Thuật toán Quasi-Oppositional Chaotic Neural Network Algorithm

Một phần của tài liệu Tái cấu trúc lưới Điện phân phối có tích hợp nguồn Điện phân tán Ứng dụng thuật toán tối Ưu hóa (Trang 25 - 29)

CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG THUẬT TOÁN QOCNNA VÀO BÀI TOÁN TÁI CẤU TRÚC LĐPP TÍCH HỢP NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN

3.4. Thuật toán Quasi-Oppositional Chaotic Neural Network Algorithm

3.5. Áp dụng thuật toán QOCNNA vào bài toán tái cấu trúc LĐPP tích hợp nguồn điện phân tán

3.5.1. Khởi tạo

Đối với bài toán tái cấu trúc LĐPP có tích hợp DG, mỗi giải pháp mẫu của tập hợp ban đầu trong thuật toán QOCNNA biểu thị một véc tơ giải pháp bao gồm khóa mở, vị trí và công suất phát của đơn vị DG. Do đó, véc tơ giải pháp thứ i được mô tả như sau:

16

1 1 1

[ ,..., , ,..., , ,..., ], 1,...,

SW DG DG

i N N N P

X = S S L L P P i= N (27)

trong đó S, L, và P lần lượt biểu thị khóa mở, vị trí và công suất phát của DG, NSW

là số lượng khóa mở của lưới điện.

Để bắt đầu thuật toán QOCNNA, tập hợp ban đầu được khởi tạo ngẫu nhiên trong miền tìm kiếm như sau:

,max

,min ,min

[ (0,1) ( )], 1,...,

i i i i SW

S =round S +randSS i= N (28)

,min ,max ,min

[ (0,1) ( )], 1,...,

j j j j DG

L =round L +randLL j= N (29)

,min (0,1) ( ,max ,min), 1,...,

j j j j DG

P =P +randPP j= N (30)

trong đó Si,min bằng 1 và Si,max bằng độ lớn của véc tơ vòng lặp cơ bản thứ i. Lý thuyết của véc tơ vòng lặp cơ bản được đề xuất trong tài liệu [36]. Lj,min bằng 2, chỉ ra rằng các DG có thể được tích hợp vào tất cả các nút trừ nút thanh cái. Theo phương trình (28) và (29), giá trị của các khóa mở (Si) và vị trí của DG (Lj) được làm tròn do bản chất của chúng là số nguyên.

3.5.2. Giá trị hàm mục tiêu

Giá trị hàm mục tiêu (FF) của mỗi giải pháp mẫu có thể thu được như sau:

lim 2 lim 2 lim 2

1 1

( - ) ( - ) ( - )

B L

N N

i i k k DG DG

i k

FF OF K V V K I I K PE PE

= =

= +  +  + (31)

trong đó K là hệ số phạt cho các vi phạm ràng buộc. Giá trị giới hạn của các biến phụ thuộc (điện áp nút, dòng điện, và mức độ thâm nhập của DG) được mô tả như sau:

 

= 



max max

lim

min min

neáu neáu ngoài ra

x x x

x x x x

x

(32) trong đó x biểu thị giá trị của Vi, Ik, và PEDG, và xlim biểu thị các giới hạn của chúng.

3.5.3. Quy trình tổng quát

Các quá trình áp dụng thuật toán QOCNNA để giải quyết bài toán tái cấu trúc LĐPP tích hợp DG được đưa ra như sau:

Bước 1: Thu thập dữ liệu cho bài toán SNR-DG bao gồm dữ liệu của lưới điện phân phối (dữ liệu phụ tải và dòng nhánh), giới hạn cho phép đối với các biến điều khiển (khóa mở, vị trí đặt và công suất của DG,) và các ràng buộc vận hành của hệ thống.

17 Bước 2: Chọn các tham số điều khiển của thuật toán QOCNNA (NP, Tmax, jr, and

K).

Bước 3: Khởi tạo ngẫu nhiên tập hợp ban đầu X gồm NP giải pháp mẫu như Phần 4.1. Thực hiện chiến lược QOBL để tạo ra tập hợp bán đối nghịch QOX.

Tính giá trị hàm mục tiêu theo phương trình (31) cho tất cả giải pháp trong tập hợp XQOX. Chọn NP giải pháp tốt nhất từ tập hợp {X, QOX} để thành lập tập hợp ban đầu.

Bước 4: Tạo ngẫu nhiên ma trận trọng số ban đầu theo phương trình (14) thỏa mãn các ràng buộc của phương trình (15) và (16);

Bước 5: Xác định giải pháp mục tiêu (XTarget) có giá trị hàm mục tiêu tốt nhất và trọng số mục tiêu của nó (WTarget). Đặt t = 0;

Bước 6: Bắt đầu vòng lặp, t = t + 1;

Bước 7: Tạo ra và cập nhật các giải pháp mẫu mới sử dụng phương trình (17) và (18);

Bước 8: Cập nhật ma trận trọng số (W) thông qua phương trình (19);

Bước 9: Kiểm tra điều kiện bias. Nếu randβ, thực thi toán tử bias để cập nhật giải pháp mẫu và ma trận trọng số; ngược lại (rand > β), thực thi toán tử hàm chuyển vị để cập nhật vị trí mới của các giải pháp mẫu sử dụng phương trình (21);

Bước 10: Cập nhật hệ số sửa đổi β theo phương trình (20);

Bước 11: Kiểm tra điều kiện hệ số bước nhảy. Nếu rand < jr, thực thi chiến lược QOBL để tạo ra các giải pháp bán đối nghịch của tập hợp hiện tại. Tính giá trị hàm mục tiêu của các giải pháp bán đối nghịch và chọn ra các giải pháp tốt hơn cho tập hợp mới.

Bước 12: Cập nhật trọng số mục tiêu tương ứng với giải pháp mục tiêu;

Bước 13: Thực thi chiến lược CLS để tạo ra các giải pháp mục tiêu tốt hơn.

Bước 14: Nếu tTmax, dừng quá trình tối ưu hóa; ngược lại, trở về bước 6.

Hình 3.1 mô tả sơ đồ thuật toán QOCNNA để giải quyết bài toán tái cấu trúc LĐPP tích hợp DG.

18 Hình 3.1. Quy trình QOCNNA giải quyết bài toán tái cấu trúc LĐPP tích hợp

DG.

19

Một phần của tài liệu Tái cấu trúc lưới Điện phân phối có tích hợp nguồn Điện phân tán Ứng dụng thuật toán tối Ưu hóa (Trang 25 - 29)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(96 trang)