ngày ……. tháng …… năm
4. Ý nghĩa của việc bù công suất phản kháng trong lưới điện phân phối
3.2 Tổng quan về một số phương pháp đã được áp dụng
3.2.1 Phương pháp GA (Genetic Algorithm)
Thuật toán GA (Genetic Algorithm) [4,5,7] lần đầu được đưa ra bởi John Holland thuộc trường đại học Michigan vào những năm 1970. Ông ta đặc biệt quan tâm tới việc ứng dụng chọn lọc tự nhiên vào nghiên cứu máy móc và phát triển kỹ thuật cho phép chương trình máy tính có thể mơ phỏng q trình tiến hóa. Thuật tốn được áp dụng cho các bài toán phức tạp với lời giải tối ưu. Thuật tốn GA dựa trên q tình tiến hóa tự nhiên là q trình hồn hảo nhất, hợp lý nhất và tự nó đã mang tính tối ưu. Q trình tiến hóa thể hiện tính tối ưu ở chỗ: thế hệ sau bao giờ cũng tốt hơn thế hệ trước. Giải thuật tiến hóa nói chung và giải thuật GA nói riêng đều mơ phỏng bốn quá trình cơ bản: lai ghép, đột biến, sinh sản, chọn lọc tự nhiên. GA sử
là chuỗi hay nhiễm sắc thể là một chuỗi số hữu hạn được mã hóa. Lời giải bài tốn là phải giải mã được chuỗi hữu hạn. Để lời giải tối ưu thì việc chọn kích thước quần thể luôn luôn là cần thiết nhưng lại là một nhiệm vụ khó khăn đối với người sử dụng. Nếu kích thước quần thể q nhỏ, thuật tốn sẽ hội tụ nhanh, lời giải khơng tối ưu. Nếu kích thước q lớn thì tốn nhiều tài ngun máy tính và thậm chí khơng tìm được lời giải.
GA có nhiều ưu điểm: là thuật tốn có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực với lời giải tìm được là tối ưu tồn cục. Hàm mục tiêu của thuật tốn GA được trình bày:
(1) (L) (1) (L)
cost ( ,..., , ) P ( ,..., , )
loss capacity E loss A loss cfp fi
i SC F F F F K TP V V C K V V C K C (3.1) Trong đó:
Floss : là tổn thất năng lượng.
Fcapacity: giá trị tương ứng tổn thất
Fcost: chi phí của những tụ bù cố định
Các biến khác được định nghĩa:
Ploss : Tổng tổn thất của hệ thống
V(k): Vecto điện áp nút tại sóng hài bậc k
C: kích thước của tụ điện được kết nối
KA: Chi phí tiết kiệm/MW (KA=120,000$/MW)
KE: Chi phí/MWh (KE = 50$/MWh)
T: thời gian của tải (h/năm)
n: tổng số nút của hệ thống
Kcfp: Chi phí trên một đơn vị của tụ bù cố định (Cfi=Qp)
Các ràng buộc
Giới hạn của điện áp hiệu dụng:
min max
irms
V V V (3.2)
Giá trị hiệu dụng của điện áp được tính
2 1 (V )k irms i k V (3.3)
Với i và k là số nút và bậc của sóng hài tương ứng.
Sự méo dạng của điện áp được coi là được giới hạn bởi tổng méo dạng tối đa điện áp của sóng hài (THDv):
max v v THD THD với (k)2 1 (1)i x 100 k v i V THD = V (3.4)
và THDvmax(=5%) giá trị tiêu chuẩn của THD.
Các bước của thuật toán GA
Bước 1: Nhập thông số đầu vào của hệ thống (cấu trúc hệ thống, thông số tải và
đường dây).
Bước 2: Sản phẩm ngẫu nhiên cho một nhiễm sắc thể. Bước 3: Chạy phân bố cơng suất sóng hài.
Bước 4: Tính số lượng tụ được cài đặt và tổng độ méo dạng điện áp sóng hài tại mỗi
nút.
Bước 5: Nếu THDv THDvmax và max
U U thì lưu lại nhiễm sắc thể này 1
chrm chrm
N N .
Bước 6: Nếu Nchrm Nchrmmax thực hiện lại bước 2 (trường hợp này cho Nchrmmax 15), nếu khác thì tiếp tục.
Bước 7: Tính tốn hàm mục tiêu của những nhiễm sắc thể (fitness function). Bước 8: Quá trình sinh sản:
Bước 8A: Định nghĩa hàm tổng mục tiêu như là tổng các giá trị của hàm mục tiêu
cho tất cả các nhiễm sắc thể.
Bước 8B: Chọn một tỷ lệ phần trăm của “roulette-wheel” cho mỗi nhiễm sắc thể nó
thì tương đương với tỷ lệ giá trị hàm mục tiêu của nó với tổng giá trị hàm mục tiêu.
Bước 8C: Cải thiện các thế hệ bằng phương pháp bánh xe “roulette-wheel” số lần
Nchrm. Tạo ra một sự kết hợp mới của nhiễm sắc thể.
Bước 9: Quá trình lai ghép
Chọn một số ngẫu nhiên cho giao phối hai nhiễm sắc thể cha mẹ. Nếu nó là giữa 0.6 và 1.0, sau đó kết hợp hai bố mẹ và tạo ra hai con. Nếu khơng, chuyển các nhiễm sắc thể khơng có crossover.
Bước 10: Quá trình đột biến:
Chọn một số ngẫu nhiên đối với đột biến của một nhiễm sắc thể. Nếu nó là giữa 0.01 và 0.1, sau đó áp dụng các q trình đột biến tại một vị trí ngẫu nhiên. Nếu khơng, chuyển nhiễm sắc thể khơng có đột biến.
Thay thế quầng thể cũ bằng các quầng thể mới cải tiến tạo ra. Kiểm tra tất cả các nhiễm sắc thể và tiết kiệm một với chi phí tối thiểu, thỏa mãn tất cả các ràng buộc.
Bước 12: Hội tụ
Nếu tất cả các nhiễm sắc thể giống nhau hoặc số vòng lặp lớn nhất được thực hiện, xuất kết quả và dừng chương trình, ngược lại thực hiện bước 7.