Phân bố tối ưu công suất trong hệ thống điện bằng thuật toán PSO

22 931 3
Phân bố tối ưu công suất trong hệ thống điện bằng thuật toán PSO

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ HUỲNH NGỌC NHẨN PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN BẰNG THUẬT TOÁN PSO S K C 0 9 NGÀNH: THIẾT BỊ MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN - 605250 S KC 0 Tp Hồ Chí Minh, 2012 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ HUỲNH NGỌC NHẨN PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN BẰNG THUẬT TOÁN PSO NGÀNH :THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN-605250 Hướng dẫn khoa học: TS VŨ PHAN TÚ TP.HỒ CHÍ MINH -10/2012 LÝ LỊCH KHOA HỌC (Dùng cho nghiên cứu sinh & học viên cao học) I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC Họ tên: HUỲNH NGỌC NHẨN Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 01– 11 – 1984 Nơi sinh: Đồng Tháp Quê quán: Đồng Tháp Dân tộc: Kinh Địa liên lạc: Nhà số 14, đường số 3, tổ 5, khu phố 6, phường Trường Thọ, quận Thủ Đức, thành phố Hồ Chí Minh Điện thoại: 0904786460 Email: hnnhan@gmail.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo: Từ năm 2002 đến năm 2007 Nơi học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh Ngành học: Điện Khí Hóa Cung Cấp Điện Tên đồ án tốt nghiệp: Ứng dụng fuzy logic điều khiển tốc độ động điện chiều Thời gian bảo vệ đề tài tốt nghiệp: 12/2006, trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh Người hướng dẫn: Ths Lê Thanh Hoàng Cao học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo: Từ 2010 đến 2012 Nơi học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh Ngành học: Thiết bị, mạng nhà máy điện i Tên luận văn tốt nghiệp: Phân bố tối ưu công suất hệ thống điện thuật toán PSO Thời gian bảo vệ luận văn tốt nghiệp: 10/2012, trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh Người hướng dẫn: Ts Vũ Phan Tú III QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Thời gian Từ 4/2007 đến 3/2010 Nơi công tác Công ty Air Công việc đảm nhiệm liquide Kỹ sư điện Vietnam Lô I, 2A Khu công nghệ cao, Quận 9, thành phố Hồ Chí Minh Từ 4/2010 đến Chi nhánh Công ty Med- Kỹ sư phòng kỹ thuật aid, Inc 96 Tân Sơn Hòa Phường 2, Quận Tân Bình, thành phố Hồ Chí Minh Xác nhận quan Ngày (Ký tên, đóng dấu) tháng năm 2012 Người khai ký tên Huỳnh Ngọc Nhẩn ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu Các số liệu kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Xin kính chúc sức khỏe chân thành cảm ơn ! TP Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2012 Học viên thực Huỳnh Ngọc Nhẩn ii LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn TS VŨ PHAN TÚ, người thầy đề phương hướng, hết lòng bảo, tận tình hướng dẫn dìu dắt suốt thời gian học tập thực luận văn tốt nghiệp Tôi xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô Ban Giám hiệu, Ban chủ nhiệm Khoa Điện – Điện tử, Phòng Quản lý Khoa học – Quan hệ quốc tế - Sau đại học thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.Hồ Chí Minh nhiệt tình giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi cho hoàn thành luận văn tốt nghiệp Xin cảm ơn bố mẹ nuôi khôn lớn tạo điều kiện để học tập tốt suốt quãng đời vừa qua để có ngày hôm Xin cảm ơn người thân gia đình, bạn bè, đồng nghiệp bạn học khóa giúp đỡ, động viên, góp ý xây dựng thời gian nghiên cứu, học tập thực luận văn Xin kính chúc sức khỏe chân thành cảm ơn ! TP Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2012 Học viên thực Huỳnh Ngọc Nhẩn iii TÓM TẮT Luận văn giới thiệu vể thuật toán PSO, ứng dụng thuật toán số ngành kỹ thuật, phương pháp tối ưu phân bố công suất hệ thống điện Luận văn trình bày phương pháp thuật toán PSO Chaos-PSO để giải toán phân bố tối ưu hệ thống điện Thuật toán thành công việc tìm điểm tối ưu với tốc độ hội tụ nhanh chóng Luận văn áp dụng vào giải toán cho mạng điện IEEE 30bus từ source matpower4.1 Trong toán kết hợp PSO Chaos-PSO cụ thể so sánh, nhận xét kết hội tụ hàm chi phí phân bố công suất tối ưu nút tin cậy Kết đạt thuật toán cho thấy khả linh hoạt, mạnh mẽ thuật toán PSO Chaos-PSO việc giải tối ưu toàn cục mà phương pháp tối ưu số khó đạt Giải thuật toán hoàn toàn áp dụng mạng điện có số lượng nhà máy lớn Tuy nhiên, thuật toán PSO có nhược điểm kết tính toán phụ thuộc nhiều vào thông số cài đặt thuật toán kinh nghiệm người lập trình nhiều thời gian công sức để thử nghiệm kiểm tra iv 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 v DANH SÁCH CÁC HÌNH HÌNH TRANG Hình 1.1 Biểu diễn đường cong hội tụ phương pháp Hình 2.1 Quá trình bơi đàn cá Hình 2.2 Quá trình bay đàn chim 10 Hình 2.3 Số lượng báo PSO năm tất lĩnh 12 Hình 2.4 Số lượng báo liên quan đến PSO năm lĩnh vực điện 13 Hình 2.5 Nguyên lý thay đổi vị trí thuật toán PSO 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 Hình 4.1 Sự hội tụ hàm chi phí PSO-1 68 Hình 4.2 Sự hội tụ hàm chi phí PSO-2 69 Hình 4.3 Sự hội tụ hàm chi phí PSO-3 70 Hình 4.4 Sự hội tụ hàm chi phí Chaos-PSO-1 72 Hình 4.5 Sự hội tụ hàm chi phí Chaos-PSO-2 74 Hình 4.6 Sự hội tụ hàm chi phí Chaos-PSO-3 76 Hình 4.7 Sự hội tụ hàm chi phí Chaos-PSO-4 78 Hình 4.8 Sự hội tụ hàm chi phí Chaos-PSO-5 80 Hình 4.9 Sự hội tụ hàm chi phí Chaos-PSO-6 82 viii DANH SÁCH CÁC BẢNG BẢNG TRANG Bảng 1.1 Bảng so sánh kết với phương pháp khác Bảng 1.2 Các thông số thuật toán MPSO Bảng 1.3 So sánh với phương pháp khác Bảng 1.4 Kết thí nghiệm hệ thống IEEE 6- Bus Bảng 4.1Giới hạn điện áp công suất mạng IEEE 30 nút 62 Bảng 4.2 Các hệ số chi phí mạng IEEE 30 nút 63 Bảng 4.3 Công suất tối ưu nút trường hợp PSO-1 67 Bảng 4.4 Công suất tối ưu nút trường hợp PSO-2 69 Bảng 4.5 Công suất tối ưu nút trường hợp PSO-2 70 Bảng 4.6 Chọn thông số Chaos-PSO-1 71 Bảng 4.7 Công suất tối ưu nút trường hợp Chaos-PSO-1 72 Bảng 4.8 Chọn thông số Chaos-PSO-2 73 Bảng 4.9 Công suất tối ưu nút trường hợp Chaos-PSO-2 74 Bảng 4.10 Chọn thông số Chaos-PSO-3 75 Bảng 4.11 Công suất tối ưu nút trường hợp Chaos-PSO-3 76 Bảng 4.12 Chọn thông số Chaos-PSO-4 77 Bảng 4.13 Công suất tối ưu nút trường hợp Chaos-PSO-4 78 Bảng 4.14 Chọn thông số Chaos-PSO-5 79 Bảng 4.15 Công suất tối ưu nút trường hợp Chaos-PSO-5 80 Bảng 4.16 Chọn thông số Chaos-PSO-6 81 Bảng 4.17 Công suất tối ưu nút trường hợp Chaos-PSO-6 82 Bảng 4.18So sánh chi phítrongcáctrườnghợp 84 ix 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 x MỤC LỤC LÝ LỊCH KHOA HỌC i LỜI CAM ĐOAN ii LỜI CẢM ƠN iii TÓM TẮT iv ABSTRACT v MỤC LỤC vi DANH SÁCH CÁC HÌNH ix DANH SÁCH CÁC BẢNG x CHỮ VIẾT TẮT TRONG LUẬN VĂN xii Chương 1: Tổng quan 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Một số công trình nghiên cứu liên quan 1.3 Nhận xét chung 1.4 Ý nghĩa khoa học điểm luận văn 1.5 Phạm vi nghiên cứu luận văn 1.6 Mục tiêu cần đạt đƣợc luận văn 1.7 Phƣơng pháp nghiên cứu Chương 2: Thuật toán PSO 2.1 Khái niệm chung 2.2 Đặc điểm PSO 2.3 Ƣu điểm PSO 2.4 Ứng dụng PSO 2.4.1 Ứng dụng PSO số lĩnh vực 2.4.2 Ứng dụng PSO hệ thống điện 10 2.4.3 Điều độ kinh tế 14 2.4.4 Điều khiển công suất phản kháng giảm tổn thất công suất 15 2.4.5 Tối ƣu phân bố công suất (OPF) 16 2.4.6 Thiết kế điều khiển hệ thống điện .16 2.4.7 Huấn luyện mạng Nơron 17 vi 2.4.8 Những lĩnh vực khác hệ thống điện 17 2.5 Vận hành thuật toán PSO 18 2.6 Biểu thức PSO 21 2.7 Giải thuật PSO 23 2.8 Giải thuật đề nghị 28 2.9 Thuật toán Chaos-PSO 29 2.9.1 Ứng dụng chao sequences PSO 29 2.9.2 Vận hành chéo 31 2.9.3 Thuật toán Chaos-PSO 31 Chương 3: Bài toán OPF hệ thống điện 3.1 Cơ sở lý thuyết toán OPF 35 3.1.1 Lịch sử phát triển lý thuyết .35 3.1.2.Cơ sở toán học toán OPF 35 3.1.3 Tổng quan phƣơng pháp áp dụng giải toán OPF .38 3.1.4 Phƣơng pháp dựa trí tuệ nhân tạo tiến hóa 50 Chương 4: Ứng dụng PSO vào toán OPF 4.1 Giải thuật đề nghị .55 4.2 Phân bố công suất tối ƣu mạng điện IEEE 30 nút .62 4.2.1 Thông số đầu vào mạng IEEE 30 nút 62 4.2.1.1 Trƣờng hợp PSO-1 67 4.2.1.2 Trƣờng hợp PSO-2 .68 4.2.1.3 Trƣờng hợp PSO-3 .69 4.3.1 Trƣờng hợp Chaos-PSO-1 71 4.3.2 Trƣờng hợp Chaos-PSO-2 73 4.3.3 Trƣờng hợp Chaos-PSO-3 76 4.3.4 Trƣờng hợp Chaos-PSO-4 79 Chương 5: Kết luận 5.1 Tổng kết đề tài 83 5.2 Hƣớng phát triển đề tài 84 vii 5.3 Lời kết .85 Tài liệu tham khảo viii Chƣơng TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề Ngày nhu cầu lượng vấn đề thời cho phát triển kinh tế, lượng điện đóng vai trò then chốt Hệ thống điện liên tục mở rộng, phát triển nguồn đường dây truyền tải Nhu cầu sử dụng lượng trở thành vấn đề cấp thiết mang tính sống cho phát triển kinh tế Trong đó, lượng điện đóng vai trò đặt biệt quan trọng Cùng với xu phát triển khoa học, kỹ thuật chung giới Đảng nhà nước định hướng, nước ta trở thành nước công nghiệp Các khu chế xuất, khu công nghiệp tập trung phát triển nhanh Vì vậy, nhu cầu phụ tải không ngừng phát triển Từ đó, hệ thống điện liên tục mở rộng, phát triển nguồn phát, đường dây truyền tải hệ thống phân phối Do đặc điểm, phân bố nhu cầu phụ tải nước ta không đồng không gian thời gian Phụ tải tập trung thành phố lớn khu công nghiệp, thưa thớt nông thôn, miền núi Cho nên dòng phân bố công suất đường dây truyền tải không đồng thay đổi liên tục theo thời gian Theo số liệu nhận từ công ty Điện Lực thời điểm hệ thống có số đường dây bị tải đường dây khác vận hành non tải Do vậy, việc sử dụng hiệu quả, tối ưu tổn thất công suất hệ thống điện hướng nghiên cứu nhiều người quan tâm 1.2 Tóm tắt sơ lƣợc báo khoa học có liên quan đến đề tài  An Improved Particle Swarm Optimization Algorithm For Optimal Power Flow (của tác giả Weibing Lui, Min Li, Xianjia Wang) Bài báo giới thiệu phương pháp multi-start để khắc phục tượng hội tụ sớm Dùng phương pháp PSO cải tiến (IPSO) kết hợp multi-start thuật toán PSO cổ điển, để giải toán tối ưu hóa dòng phân bố công suất hệ thống điện Ƣu điểm báo Vấn đề hội tụ sớm xảy tìm phần tử tối ưu cục tất phần tử khác quần thể di chuyển đến gần phần tử phần tử rơi vào vùng tiến lui điều khó điểm tối ưu cục Đây khó khăn thường xảy sử dụng thuật toán PSO Bài báo trình bày ưu điểm thuật toán khắc phục tượng hội tụ sớm tìm điểm tối ưu toàn cục với thời gian hội tụ nhanh So sánh kết đóng góp báo Áp dụng thuật toán IPSO vào hệ thống điện IEEE 30 nút Bảng 1.1: Bảng so sánh kết với phương pháp khác Hình 1.1: Biểu diễn đường cong hội tụ phương pháp Từ việc so sánh kết chi phí nhiên liệu, công suất máy phát, tổn thất công suất thời gian xử lý thuật toán IPSO với thuật toán di truyền (GA), thuật toán PSO cổ điển, thể ưu điểm thuật toán IPSO  Optimal Power Flow by a Modified Particle Optimization Algorihm(của tác giả Hamzeh Hajian – Hoseinabadi, Seyed Hamid Hosseini, Mehdi Hajian) Bài báo trình bày MPSO rõ ràng: Vì thuật toán PSO dựa cách cư xử phần tử xã hội nên bên cạnh việc dựa vào kinh nghiệm thân kinh nghiệm xã hội để tìm đến vị trí tốt Nhưng nhìn theo hướng ngược lại, tồn cách cư xử dựa sai lầm thân mắc phải nhận thức tiêu cực (vị trí xấu) xã hội để tránh xa vị trí xấu, hướng đến vị trí tốt Ƣu điểm thuật toán Bài báo đưa phương pháp để giải vấn đề tối ưu hóa dòng phân bố công suất Đó thuật toán PSO sửa đổi (MPSO) kiểm chứng tính ưu điểm phương pháp Bài toán giảm số vòng lặp Tốc độ hội tụ nhanh thuật toán PSO cổ điển So sánh kết đóng góp báo Việc đánh giá, thuật toán MPSO thực mạng điện IEEE 30 nút so sánh với thuật toán PSO cổ điển, thuật toán PSO cải tiến, thuật toán GA để chứng minh ưu điểm thuật toán Bảng 1.2: Các thông số thuật toán MPSO Bang 1.3: So sánh với phương pháp khác  Multiobjective Particle Optimization for Optimal Power Flow Problem (của tác giả, M.A Abido) Bài báo đưa phương pháp PSO áp dụng vào giải toán tối ưu hóa dòng công suất với nhiều đối tượng cần tối ưu lần chạy chương trình giúp giảm thời gian mà đảm bảo cân mức tối ưu hợp lý đối tượng Cụ thể tối ưu đồng thời chi phí nhiên liệu ổn định điện áp toán tối ưu dòng công suất Đây chuyển đổi từ phương pháp PSO cổ điển sang phương pháp PSO nhiều đối tượng (MOPSO) đòi hỏi định nghĩa lại cá thể tối ưu cục toàn cục miền tối ưu nhiều đối tượng Kỹ thuật tạo chùm sử dụng, để quản lý kích thước tập tối ưu Pareto Ƣu điểm so sánh kết Từ kết thí nghiệm hệ thống 6-bus, hiệu phương pháp MOPSO việc giải vấn đề OPF nhiều đối tượng tạo nhiều giải pháp tối ưu Pareto lần chạy chương trình Bảng 1.4: Kết thí nghiệm hệ thống IEEE 6- Bus  An Improve Particle Swarm Optimization for Optimal Power Flow (của tác giả, S.He, J.I.Men, E.Prempain, Q.H.Wu, J Fitch, S.Mann) Bài báo đưa phương pháp PSO cải tiến (MPSO) cho vấn đề phân bố dòng công suất tối ưu Giới thiệu phương pháp sử dụng để giải toán OPF (lập trình không tuyến tính ( NLP), lập trình bậc hai (QP), lập trình tuyến tính (LP), phương pháp điểm - thuật toán di truyền (GA), lập trình tiến hóa (EP), thuật toán tiến hóa (ES) phương pháp PSO cổ điển Đưa vấn đề toán OPF cách giải dùng phương pháp hàm phạt để đưa toán ràng buộc dạng chuỗi vấn đề không ràng buộc Trình bày thuật toán PSO cổ điển đưa phương pháp cải tiến PSOPC Ƣu điểm so sánh kết Giải toán OPF mạng điện IEEE 30- Bus so sánh kết phương pháp trường hợp: - Tối thiểu nhiên liệu Tối ưu chi phí nhiên liệu cải thiện chất lượng điện áp Tối ưu chi phí nhiên liệu tăng cường ổn định điện áp Kết Fuel cost($/h) ∑voltage devitions PSOPC 802.0477 0.8089 PSO 802.41 0.8765 Gradient 813.74 1.4602 EGA 802.6087 0.8073 0.1383 0.1381 0.1384 0.1394 Từ kết thu chứng minh ưu điểm phương pháp PSOPS so với phương pháp PSO cổ điển  An Improved PSO Based Solution For The Optimal Power Flow Problems (của tác giả, H Shayeghi, H.A Shayanfar, A Shojaei) Thuật toán PSO chủ yếu áp dụng để giải toán có biến không ràng buộc Đối với toán có ràng buộc toán tối ưu hóa dòng phân bố công suất (OPF) phương pháp hàm phạt sử dụng phổ biến để đưa toán dạng không ràng buộc, cách sử dụng thuật toán PSO để giải toán OPF Nhưng lúc kết hợp tốt phương pháp hàm phạt với thuật toán PSO vì: Phương pháp hàm phạt không dùng thông tin nhớ lịch sử mà ý nghĩa chủ yếu thuật toán PSO Những hàm phạt gặp khó khăn việc trì cân thu tính khả thi tìm kiếm tối ưu Ƣu điểm Do nguyên nhân trên, báo cáo đưa phương pháp PSO cải tiến cho vấn đề giải toán OPF Trong phương pháp hàm phù hợp hàm ràng buộc sử dụng riêng lẻ Những hàm phù hợp dùng để đưa hướng tìm kiếm Những hàm ràng buộc dùng để kiểm tra tính khả thi phần tử Khi cài đặt thuật toán PSO này, tiến trình khởi tạo tập trung tất phần tử vào không gian khả thi trước đánh giá hàm đối tượng bắt đầu Chỉ phần tử thuộc vùng không gian khả thi tiếp tục sử dụng cho việc tính toán Pbest Gbest 1.3 Nhận xét chung Cùng với phát triển khoa học kỹ thuật, bên cạnh phương pháp cổ điển đời phát triển phương pháp trí tuệ nhân tạo áp dụng để giải toán phân bố công suất tối ưu (OPF) như: Linear Programming, Nonlinear Programming, Newton – Raphson, Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization … Trong phát triển không ngừng phương pháp trí tuệ nhân tạo, thuật toán PSO (Particle Swarm Optimization) giới thiệu lần vào năm 1995 hội nghị IEEE hai nhà khoa học Kennedy Russell C Eberhard Qua số báo cho thấy nhà khoa học giới ứng dụng thuật toán PSO vào hệ thống điện cho kết khả quan so với giải thuật khác Một ưu điểm PSO giải thuật đơn giản, số biến điều khiển nhỏ, chương trình chạy nhanh Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo việc giải toán tối ưu ứng dụng nhiều ngành, lĩnh vực xu giới Thuật toán PSO có tuổi đời non trẻ, đời vào năm 1995 ứng dụng rộng rãi nhiều ngành: công nghệ thông tin, điều khiển tự động, xây dựng… Do đó, kiểm chứng hiệu chấp nhận nhiều lĩnh vực khác Trong lĩnh vực hệ thống điện, thuật toán áp dụng phổ biến giới Thuật toán giải toán dòng phân bố công suất tối ưu có cực tiểu hàm chi phí 1.4 Ý nghĩa khoa học điểm đề tài luận văn Qua nghiên cứu ứng dụng thực tiễn nhà khoa học đưa 05 ưu điểm thuật toán PSO áp dụng vào giải toán OPF sau:  Thuật toán đơn giản dễ dàng thực  PSO tìm kiếm tất không gian toán không riêng điểm  Hàm cập nhật vị trí cá thể có độ dốc tự do, giúp cho chương trình chạy nhanh  Khả tính đồng thời cá thể riêng biệt để tìm kiếm điểm tối ưu toàn cục  PSO, Chaos- PSO sử dụng hàm mục tiêu tính toán độ phù hợp để trả trực tiếp kết Chaos-PSO thích hợp với hàm mục tiêu không liên tục, không khả vi tồn hệ thống điện 1.5 Phạm vi nghiên cứu luận văn Nghiên cứu phương pháp giải toán tối ưu công suất hệ thống điện Cơ sở lý thuyết tính hiệu phương pháp PSO cải tiến có kết hợp CHAOS_PSO_TVAC áp dụng vào thực tế giải toán OPF hệ thống điện Ứng dụng vào hệ thống điện chuẩn IEEE 30 nút So sánh kết thu phương pháp PSO, CHAOS_PSO_TVAC với phương pháp khác để thấy ưu điểm phương pháp CHAOS_PSO_TVAC 1.6 Mục tiêu cần đạt đƣợc luận văn Trình bày sở lý thuyết ứng dụng thuật toán PSO, thuật toán CHAOS- PSO Áp dụng vào giải hệ thống điện chuẩn IEEE 30 nút So sánh kết đạt toán kết hợp [...]... đề tối ưu hóa dòng phân bố công suất Đó là thuật toán PSO sửa đổi (MPSO) và kiểm chứng tính ưu điểm của phương pháp mới này Bài toán sẽ giảm đi số vòng lặp Tốc độ hội tụ sẽ nhanh hơn thuật toán PSO cổ điển So sánh kết quả và đóng góp của bài báo Việc đánh giá, thuật toán MPSO đã được thực hiện trên mạng điện IEEE 30 nút và được so sánh với thuật toán PSO cổ điển, thuật toán PSO cải tiến, thuật toán GA... lĩnh vực khác trong hệ thống điện 17 2.5 Vận hành của thuật toán PSO 18 2.6 Biểu thức cơ bản của PSO 21 2.7 Giải thuật PSO 23 2.8 Giải thuật đề nghị 28 2.9 Thuật toán Chaos -PSO 29 2.9.1 Ứng dụng chao sequences trong PSO 29 2.9.2 Vận hành chéo 31 2.9.3 Thuật toán Chaos -PSO 31 Chương 3: Bài toán OPF trong hệ thống điện 3.1 Cơ... 2.2 Đặc điểm của PSO 7 2.3 Ƣu điểm của PSO 7 2.4 Ứng dụng của PSO 8 2.4.1 Ứng dụng của PSO trong một số lĩnh vực 8 2.4.2 Ứng dụng PSO trong hệ thống điện 10 2.4.3 Điều độ kinh tế 14 2.4.4 Điều khiển công suất phản kháng và giảm tổn thất công suất 15 2.4.5 Tối ƣu phân bố công suất (OPF) 16 2.4.6 Thiết kế điều khiển hệ thống điện .16... Dùng phương pháp PSO cải tiến (IPSO) là kết hợp giữa multi-start và thuật toán PSO cổ điển, để giải bài toán tối ưu hóa dòng phân bố công suất trong hệ thống điện Ƣu điểm của bài báo 1 Vấn đề hội tụ sớm xảy ra khi tìm ra một phần tử tối ưu cục bộ khi đó tất cả các phần tử khác trong quần thể di chuyển đến gần phần tử này và các phần tử sẽ rơi vào vùng tiến lui điều khó của điểm tối ưu cục bộ Đây là... gian mà vẫn đảm bảo được sự cân bằng mức tối ưu hợp lý nhất giữa 2 đối tượng Cụ thể là tối ưu đồng thời chi phí nhiên liệu và sự ổn định điện áp trong bài toán tối ưu dòng công suất Đây là sự chuyển đổi từ phương pháp PSO cổ điển sang phương pháp PSO nhiều đối tượng (MOPSO) đòi hỏi sự định nghĩa lại các cá thể tối ưu cục bộ và toàn cục trong miền tối ưu nhiều đối tượng Kỹ thuật tạo chùm đã được sử dụng,... 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 Phạm vi nghiên cứu của 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. .. 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, đã thể hiện được những ưu điểm của thuật toán IPSO 2  Optimal Power Flow by a Modified Particle Optimization Algorihm(của các tác giả Hamzeh Hajian – Hoseinabadi, Seyed Hamid Hosseini, Mehdi Hajian) Bài báo này trình bày cơ bản về MPSO khá rõ ràng: Vì thuật toán PSO. .. 1995 và ngay lập tức được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành: công nghệ thông tin, điều khiển tự động, xây dựng… Do đó, nó đã được kiểm chứng hiệu quả và chấp nhận trong nhiều lĩnh vực khác nhau Trong lĩnh vực hệ thống điện, thuật toán này cũng đã được áp dụng phổ biến trên thế giới Thuật toán này có thể giải quyết các bài toán về dòng phân bố công suất tối ưu có cực tiểu hàm chi phí 6 1.4 Ý nghĩa khoa... học trên thế giới đã ứng dụng thuật toán PSO vào trong hệ thống điện và đã cho ra những kết quả khả quan so với các giải thuật khác Một ưu điểm của PSO là giải thuật đơn giản, số biến điều khiển nhỏ, chương trình chạy nhanh Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc giải các bài toán tối ưu ứng dụng trong nhiều ngành, lĩnh vực đã và đang là xu thế trên thế giới Thuật toán PSO có tuổi đời còn khá non trẻ,... thống điện Ứng dụng vào trong hệ thống điện chuẩn IEEE 30 nút So sánh kết quả thu được của phương pháp PSO, CHAOS _PSO_ TVAC với các phương pháp khác để thấy được ưu điểm của phương pháp CHAOS _PSO_ TVAC 1.6 Mục tiêu cần đạt đƣợc của luận văn Trình bày cơ sở lý thuyết và ứng dụng của thuật toán PSO, thuật toán CHAOS- PSO Áp dụng vào giải các hệ thống điện chuẩn IEEE 30 nút So sánh kết quả đạt được trong

Ngày đăng: 21/05/2016, 05:16

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • 1.pdf

    • Page 1

  • 2.pdf

    • SKC003594.pdf

      • SKC003752_split_1.pdf

        • 1.bia ngoai.pdf

        • 2 ly lich khoa hoc.pdf

        • 3 LOI CAM DOAN.pdf

        • 4 LOI CAM ON.pdf

        • 5 TOM TAT.pdf

        • 6 abstract.pdf

        • 8 DANH SACH CAC HINH.pdf

        • 9 DANH SACH CAC BANG.pdf

        • 10CHU VIET TAT TRONG LUAN VAN.pdf

        • Copy of 7 muc luc.pdf

        • NOI DUNG.pdf

        • BIA4.pdf

          • Page 1

      • BIA4.pdf

        • Page 1

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan