Nghiên cứu tối ưu vị trí và công suất nguồn điện phân tán trong lưới điện phân phối sử dụng giải thuật di truyền

Bài viết Nghiên cứu tối ưu vị trí và công suất nguồn điện phân tán trong lưới điện phân phối sử dụng giải thuật di truyền sử dụng giải thuật di truyền (GA) để tìm kiếm tối ưu vị trí và công suất của các DG trong LĐPP nhằm giảm tổn thất công suất và nâng cao chất lượng điện năng của LĐPP. Lưới điện mẫu IEEE 69 nút được sử dụng trong bài báo để làm ví dụ áp dụng, kiểm chứng và đánh giá phương pháp đề xuất.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nghiên cứu tối ưu vị trí và công suất nguồn điện phân tán trong lưới điện phân phối sử dụng giải thuật di truyền ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 11(108).2016, Quyển 1 67 NGHIÊN CỨU TỐI ƯU VỊ TRÍ VÀ CÔNG SUẤT NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN OPTIMIZING DISTRIBUTED GENERATION LOCATION AND CAPACITY IN DISTRIBUTION POWER NETWORK USING GENETIC ALGORITHM Đoàn Đức Tùng1, Ngô Minh Khoa1, Nguyễn Thành Trung2 1 Trường Đại học Quy Nhơn; (ddtung, nmkhoa)@ftt.edu.vn 2 Trường Cao đẳng Nghề Quy Nhơn; thanhtrungcdnqn@gmail.com Tóm tắt - Trong bài toán lựa chọn và lắp đặt các nguồn điện phân Abstract - In distributed generation (DG) selection and installation tán (DG) vào lưới điện phân phối (LĐPP) nhằm phát huy hiệu quả problem in distribution networks to promote operation efficiency, vận hành LĐPP, vấn đề quan trọng là cần xác định được vị trí và the important issue is that we should identify the optimal DG công suất DG tối ưu cần phân bố trong lưới điện đó. Bởi vì LĐPP location and capacity in that grid to reduce power losses and có đặc điểm nhiều nút, nhiều nhánh do đó chúng ta cần phải ứng improve voltage quality while operating that grid. However, dụng một thuật toán tìm kiếm tối ưu để giải quyết bài toán này. Bài because distribution networks are characterized by lots of nodes báo sử dụng giải thuật di truyền (GA) để tìm kiếm tối ưu vị trí và and branches, so we need to apply an algorithm to find a solution công suất của các DG trong LĐPP nhằm giảm tổn thất công suất to this problem. This paper uses genetic algorithm (GA) to find the và nâng cao chất lượng điện năng của LĐPP. Lưới điện mẫu IEEE optimal location and capacity of DG to reduce power losses and 69 nút được sử dụng trong bài báo để làm ví dụ áp dụng, kiểm improve voltage quality. The sample system IEEE 69 buses is used chứng và đánh giá phương pháp đề xuất. Các bài toán tối ưu đơn as a case study to verify and evaluate the proposed method. The mục tiêu và đa mục tiêu cũng được mô phỏng, phân tích và đánh single and multi-goal optimization for that system are also modeled, giá trong bài báo. analyzed and evaluated in the paper. Từ khóa - lưới điện phân phối; giải thuật di truyền; tối ưu hóa; chất Key words - Distribution network; genetic algorithm; optimization; lượng điện áp; tổn thất công suất. voltage quality; power losses. 1. Đặt vấn đề nên các phương án phân bố DG sẽ được mã hoá thành các Khi lắp đặt nguồn điện phân tán (DG) trong LĐPP thì NST tương ứng cho hoạt động của GA. Trong nghiên cứu vị trí và công suất của DG phải được lựa chọn sao cho phát này, mã hóa số thực được chọn cho quá trình tối ưu hóa [5], huy được khả năng của chúng trong LĐPP như: giảm tổn [7]. Giả sử một phương án phân bố số lượng n DG vào lưới thất công suất, giảm độ lệch điện áp nút... Việc tìm kiếm điện được thể hiện bằng một tập hợp DG gồm các DGi có thông số tối ưu của DG như số lượng, vị trí và công suất phân bố về vị trí và công suất như sau: của chúng không thể thực hiện bằng tay do LĐPP có rất DG = { ρ1, P1; ρ2 , P2 ;...; ρn , Pn } (1) nhiều nút và nhánh. Sử dụng máy tính số và đoạn mã Trong đó: ρ i là vị trí và Pi là công suất của DGi. Bảng 1 chương trình thực hiện tự động tìm kiếm lựa chọn ngẫu nhiên phân bố DG là một công việc khả thi nhất. Nếu giải nêu một ví dụ về mã hóa một phương án DG thành một NST. thuật của chương trình đủ hiệu quả thì việc tìm kiếm sẽ mau Bảng 1. Mã hóa phương án phân bố DG thành một NST chóng đạt được kết quả mong muốn. Trong bài báo này, N ρ1 ρ2 ρ3 ρ4 ... ρn giải thuật di truyền (GA) được sử dụng để tìm kiếm tối ưu hóa vị trí và công suất DG trong LĐPP. Số NST ← Vị trí DG → Ứng dụng GA là để tạo ra giải thuật tìm kiếm, chọn lựa các giải pháp tối ưu nhất để giải quyết các bài toán N P1 P2 P3 P4 ... Pn thực tế khác nhau [1], [2]. Giải pháp từ quần thể ban đầu Số NST ← Công suất DG → được biến đổi thông qua các hoạt động của GA để tạo thành quần thể con cái với mong muốn rằng quần thể mới 2.2. Khởi tạo quần thể ban đầu sẽ tốt hơn so với thế hệ trước. Trong vấn đề nghiên cứu Vì GA làm việc cùng một lúc trên nhiều phương án này, các hoạt động của GA chính là sự tìm kiếm và thay đưa ra nên cần phải tạo ra một tập hợp các NST được mã thế các phương án phân bố DG hiện có bằng các phương hoá tương ứng. Tập hợp các NST này tạo thành quần thể. án phân bố tối ưu hơn. Khởi tạo dùng để tạo ra các cá thể của một quần thể ban đầu. Khởi tạo một quần thể ban đầu cho GA tối ưu phân 2. Phương pháp tối ưu hoá phân bố DG bằng GA bố DG là tạo ra các phương án phân bố DG ngẫu nhiên Ở phần này sẽ xây dựng một thuật toán giúp cho việc theo các điều kiện ràng ...