Đang tải... (xem toàn văn)
Bài báo trình bày phương pháp xác định vị trí và công suất máy phát điện phân tán (distributed generation - DG) trên lưới điện phân phối (LĐPP) có xét đến cấu trúc vận hành LĐPP giảm tổn thất công suất. Phương pháp đề xuất được chia làm hai giai đoạn sử dụng thuật toán di truyền (genetic algorithm - GA).
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 20, SỐ K7-2017 Áp dụng giải thuật di truyền cho toán tối ưu vị trí cơng suất nguồn điện phân tán có xét đến tái hình cấu hình lưới điện phân phối Nguyễn Tùng Linh, Nguyễn Thanh Thuận, Tôn Ngọc Triều, Nguyễn Anh Xuân, Trương Việt Anh * Tóm tắt — Bài báo trình bày phương pháp xác định vị trí công suất máy phát điện phân tán (distributed generation - DG) lưới điện phân phối (LĐPP) có xét đến cấu trúc vận hành LĐPP giảm tổn thất công suất Phương pháp đề xuất chia làm hai giai đoạn sử dụng thuật toán di truyền (genetic algorithm - GA) Giai đoạn-I, giải thuật GA sử dụng để tối ưu vị trí cơng suất DG lưới điện kín, giai đoạn-II sử dụng để xác định cấu trúc vận hành tối ưu LĐPP sau lắp đặt DG Kết tính tốn LĐPP 33 69 nút cho thấy, phương pháp đề xuất có khả giải tốn tối ưu vị trí cơng suất DG có xét đến tốn tái cấu hình LĐPP Từ khóa — Lưới điện phân phối, nguồn điện phân tán, tổn thất công suất, giải thuật di truyền GIỚI THIỆU ấu trúc hệ thống điện truyền thống có dạng dọc, lưới điện phân phối (LĐPP) nhận điện từ lưới truyền tải truyền tải phụ sau cung cấp đến hộ tiêu thụ điện LĐPP có cấu trúc hình tia dạng mạch vòng vận hành trạng thái hở Dòng cơng suất trường hợp đổ từ hệ thống thông qua LĐPP cung C Bản thảo nhận ngày 07 tháng năm 2017, hoàn chỉnh sửa chữa ngày 20 tháng 11 năm 2017 Nguyễn Tùng Linh - Đại học Điện lực Nguyễn Thanh Thuận, Tôn Ngọc Triều, Trương Việt Anh Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM Nguyễn Anh Xuân - Đại học quốc gia TP.HCM *tvanh@hcmute.edu.vn cấp cho phụ tải Vì vậy, việc truyền tải điện từ nhà máy điện đến hộ tiêu thụ sinh tổn hao lưới truyền tải LĐPP (khoảng 10-15% tổng công suất hệ thống) Với cấu trúc LĐPP nay, có tham gia máy phát điện phân tán (distributed generation - DG), dòng cơng suất khơng đổ từ hệ thống truyền tải mà lưu thơng phần LĐPP với nhau, chí đổ ngược lưới truyền tải Cấu trúc gọi cấu trúc ngang Với cấu trúc ngang có tham gia DG, LĐPP thực tốt nhiệm vụ cung cấp lượng điện đến hộ tiêu thụ đảm bảo chất lượng điện năng, độ tin cậy cung cấp điện số yêu cầu an toàn giới hạn cho phép Đồng thời mang lại nhiều lợi ích khác như: giảm tải lưới điện, cải thiện điện áp, giảm tổn thất công suất, điện hỗ trợ lưới điện Đã có nhiều cơng trình nghiên cứu tốn tái cấu hình LĐPP với hàm mục tiêu giảm tổn thất lưới điện có kết nối với nhiều DG khơng có kết nối DG, nhiên vị trí dung lượng DG ln cho trước Các phương pháp chủ yếu dựa đề xuất Merlin Back [1] - giải tốn thơng qua kỹ thuật heuristic rời rạc nhánh-biên, Civanlar cộng [2] - phương pháp trao đổi nhánh hay phương pháp heuristic meta-heuristic thuật toán di truyền (genetic algorithm - GA), thuật toán tối ưu bầy đàn (Particle Swarm OptimizationPSO), thuật toán tìm kiếm cuckoo (cuckoo search algorithm-CSA) sử dụng để giải tốn Trong đó, tốn có xét đến vị trí dung lượng DG xét LĐPP hình tia khơng có biến đổi cấu hình SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT JOURNAL, Vol 20, No.K7- 2017 LĐPP đề cập nghiên cứu [3-11] Điều không giải trọn vẹn tốn đặt DG có thay đổi cấu hình lưới, vị trí DG không phù hợp để phát huy khả ổn định điện áp giảm tổn thất hay việc bơm công suất lớn DG gây tổn hao lớn LĐPP, gây xung đột lợi ích điện lực lợi ích khách hàng Việc xem xét hai vấn đề tái cấu hình lưới đặt DG lúc đề cập [12-14] tích hợp hai tốn tái cấu hình vị trí dung lượng DG để nâng cao hiệu LĐPP Điều xem hợp lý giải mẫu thuẫn điện lực khách hàng, tận dụng cơng suất DG để giảm tổn hao mà đảm bảo công suất bơm vào lưới khách hàng Bài báo tiếp cận tốn xác định vị trí cơng suất DG LĐPP có xét đến tốn tái cấu hình vận hành lưới điện với mục tiêu giảm tổn thất công suất tác dụng thỏa mãn công suất bơm vào lưới khách hàng Giải pháp xác định vị trí công suất DG tối ưu xác định cấu hình vận hành thực hai giai đoạn sử dụng GA Trong đó, giai đoạn – I sử dụng GA xác định vị trí cơng suất tối ưu DG LĐPP kín (đóng tất khóa điện), giai đoạn – II, GA sử dụng để xác định cấu trúc vận hành hở tối ưu hệ thống Kết toán so sánh với nghiên cứu [12-14], cho thấy tính hiệu giải pháp đề xuất n P truoc i i OA n i i ABC n i i CN I Qi n i i LM DG I PC I Pi I Pi 2 DG I PA I Pi DG I PC i i ABC i i OL i i LM I Qi 2 i i OA DG I QC I Qi DG I PL I Pi n Ri n Ri n Ri n Ri I Qi i i OL I Qi Xét LĐPP đơn giản Hình Với vị trí có lắp DG cho phép khơng làm tính tổng qt mơ tả tất trường hợp vị trí khóa mở vị trí DG Dòng điện nhánh LĐPP Hình biểu diễn thành thành phần Hình 2, với I nhánh IP I Pi DG I QL 2 Ri Ri Ri Ri (1) Trong đó, P truoc tổn thất cơng suất trước tái cấu hình, IPi IQi thành phần tác dụng phản kháng dòng điện nhánh i DG DG DG DG DG DG I QA thành phần I PA , I PC , I PL , I QC , I QL tác dụng phản kháng dòng điện nhánh tác dụng DG điểm A, C L Ri điện trở nhánh i Hình LĐPP hở có nguồn DG Iq Iqnhánh MƠ HÌNH BÀI TỐN TỐI ƯU VỊ TRÍ VÀ CƠNG SUẤT DG CĨ XÉT ĐẾN TÁI CẤU HÌNH LĐPP 2.1 Mơ hình tốn học toán i i CN DG I QC n Ri n Ri DG I QA Inhánh Ip Ipnhánh Hình Hai thành phần dòng điện nhánh I Q Hàm tổn thất công suất tác dụng ( P ) LĐPP Hình viết biểu thức (1) Hình Dòng IPMN IQMN rút bơm vào khố MN Để mơ tả hàm số P , phụ thuộc vào lượng công suất chuyển tải hay dòng cơng suất chuyển tải, sử dụng kỹ thuật bơm vào rút khoá điện mở nhánh MN dòng TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 20, SỐ K7-2017 điện có giá trị IMN Hình Khi đó, tổn hao cơng suất LĐPP sau tái cấu hình mơ tả biểu thức (2) n P sau i i OA n i i OA DG I QA I Qi n n i i CN I Pi I PMN I Pi DG I PL n i i OL n i i LM I PMN Ri Ri Ri i i ABC n Ri I QMN I Qi i i LM DG I QC I Qi I QMN i i OL DG I QC I Qi n Ri i i OL I QMN I QMN DG I QC I QMN n I QMN DG I QL I Qi DG I QA I Qi Ri i i CN I QMN I Qi n Ri i i LM I QMN I Qi RMN Ri 2 Ri Ri (4) Giải được: DG I QL I Qi I QMN I QMN Ri n i i OA n Ri I Qi i i CN I PMN RMN n I QMN Ri n P sau i i ABC n 2 I PMN I QMN I PMN I PMN I Pi DG I PC DG I QC DG I PC I Pi i i ABC DG I PA I Pi I QMN Ri n I PMN RLoop n i i OM I Pi Ri i i ON I Pi Ri Ảnh hưởng P phụ tải Ri (2) RMN RLoop DG I PA n DG I PC I Pi Ri i i OA n i i OC I Pi Ri DG I PL n I Pi Ri (5) i i OL Ảnh hưởng P DG vị trí A,C L Trong đó, P sau tổn thất cơng suất sau I PMN , I QMN tái cấu hình thành phần tác dụng phản kháng dòng điện nhánh MN Khi đó, tốn xác định khóa mở trở thành tốn xác định giá trị bơm vào rút Pj, Qj để tổn thất cơng suất tác dụng bé Hay biểu diễn tốn trở thành tìm để giá trị P lưới điện Hình đạt cực tiểu thì: Psau Psau 0 IQMN I MN P P sau n I PMN i i OA n i i ABC I Pi n i i OL I PMN I Pi DG I PC DG I PL RMN I PMN I PMN DG I PA I Pi DG I PC I PMN n Ri i i CN I Pi n Ri i i LM I Pi I PMN I PMN Ri 2 Ri Ri (3) I QMN n RLoop i i OM n I Qi Ri i i ON I Qi Ri Ảnh hưởng Q phụ tải RLoop DG I QA n I Qi Ri i i OA DG I QC n i i OC I Qi Ri DG I QL n I Qi Ri (6) i i OL Ảnh hưởng Q DG vị trí A, C L Trong đó, RLoop điện trở mạch vòng Biểu thức (5) (6) cho thấy việc đặt DG vào LĐPP làm vị trí khóa mở thay đổi giá trị IPMN IQMN thay đổi có DG Điều cho thấy việc đặt DG tối ưu LĐPP hình tia xét đến tốn tái cấu hình LĐPP tái cấu hình LĐPP sau xét đến đặt DG không phù hợp Từ nhận xét trên, tác giả đề xuất trình tự giải bái tốn xác định vị trí dung lượng DG bước sau: Đóng tất khóa điện tạo thành LĐPP kín Điều chỉnh điện áp tất nguồn (trạm biến áp cấp cho LĐPP) có giá trị Tối ưu vị trí cơng suất nguồn phân tán lưới điện kín sử dụng thuật tốn tối ưu cho tổn thất cơng suất bé Tối ưu cấu trúc vận hành LĐPP sử dụng SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT JOURNAL, Vol 20, No.K7- 2017 thuật toán tối ưu cho tổn thất công suất hệ thống bé 2.2 Hàm mục tiêu điều kiện ràng buộc Hàm mục tiêu: Tổn thất công suất hệ thống tổng tổn thất nhánh Nbr Ploss Nnr k i Pi i k i R i Ii i Nbr ki R i Pi2 i Qi2 Vi2 (7) Trong đó, ΔPi: tổn thất cơng suất tác dụng nhánh thứ i, Nbr: tổng số nhánh, Pi, Qi: công suất tác dụng công suất phản kháng nhánh thứ i, Vi, Ii: điện áp nút kết nối nhánh dòng điện nhánh thứ i, Ploss: tổn thất công suất tác dụng hệ thống, ki: trạng thái của khóa điện, ki = 0, khóa điện thứ i mở ngược lại Điều kiện ràng buộc: Phương pháp đề xuất đượcthoát khỏi cực trị địa phương khám phá vùng tìm kiếm mới, chế đột biến sử dụng Trong nghiên cứu này, tỉ lệ đột biến chọn 20% tổng số gen (mỗi gen vị trí công suất DG) quần thể Các gen chọn đột biến thay gen Q trình đột biến mơ tả chi tiết Hình VT1 VT2 P1 Pm Pdm =Pmin,d + rand (Pmax,d – Pmin,d)] VT1 VT2 Pdm Pm Hình Quá trình đột biến Thực xong bước 2-4, quần thể sinh thay cho hệ cha mẹ với số NST loại bỏ số NST xấu Quần thể đánh giá hàm thích nghi Nếu điều kiện hội tụ thỏa mãn, thuật toán dừng lại ngược lại thuật toán quay lại bước tiếp tục thực bước Sau thực tối ưu vị trí cơng suất DG LĐPP kín, thơng số DG cập nhật vào thơng số LĐPP Khi đó, giải thuật GA tiếp tục sử dụng để xác định khóa điện mở LĐPP để tạo cấu trúc vận hành hình tia LĐPP Quá trình áp dụng GA giai đoạn – II tương tự giai đoạn – I, có cấu trúc NST biểu thức (11) thay cấu trúc NST mô tả biểu thức (13): vận hành hình tia LĐPP giảm tổn thất cơng suất KẾT QUẢ TÍNH TỐN 4.1 Lựa chọn thông số Để chứng minh khả hiệu phương pháp đề xuất, LĐPP 33 69 nút sử dụng để tính tốn Mặc dù phương pháp đề xuất, số lượng DG chọn tùy ý Tuy nhiên để thuận lợi trình so sánh với số nghiên cứu, số lượng DG hai hệ thống giới hạn Đối với GA, kích thước quần thể chọn 30, tỉ lệ chọn lọc đột biến chọn 50% 20% cho giai đoạn – I giai đoạn – II Trong đó, số vòng lặp lớn chọn giai đoạn – I 500 cho LĐPP 33 nút 2000 cho LĐPP 69 nút giai đoạn – II 150 cho hai LĐPP 4.2 LĐPP 33 nút Hệ thống phân phối 33 nút, bao gồm 37 nhánh, 32 khóa điện thường đóng khóa điện thường mở Sơ đồ đơn tuyến trình bày Hình Tổng công suất thực tải công suất phản kháng hệ thống tương ứng 3,72MW 2,3 MVAR [15] Tổng tổn thất công suất thực công suất phản kháng trường hợp ban đầu tính từ phân bố cơng suất tương ứng 202,68 kW 135,14 kVAr 20 21 21 33 Xi S2i , i S NO (13) i Trong đó, S NO khóa điện mở, NO số lượng khóa mở để trì cấu trúc lưới hình tia Phương pháp xác định vị trí cơng suất DG có xét đến tái cấu hình thực theo bước sau: Bước 1: Đóng tất khóa điện tạo thành LĐPP kín Bước 2: Sử dụng giải thuật GA xác định vị trí cơng suất máy phát điện phân tán LĐPP giảm tổn thất công suất Bước 3: Cập nhật lại thông số LĐPP có xuất nguồn phân tán vừa xác định Bước 4: Sử dụng giải thuật GA xác định cấu trúc 11 12 12 10 13 14 34 14 13 Hình Sơ đồ LĐPP 33 nút 37 28 26 25 25 24 7 10 11 24 23 35 23 22 22 S1i , 18 19 20 19 26 27 27 29 29 29 30 15 15 16 16 30 31 33 18 17 17 36 32 32 31 10 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT JOURNAL, Vol 20, No.K7- 2017 Bảng Kết thực hai giai đoạn LĐPP 33 nút LĐPP ban đầu Giai đoạn I Giai đoạn II - 32, 8, 25 32, 8, 25 - 0,8234, 1,1047, 1,1073 0,8234, 1,1047, 1,1073 33, 34, 35, 36, 37 Khơng có khóa mở 33, 34, 11, 30, 28 202,68 41,9082 (LĐPP kín) 53,4274 (LĐPP hở) Umin(pu) 0,9108 0,9832 0,9685 Umax (pu) 1 Vị trí DG (nút) PDG (MW) Khóa mở Tổn thất (kW) nhỏ GA hai giai đoạn thực 20 lần chạy độc lập cho Hình Hình Từ hình vẽ cho thấy, đường đặc tính trung bình tiệm cận (trong giai đoạn I) trùng (giai đoạn II) với đường đặc tính hội tụ nhỏ Điều chứng tỏ độ ổn định phù hợp GA áp dụng vào toán xác định vị trí cơng suất phát DG có xét đến vận hành LĐPP Thời gian thực tính tốn máy tính cá nhân core i3, ram 2G khoảng 170 s cho hai giai đoạn 65 Mean Min Max Giai doan - I Giá trị hàm thích nghi 202,68 41,9082 53,4274 Giá trị lớn hàm thích nghi - 44,2733 53,4274 Giá trị trung bình hàm thích nghi - 42,5102 53,4274 Độ lệch chuẩn - 0,9969 Thời gian tính tốn trung bình (giây) - 130,49 39,54 Ham thich nghi 60 55 50 45 40 50 100 150 200 300 350 400 450 500 Hình Đặc tính hội tụ GA giai đoạn – I LĐPP 33 nút 63 Mean Min Max Giai doan - II 62 61 60 Ham thich nghi Bảng trình bày kết tính toán hai giai đoạn Trong giai đoạn I, vị trí máy phát phân tán lắp đặt vị trí tối ưu nút 32, 25 với công suất tương ứng 0,8234, 1,1047 1,1073 MW Tổn thất công suất lưới điệnnày 41,9082 kW Tuy nhiên, cần lưu ý cấu trúc lưới giai đoạn I cấu trúc lưới điện kín tổn thất cơng suất lưới điện kín tổn thất bé mà LĐPP đạt Sau xác định vị trí công suất tối ưu máy phát phân tán cấu trúc lưới kín, giai đoạn II thực để tìm khóa điện mở cấu trúc lưới thu với khóa mở 33, 34, 11, 30 28 tương ứng với tổn thất công suất 53,4274 kW Tổng tổn thất công suất giảm 73,64% so với chưa thực tối ứu lưới điện Ngoài ra, điện áp thấp hệ thống cải thiện từ 0,91081 tới 0,9685pu Bảng cho thấy giá trị trung bình hàm thích nghi giai đoạn I 42,5102 gần với giá trị hàm thích nghi nhỏ 41,9082 với độ lệch chuẩn 0,9969 Trong đó, giai đoạn II, tất lần thực hiện, GA tìm cấu trúc vận hành tối ưu Điều thể giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình hàm thích nghi 53,4274 với độ lệch chuẩn Đặc tính hội tụ lớn nhất, trung bình 250 Vong lap 59 58 57 56 55 54 53 50 100 150 Vong lap Hình Đặc tính hội tụ GA giai đoạn – II LĐPP 33 nút Điện áp nút hệ thống sau thực hai giai đoạn cho Hình Từ hình vẽ cho thấy, điện áp nút giai đoạn – I tốt so với giai đoạn – II Điều khẳng định tối ưu cấu trúc vận hành kín so với cấu trúc vận hành hở thiết bị bảo vệ lưới điện đáp ứng nhu cầu vận hành kín, việc vận hành LĐPP kín có nhiều ưu điểm tổn thất công suất điện áp nút toàn hệ thống Tuy nhiên, điện áp nút không tốt cấu trúc vận hành kín, rõ ràng điện áp nút sau giai đoạn – II cải thiện đáng kể so với cấu trúc ban đầu, điều thể so sánh với điện áp ban đầu Hình TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 20, SỐ K7-2017 11 đề nghị gần với phương pháp CSA với tổn thất công suất hai phương pháp 53,43 kW 53,21 kW Điện áp nút nhỏ từ phương pháp đề xuất 0,9685 p.u so với 0,9806pu phương pháp CSA Từ kết so sánh với số giải thuật tối ưu phát triển HSA, FWA CSA thấy phương pháp đề nghị thực tối ưu vị trí cơng suất DG kết hợp với xác định cấu trúc vận hành LĐPP hai giai đoạn riêng rẽ sử dụng thuật toán GA phương pháp khả thi để thực tối ưu LĐPP liên quan đến DG cấu trúc vận hành LĐPP Hình Điện áp nút hai giai đoạn tính tốn 4.3 LĐPP 69 nút Hình Điện áp trước sau tối ưu lưới điện Bảng So sánh kết thực với phương pháp LĐPP 33 nút GA HSA [12] FWA [13] CSA [14] Vị trí DG (nút) 32, 8, 25 32, 31, 33 32, 29, 18 18, 25, 0,8234, 1,1047, 1,1073 P∑=3,035 0,5258, 0,5586, 0,5840 P∑=1,6684 0,5367, 0,6158, 0,5315 P∑=1,68 0,8968, 1,4381, 0,9646 P∑=3,299 33, 34, 11, 30, 28 7, 14, 10, 32, 28 7, 14, 11, 32, 28 33, 34, 11, 31, 28 ΔP (kW) 53,43 73,05 67,11 53,21 Umin (p.u.) 0,9685 0,9700 0,9713 0,9806 PDG(MW) Khóa mở LĐPP 69 nút bao gồm 69 nút, 73 nhánh, khóa thường mở tổng công suất phụ tải 3,802 + j 3,696 MW Sơ đồ đơn tuyến trình bày Hình 10 thơng số hệ thống cho [16] Trong điều kiện vận hành bình thường khóa điện {69, 70, 71, 72 73} mở Kết tính tốn LĐPP 69 nút Bảng cho thấy, sau thực tối ưu vị trí cơng suất DG xác định cấu trúc vận hành hở tối ưu, tổn thất công suất giảm từ 224,89 kW xuống 39,332 kW biên độ điện áp nút thấp hệ thống cải thiện đáng kể từ 0,9092 đến 0,9841 p.u Kết so sánh với số phương pháp trình bày Bảng Kết cho thấy, thành phần tổn thất công suất, phương pháp đề xuất có cấu trúc lưới tối ưu với tổn thất cơng suất 53,43 kW so với 73,05 kW thực thuật tốn tìm kiếm hài hòa (harmony search algorithm-HSA) 67,11 kW với thuật toán pháo hoa (fireworks algorithm-FWA) Trong khi, điện áp nhỏ nút hệ thống gần tương tự với điện áp nhỏ hệ thông thực phương pháp đề nghị, HSA FWA 0,9685, 0,9700 0,9713 p.u Đối với thuật toán CSA, tổn thất công suất thu phương pháp 29 28 31 30 29 48 28 47 47 32 48 35 34 33 50 72 56 49 53 54 55 54 53 27 34 33 32 31 30 49 55 66 46 57 58 57 56 59 58 5 7 50 52 35 10 8 36 37 38 39 38 39 40 11 67 51 40 18 19 20 21 22 63 69 41 42 41 43 42 65 64 63 62 64 73 70 11 12 10 51 36 37 62 61 67 65 61 60 66 52 60 59 43 13 14 12 13 68 69 68 44 45 44 15 16 14 15 16 17 17 18 19 20 21 22 23 24 25 23 24 26 27 25 26 71 46 45 Hình 10 LĐPP 69 nút Bảng cho thấy giá trị trung bình hàm thích nghi 20 lần thực độc lập giai đoạn – I gần với giá trị hàm thích nghi nhỏ với độ lệch chuẩn 0,0233 Trong đó, giai đoạn – II, tất lần thực hiện, GA tìm cấu trúc vận hành tối ưu Điều thể qua giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình hàm thích nghi với độ lệch chuẩn Đặc tính hội tụ lớn nhất, nhỏ trung bình GA hai giai đoạn cho Hình 11 Hình 12 Hình vẽ cho thấy, đường đặc tính trung bình gần với đường đặc tính hội tụ nhỏ hai giai đoạn 12 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT JOURNAL, Vol 20, No.K7- 2017 Bảng Kết thực hai giai đoạn LĐPP 69 nút 40 Giai đoạn I Giai đoạn II - 50, 21, 61 50, 21, 61 - 0,7431, 0,6778, 1,6224 0,7431, 0,6778, 1,6224 69, 70, 71, 72, 73 Khơng có khóa mở 69, 70, 12, 55, 62 Tổn thất (kW) 224,89 28,8883 39,332 Umin(pu) 0,9092 0,9881 0,9841 Umax (pu) 1 60 Giá trị hàm thích nghi - 28,8883 39,332 55 Giá trị lớn hàm thích nghi - 28,9766 39,332 Giá trị trung bình hàm thích nghi - 28,9241 39,332 Độ lệch chuẩn - 0,0233 6e-11 Khóa mở Ham thich nghi PDG (MW) 38 36 34 32 30 28 200 400 600 800 1000 1200 Vong lap 1400 1600 1800 2000 Hình 11 Đặc tính hội tụ GA giai đoạn I LĐPP 69 nút Min Max Mean Giai doan - II Ham thich nghi Vị trí DG (nút) Mean Min Max Giai doan - I LĐPP ban đầu 50 45 40 50 100 150 Vong lap Thời gian tính tốn trung bình (giây) - 806,47 214,95 Kết so sánh với số phương pháp trình bày Bảng Kết cho thấy, tổn thất công suất thu phương pháp đề xuất nhỏ so với HSA CSA với giá trị tổn thất công suất 39,332 kW, HSA CSA 40,3 40,49 kW So với FWA, tổn thất công suất thu sử dụng phương pháp đề xuất cao 0,0820 kW so với FWA Bảng So sánh kết thực với phương pháp LĐPP 69 nút GA HSA [16] FWA [17] CSA [19] Vị trí DG 50, 21, 61 61, 60, 62 61, 62, 65 61, 62, 65 (nút) 0,7431, 1,0666, 1,1272, 1,7496, PDG 0,6778, 0,3525, 0,2750, 0,1566, (MW) 1,6224 0,4257 0,4159 0,4090 P∑=3,0433 P∑=1,8448 P∑=1,8181 P∑= 2,3152 Khóa 69, 70, 12, 69, 17, 13, 69, 70, 13, 69, 70, 12, mở 55, 62 58, 61 55, 63 58, 61 ΔP 39,332 40,3 39,25 40,49 (kW) Umin 0,9841 0,9736 0,9796 0,9873 (p.u.) Hình 12 Đặc tính hội tụ GA giai đoạn II LĐPP 69 nút KẾT LUẬN Bài báo tiếp cận tốn xác định vị trí cơng suất DG LĐPP có xét đến cấu trúc vận hành lưới điện với mục tiêu giảm tổn thất công suất tác dụng hệ thống phân phối Giải pháp xác định vị trí cơng suất DG tối ưu xác định cấu trúc vận hành thực riêng rẽ hai giai đoạn sử dụng thuật toán GA Trong đó, giai đoạn thứ sử dụng thuật tốn GA xác định vị trí cơng suất tối ưu DG LĐPP kín; giai đoạn thứ hai, giải thuật GA sử dụng để xác định cấu trúc vận hành hở tối ưu hệ thống Từ kết việc áp dụng thử nghiệm phương pháp vào hệ thống mạng 33 nút 69 nút, phương pháp thực đơn giản, rút ngắn thời gian thực cho giải thuật GA số lượng biến cần tối ưu lần thực tương đối nhỏ Kết thực so sánh với số nghiên cứu cho thấy phù hợp phương pháp đề xuất TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] A Merlin and H Back, “Search for a minimal loss operating tree configuration in an urban power distribution system,” Proceeding 5th power Syst Comput Conf (PSCC), Cambridge, UK, vol 1, pp 1-18, 1975 S Civanlar, "Distribution feeder reconfiguration for TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 20, SỐ K7-2017 [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] loss reduction s," IEEE Trans Power Delive, vol 3, no 3, pp 1217-1223, 1988 Nguyễn Minh Châu, “Tối ưu hóa nguồn sản xuất điện phân tán hệ thống điện’’, Luận văn Thạc sĩ năm 2006, ĐHSPKT TPHCM Trương Quang Đăng Khoa, Phan Thị Thanh Bình, Hồng Bảo Trân, “Xác định dung lượng vị trí máy phát phân bố (DG) tối ưu tổn thất lưới phân phối”, Tạp chí Phát triển KH&CN, tập 10, số 3, 2007 Lê Kim Hùng, Lê Thái Thanh, “Tối ưu hóa vị trí đặt cơng suất phát nguồn phân tán mơ hình lưới điện phân phối 22kV”, Tạp chí KH&CN, Đại học Đà Nẵng, số 25, tr 67-72, 2008 D Q Hung, N Mithulananthan, and R C Bansal, “An optimal invesment planing framework for multiple distributed generation units in industrial distribution systems,” Appl Energy, vol.124, pp.6272, 2014 César Augusto Peñuela Meneses and José RobertoSanches Mantovani, “Improving the Grid Operation andReliability Cost of Distribution Systems With Dispersed Generation”, IEEE Transactions on power systems, vol 28, no 3, pp 2485-2496, august 2013 V V S N Murty and A Kumar, “Optimal placement of DG in radial distribution systems bases on new voltage stability index under load growth,” Int J Electr Power Energy Syst., vol 69, pp 246256, July 2015 I a Mohamed and M Kowsalya, “Optimal size and siting of multiple distributed generators in distribution system using bacterial foraging optimization,” Swarm Evol Comput vol 15, pp 5865, April 2014 A Ameli, B Shahab, K Farid, and H MahmoodReza, “A Multiobjective Particle Swarm Optimization for Sizing and Placement of DGs from DG Owner’s and Distribution Company’s Viewpoints,” IEEE Trans Power Deliv., vol 29, no 4, pp 1831-1840, 2014 S Tan, J X Xu, and S K Panda, “Optimization of distribution network incorporating distributed generators: An integrated approach” IEEE Trans Power Syst., vol 28, no 3, pp 2421- 2432, 2013 R S Rao, K Ravindra, K Satish, and S V L Narasimham, “Power Loss Minimiztion in Distribution System Using Network Reconfiguration in the Presence of Distributed Generation,” IEEE Trans Power Syst., vol 28, no 1, pp 317-325, 2013 A Mohamed Imran, M Kowsalya, and D P Kothari, “A novel intergration technique for optimal network reconfiguration and distributed generation placement in power distribution networks,” Int, J Electr Power Energy Syst., vol 63, pp 461-472, 2014 T T Nguyen, A V Truong, and T A Phung, “A novel method based on adaptive cuckoo search for optimal network reconfiguration and distributed generation allocation in distribution network,” Int J Electr Power Energy Syst., vol 78, pp 801–815, 2016 M E Baran and F F Wu, “Network reconfiguration 13 in distribution systems for loss reduction and load balancing,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol 4, no pp 1401–1407, 1989 [16] H.-D Chiang and R Jean-Jumeau, “Optimal network reconfigurations in distribution systems: Part 2: Solution algorithms and numerical results,” IEEE Trans Power Deliv., vol 5, no 3, pp 1568–1574, 1990 Nguyễn Tùng Linh sinh năm 1982, tốt nghiệp Đại học Điện lực năm 2005, nhận Thạc Sĩ năm 2009 Đại học Bách khoa Hà Nội Hiện giảng viên trường Đại học Điện lực Hà Nội từ năm 2006 Hướng nghiên cứu bao gồm Hệ thống điện, ứng dụng công nghệ thông tin hệ thống điện, hệ thống điện thông minh, tái cấu hình lưới điện phân phối, lưới điện thơng minh, GIS cho ngành điện Nguyễn Thanh Thuận nhận Đại học Thạc sĩ trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp Hồ Chí Minh năm 2008 năm 2012 Hiện giảng viên Trường Cao đẳng Công nghệ cao Đồng An Hướng nghiên cứu tối ưu hóa vận hành lưới điện phân phối Tôn Ngọc Triều nhận Đại học Thạc sĩ trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp Hồ Chí Minh năm 2005 năm 2010 Hiện giảng viên Trường Cao đẳng Công nghệ Thủ Đức Hướng nghiên cứu tối ưu hóa vận hành lưới điện phân phối, lượng tái tạo Nguyễn Anh Xuân nhận Đại học từ năm 2012 Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội học viên cao học Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp Hồ Chí Minh Hiện cơng tác Văn phòng Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh Hướng nghiên cứu lưới Xác định vị trí cơng suất máy phát điện phân tán lưới điện phân phối Trương Việt Anh nhận Đại học, Thạc sĩ Tiến Sĩ hệ thống điện trường Đại học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh năm 1994, 1999, năm 2004 Hiện giảng viên Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp Hồ Chí Minh, Việt Nam Hướng nghiên cứu bao gồm vấn đề liên quan đến ổn định hệ thống điện, độ tin cậy, FACTS, thị trường điện 14 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT JOURNAL, Vol 20, No.K7- 2017 Application of genetic algorithm for problem of optimizing location and capacity of distributed generation considering distributed network reconfiguration Nguyen Tung Linh, Nguyen Thanh Thuan, Ton Ngoc Trieu, Nguyen Anh Xuan, Truong Viet Anh Abstract—This paper presents a method of determining the location and size of distributed generation (DG) considering to operate the configuration of distribution network to minimize the real power loss The proposed method which is based on the genetic algorithm (GA) is divided into two stages In the first stage, GA is used to optimize the location and size of DG in the mesh distribution network, while in the second stage, GA is used to determine the radial network configuration after installing DG The simulation results on the 33-nodes and 69-nodes systems show that the proposed method can be an efficient method for the placing DG problem and that is considering to solve the problem of distribution network reconfiguration Index Terms — Distribution network, distributed power supply, power loss, genetic algorithm ... khóa điện tạo thành LĐPP kín Điều chỉnh điện áp tất nguồn (trạm biến áp cấp cho LĐPP) có giá trị Tối ưu vị trí công suất nguồn phân tán lưới điện kín sử dụng thuật tốn tối ưu cho tổn thất công suất. .. thuẫn điện lực khách hàng, tận dụng công suất DG để giảm tổn hao mà đảm bảo công suất bơm vào lưới khách hàng Bài báo tiếp cận toán xác định vị trí cơng suất DG LĐPP có xét đến tốn tái cấu hình. .. nhánh tác dụng DG điểm A, C L Ri điện trở nhánh i Hình LĐPP hở có nguồn DG Iq Iqnhánh MƠ HÌNH BÀI TỐN TỐI ƯU VỊ TRÍ VÀ CƠNG SUẤT DG CĨ XÉT ĐẾN TÁI CẤU HÌNH LĐPP 2.1 Mơ hình tốn học tốn i i CN DG I