iii LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn TS. VŨ PHAN TÚ, người thầy đã đề ra phương hướng, hết lòng chỉ bảo, tận tình hướng dẫn và dìu dắt trong suốt thời gian tôi học tập và thực hiện luận văn tốt nghiệp này. Tôi xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô trong Ban Giám hiệu, Ban chủ nhiệm Khoa Điện – Điện tử, Phòng Quản lý Khoa học – Quan hệ quốc tế - Sau đại học và thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.Hồ Chí Minh đã nhiệt tình giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi hoàn thành luận văn tốt nghiệp này. Xin cảm ơn bố mẹ đã nuôi con khôn lớn và tạo mọi điều kiện để con học tập tốt trong suốt quãng đời vừa qua và để con có được như ngày hôm nay. Xin cảm ơn người thân trong gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và các bạn học cùng khóa đã giúp đỡ, động viên, góp ý xây dựng trong thời gian nghiên cứu, học tập và thực hiện luận văn này. Xin kính chúc sức khỏe và chân thành cảm ơn ! TP. Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2012 Học viên thực hiện Huỳnh Ngọc Nhẩn iv TÓM TẮT          - bài toán ph     -  -     tr v ABSTRACT This thesis introduces the PSO algorithm, the application of the PSO algorithm in a number of engineering disciplines, the optimal flow power method in the power system. This thesis presents methods PSO and Chaos-PSO algorithm to solve the problem of optimal flow power system. The algorithm was successful in finding the optimal point with fast convergence speed. This thesis applied to solve the problem for the IEEE 30bus system from source matpower4.1. In each case of combination PSO and Chaos-PSO specific comparison, review the results of the convergence of the cost function and the optimal flow power at the nodes are trusted. The results of the algorithm show that flexibility, powerful Chaos-PSO and PSO algorithm in the global optimal solution that the optimal method is difficult to achieve. Problem completely algorithms can be applied in large number of plant networks. However, the PSO algorithm also has the drawback is that the calculation results depends on the settings and algorithms depends experienced programmers because it takes a lot of time and effort to test and inspect. viii DANH SÁCH CÁC HÌNH HÌNH TRANG  2  9  10  12  13  22 Hình 2.6 Trọng quán tính số thay đổi theo quy luật chaotic sequences 30 Hình 2.7 Minh họa vận hành chéo 30 -1 68 -2 69 -3 70 -PSO-1 72 -PSO-2 74 -PSO-3 76 -PSO-4 78 -PSO-5 80 -PSO-6 82 ix DANH SÁCH CÁC BẢNG BẢNG TRANG  2  3  3 - Bus 4 . 62  63 -1 67 -2 69 -2 70 -PSO-1 71 -PSO-1 72 -PSO-2 73 -PSO-2 74 -PSO-3 75 B-PSO-3 76 -PSO-4 77 -PSO-4 78 -PSO-5 79  Chaos-PSO-5 80 -PSO-6 81 -PSO-6 82  84 x CHỮ VIẾT TẮT TRONG LUẬN VĂN ACO Ant Colony Optimization CHAOS Chaotic sequence and crossover operation ELD Economic Load Dispatch EP Evolutionary Programming ES Evolution Strategies GA Genetic Algorithm IEEE Institute of Electrical and Electronic Engineering IPM Interior Point Method LP Linear Programming NLP Nonlinear Programming NR Newton-Raphson OPF Optimal Power Flow PF Power Flow PSO Particle Swarm Optimization QP Quadratic Programming RPD Reactive Power Dispatch SA Simulated Annealing SOH Self Organizing Hierarchical TS Tabu Search TVAC Time Varying Acceleration Coefficients vi MC LC LÝ LCH KHOA HC i L ii LI C iii TÓM TT iv ABSTRACT v MC LC vi DANH SÁCH CÁC HÌNH ix DANH SÁCH CÁC BNG x CH VIT TT TRONG LU xii C 1: Tng quan 1.1 t vn  1 1.2. Mt s công trình nghiên cu liên quan 2 1.3. Nhn xét chung 3 m mi ca lu 3 1.5. Phm vi nghiên cu ca lun vn 4 1.6. Mc tiêu cn t c ca lun vn 4 1.7.  5 CThut toán PSO 2.1. Khái nim chung 5 2.2. c im ca PSO 7 2.3. u im ca PSO 7 2.4. ng dng ca PSO 8 2.4.1. ng dng ca PSO trong mt s lnh vc 8 2.4.2. ng dng PSO trong h thng in 10 2.4.3.  kinh t 14 2.4.4. u khin công sut phn kháng và gim tn tht công sut 15 2.4.5. T công sut (OPF). 16 2.4.6 Thit k u khin h thn 16 2.4.7. Hun luyn m 17 vii 2.4.8. Nhc khác trong h thn 17 2.5. Vn hành ca thut toán PSO 18 2.6. Biu thc c bn ca PSO 21 2.7. Gii thut PSO 23 2.8. Gii thu ngh 28 2.9. Thut toán Chaos-PSO 29 2.9.1 ng dng chao sequences trong PSO 29 2.9.2 Vn hành chéo. 31 2.9.3. Thut toán Chaos-PSO 31 Chng 3: Bài toán OPF trong h thn. 3.1.  lý thuyt bài toán OPF 35 3.1.1. Lch s phát trin và lý thuyn. 35  toán hc ca bài toán OPF 35 3.1.3 Tng quan v ng gii bài toán OPF 38 a trên trí tu nhân to và tin hóa 50 Chng 4: ng dng PSO vào bài toán OPF 4.1 Gii thu ngh 55 4.2. Phân b công sut tn IEEE 30 nút 62 4.2.1 Thông s u vào mng IEEE 30 nút 62 ng hp PSO-1 67 4.2.1.2 ng hp PSO-2 68 4.2.1.3 ng hp PSO-3 69 4.3.1. ng hp Chaos-PSO-1 71 4.3.2. ng hp Chaos-PSO-2 73 4.3.3. ng hp Chaos-PSO-3 76 4.3.4. ng hp Chaos-PSO-4 79 Chng 5: Kt lun 5.1. Tng kt  tài 83 5.2 Hng phát trin ca  tài 84 viii 5.3 Li kt 85 Tài liu tham kho 1  TNG QUAN 1.1. t v Ngày nay nhu c thi s cho s phát trin ca nn kinh tt. H thn liên tc c m rng, phát trin c v ngung dây truyn ti. Nhu cu s dng  thành v cp thit mang tính sng còn cho s phát trin ca các nn kinh t, t bit quan trng. Cùng vi xu th phát trin ca khoa hc, k thut chung ca th ging và nhà c ta s tr thành c công nghip. Các khu ch xut, các khu công nghip  c tp trung phát trin rt nhanh. Vì vy, nhu cu ca ph ti  s không ngng phát trin. T  th s c liên tc m rng, phát trin c v ngu  ng dây truyn ti và h thng phân phi. m, phân b và nhu cu ca ph ti  u v không gian và thi gian. Ph ti tp trung  các thành ph ln và các khu công nghip,  t  nông thôn, min núi. Cho nên dòng phân b công sut trên ng dây truyn ti liên tc theo thi gian. Theo s liu nhc t n Lc thì cùng mt thm trên h thng có mt s ng dây b quá tng dây khác vn hành non ti. Do vy, vic s dng hiu qu, t tn tht công sut trong h thn ng nghiên cu rc nhii quan tâm. 1.2. Tóm tc các bài báo khoa h tài  An Improved Particle Swarm Optimization Algorithm For Optimal Power Flow (ca các tác gi Weibing Lui, Min Li, Xianjia Wang). Bài báo gii thi- khc phc hing hi t sm. i tin (IPSO) là kt hp gia multi-start và thut toán PSO c n gii bài toán t  phân b công sut trong h thng n. m ca bài báo. [...]... thống điện Như đư nói trên, một trong những lĩnh vực ứng dụng thành công của PSO là vấn đề tối ưu hóa trong hệ thống điện Hình 4.3 biểu diễn số lượng bài báo về PSO được ứng dụng vào những lĩnh vực khác nhau của hệ thống điện (dựa trên dữ liệu của IEEE/IEE/Elsevier) [37] Số lượng bài báo Năm Hình 2.4 Số lượng bài báo liên quan đến PSO mỗi năm trong lĩnh vực hệ thống điện 13 Vấn đề tối ưu hệ thống điện. .. kế hoạch hệ thống thủy điện ngắn hạn trong [25] Bài toán trong [48], [60], [25] được phát biểu như bài toán tối ưu phi tuyến liên tục Yu ứng dụng PSO để giải quyết bài toán đặt tụ tối ưu trong môi trường có nhiều tiếng ồn 2.5 Vận hành c a thuật toán PSO PSO được khởi tạo với một hệ các giải pháp hợp lý ngẫu nhiên và tìm kiếm tối ưu bằng việc cập nhật vận tốc và vị trí Thuật toán PSO được khởi tạo với... mục tiêu bằng cách gán hệ số phạt vào hàm tổn thất để tạo một hàm mục tiêu đơn giản 2.4.4 Đi u khi n công suất ph n kháng và gi m tổn thất công suất Trong phần này, PSO được sử dụng để tối ưu phân bố công suất phản kháng để cực tiểu tổn thất công suất thực Yoshida [19], [20], [24] và Fukuyama [59] đưa ra sáng kiến dùng PSO để tối ưu công suất phản kháng Mục tiêu của họ là tìm ra thiết lập tối ưu các... Áp dụng thuật toán IPSO vào hệ thống điện IEEE 30 nút Bảng 1.1: Bảng so sánh kết quả với các phương pháp khác Hình 1.1: Biểu diễn đường cong hội tụ các phương pháp Từ việc so sánh kết quả về chi phí nhiên liệu, công suất máy phát, tổn thất công suất và thời gian xử lý của thuật toán IPSO với thuật toán di truyền (GA), và thuật toán PSO cổ điển, đư thể hiện được những ưu điểm của thuật toán IPSO 2 ... tính toán độ phù hợp để trả về trực tiếp kết quả Chaos -PSO thích hợp với các hàm mục tiêu không liên tục, không khả vi tồn tại trong hệ thống điện 1.5 Ph m vi nghiên c u c a luận văn Nghiên cứu các phương pháp giải bài toán tối ưu công suất trong hệ thống điện Cơ sở lý thuyết và tính hiệu quả của phương pháp PSO cải tiến có kết hợp CHAOS _PSO_ TVAC khi áp dụng vào thực tế là giải bài toán OPF trong hệ thống. .. một kỹ thuật hỗn hợp kết hợp PSO với kỹ thuật tiến hóa [12] Trong nghiên cứu độ tin cậy hệ thống điện, PSO được ứng dụng đối với bài toán đặt lại vị trí đóng cắt nhánh trong hệ thống phân bố hình tia [57] Tác giả trong [57] sử dụng PSO để phân bố vị trí tương ứng để đặt thiết bị phân đoạn vào đường dây phân phối Hàm mục tiêu của bài toán này được phân loại như phi tuyến đặc tính không khả vi Trong [62]... dự trữ quay hệ thống và dòng công suất trên đường dây [64] Victoire và Jeyakumar đư mở rộng nghiên cứu của Gaing bằng cách tạo công 14 cụ tối ưu hỗn hợp giải quyết bài toán tương tự [51] Họ sử dụng chương trình bậc 2 liên tục để tinh chỉnh việc tìm kiếm của PSO trong việc tìm ra giải pháp tối ưu Kumar tính đến tổn thất trong vấn đề phân phối công suất [8] Họ dùng PSO để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu... với thuật toán di truyền (GA), tất cả các hạt nhanh chóng hướng tới điểm hội tụ là hội tụ cục bộ trong nhiều trường hợp, thuật toán tối ưu PSO sử dụng một bộ các hạt gọi là hệ, tương tự như nhiễm sắc thể trong thuật toán di truyền mã hóa nhị phân PSO và ACO là 2 thuật toán tối ưu dựa trên tâm lý bầy đàn (đàn chim, đàn cá, đàn kiến) Tuy nhiên, các hạt là những điểm đa chiều trong không gian thực Tối ưu. .. khiển Một công thức toán khác được đưa ra bởi Coath, với việc xem tối thiểu tổn thất công suất phản kháng là hàm mục tiêu [17] Họ cũng xem ngõ ra công suất thực như một biến điều khiển 2.4.5 Tối ưu phơn bố công suất (OPF) Abido giới thiệu PSO để giải bài toán phân bố công suất [34] Trong OPF, mục đích là tìm ra thiết lập tối ưu của các biến điều khiển để tổng chi phí của các máy phát là tối thiểu Theo... bài toán tối ưu OPF với ràng buộc lớn bằng việc tối thiểu hàm phạt gán đa nhân tố [11] Trong phát biểu này, PSO được dùng để giải bài toán tối ưu OPF ràng buộc cao với các giá trị phạt được điều khiển động tùy theo ràng buộc hệ thống Trong [45], khái niệm “tập hợp thụ động” được đưa vào PSO để giải bài toán OPF Kỹ thuật hỗn hợp này cải thiện đặc tính hội tụ truyền thống của PSO trong việc giải bài toán . CThut toán PSO 2.1. Khái nim chung 5 2.2. c im ca PSO 7 2.3. u im ca PSO 7 2.4. ng dng ca PSO 8 2.4.1. ng dng ca PSO trong mt s lnh vc 8 2.4.2. ng dng PSO trong. liu, công sut máy phát, tn tht công sut và thi gian x lý ca thut toán IPSO vi thut toán di truyn (GA), và thut toán PSO c  hic nhm ca thut toán IPSO c so sánh vi thut toán PSO c n, thut toán PSO ci tin, thut toán GA  chng minh nhm ca thut toán. Bng 1.2: Các thông s ca thut toán MPSO 4 Bang 1.3: So