See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/287841261 Áp dụng thuật tốn mơ phỏng luyện kim cho bài tốn tái cấu trúc lưới điện có xét đến ảnh hưởng của nguồn điện phân tán Research · December 2015 DOI: 10.13140/RG.2.1.4562.6969 CITATIONS READS 257 2 authors: Linh nguyen tung Pham Cat Electric Power University Vietnam Academy of Science and Technology 12 PUBLICATIONS 67 CITATIONS 75 PUBLICATIONS 90 CITATIONS SEE PROFILE All content following this page was uploaded by Linh nguyen tung on 23 December 2015 The user has requested enhancement of the downloaded file SEE PROFILE Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 DOI: 10.15625/vap.2015.0025 Áp dụng thuật tốn mơ luyện kim cho tốn tái cấu trúc lưới điện có xét đến ảnh hưởng nguồn điện phân tán Application of Algorithm Simulated Annealing for Reconfiguration of Distribution Network isConsider the Impact of Distribued Generators Nguyễn Tùng Linh1, Phạm Thượng Cát2 Đại học Điện lực, 2Viện hàn lâm khoa học Việt Nam E-Mail: linhnt@epu.edu.vn, phamthuongcat@yahoo.com Tóm tắt Lưới điện phân phối chiếm đa số hệ thống điện nói chung, năm gần đây, nghiên cứu lưới điện phân phối đề cập đến nhiều hướng tới lưới điện thơng minh Bài tốn tái cấu trúc lưới điện toán vấn đề nghiên cứu này, nhằm đưa phương pháp, giải thuật để giải Bài toán tái cấu trúc xem xét nhiều hàm mục tiêu khác nhau, điều kiện ràng buộc yếu tố tác động đến toán tái cấu trúc Trong báo này, tác giả đề phương pháp sử dụng thuật tốn mơ luyện kim để giải toán tái cấu trúc, có xét đến ảnh hưởng nguồn điện phân tán (DG) Mục tiêu tốn tái cấu trúc xét đến giảm tổn thất công suất có xét đến ảnh hưởng nguồn phân tán Phương pháp đề xuất kiểm chứng lưới điện mẫu IEEE so sánh với phương pháp khác, cho kết đáng tin cậy Từ khóa: Lưới điện phân phối, tái cấu trúc, tổn thất điện năng, thuật tốn mơ luyện kim, nguồn điện phân tán Abstract:Distribution networks take the majority in the power system in general, and in recent years, there are more and more studies about the distribution network, towards a smart electricity grid This study aims at finding out the methods and algorithms to solve the problem of restructuring network distribution The distribution reconfiguration problem is considered under different objective functions, constraints and factors affecting the issue In this paper, the authors use the method of simulated Annealine to solve reconfiguration problem, and the main objective of the study is to reduce the power loss with the consideration of the impact of distributed genration (DG) The proposed method is qualified varified on the IEEE sample grid and compared with other methods to give out reliable results Keywords: Distribution network, reconfiguration, Power losse, simulated annealing VCCA-2015 Ký hiệu Ký hiệu C(x) Plosse Pi,Qi Đơn vị R, X , L Ω Ui kV I T A oC kW kW,kVAr DC Ý nghĩa Hàm lượng Tổn thất công suất Công suất tác dụng phản kháng nút i Điện trở, điện kháng đường dây điện cảm dọc trục ngang trục stator Dòng điện nhánh Nhiệt độ tính Độ chênh lệch hàm lượng Chữ viết tắt LĐPP IEEE TPM EVN DG Lưới điện phân phối Institute of Electrical and Electronics Engineers Topology-based perturbation mechanism Tập đoàn điện lực Việt Nam Nguồn điện phân tán Giới thiệu Lưới điện phân phối phận chiếm tỉ lệ lớn hệ thống điện quốc gia, có nhiệm vụ truyền tải điện trực tiếp đến phụ tải dùng điện.Trong hệ thống điện, tổn thất điện lưới điện phân phối (LĐPP) chiếm tỷ lệ đáng kể Theo thống kê Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN) tổn thất điện hàng năm chiếm 9-13,5% tổng công suất sản xuất, tổn thất cơng suất lướiđiện phân phối chiếm 4-6,7% [1] Lý làm cho tổn thất điện lưới phân phối chiếm tỷ lệ cao yếu tố, nhiều cấp điện áp, phương thức vận hành chưa tốt, đường dây phức tạp, hộ phụ tải có tính chất khác v.v Mặt khác lưới điện phân phối có tính chất: Thiết kế kín - mạch vòng, vận hành hở Do mục tiêu tốn tái cấu trúc lưới điện phân phối tìm cấu trúc phương thức vận hành hình tia đảm bảo yêu cầu mục tiêu giảm tổn thất lưới điện đảm bảo yêu cầu kĩ thuất để hệ thống vận hành bình thường 167 Hội nghị tồn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 Trong thực tế, lưới điện phân phối hệ thống cung cấp điện trực tiếp đến phụ tải tiêu thụ điện.Trong hệ thống điện, nhà máy thủy điện, nhiệt điện, nguồn có cơng suất lớn cung cấp điện kết nối lưới điện truyền tải, nhà máy thủy điện, nhiệt điện có cơng suất nhỏ kết nối trực tiếp vào lưới điện phân phối Việc xây dựng nhà máy thủy điện, nhiệt điện lớn kết nối vào lưới điện truyền tải dần gặp nhiều khó khăn như, nguồn lượng sơ cấp tập trung khơng còn, ảnh hưởng mơi trường, chi phí đầu tư lớn, Mặt khác, hình thành thị trường điện cạnh tranh quốc gia giới mang lại triển vọng phát triển cho nguồn điện phân tán kết nối vào lưới điện phân phối Thơng thường DG có cơng suất nhỏ từ 5kW đến 10 kW, kết nối trực tiếp vào lưới phân phối, nhằm nhiệm vụ cung cấp điện nâng cao chất lượng điện Hiện có nhiều phương pháp để giảm tổn thất công suất lưới phân phối, nhiên phương pháp tái cấu trúc lưới điện phương pháp hiệu tốn mặt đầu tư Để giải tốn thường có hai hướng, hướng giải tích hướng sử dụng trí tuệ nhân tạo để thực giải toán tối ưu phi tuyến Merlin Back [2] đề xuất phương pháp thay đổi khóa thơng qua việc tính tốn dòng chảy qua nhánh bé thõa mãn ràng buộc hệ thống phân phối sau Shirmohammadi Hong [3], Aoki cộng [5] cải tiến sử dụng kĩ thuật bơm rút lượng công suất vào nút để thay đổi trạng thái khóa, kết cải thiện tốt Civanlar cộng [6] sử dụng kĩ thuật đổi nhánh cách xuất phát từ cấu trúc hình tia thực đóng khóa mở khóa khác cho đảm bảo hình tia, sau Baran -Wu [7] đề xuất phương pháp cải tiến cách sử dụng công thức gần Tuy nhiên phương pháp bị rơi vào cực trị địa phương, sau để khắc phục nhược điểm Liuet cộng [8] chứng minh đề xuất sử dụng hệ thống chuyên gia để giải vấn đề tái cấu hình cho hệ thống phân phối, kết nghiên cứu cải tiến nhược điểm trước gặp phải.Các phương pháp kết hợp với luật“heuricstic”đã thay phần phương pháp giải tích nhằm giảm thiểu thời gian tính tốn cho kết xác.Tuy nhiên số phương pháp đưa kết nghiệm toán nhiên rơi vào tối ưu cục Nhóm tác giả SDai-Seub Choi; Chang-Suk Kim; Hasegawa [9]đưa ý tưởng sử dụng giải thuật di truyền (Genetic Algorithms) sử dụng phép đột biến lai tạo để tìm cấu trúc tối ưu cho toán tái cấu trúc lưới điện.Kết nghiên cứu giảm thời gian tính tốn kết xác.Nhóm tác giả Charles Daniel L,'Hafeezulla Khan and Ravichandran [10] đề xuất việc áp dụng giải thuật đàn kiến (ACS) cho toán tái cấu trúc.Việc áp dụng giải thuật tìm cấu trúc lưới điện phân phối có cấu trúc có tổn thất cơng suất nhỏ nhất.Các VCCA-2015 DOI: 10.15625/vap.2015.0025 tham số toán tái cấu trúc tham số hóa thành thơng số thuật tốn đàn kiến Nhóm tác giả Xiaoling Jin, Jianguo Zhao, Ying Sun, Kejun Li, Bqin Zhang [11] đề xuất việc áp dụng giải thuật tối ưu bầy đàn (PSO) cho toán tái cấu trúc lưới điện Chiang Jean-Jumeau [12], [13] sử dụng giải thuật mô luyện kim để giải toán tái cấu trúc lưới điện Đối với tốn xác định cơng suất DG kết nối vào lưới điện phân phối, số tác giả đề xuất như: Rosehart Nowicki [20] trình bày cách tiếp cận dựa vào phương pháp Lagrange để xác định vị trí, dung lượng tối ưu cho việc đặt DG hệ thống phân phối có xét đến điều kiện ràng buộc giới hạn kinh tế giới hạn ổn định, Celli cộng [21] trình bày thuật tốn đa mục tiêu sử dụng giải thuật Gen (GA) để xác định vị trí cơng suất DG kết nối vào hệ thống phân phối.Wang Nehrir [22] đề xuất phương pháp phân tích để xác định vị trí tối ưu để kết nối DG hệ thống phân phối cho tổn thất điện giảm thiểu.Agalgaonkaret al [23] trình bày phương pháp xác định vị trí khả đáp ứng công suất DG thông qua sử dụng SMD.M.Padma Latitha cộng trình bày việc sử dụng thuật tốn PSO để tìm vị trí cơng suất DG.Việc lựa chọn vị trí điều khiển dòng cơng suất DG tốn tối ưu hóa tổ hợp phức tạp.Việc kết hợp toán tái cấu trúc lưới điện với việc xét đến kết nối DG mang lại giá trị thực tiễn cao Trong báo tác giả đề xuất việc sử dụng thuật tốn mơ luyện kim để giải toán tái cấu trúc có xét đến kết nối DG vào lưới điện phân phối Bài báo chia làm phần: Trong phần giới thiệu tốn, phần trình bày mơ hình tốn tái cấu trúc lưới điện có xét đến kết nối DG, trình bày thuật tốn SA áp dụng cho toán tái cấu trúc lưới điện có xét đến kết nối DG, phần tác giả kiểm chứng phương pháp lưới điện mẫu IEEE, phần kết luận Áp dụng thuật toán mơ luyện kim cho tốn tái cấu trúc lưới điện có xét đến nguồn phân tán A Mơ hình tốn tái cấu trúc lưới điện có xét đến nguồn điện phân tán Bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối toán quy hoạch phi tuyến rời rạc theo dòng cơng suất chạy nhánh [15], nhằm mục tiêu đưa cấu trúc vận hành tối ưu để giảm tổn thất công suất lưới điện phân phối mà đảm bảo yếu tố kĩ thuật lưới điện.Việc kết nối DG vào lưới điện phân phối nhằm mục tiêu nâng cao chất lượng điện năng, tăng độ tin cậy cung cấp điện giảm chi phí truyền tải điện so với việc phải cung cấp điện từ lưới điện truyền tải đến phụ tải.Công suất tối ưu DG kết nối vào lưới điện phân phối thay đổi cấu trúc xác định để đảm bảo mục tiêu 168 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 Đầu vào: - Sơ đồ lưới điện - Các thông số thiết bị, đường dây, máy biến áp, nguồn, phụ tải, thiết bị bù, thiết bị đóng cắt vv… - Trạng thái thiết bị đóng cắt lưới - Tổn thất cơng suất cấu trúc vận hành - Vị trí DG kết nối vào lưới điện phân phối, thông số DG Kết quả: - Trạng thái thiết bị đóng cắt - Cơng suất DG kết nối vào lưới điện phân phối - Tổn thất công suất thỏa mãn hàm mục tiêu điều kiện ràng buộc Xây dựng hàm mục tiêu: Xét trường hợp khơng có DG n  R k DOI: 10.15625/vap.2015.0025 n ( Pk2  Qk2 )  U '2 k k 1 R k ( P 'k2  Q 'k2 ) U 'k2 k 1 Xét trường hợp có kết nối DG H2: Sơ đồ lưới điện có kết nối nguồn phân tán Giả sử với cấu trúc hình tia tìm được, DG kết nối vào nhánh tia l nút m ( m  l ), DG hoạt động, dòng điện nhánh thuộc tia l thay đổi: Ilinew  Ili  Di I DG Trong đó: Ili dòng điện chưa kết nối DG IDG dòng DG hoạt động Di = nhánh i  l , Di = nhánh i  l I ID  H1: Sơ đồ lưới điện khơng có nguồn phân tán  Xét tổn thất lưới trước tái cấu trúc lưới điện Tổn thất công suất lưới hình tia tính sau: P Loss ( k , k 1) k 1 Trong đó: PLoss ( k , k 1)  Rk ( Pk2  Qk2 ) U k2 Là tổn thất nhánh Pk, Qk công suất tác dụng công suất phản kháng nút k Uklà điện áp nút k  Xét tổn thất lưới sau tái cấu trúc lưới điện n P 'Loss  P' Loss ( k , k 1) (1) k 1 ( P '2k  Q 'k2 ) U '2k n P Loss ( k ,k 1) k 1 VCCA-2015  P '' k Loss ( k , k 1) k 1  m  I R  ( I j j j 1 li  Di I DG )2 Ri (3) i 1 Pk , DG  Rk U k2 ( Pi2  Qi2 )  Rk U k2 ( PG2  QG2  2Pk PG  2Qk QG ) G (4) L Hàm mục tiêu toán tái cấu trúc lưới điện có kết nối DG mơ tả sau: Min( Plosse )  Min(PRO, Losse  PDG, Losse ) (5) Các điều kiện ràng buộc: Điều kiện đảm bảo điện áp cho phép U  Ui  U max Ii  I max Là tổn thất nhánh P’k, Q’k công suất tác dụng công suất phản kháng nút k U’klà điện áp nút k Do phần cơng suất giảm tái cấu trúc lưới điện: PRO, Loss  n PDG , Loss  Điều kiện đảm bảo dòng điện cho phép Trong đó: PLoss ( k ,k 1)  Rk Tổn thất trường hợp có kết nối DG Trong đó: - j =1-k tập nhánh khơng có kết nối DG - i= 1-m tập nhánh có kết nối DG Cơng suất DG kết nối nút k xác định n PLoss  PDG Um n  P' k 1 Loss ( k ,k 1) (2) Điều kiện cân công suất kết nối DG vào nút k n Pk , DG  n  P   P k k 1 k ,losse k 1 Điều kiện ràng buộc công suất DG Pmin DG  PDG  Pmax DG Bài toán tái cấu trúc lưới điện trở thành tìm nghiệm x= ( x1, x2 , x3 , x4 , xn , PDG1, PDG 2, PDGm ) đề hàm mục tiêu (5) đạt giá trị Min 169 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hố - VCCA-2015 Trong đó: ( x1, x2 , x3 , x4 , xn ) trạng thái đóng/mở nhánh ij có giá trị PDG1, PDG 2, .PDGm công suất DG kết nối vào nút k B Thuật toán mơ luyện kim Thuật tốn mơ luyện kim giải thuật tìm kiếm xác suất, phương pháp tối ưu hóa áp dụng để tìm kiếm tối ưu toàn cục hàm giá tránh tối ưu hóa cục việc chấp nhận lời giải tốt thông qua xác suất phụ thuộc vào nhiệt độ T Mơ hình khơng gian thể tối ưu tồn cục thuật tốn SA mô H3 DOI: 10.15625/vap.2015.0025 đây) Tạo tập x’ ngẫu nhiên cho x ' Ỵ N , tính tốn độ chênh lệnh hàm lượng D C = C ( x ') - C ( x) xét dấu độ chênh lệch hàm lượng Trong C(x) hàm lượng trạng thái x,C(x’) hàm lượng trạng thái x’ Nếu D C < trạng thái x’ cấu trúc tối ưu cục tương ứng với hàm lượng C(x’), x:=x’ Nếu D C < , khởi tạo giá trị R Ỵ (0,1) , trạng thái x’ chấp nhận thỏa mãn phân bố xác suất Boltzmann DC exp()> R (6) Ti Bước 3: Nếu thỏa mãn bước 2, hệ thống đạt trạng thái cân chuyển sang bước 4, ngược lại quay bước Bước 4: Quá trình giảm nhiệt độ để hệ thống đạt trạng thái cân tính theo công thức: Ti + = a Ti (7) Trong đó: a số thích nghi, Tilà nhiệt độ lần tính thứ i Bước 5: Q trình hội tụ: Quá trình đạt trạng thái cân giữ, xác định nhiệt độ trạng thái cân cho kết nghiệm, ngược lại tăng i = i+1 quay thực bước H3: Mơ hình khơng gian thuật tốn SA Thuật tốn mơ luyện kim dựa q trình nóng chảy làm mát để đạt cấu trúc bền vững vật rắn, q trình mô tả qua hai giai đoạn sau [16] Quá trình đầu: Tăng nhiệt độ chất rắn lên nhiệt độ cao để chất rắn nóng chảy, q trình sau giảm nhiệt độ chất rắn đạt cấu trúc bền vững, lượng phân tử trạng thái nhỏ Phương pháp mô luyện kim thực dựa trình luyện kim chất rắn xây dựng tương tự với mơ hình tốn tối ưu, so sánh bảng [17], [18] Bảng 1:So sánh trình vật lý tốn tối ưu Q trình vật lý Trạng thái Năng lượng Trạng thái ổn định Quá trình chuyển trạng thái Bài tốn tối ưu Cấu trúc Hàm tối ưu Nghiệm tối ưu Tìm kiếm cục Các bước thực thuật tốn mơ luyện kim (SA) mô tả sau: Bước 1: Khởi tạo đếm i = 0, lựa chọn nhiệt độ Toban đầu (đủ lớn để đảm bảo không gian tìm kiếm), tìm trạng thái ban đầu x Ỵ N N khơng gian tìm kiếm Bước 2: (Quá trình Metropolis TPM): Tạo trạng thái x’theo chế nhiễu loạn TPM (được trình bày VCCA-2015 C Áp dụng thuật toán luyện kim cho toán tái cấu trúc có xét đến nguồn phân tán Trạng thái ban đầu Trạng thái ban đầu trước cấu hình lại chọn trạng thái ban đầu, công suất nguồn điện kết nối vào PDG=0 Nhiệt độ ban đầu Để tính nhiệt độ ban đầu To, ta lựa chọn ngẫu nhiên 30 cấu hình khả thi xi Tương ứng với cấu hình đó, tính hàm giá Ci Tính hiệu số D C = max , đó, maxC, minC tương ứng với giá trị hàm giá đạt giá trị lớn bé số 30 cấu hình khả thi Theo điều kiện Metropolis, nhiệt độ ban đầu T0 tính sau [19]: To = - D C ln(0.95) Tỉ số chấp nhận Theo [18] ta thực trình Metropolis với số lần 10(n+m) với (n+m) n tổng số khóa hệ thống m số lượng DG kết nối vào lưới sau kiểm tra tỉ số chấp nhận nhiệt độ Nếu tỉ số chấp nhận trạng thái nhỏ 0,1 trạng thái trạng thái cân nhiệt độ khảo sát Ngược lại, trình Metropolis thực tiếp tục theo cơng thức sau (8) Tỉ số chấp nhận Tổng số trường hợp chấp nhận = Tống số trình Metropolis thực (8) 170 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 Cơ chế nhiễu loạn Trong hệ thống phân phối, có hai tập khóa: tập “Tie witch” tie ,tập “Sectional swich” sec tập DG Tập tie gồm khóa trạng thái mở, tập sec tập khóa trạng thái đóng DG tập giá trị công suấtcủa DG kết nối vào lưới tương ứng Tổ hợp trạng thái khóa cơng suất DG tạo cấu hình hệ thống phân phối thời điểm xét Để tạo cấu hình hệ thống phân phối, chế nhiễu loạn sử dụng sử dụng chế nhiễu loạn Chiang Jean-Jumeau [12], [13] đề xuất để thay đổi cấu trúc nhiệt độ khác sau: Lựa chọn ngẫu nhiên “Switch” từ tập “Switch tie” tie đóng Switch chuyển từ tập tie sang sec giá trị tập DG giữ nguyên Điều tạo vòng kín mạng phân phối Để đảm bảo tính chất hình tia hệ thống phân phối, số “Switch” thuộc sec vòng kín phải mở Cơ chế nhiễu loạn phù hợp cho toán tái cấu trúc lại khơng tận dụng lý thuyết cấu trúc (Topology) hệ thống Giả sử tất khóa thuộc tập tie lựa chọn với xác suất Hệ trình tìm kiếm khơng thực đầy đủ vòng kín có kích thước lớn hơn, ngược lại, trình cho kết trùng vòng kín có kích thước nhỏ Bởi vậy, xác suất lựa chọn khóa thuộc tập tiesẽ liên hệ với kích thước vòng kín hình thành tương ứng DOI: 10.15625/vap.2015.0025 hình tia lưới điện phân phối Ở nhiệt độ cao, chế nhiễu loạn mở khóa 13 chấp nhận tiêu chuẩn Metropolis, hàm giá bị tăng Nhưng nhiệt độ thấp, điều bị từ chối Do đó, việc tìm chế nhiễu loạn mà tạo cấu hình mới, chấp nhận nhiệt độ thấp, cần thiết Từ đây, chế nhiễu loạn TPM [14] đề nghị để lựa chọn khóa tie sec sau: Đối với khóa tie, vòng kín hình thành sau đóng Kích thước vòng kín tính theo số lượng khóa sec có vòng Xác suất lựa chọn khóa tie để chuyển trạng thái (opened  closed) tỉ lệ với kích thước vòng kín loopđược hình thành tương ứng Từ tất khóa sec loop, bậc khóa secSLi tính theo khoảng cách (số lượng switch giữa) từ khóa tie tới Ví dụ, khóa 25 đóng, bậc khóa 26 1, bậc 14 2, vv Xác suất để lựa chọn khóa sec để chuyển trạng thái (closed open) tính: S Lj (9) SW  i  jloop S Lj Hàm giá Các cấu hình tạo từ chế nhiễu phải thỏa mãn ràng buộc cấu hình Các ràng buộc đước chia làm loại: ràng buộc nguồn cung cấp hình tia, ràng buộc khả tải đường dây, ràng buộc giới hạn tổng số lần chuyển trạng thái từ cấu hình ban đầu sang cấu hình ràng buộc điều kiện giới hạn nguồn phát DG Hàm giá tính theo cơng thức (10) n  Ls   Ploss   A( x)   B  x    C ( x) C ( x)   (10)     n  L P   A ( x )   B x   C ( x ) n  Ls     s   loss  Trong a , b , d, g hệ số phạt vi phạm ràng H4 Lưới điện IEEE nguồn (a,b trước, sau tái cấu trúc) Tiếp theo, hình khóa 25 đóng, vòng kín gồm nguồn Feeder 1, nguồn Feeder 3, khóa 22, 23, 25, 26, 14, 13 tạo thành số khóa phải mở để đảm bảo tính chất VCCA-2015 buộc, A(x) B(x)C(x) hàm tương ứng với ràng buộc nguồn cấp, khả tải đường dây ràng buộc điều kiện nguồn cung cấp Quá trình giảm nhiệt độ Trong hệ thống cấu trúc chất rắn, nhiệt độ cao, chất rắn trạng thái thể lỏng, trình nguội dần chất rắn tạo cấu trúc tinh thể, nhiệt độ cao, q trình làm mát diễn nhanh mà không ảnh hưởng đến cấu trúc hình thành, sau cấu trúc bắt đầu hình thành việc làm mát diễn chậm để cấu trúc bắt đầu hình thành không bị lỗi đạt cấu trúc bền vững Do báo tác giả đề xuất q trình giảm nhiệt độ cơng thức (11), thời thời điểm ban đầu i = 1, 2, 3, vv trình giảm nhiệt độ diễn nhanh, đạt đến trạng thái cân bằng, q trình giảm nhiệt độ chậm dần Chính thời điểm ban đầu giảm nhiệt độ, trình luyện kim diễn nhanh hơn, thuật toán nhanh giai đoạn đầu 171 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 Ti 1  e  i 10 T i (11) Trong i số lần giảm nhiệt độ chất rắn Điều kiện hết thúc: Nếu trình giảm nhiệt độ, biểu thức sau thỏa mãn: C  x  T T Tk   C  x  T  T Tk 1 C  x  T Tk T  (12) với  số nhỏ chọn tùy ý, C  x  T T Tk trị tuyệt đối đạo hàm riêng hàm giá theo T giá trị Tk, thuật tốn kết thúc cấu hình x thời điểm Tk nghiệm tối ưu thuật tốn mơ luyện kim Sơ đồ thuật tốn đề xuất mô tả H5 Bắt đầu Tính Tạo x = {x1, x2 xn, PDG1,PDG1, PDGm} , Khởi tạo nhiệt độ ban đầu To, i = Cơ chế nhiễu loạn TPM để tạo x’, Tính tổn thất , (giá trị hàm lượng C (10)) Tính tốn chênh lệnh x, x’ ) Giảm nhiệt độ: i=i+1 ? Đúng Sai Tỷ số chấp nhận R R Ỵ (0,1) Nếu biểu thức thực bước 6, sai quay lại thực bước Bước 6: (Điểm cân bằng) Cập nhật cấu hình hệ thống Nếu tỷ số chấp nhận (8) cấu hình bé 0,1 trạng thái nhiệt độ chấp nhận chuyển sang bước 7, ngược lại quay lại bước Bước 7: Kiểm tra điều kiện kết thúc (điểm đóng băng), Nếu thỏa mãn cơng thức (12) cấu hình tìm nghiệm tốn, tính tốn giảm nhiệt độ theo cơng thức (11) quay lại bước Kiểm tra ví dụ mẫu IEEE Kiểm tra lưới điện 16 nút, điện áp danh định kV có 21 nhánh khố mở có DG G.Celli đề xuất mơ tả hình 3, số liệu nhánh nút cho [3] Trong LĐTA có DG, cơng suất phát 450kW nút 630kW nút 13 Quá trình tìm cấu hình vận hành giảm tổn thất công suất tác dụng khảo sát trường hợp khơng có DG có DG Kết trình tìm kiếm cấu hình tối ưu so sánh với kết [3] đối chiếu với trình TOPO PSS/ADEPT 5.0 để kiểm chứng ưu điểm thuật toán Kết tổng hợp cho bảng Trạng thái cân Đúng Điểm đóng băng Sai Đúng Nghiệm tối ưu, tính PDgi (4) Dừng H5:Lưu đồ thuật toán SA cho toán tái cấu trúc lưới điện có xét nguồn phân tán VCCA-2015 H6: Sơ đồ lưới điện 16 nút – IEEE 172 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 Sử dụng Matlab để xây dựng chương trình mơ thuật tốn mơ luyện kim cho toán tái cấu trúc, chạy Matlab R2012, cấu hình máy tính Intel® Core™ i5, RAM 4Gb, Windows 8, kết tính tốn đáng tin cậy, hàm mục tiêu đạt giá trị cực tiểu, đưa cấu hình tối ưu cho mạng điện, kết so sánh với số phương pháp khác Lựa chọn thông số α = 750; β = 800;γ =0,1; ε = 0,1; δ = 1; Kết tính toán so sánh với thuật toán G.Celli[4] đề xuất với cơng cụ tính tốn Topo phần mềm PSS/ADEPT Ta nhận thấy kết so sánh trường hợp khơng có DG, có DG kết nối nút số 9, số 13 trường hợp kết nối nút, kết nghiên cứu thuật tốn SA nhóm tác giả đề xuất cho kết xác so với kết thuật toán G.Celli phần mềm PSS/ADEPT DOI: 10.15625/vap.2015.0025 tham gia điện áp nút đảm bảo có giá trị Umin = 0.85pu H7:Q trình hội tụ thuật tốn SA Bảng 2: Kết so sánh G.Celli PSS/ADEPT H8: Đồ thị điện áp nút Kết luận Hình mơ q trình hội tụ thuật tốn SA trường hợp khơng có DG, có DG DG kết nối vào lưới điện phân phối, trình hội tụ đạt nhiệt độ từ 18 đến 20 độ Hình mô đồ thị điện áp nút trường hợp Nhận thấy giá trị Umin trường hợp nằm giới hạn điện áp cho phép Tuy nhiên trường hợp có hai nguồn phân tán VCCA-2015 Trong báo này, nhóm tác giả đề xuất giải thuật sử dụng nguyên lý mơ luyện kim cho tốn tái cấu trúc lưới điện phân phối có xét đến ảnh hưởng nguồn điện phân tán kết nối vào lưới điện Trong nội dung trình bày, đóng góp báo cải tiến phần thuật tốn mơ luyện kim để kết tốt hơn, cụ thể: Trong chế nhiễu loạn, việc lựa chọn vòng kín để mở, sử dụng bậc khóa để thực q trình đóng/mở vòng kín, hàm giá hệ thống đưa vào (10) đảm bảo hàm mục tiêu (5) đạt giá trị đảm bảo yếu tố ràng buộc tốn, thơng qua hệ số “phạt’, trình giảm nhiệt độ nhóm tác giả đề xuất sử dụng theo (11), rút ngắn thời gian nhiệt độ mức cao giảm nhanh đến mức nhiệt độ đạt cấu hình tối ưu nhiệt độ giảm chậm, đảm bảo không bị sai sót (lỗi) tạo điều kiện điểm cực tiểu cục dễ dàng thoát khỏi điểm tối ưu cục để tiến tới tối ưu toàn cục trình hình thành cấu trúc Bài 173 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 báo đề xuất tiêu chuẩn dừng hệ thống đạt cấu trúc tối ưu (12) để toán hội tụ Kết nghiên cứu kiểm tra lưới điện mẫu G.Celli [4] so sánh với cơng cụ tính tốn Topo phần mềm PSS/ADEPT Tài liệu tham khảo [1] Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN); Báo cáo tổng kết kế hoạch năm 2014 [2] Merlin and H Back, “Search for a Minimum Loss Operating Spanning Tree Configuration for Urban Power Distribution System,” in Proc 5th Power Syst Computation Conf (PSCC), Cambridge, U.K., 1975, Paper 1.2/6 [3] Shirmohammadi and H W Hong, “Reconfiguration of Electric Distribution Networks for Resistive Losses Reduction,”IEEE Trans Power Delivery, vol 4, pp 1402–1498, Apr 1989 [4] G Celli, E Ghiani, S Mocci, and F Pilo, “A multi-objective evolutionary algorithm for the sizing and the sitting of distributed generation,”IEEE Trans Power Syst., vol 20, no 2, pp 750–757, May 2005 [5] K Aoki, T Ichimori, and M Kanezashi, “Normal State Optimal Load Allocation in Distribution Systems,” IEEE Trans Power Delivery, vol PWRD-2, pp 147–155, Jan 1987 [6] S Civanlar, J J Grainger, and S H Lee, “Distribution Feeder Reconfiguration for Loss Reduction,” IEEE Trans Power Delivery, vol 3, pp 1217–1223, July 1988 [7] M E Baran and F F Wu, “Network Reconfiguration in Distribution Systems for Loss Reduction and Load Balancing” IEEE Trans Power Delivery, vol 4, pp 1401–1407, Apr 1989 [8] C C Liu, S J Lee, and S S Venkata, “An Expert System Optimal Aid for Restoration and Loss Reduction of Distribution Systems,” IEEE Trans Power Delivery, vol 3, pp 619–625, May 198 [9] S.Dai-Seub Choi; Chang-Suk Kim; Hasegawa, J; “An Application of Genetic Algorithms to The Network Reconfiguration in Distribution for Loss Minimization and Load Balancing Problem”, 1995 Proceedings of EMPD '95., 1995 International Conference on 21-23 Nov 1995 pp 562-56 [10] Charles Daniel L.,' Hafeezulla Khan and Ravichandran S 3, “Distribution Network Reconfiguration For Loss Reduction Using Ant Colony System Algorithm” - IEEE Indicon 2005 Conference Chennai India Pp 619-625 I I Dec 2005 VCCA-2015 DOI: 10.15625/vap.2015.0025 [11] Xiaoling Jin, Jianguo Zhao, Ying Sun, Kejun Li, Bqin “Distribution Network Reconfiguration for Load Balancing Using Binary Particle Swarm” Zhang 2004 International Conference on Power System Technology - POWERCON 2004 Singapore, 2124 November 2004 pp 507-510 [12] H D Chiang and R M Jean-Jumeau, “Optimal Network Reconfiguration Distribution System: Part 1:A New Formulation and a Solution Methodology,” IEEE Trans Power Delivery, vol 5, pp 1902–1909, Nov 1990 [13] H D Chiang and R M Jean-Jumeau “Optimal Network Reconfigurations in Distribution System: Part 2: A Solution Algorithm and Numerical Results”, IEEE Trans Power Delivery, vol 5, pp 1568–1574, July 1990 [14] Young-Jae Jeon*, Jae-Chul Kim, “Application of Simulated Annealing and Tabu Search for Loss Minimization in Distribution Systems” Sliver, Electrical Power and Energy Systems 26 (2004) pp –18 [15] Demck Bouchard and Aziz Chikhani , V.L John, M.M.A Salama “Applications of Hopfield Neural Networks to Distribution Feeder Reconfiguration”, Proceedings of the Second International Forum on Applications of Neural Networks to Power Systems,ANNPS '93, pp 331316 1993 [16] P.J.M van Laarhoven and E.H.L.Aarts, Simulated Annealing: Theory and Applications, Reidel, Dordrecht, 1987 [17] S Kirkpatrick, C D Gelatto, and M P Vecchi, “Optimization by Simulated Annealing,” Science, vol 220, pp 671–680, May 1983 [18] V Cerny, “Thermodynamical Approach to The Traveling Salesman Problem: An Efficient Simulated Algorithm,”J Optim Theory Applicat., vol 45, no 1, pp 41–51, 1985 [19] Hong-Chan Chang and Cheng-Chien Kuo, “Network Reconfiguration in Distribution Systems Using Simulated Annealing” Electric Power Systems Research, pp 227-238 Vol 29 (1994) [20] S K Goswami and S K Basu,“A New Algorithm for The Reconfiguration of Distribution Feeders for Loss Minimization,” IEEE Trans Power Del.,vol 7, no 3, pp 1484– 1491, Jul 1992 [21] W Rosehart and E Nowicki, “Optimal placement of distributed generation,” inProc 14th Power Systems Computation Conf., Sevillla, 2002, pp 1–5, Section 11, paper [22] (10B1) C Wang and M H Nehrir, “Analytical approaches for optimal placement of distributed generation sources in power systems,”IEEE Trans Power Syst., vol 19, no 4, pp 2068–2076, Nov 2004 174 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 [23] P.Agalgaonkar,S.V.Kulkarni,S.A.Khaparde,a ndS.A.Soman, “Placement and penetration of distributed generation under standard market design,”Int J Emerg Elect Power Syst., vol 1, no 1, p 2004 Pham Thuong Cat is a Honorary Research Professor in Computational Sciences of Computer and Automation Research Institute of the Hungarian Academy of Sciences He is the Editor-inChief of the Journal of Computer Science and Cybernetics of the Vietnamese Academy of Science and Technology (VAST) and a Vice President of the Vietnamese Association of Mechatronics His research interests include robotics, control theory, cellular neural networks and VCCA-2015 DOI: 10.15625/vap.2015.0025 embedded control systems He co-authored books and published over 150 papers on national and international journals and conference proceedings Nguyen Tung Linh is born 1982 He is BS Degree in electric inductry MS degrees in electric power system, all Ha Noi University of Technology of Viet Nam in 2005 and 2009 He has been working for Information Technology Faculty at Electric Power University from 2006 – 2015 He is working in postgraduate department of Electric power university His current researtch intersts include: Power system, application information for power system, intelligent power system, automatic grid distribution, reconfiguration distribution network 175 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 VCCA-2015 View publication stats