(Luận văn thạc sĩ hcmute) phân bố tối ưu công suất trong hệ thống điện bằng thuật toán aco

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
NGUYỄN TẤN DƯƠNG

PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG
HỆ THỐNG ĐIỆN BẰNG THUẬT TOÁN ACO
S

K

C

0

0

3

9

5

9

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 60520202

S KC 0 0 4 2 1 8

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4 năm 2014

Luan van


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
NGUYỄN TẤN DƯƠNG

PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN
BẰNG THUẬT TOÁN ACO

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 60520202
Hướng dẫn khoa học:
PGS.TS. PHAN THỊ THANH BÌNH

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 04 năm 2014

Luan van


LÝ LỊCH KHOA HỌC
I.LÝ LỊCH SƠ LƢỢC:
Họ và tên: NGUYỄN TẤN DƢƠNG

Giới tính: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 10 – 12- 1973

Nơi sinh: Quảng Ngãi

Quê quán: Quảng Ngãi

Dân tộc: kinh

Địa chỉ liên lạc: Tổ 4, khu phố 4, phƣờng Trảng Dài, thành phố Biên Hịa.
Điện thoại: 0972191086
II.Q TRÌNH ĐÀO TẠO
1. Đại học:
Hệ đào tạo: Chính quy
Thời gian đào tạo: Từ năm 1995 đến năm 2001
Nơi học: Trƣờng Đại Học Kỹ Thuật Cơng Nghệ Tp. Hồ Chí Minh.
Mơn thi tốt nghiệp: Mơn cơ sở, mơn chun nghành
2. Cao học:
Hệ đào tạo: Chính quy
Thời gian đào tạo: Từ 2012 đến 2014
Nơi học: Trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh
Nghành học: Kỹ thuật điện
Tên luận văn tốt nghiệp: Phân bố tối ƣu cơng suất trong hệ thống điện bằng
thuật tốn ACO
GVHD: PGS.TS Phan Thị Thanh Bình

i

Luan van

LỜI CAM ĐOAN
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai
công bố trong bất kỳ cơng trình nào khác.
Xin kính chúc sức khỏe và chân thành cảm ơn.
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2014

Nguyễn Tấn Dƣơng

ii

Luan van


LỜI CẢM ƠN
Tôi xin chân thành cảm ơn cô PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình đã hƣớng dẫn,
nhiệt tình giúp đỡ tôi trong suốt thời gian học tập và thực hiện luận văn 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 thƣ viện Trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỷ Thuật TP. Hồ Chí Minh đã nhiệt tình
giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi cho tơi hồn thành luận văn.
Xin chân thành cảm ơn Anh, Chị em học viên cao học khóa 2012 – 2014,
những ngƣời ln bên cạnh động viên, khuyến khích và giúp đỡ tơi vƣợt qua những
khó khăn trong suốt q trình học tập và thực hiện đề tài.
Việc thực hiện đề tài chắc chắn cịn nhiều thiếu sót vì kiến thức chun mơn
cịn hạn chế, thời gian thực hiện đề tài có hạn. kính mong nhận đƣợc sự quan tâm,
xem xét và đóng góp của q Thầy, Cơ và các bạn đồng nghiệp để đề tài ngày một
hồn thiện hơn.
Xin kính chúc sức khỏe và chân thành cảm ơn !
TP. Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2014

Ngƣời thực hiện

Nguyễn Tấn Dƣơng

iii

Luan van


TĨM TẮT LUẬN VĂN
Luận văn này giới thiệu thuật tốn ACO và các ứng dụng của thuật toán
trong một số nghành kỹ thuật, các phƣơng pháp tối ƣu phân bố cơng suất trong hệ
thống điện.
Luận văn trình bày thuật tốn ACO để giải quết bài toán phân bố tối ƣu cơng
suất trong hệ thống điện. Thuật tốn đã thành cơng trong việc tìm điểm tối ƣu với
tốc độ hội tụ nhanh chóng. Luận văn áp dụng giải bài tốn cho mạng điện IEEE 30
nút. Trong bài toán so sánh, nhận xét kết quả hội tụ của hàm chi phí và phân bố
công suất tối ƣu tại các nút là tin cậy. kết quả đạt đƣợc của thuật toán cho thấy khả
năng linh hoạt mạnh mẽ của thuật toán ACO trong việc giải bài tốn tối ƣu tồn cục
mà các phƣơng pháp tối ƣu khác khó đạt đƣợc. Giải thuật bài tốn hồn tồn có thể
áp dụng trong mạng điện có số lƣợng nhà máy lớn.
Tuy nhiên, thuật toán ACO cũng có những nhƣợt điểm là kết quả tính tốn
phụ thuộc nhiều vào thơng số cài đặt thuật tốn và kinh nghiệm của ngƣời lập trình,
do đó mất nhiều thời gian và công sức để thử nghiệm và kiểm tra.

iv

Luan van

ABSTRACT
This thesis introduces the ACO algorithm, the application of the ACO
algorithm in a number of engineering disciplines the optimal flow power method in
the power system.
This thesis presents the ACO algorithm to solve the problem inclination
optimal power flow in the power system. Algorithm was successful in finding the
optimum point with rapid convergence rate. Thesis solve applied to IEEE 30 buses
system.In comparison problems, comments convergence result of the cost function
and optimal power distribution at the node is trusted. Results of the algorithm shows
robust flexibility of ACO algorithms in solving global optimization problems that
other optimization methods difficult to achieve. Algorithm problem can perfectly
apply in electricity networks have a large number of plants.
However, the ACO 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

Luan van


MỤC LỤC
Lý lịch khoa học .......................................................................................................... i
Lời cam đoan .............................................................................................................. ii
Lời cảm ơn ................................................................................................................ iii
Tóm tắt luận văn ........................................................................................................ iv
Abstract .......................................................................................................................v
Mục lục ...................................................................................................................... vi
Danh sách các hình.................................................................................................. viii
Danh sách các bảng ................................................................................................... ix

Chữ viết tắt trong luận văn ..........................................................................................x
CHUƠNG 1 TỔNG QUAN ......................................................................................1
1.1. Đặt vấn đề .........................................................................................................1
1.2.Tóm tắt sơ lƣợc các bài báo khoa học có liên quan đến đề tài ..........................2
1.3.Kết luận. ............................................................................................................6
1.4. Ý nghĩa khoa học và điểm mới của luận văn. ..................................................6
1.5. Phạm vi nghiên cứu của luận văn. ....................................................................7
1.6. Mục tiêu cần đạt đƣợc của luận văn. ................................................................7
CHƢƠNG 2 GIỚI THIỆU BÀI TOÁN OPF TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN .......8
2.1. Giới thiệu ..........................................................................................................8
2.2. Cơ sở toán học của bài toán OPF .....................................................................9
2.2.1.Bài toán OPF theo định nghĩa .....................................................................9
2.2.2.Biễu diễn toán học của bài toán OPF trong hệ thống điện. ........................9
2.2.3. Tổng quan về các phƣơng pháp cổ điển đã đƣợc áp dụng để giải bài toán
OPF. ...................................................................................................................11
2.2.4.Phƣơng pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo và tiến hóa ...................................23
CHƢƠNG 3 GIỚI THIỆU THUẬT TOÁN ACO ...............................................28
3.1. Giới thiệu ........................................................................................................28

vi

Luan van


3.2. Thuật toán ACO .............................................................................................28
3.3. Ƣu điểm của thuật toán. .................................................................................30
3.4. Ứng dụng thuật tốn ACO. .............................................................................31
3.5. Mơ hình bài toán OPF áp dụng thuật toán ACO ............................................31
3.5.1. Hàm mục tiêu ...........................................................................................32
3.5.2. Ràng buộc cân bằng. ................................................................................33

3.5.3. Ràng buộc không cân bằng ......................................................................33
3.6. Mô tả phƣơng pháp tối ƣu của đàn kiến. ........................................................34
3.7. ACO áp dụng vào bài toán OPF .....................................................................37
CHƢƠNG 4 ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN ACO VÀO

GIẢI BÀI TOÁN

PHÂN BỐ CƠNG SUẤT TỐI ƢU.........................................................................42
4.1. Phân bố cơng suất tối ƣu trong mạng điện IEEE 30 nút[29]..........................42
4.2. Phân bố công suất tối ƣu trong mạng điện IEEE 26 nút [1]...........................52
4.3. Dữ Liệu Công Suất Phụ Tải và Công Suất Máy Phát ....................................55
4.4. Dữ Liệu Đƣờng Dây. ......................................................................................56
4.5. Bảng so sánh ACO-OPF với GA-OPF [32] ...................................................60
CHƢƠNG 5 KẾT LUẬN ......................................................................................61
5.1.Tổng kết ...........................................................................................................61
5.2. Hƣớng Phát Triển Đề Tài ...............................................................................61
5.3. Lời Kết. ...........................................................................................................62
TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................63
PHẦN PHỤ LỤC.....................................................................................................67

vii

Luan van


DANH SÁCH CÁC HÌNH
Hình 1.1: Biểu diễn mức điện áp ở mỗi nút của mạng IEEE 30 nút. ..........................3
Hình 1.2: Biểu diễn mức điện áp cho mạng điện IEE 57 nút .....................................4
Hình 3.1: Cách kiến thực tìm một con đƣờng ngắn nhất ..........................................29
Hình 3.2: Lƣu đồ giải thuật ACO áp dụng vào giải bài tốn OPF ............................41

Hình 4.1: One line diagram – IEEE – 30 bus system ...............................................49
Hình 4.2: Hình vẽ mạng điện IEEE 26 – bus ............................................................60

viii

Luan van


DANH SÁCH CÁC BẢNG

Bảng 1.1: Bảng so sánh kết quả với các phƣơng pháp khác .......................................2
Bảng1.2: Comparison of the ACO-OPF with different evolutionary methods of
optimization, viewpoint cost, losses and times of convergence .................................4
Bảng 1.3: So sánh kết quả và đóng góp của bài báo. ..................................................5
Bảng 4.1: Giới hạn cơng suất tác dụng phát mạng IEEE 30 buses[29] ....................43
Bảng 4.2: Dữ liệu nút điều chỉnh điện áp..................................................................43
Bảng 4.3: Đầu phân áp cho trong bảng, nút bên trái đƣợc giả thiết nút có đầu phân
áp ...............................................................................................................................43
Bảng 4.4: Số liệu cơng suất kháng tụ bù ngang ........................................................44
Bảng 4.5: Dữ liệu công suất phụ tải & công suất máy phát ......................................44
Bảng 4.6: Dữ liệu đƣờng dây ....................................................................................45
Bảng 4.7: Kết quả so sánh mạng IEEE – 30 bus từ bài báo [30] July-December 2008
...................................................................................................................................51
Bảng 4.8: So sánh ACO-OPF với các phƣơng pháp Genetic-OPF và EP-OPF[30] 52
Bảng 4.9: Dữ liệu nút điều chỉnh điện áp[1] .............................................................53
Bảng 4.10: Đầu phân áp, nút bên trái đƣợc giả thiết là nút có đầu phân áp .............53
Bảng 4.11: Số liệu công suất kháng tụ bù ngang ......................................................54
Bảng 4.12: Giới hạn công suất tác dụng phát ...........................................................54

ix

Luan van


CHỮ VIẾT TẮT TRONG LUẬN VĂN
ACO

:

Ant Colony Optimization

ELD

:

Economic Load Dispatch

OPF

:

Optimal Power Flow

ES

:

Evolution Strategies

GA

:

Genetic Algorithm

IEEE

:

Institute of Electrical and electronic Engineering

LP

:

Linear Programming

NR

:

Newton-Raphson

DE

:

Differential Evolution

PSO

:

Particle Swarm Optimization

EP

:

Evolutionary Programming

x

Luan van


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình

CHUƠNG 1

TỔNG QUAN
1.1.Đặt vấn đề
Với nhịp độ tăng trƣởng của nền kinh tế và sự gia tăng dân số toàn cầu, nhu
cầu sử dụng năng lƣợng khơng ngừng tăng lên trong đó năng lƣợng điện đóng vai
trị then chốt.
Song song đó, hệ thống điện cũng liên tục đƣợc mở rộng và phát triển cả về
nguồn và các đƣờng dây truyền tải. Trong khi đó vấn đề khủng hoảng năng lƣợng
và mơi trƣờng là hai bài toán cần đƣợc xem xét hàng đầu khi phát triển nguồn năng

lƣợng điện. Bên cạnh phát triển thêm nguồn mới thì việc vận hành các tổ máy sao
cho hiệu quả và tin cậy nhất cũng là bài tốn vơ cùng quan trọng. Vận hành và điều
khiển tốt hệ thống điện không chỉ mang lại hiệu quả về mặt kinh tế mà càng giúp
phát triển bền vững cho nền năng lƣợng vua này.
Do đặc điểm phân bố và nhu cầu phụ tải ở nƣớc ta là không đồng đều về
không gian và thời gian. Phụ tải tập trung ở các thành phố lớn và các khu công
nghiệp, thƣa thới ở nơng thơn và miền núi. Cho nên dịng phân bố công suất trên
đƣờng dây truyền tải cũng không đồng đều và thay đổi liên tục theo thời gian. Theo
số liệu quan sát từ các công ty điện lực thì cùng một thời điểm trên hệ thống truyền
tải có một số đƣờng dây bị quá tải trong khi các đƣờng dây khác vận hành non tải.
Vì vậy ngƣời ta đặc ra bài tốn phân bố cơng suất tối ƣu trong hệ thống
điện.Đó là bài tốn mà ngành điện lực phải tìm cách giải quyết từ rất lâu và đã dùng
nhiều giải thuật khác nhau.
Thông qua sự phát triển vƣợt bậc của công nghệ thông tin xuất hiện nhiều
giải thuật khác nhau,giải thuật ACO, đây là giải thuật có nhiều ƣu điểm và đã đƣợc
ứng dụng vào nhiều lĩnh vực, một trong những ứng dụng của thuật toán ACO là
trong hệ thống điện.

1

Luan van

HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình

Do vậy, việc sử dụng các thuật toán vận hành tối ƣu tổn thất công suất trong

hệ thống điện đang là hƣớng nghiên cứu rất đƣợc nhiều ngƣời quan tâm.
1.2.Tóm tắt sơ lƣợc các bài báo khoa học có liên quan đến đề tài:
 Optimal Power Flow Solution Using Ant Manners for Electrical
Network.
Boumediène

ALLAOUA,

Abdellah

LAOUFI

Bechar

University,

BP471BECHAR 08000 algeria [2]
Bài báo này trình bày cách kiến và thông tin tập thể cho mạng lƣới điện. Giải
pháp cho vấn đề tối ƣu dịng phân bố cơng suất của một hệ thống điện thơng qua
thuật tốn ACO metaheuristic. Mục tiêu giảm tổng chi phí nhiên liệu của các máy
phát. Bài báo đã chứng minh đƣợc kết qủa mô phỏng trên mạng điện IEEE 30 nút.
Ƣu điểm của thuật toán.
Bài báo cho thấy phƣơng pháp tối ƣu đàn kiến hội tụ một cách nhanh chóng
để tối ƣu tồn cầu.
So sánh kết quả và đóng góp của bài báo
Bảng 1.1: Bảng so sánh kết quả với các phƣơng pháp khác
Pmin

Pmax

Genetic-

[MW]

[MW]

OPF

Pg1 [MW]

50

200

Pg2 [MW]

20

Pg5 [MW]

EP-OPF

ACO-OPF

178.0872

173.8262

177.8635

80

48.722

49.998

43.8366

15

50

21.454

21.386

20.8930

Pg8 [MW]

10

35

20.954

22.63

23.1231

Pg11 [MW]

10

30

11.768

12.928

14.0255

Pg13 [MW]

12

40

12.052

12.00

13.1199

Power Loss [MW]

802.4484

802.5557

803.123

Generation cost [$/h]

9.6372

9.3683

9.4616

Time [sec]

315

51.4

20

2

Luan van

HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình

Hình 1.1: Biểu diễn mức điện áp ở mỗi nút của mạng IEEE 30 nút.

 Ant Colony Optimization Applied on Combinatorial Problem for
Optimal Power Flow Solution(của tác giả Brahim GASBAOUI and Boumediène
ALLAOUA.)[3]
Trong bài báo này hiệu quả và đáng tin cậy dựa trên phƣơng pháp tiến hóa để
giải quyết vấn đề tối ƣu dịng cơng suất (OPF). Phƣơng pháp đề xuất sử dụng thuật
toán tối ƣu đàn kiến(ACO) để tối ƣu thiết lập các biến kiểm soát vấn đề OPF. Hàm
mục tiêu khác nhauđã đƣợc xem xét để giảm thiểu chi phí nhiên liệu, điện áp vàđể
tăng cƣờng ổn định điện áp. Phƣơng pháp đề xuất đã đƣợc thử nghiệm và kiểm tra
vớimục tiêu khác nhau để chứng minh hiệu quả và mạnh mẽ của thuật toán. Kết quả
xác nhậntiềm năng của phƣơng pháp đề xuất và cho thấy hiệu quả và tính ƣu việt
của phƣơng pháp so với phƣơng pháp cổ điển và thuật toán di truyền.Phƣơng pháp
đề xuất đã đƣợc kiểm tra và thử nghiệm trên hệ thống tiêu chuẩn IEEE 57 bus, với 7
máy phát.
Ƣu điểm của giải thuật mà tác giả đã đề cập là độ an toàn và nhanh chóng
hội tụ, thời gian thực hiện kết nối thấp hơn so với các giải thuật khác.
So sánh kết quả và đóng góp của bài báo
Áp dụng thuật tốn ACO vào hệ thống điện IEEE 57 nút.

3

Luan van

HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình

Bảng1. 2: Comparison of the ACO-OPF with different evolutionary methods of

optimization, viewpoint cost, losses and times of convergence
Min

Max

limit

limit

Pg1[MW]

0.00

Pg2[MW]

Results

Genetic-OPF

ACO-OPF

575.88

266.850

242.89

0.00

100.000

1000.000

95.05

Pg3[MW]

0.00

140.000

140.000

138.89

Pg6[MW]

0.00

100.000

100.000

97.87

Pg8[MW]

0.00

550.000

280.438

311.02

Pg9[MW]

0.00

100.000

100.000

97.84

Pg12[MW]

0.00

410.000

281.875

285.10

Power Loss[MW]

3171.785

3172.202

Generation cost [$/hr]

18.40

17.96

Time [sec]

97.75

61.07

Hình 1.2: Biểu diễn mức điện áp cho mạng điện IEE 57 nút
Từ việc so sánh kết quả về chi phí nhiên liệu, công suất máy phát, tổn thất
công suất và thời gian xử lý thuật toán ACO với thuật toán di truyền (GA) đã thể
hiện đƣợc những ƣu điểm của thuật toán ACO.

4

Luan van

HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình

 Optimal Power Flow of the Algerian Electrical Network using an Ant

Colony Optimization Method (của tác giả Tarek BOUKTIR and Linda SLIMANI)
[4].
Bài báo này trình bày giải pháp vấn đề tối ƣu dịng cơng suất(OPF) của hệ
thống điện thơng qua phƣơng pháp Mata-heuristic tối ƣu đàn kiến(ACO). Mục tiêu
là để giảm thiểu tổng chi phi nhiên liệu của các máy phát điện. kết quả mô phỏng
trên mạng điện Algerian cho thấy phƣơng pháp ACO hội tụ nhanh chóng.
Bảng 1.3:So sánh kết quả và đóng góp của bài báo.
Genetic method

ACO method

Pg1

70.573

64.01

Pg2

56.57

22.75

Pg3

89.27

82.37

Pg4

78.22

46.22

Pg13

0.00

0.00

Pg27

57.93

47.05

Pg37

39.55

65.56

Pg41

46.40

39.55

Pg42

63.58

154.23

Pg53

211.58

202.36

PD[MW]

684.1

684.1

PL[MW]

29.58

39.98

Cost($/h)

1937.10

1815.7

 Ant Colony System-Based Algorithm for Constrained Load Flow
Problem.
John G. Vlachogiannis, Nikos D. Hatziargyriou, Senior Member, IEEE, and
Kwang Y. Lee, Fellow, IEEE [31]
Bài báo trình bày phƣơng pháp hệ thống kiến ACS(ant colony system) cho
vấn đề tối ƣu hóa mạng lƣới điện. Phát triển thuật tốn trào lƣu cơng suất có ràng

5

Luan van

HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình

buộc nhƣ một vấn đề tối ƣu tổ hợp. Là thuật toán phân phối bao gồm một tập hợp
các đàn kiến nhân tạo gọi là các kiến sự hợp tác giữa chúng để tìm giải pháp tối ƣu
cho vấn đề trào lƣu cơng suất có ràng buộc. Một ma trận pheromone đóng vai trị bộ
nhớ tồn cầu cung cấp sự hợp tác giữa các kiến. Thuật toán ACS áp dụng cho mạng
điện IEE 14 –bus và mang điện IEE 136-bus. Kết quả đƣợc so sánh với với phƣơng
pháp khác đã thể hiện tính ƣu việt và linh hoạt của thuật tốn.
1.3.Kết luận.
Với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, bên cạnh các phƣơng pháp cổ điển
thì sự ra đời và phát triển của phƣơng pháp trí tuệ nhân tạo đã và đang đƣợc áp dụng
để giải quyết bài toán phân bố công xuất tối ƣu (OPF) nhƣ: Linear
Programming,Nonlinear Programming,Newton – Raphson,Genetic Algorilthm,Ant
Colony Optimization, PSO (Particle Swarm Optimization). Thuật toán DE(

Differential Evolution) …Trong sự phát triển không ngừng của các phƣơng pháp trí
tuệ nhân tạo,thuật tốn ACO (Ant Colony Optimization) đã đƣơc đề xuất bởi Marco
Dorigo trong luận án tiến sĩ vào năm 1992. Qua một số bài báo ở trên cho thấy các
nhà khoa học đã ứng dụng thuật toán ACO vào trong hệ thống điện và đã cho ra
những kết quả khả quan so với các giải thuật khác.
Đa số các bài báo thƣờng dùng thuật toán ACO để phân bố công suất thực
trong mạng điện và thƣờng kiểm tra trên mơ hình mạng điện IEEE chuẩn 14nút, 30
nút, 57 nút.
Ƣu điểm của ACO là giải thuật đơn giản, số biến điều khiển nhỏ, chƣơng
trình chạy nhanh, giúp hệ thống vận hành ổn định và tối ƣu.
1.4. Ý nghĩa khoa học và điểm mới của luận văn.
Qua nghiên cứu thực tiễn các nhà khoa học đả đƣa ra các ƣu điểm của thuật
toán ACO khi áp dụng vào giải bài toán OPF:
* Thuật toán đơn giản và dễ dàng thực hiện
* Hàm cập nhật giúp cho chuơng trình chạy nhanh hơn
* ACO sử dụng hàm mục tiêu không liên tục, không khả vi tồn tại trong hệ
thống điện.

6

Luan van

HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình

1.5. Phạm vi nghiên cứu của luận văn.

Nghiên cứu các phƣơng pháp giải bài tốn tối ƣu cơng suất trong hệ thống
điện.
Cơ sở lý thuyết và tính hiệu quả của phƣơng pháp ACO khi áp dụng vào thực
tế để giải bài toán OPF trong hệ thống điện.
Ứng dụng vào hệ thống điện chuẩn 30 nút.
So sánh kết quả thu đƣợc của phƣơng pháp ACO với các phƣơng pháp khác
để thấy đƣợc ƣu điểm của thuật toán.
1.6. Mục tiêu cần đạt đƣợc của luận văn.
Trình bày cơ sở lý thuyết và ứng dụng của thuật toán ACO.
Áp dụng vào giải trong hệ thống điện chuẩn IEEE 30 nút.
So sánh kết quả đạt đƣợc của thuật toán.

7

Luan van

HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình

CHƢƠNG 2

GIỚI THIỆU BÀI TOÁN OPF TRONG
HỆTHỐNG ĐIỆN
2.1. Giới thiệu
Một trong những yêu cầu quan trọng nhất trong vận hành hệ thống điện
(HTD) là đảm bảo tính kinh tế trong q trình sản xuất, công tác truyền tải, phân

phối và sử dụng điện năng.Để thực hiện tốt yêu cầu đó cần đảm bảo cho hệ thống
điện làm việc với giá chi phí thấp nhất,muốn vậy cần phải giảm đến mức tốt thiểu
chi phí nhiên liệu, giảm tối thiểu tổn thất điện năng.
Việc giảm chi phí nhiên liệu: Sử dụng hiệu quả các nguồn nƣớc của các nhà
máy thủy điện, phối hợp hài hịa việc điều độ cơng suất phát giữa các nhà máy thủy
điện với các nhà máy nhiệt điện cũng nhƣ giữa các nhà máy nhiệt điện với nhau
v.v…. sao cho chi phí sản xuất điện năng là nhỏ nhất.
Việc giảm tổn thất điện năng:Giảm tổn thất điện năng có ý nghĩa rất lớn
trong vận hành hệ thống điện. Giảm tổn thất điện năng bao gồm thiết lập chế độ sử
dụng điện, lựa chọn các thiết bị vận hành hợp lý và phân bố dịng cơng suất tối ƣu
giữa các phần tử trong hệ thống điện.
Trong bài tốn phân bố dịng cơng suất tối ƣu OPF( optimal power plow) là
bài tốn có ý nghĩa hết sức quan trọng trong vận hành hệ thống điện.
Bài tốn tối ƣu dịng phân bố cơng suất OPF ban đầu đƣợc áp dụng trong hệ
thống điện với mong muốn tối thiểu chi phí vận hành nguồn phát với tải cho trƣớc.
Vào năm 1962,Carpentier đề xuất mô hình qui hoạch phi tuyến tổng qt bài tốn
điều độ kinh tế bao hàm ràng buộc điện áp và các ràng buộc vận hành khác. Bài
toán OPF vào đầu những năm 60 thế kỷ 20, thì xét đến sự thay đổi các ràng buộc
vận hành và điều khiển.
Thƣờng chỉ xét mục tiêu chi phí vận hành nhỏ nhất. Ngày nay bài toán điều
độ kinh tế đƣợc xem xét dƣới các khía cạnh sau:
* Tối thiểu ơ nhiễm.

8

Luan van

HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng

Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình

* Bảo tồn các loại nhiên liệu.
* tối ƣu chi phí
*Các ràng buộc đảm bảo tối ƣu an ninh hệ thống.

* Vận hành kết hợp nhà máy nhiệt điện và nhà máy thủy điện.
2.2. Cơ sở toán học của bài toán OPF
2.2.1.Bài toán OPF theo định nghĩa:
Hàm mục tiêu:
Min f(x,y)=0

( 2.1)

Ràng buộc bằng nhau:
g(x,y)=0

(2.2)

𝑕𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑕(𝑥, 𝑦) ≤ 𝑕𝑚𝑎𝑥

(2.3)

Trong đó:
x: các biến phục thuộc.
y: các biến điều khiển.
g(x,y): các phƣơng trình dịng chảy công suất (ràng buộc bằng nhau)
h(x,y): giới hạn các biến điều khiển và vận hành cho các phần tử trong hệ

thống điện (ràng buộc không bằng nhau).
f(x,y): hàm đối tƣợng vơ hƣớng đƣợc cực tiểu hóa.
2.2.2.Biễu diễn tốn học của bài toán OPF trong hệ thống điện.
Xét hệ thống điện có N máy phát điện với:
PGi: cơng suất máy phát thứ i.
Pload: cơng suất tải tiêu thụ.
Skm: dịng chảy công suất từ nút k đến nút m.
Xmax,min: ký hiệu cho biên max, min của một biến.
Hàm mục tiêu:Trong bài toán OPF hàm mục tiêu thƣờng là hàm tổng chi phí
vận hành của mỗi máy phát:
MinF=

𝑛𝑔
𝑖=1 𝑓𝑖

($/h)

(2.4)

9

Luan van

HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình

fi: hàm chi phí vận hành của máy phát thứ i là hàm chi phí nhiên liệu có
dạng hàm bậc 2.
𝑓𝑖 = 𝑎𝑖 + 𝑏𝑖 𝑃𝑔𝑖 + 𝑐𝑖 𝑃𝑔𝑖 2 ($/h) (2.5)
ở đây ng là số máy phát ra gồm cả bus.
Pgi là công suất tác dụng ở thanh bus thứ i.
ai, bi và ci là các đơn vị chi phí đƣờng cong cho máy phát điện thứ i.
 Ràng buộc dạng đẳng thức
Pk = 0
g(x)

Qk = 0

Vi – Viset = 0
Pint – Psch = 0

cân bằng công suất tại nút k
điện áp đặt tại máy phát thứ i
công suất trao đổi giữa các vùng

 Ràng buộc bất đẳng thức
Giới hạn công suất máy phát thứ i
PGimin≤ 𝑃𝐺𝑖 ≤ 𝑃𝐺𝑖𝑚𝑎𝑥
Giới hạn điện áp thanh cái thứ i
Vimin≤ 𝑉𝑖 ≤ 𝑉𝑖𝑚𝑎𝑥
Giới hạn nấc máy biến áp nối vào thanh cái k,m
tk m min≤ 𝑡𝑘 𝑚 ≤tk m max
Giới hạn độ dịch pha máy biến áp nối vào thanh cái k, m
𝛼𝑘 𝑚 𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝛼𝑘 𝑚 ≤ 𝛼𝑘 𝑚 𝑚𝑎𝑥

10

Luan van

HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình

Các hàm đối tƣợng, các ràng buộc và các biến điều khiển của bài toán OPF
trong hệ thống điện đƣợc phân theo nhƣ sau:
Tối thiểu chi phí phát và giao dịch điện năng.
Các hàm đối tƣợng

Tối thiểu tổn thất truyền tải.
Tối thiểu thay đổi biên điều khiển
Các ràng buộc dịng chảy cơng suất.

Các ràng phƣơng trình

Các ràng buộc cân bằng cơng suất tại các nút.
Giới hạn trên tất cả các biến điều khiển.

Các ràng buộc bất phƣơng

Giới hạn dịng chảy cơng suất trên các nhánh.

trình

Giới hạn điện áp trên các thanh cái.
Giới hạn truyền tải(công suất trên đƣờng dây).
Công suất tác dụng và công suất phản kháng(P và Q)

Các biến điều khiển

của máy phát.
Nấc máy biến áp, độ dịch pha máy biến áp.
Quản lý trao đổi công suất giữa các vùng.

2.2.3. Tổng quan về các phương pháp cổ điển đã được áp dụng để giải bài
toán OPF.
2.2.3.1. Phương pháp Newton
 Bỏ qua các ràng buộc về hệ thống.
Bài toán OPF đƣợc giải dựa trên việc thiết lập theo hai biến là công suất tác
dụng và công suất phản kháng.
minF=

𝑁𝐺
𝑖=1 𝑓𝑖 (𝑃𝐺𝑖 )

(2.6)

với các ràng buộc phƣơng trình, bất phƣơng trình:
𝑃𝑖 𝑉, 𝜃 = 𝑃𝐺𝑖 − 𝑃𝐷𝑖

(2.7)

𝑄𝑖 𝑉, 𝜃 = 𝑄𝐺𝑖 − 𝑄𝐷𝑖

(2.8)

𝑃𝐺𝑖𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑃𝐺𝑖 (𝑉, 𝜃) ≤ 𝑃𝐷𝑖

(2.9)

𝑄𝐺𝑖𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑄𝐺𝑖 (𝑉, 𝜃) ≤ 𝑄𝐷𝑖

(2.10)

𝑉𝑖𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑉𝑖 (𝑉, 𝜃) ≤ 𝑉𝑖𝑚𝑎𝑥

(2.11)

11

Luan van

HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình

Trong đó:
PGi:

Cơng suất tác dụng của nguồn phát chảy vào nút thứ i

QGi:

Công suất phản kháng của nguồn phát chảy vào nút thứ i

PDi:

Công suất tác dụng tiêu thụ tại nút thứ i

QDi:

Công suất phản kháng tiêu thụ tại nút thứ i

f i:

Hàm chi phí nhiên liệu máy phát

Trong đó phƣơng trình (2.7) và (2.8) có thể đƣợc viết lại nhƣ sau:
𝑃𝑖 (𝑉, 𝜃) = 𝑉𝑖

𝑁
𝑗 =1 𝑉𝑗

(𝐺𝑖𝑗 cos 𝜃𝑖𝑗 + 𝐵𝑖𝑗 sin 𝜃𝑖𝑗 )

(2.12)

𝑄𝑖 (𝑉, 𝜃) = 𝑉𝑖

𝑁
𝑗 =1 𝑉𝑗

(𝐺𝑖𝑗 sin 𝜃𝑖𝑗 + 𝐵𝑖𝑗 cos 𝜃𝑖𝑗 )

(2.13)

Từ các phƣơng trình (2.12) và (2.13) ta đặt
minF(V,𝜃)

(2.14)

với:
𝑊𝑃𝑖 = 𝑉𝑖

𝑁
𝑗 =1 𝑉𝑗 (𝐺𝑖𝑗

cos 𝜃𝑖𝑗 + 𝐵𝑖𝑗 sin 𝜃𝑖𝑗 ) − 𝑃𝑔𝑖 + 𝑃𝐷𝑖 = 0

(2.15)

𝑊𝑄𝑖 = 𝑉𝑖

𝑁
𝑗 =1 𝑉𝑗 (𝐺𝑖𝑗

sin 𝜃𝑖𝑗 + 𝐵𝑖𝑗 cos 𝜃𝑖𝑗 ) − 𝑄𝑔𝑖 + 𝑄𝐷𝑖 = 0

(2.16)

𝑊𝑃𝑀𝑖 = 𝑉𝑖

𝑁
𝑗 =1 𝑉𝑗 (𝐺𝑖𝑗

cos 𝜃𝑖𝑗 + 𝐵𝑖𝑗 sin 𝜃𝑖𝑗 ) − 𝑃𝐺𝑖𝑚𝑎𝑥 ≤ 0

(2.17)

𝑊𝑃𝑁𝑖 = 𝑉𝑖

𝑁
𝑗 =1 𝑉𝑗 (𝐺𝑖𝑗

cos 𝜃𝑖𝑗 + 𝐵𝑖𝑗 sin 𝜃𝑖𝑗 ) − 𝑃𝐺𝑖𝑚𝑎𝑥 ≥ 0

(2.18)

𝑊𝑄𝑀𝑖 = 𝑉𝑖

𝑁
𝑗 =1 𝑉𝑗 (𝐺𝑖𝑗

sin 𝜃𝑖𝑗 − 𝐵𝑖𝑗 cos 𝜃𝑖𝑗 ) − 𝑄𝐺𝑖𝑚𝑎𝑥 ≤ 0

(2.19)

𝑊𝑄𝑁𝑖 = 𝑉𝑖

𝑁
𝑗 =1 𝑉𝑗 (𝐺𝑖𝑗

sin 𝜃𝑖𝑗 − 𝐵𝑖𝑗 cos 𝜃𝑖𝑗 ) − 𝑄𝐺𝑖𝑚𝑎𝑥 ≥ 0

(2.20)

𝑊𝑉𝑀𝑖 = 𝑉𝑖 − 𝑉𝑖𝑚𝑎𝑥 ≤ 0

(2.21)

𝑊𝑉𝑁𝑖 = 𝑉𝑖 − 𝑉𝑖𝑚𝑖𝑛 ≥ 0

(2.22)

Ta sẽ thiết lập một phƣơng trình mới có thêm hệ số hàm phạt r. Với các
phƣơng trình và bất phƣơng trình từ (2.15)−(2.22) kết hợp với hàm (2.16) ta có
phƣơng trình.
L(X)=F(X)+

2
𝑁
𝑖=1 𝑟𝑃𝑖 𝑊𝑃𝑖

𝑋 + 𝑟𝑄𝑖 𝑊𝑄𝑖 2 𝑋 + 𝑟𝑉𝑖 𝑊𝑉𝑖 2 (𝑋)

(2.23)

ở đây:
X: là vector với hai biến là V và 𝜃
WPi: Bao gồm tất cả các ràng buộc có liên quan đến biến cơng suất tác dụng
nhƣ đã thể hiện ở các phƣơng trình (2.19) và (2.20).

12

Luan van

HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình

WQi: Bao gồm tất cả các ràng buộc có liên quan đến biến công suất tác phản
kháng nhƣ đã thể hiện ở các phƣơng trình (2.21) và (2.22).
WVi: Bao gồm tất cả các ràng buộc có liên quan đến biến điện áp nhƣ đã thể
hiện ở các bất phƣơng trình (2.23) và (2.24).
rPi:Hệ số hàm phạt thể hiện cho biến công suất tác dụng. Nếu ta bỏ qua các
yếu tố ràng buộc thì rPi=0.
rQi:Hệ số hàm phạt thể hiện cho biến cơng suất phản kháng. Nếu ta bỏ qua
các yếu tố ràng buộc thì rQi=0.
rVi:Hệ số hàm phạt thể hiện sự ràng buộc cho biến điện áp. Nếu ta bỏ qua các
yếu tố ràng buộc thì rVi=0.
N: Tổng số nút mà ta xét trong hệ thống.
Giải bằng phƣơng pháp Hessian và Gradient.
Từ các phƣơng trình ở trên chúng ta có thể viết lại dƣới dạng Gradient và ma
trận Hessian nhƣ sau:
Gradient:

∂L

=

𝜕𝑉 𝑗

∂L

=

𝜕𝜃 𝑗

𝜕𝐹
𝜕𝑉 𝑗

𝜕𝐹
𝜕𝜃 𝑗

+2

𝜕𝑃 𝑖
𝑁
𝑖=1 𝑟𝑃𝑖 𝑊𝑃𝑖 𝜕𝑉
𝑗

+ 𝑟𝑄𝑖 𝑊𝑄𝑖

+2

𝜕𝑃 𝑖
𝑁
𝑖=1 𝑟𝑃𝑖 𝑊𝑃𝑖 𝜕𝜃

𝑗

+ 𝑟𝑄𝑖 𝑊𝑄𝑖

𝜕𝑄 𝑖
𝜕𝑉𝑗

+ 𝑟𝑉𝑗 𝑊𝑉𝑗

(2.24)

𝜕𝑄 𝑖

(2.25)

𝜕𝜃 𝑗

Hessian matrix
𝜕2𝐿
𝜕𝑉 𝑖 2

=

𝜕2𝐹
𝜕𝑉𝑖

2 +2

𝑁
𝑖=1 𝑟𝑝𝑖

𝑊𝑃𝑖

2

𝜕 2 𝑃𝑖

𝜕𝑃 𝑖

𝜕𝑉 𝑖

𝜕𝑉 𝑖 2

2 +

+2

𝑁
𝑖=1 𝑟𝑄𝑖

𝑊𝑄𝑖

𝜕 2 𝑄𝑖

𝜕𝑄 𝑖

𝜕𝑉 𝑖

𝜕𝑉 𝑖 2

2 +

2𝑟𝑉𝑗
𝜕2𝐿
𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘
𝜕𝑄 𝑖 𝜕𝑄 𝑖
𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘

2

+

(2.26)
=

𝜕2𝐹
𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘

+2

𝑁
𝑖=1 𝑟𝑝𝑖

𝑊𝑝𝑖

𝜕 2 𝑃𝑖
𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘

+

𝜕𝑃 𝑖 𝜕𝑃 𝑖
𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘

,j≠ 𝑘

+2

𝑁
𝑖=1 𝑟𝑄𝑖

𝑊𝑄𝑖

𝜕 2 𝑄𝑖
𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘

+
(2.27)

13

Luan van

HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng