được thực hiện trong [83] và [84]. GA đã được sử dụng để xác định lượng tải tối thiểu sa thải ở từng giai đoạn cho các relay dưới tần số. Phương pháp được đề xuất đã được thử nghiệm trên một hệ thống điện bị cơ lập bao gồm máy phát điện năng lượng giĩ và diesel [83], và trên một hệ thống thử nghiệm microgrid cĩ một tua bin khí, tua bin giĩ, và một hệ thống năng lượng mặt trời [84]. Lopes và các cộng sự [22] đề xuất một phương pháp dựa trên GA để xác định sa thải phụ tải tối ưu cho các trường hợp sự cố xảy ra. Phương pháp đề xuất đã được chứng minh là cĩ tính khả thi và hiệu quả. Một ứng dụng khác của GA cho việc đánh giá an ninh hệ thống điện khi phải chịu mất mát 1 trong các thành phần K được trình bày trong [85]. GA xử lý vấn đề này như là một chương trình hai mức; trong đĩ tối ưu hĩa mức trên xác định một tập hợp các thành phần dịch vụ bị ngắt trong hệ thống điện, sau đĩ tối ưu hĩa cấp thấp hơn theo mơ hình phản ứng của các nhà điều hành hệ thống trong quá trình xảy ra sự cố. Kết quả cho thấy GA thực hiện cĩ hiệu quả về chất lượng giải pháp.
Giới hạn của thuật tốn di truyền GA
Hạn chế chính của thuật tốn di truyền đĩ là hạn chế việc thực hiện ứng dụng nĩ trong thời gian thực là đáp ứng chậm. Quan sát thấy rằng thời gian tính tốn của
Chương 1
26
thuật tốn GA để xác định lượng tải sa thải là rất lớn. Việc chậm trễ tương đối điều này là hạn chế của GA trong việc sử dụng chúng cho các ứng dụng thực tế online [86].