Báo cáo khoa học: " TỐI ƯU HÓA VỊ TRÍ ĐẶT VÀ CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NGUỒN PHÂN TÁN TRÊN MÔ HÌNH LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI 22KV" ppt

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 2(25).2008

67
TỐI ƯU HÓA VỊ TRÍ ĐẶT VÀ CÔNG SUẤT PHÁT
CỦA NGUỒN PHÂN TÁN TRÊN MÔ HÌNH LƯỚI
ĐIỆN PHÂN PHỐI 22KV
OPTIMAL PLACEMENT AND SIZING OF DISTRIBUTED
GENENATION ON THE 22KV DISTRIBUTION NETWORK

LÊ KIM HÙNG
Đại học Đà Nẵng
LÊ THÁI THANH
Điện lực Phú Yên

TÓM TẮT
Nguồn phân tán DG (distributed generation) là nguồn phát được lắp đặt gần nơi
tiêu thụ điện năng nên loại trừ được những chi phí truyền tải và phân phối không
cần thiết. Hơn nữa, nó có thể giảm việc sử dụng nhiên liệu hóa thạch, tăng
cường tính linh hoạt của nguồn điện và độ tin cậy cấp điện, giảm tổn thất và cải
thiện điều kiện điện áp đường dây phân phối. Bài báo mô tả cách sử dụng giải
thuật di truyền để tìm ra vị trí đặt và công suất phát tối ưu của nguồn phân tán
trên mô hình lưới điện phân phối 22kV. Tổn thất công suất được cực tiểu hóa
trong khi dạng điện áp đường dây được cải thiện tốt hơn.
ABSTRACT
Distributed generation is electric power source sited close to electricity
consumption places thus eliminating the unnecessary transmission and
distribution costs. In addition, DG can reduce the use of fossil fuels, add versatility
of source and reliability of power supply, reduce power losses and improve the
distribution feeder voltage conditions. This article describes how genetic
algorithms can be used to find the optimal location and power of distributed
generation on the 22KV distribution network. Power losses are minimized while

the line voltage profile is improved better.

1. Đặt vấn đề:
Nguồn phân tán sẽ ngày càng
được ứng dụng nhiều trong lưới điện
phân phối tương lai vì những lý do
chính sau: thứ nhất là do việc thị trường
điện đã mở cửa cho các nhà đầu tư tham
gia ở tất cả các dạng nguồn năng lượng,
thứ hai đó là các nguồn năng lượng hóa
thạch đang ngày càng cạn kiệt trong khi
ý thức bảo vệ môi trường của người dân
tăng lên. Một lý do nữa đó là tình trạng
bão hòa của các mạng điện hiện có cùng
với sự phát triển rất nhanh của nhu cầu
H
ình 1: Các loại DG
k
ết nối vào hệ thốn
g
điện
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 2(25).2008
phụ tải trong khi việc xây dựng các nguồn phát truyền thống công suất lớn cần nhiều thời
gian.
Khuynh hướng này được tạo ra còn bởi những hiệu quả chính mà DG mang lại
khi tham gia vào lưới phân phối. Khách hàng sử dụng DG để giảm bớt gánh nặng công
suất vào giờ cao điểm, giảm tổn hao đường dây, cải thiện chất lượng điện năng, tăng
cường độ tin cậy và thân thiện với môi trường. Nhà cung cấp sử dụng DG để giảm áp lực
về đầu tư cải tạo lưới điện, giảm chi phí nhiên liệu, chi phí vận hành và các yêu cầu dự
phòng.

Bài toán vị trí đặt và công suất phát tối ưu của DG là một sự chọn lựa hấp dẫn đối
với việc lập kế hoạch mở rộng và phát triển lưới điện phân phối trong tương lai. Những
nguồn phân tán có thể được đặt một cách có chiến lược trong lưới điện nhằm giảm tổn thất
năng lượng, cải thiện dạng điện áp và nâng cao độ tin cậy cấp điện.
BIOMA
CHP
Hình 2: Các n
g
uồn
p
hân bố sử d
ụ
n
g
năn
g
lư
ợ
n
g
tái t
ạ
o chủ
y
ếu
2. Ảnh hưởng của DG đến sự vận hành lưới điện phân phối:
Kỹ thuật tạo ra DG có thể được phân thành 4 loại chính là động cơ đốt trong, máy
phát tuabin khí, pin nhiên liệu
và các nguồn năng lượng tái
tạo. DG tái tạo đang được thúc

đẩy phát triển nhờ hiệu quả tác
động đến môi trường, chủ yếu
như: Pin quang điện
(Photovoltaics); Nguồn gió
(Wind Farm); Tổ hợp nhiệt–
điện CHP; Pin nhiên liệu (Fuel
cell); Năng lượng sinh khối
(Biomass).
Tùy thuộc vào cấu
trúc của lưới điện mà sự ảnh hưởng của DG là khác nhau: Thứ nhất, lưới điện phân phối
bị giới hạn bởi những ràng buộc về ổn định điện áp và khả năng tải của đường dây, thiết
bị. Thứ hai đó là các tiêu chuẩn cơ bản cho phép kết nối vào lưới điện phân phối (tiêu
chuẩn về cấp điện áp, tần số…) bị ảnh hưởng bởi kỹ thuật và công nghệ chế tạo DG [1].
Khi số lượng DG tham gia nhiều trong lưới điện sẽ có thể nâng cao chất lượng
điện áp vận hành, cung cấp điện áp hỗ trợ trong suốt quá trình sự cố để cải thiện độ võng
điện áp trên đường dây. Hơn nữa, DG nâng cao được độ tin cậy cấp điện rõ rệt khi một
máy phát dự phòng khởi động chỉ trong vòng 2 phút. Tuy nhiên, những vấn đề khác có thể
nảy sinh như:
- Gây ra sự gia tăng độ lớn toàn bộ các dòng điện chảy trong mạng, điều này dẫn
đến những phần tử trong mạng sẽ gần đạt đến giới hạn nhiệt độ của chúng.
- Gây ra các dao động điện áp, độ võng điện áp và điện áp bước có giá trị lớn trên
lưới điện trong suốt quá trình vận hành, khởi động hay dừng do sự cố của DG [2].
- Tạo ra sự méo dạng sóng hài trên lưới điện do các bộ biến đổi điện tử công suất
hiện đại giao tiếp với lưới điện.
- Làm tăng mức độ dòng sự cố do tổng trở sự cố bị giảm khi DG mắc song song
với lưới điện.
- Rơle của máy cắt bảo vệ đường dây không đo lường đúng dòng sự cố thực [2].
- Phạm vi hoạt động của Rơle tổng trở bị giảm [2].
68
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 2(25).2008

69
- Dòng chảy công suất trên lưới thay đổi hướng của nó so với ban đầu nếu công
suất phát của nguồn phát lớn
hơn công suất phụ tải cục bộ
tại nơi nó được gắn vào.
- Việc cắt không cần
thiết đối với DG do ảnh
hưởng của những sự cố ngắn
mạch trên đường dây liền
kề.
- Tình trạng vận
hành cô lập của một phần
lưới với lưới điện chính
đang cung cấp, phần lưới bị
cô lập vẫn tiếp tục vận hành
và được cung cấp bởi nguồn
phát DG kết nối với nó. Tuy
nhiên, đây là tình trạng vận
hành không đảm bảo ổn
định được cả tần số và điện áp.
3. Bài toán xác định vị trí đặt và công suất
phát tối ưu của DG trên lưới điện phân
phối:
Trong phần này, phương pháp tìm ra vị
trí đặt và công suất phát tối ưu của DG trên
lưới điện phân phối được trình bày. Giải thuật
di truyền (GA) là một giải thuật tự tìm kiếm
được ứng dụng nhiều trong việc giải quyết các
bài toán tối ưu tổ hợp (thuận lợi của giải thuật

di truyền là có khả năng tránh được tối ưu cục
bộ) nên sẽ được sử dụng để giải quyết bài toán.
Chương trình tính toán được thực hiện
trên môi trường phần mềm Matlab, tính toán
cho một mô hình lưới điện phân phối 22kV là
một đường dây có 20 nút tải tập trung như hình
3 và Bảng 1.
Mục tiêu của việc tính toán là tìm ra vị
trí đặt và công suất phát tối ưu của nguồn phân
tán để cực tiểu hóa tổng tổn thất công suất tác
dụng trên đường dây tại thời gian cao điểm của
chu kỳ phụ tải ngày đêm, đồng thời thỏa mãn
các điều kiện ràng buộc cân bằng và một số các
ràng buộc không cân bằng như:
- Điện áp vận hành tại các nút nằm
trong giới hạn cho phép là ± 5%U
đm
.
2
3
4
5
6
7
8
9 10
11
15
16
12

14
13
17
19
18
20
21
1
Thanh
cái 22kV
Hình 3: Lưới điện phân phối 22kV với 20 nút tải tập trung
Nút
đầu
Nút
cuối
Điện trở
(ohm)
Điện
kháng X
(ohm)
Công suất tải tại
nút cuối (MVA)
1 2 0.066 0.133 0.7 + 0.4j
2 3 0.291 0.592 0.8 + 0.5j
3 4 0.335 0.681 0.9 + 0.6j
4 5 0.306 0.621 1 + 0.7j
5 6 0.320 0.651 0.8 + 0.6j
6 7 0.262 0.533 0.9 + 0.7j
7 8 0.349 0.710 1 + 0.6j
2 9 0.291 0.592 0.7 + 0.4j

9 10 0.306 0.621 1 + 0.8j
10 11 0.277 0.562 1.1 + 0.9j
3 12 0.291 0.592 0.8 + 0.5j
12 13 0.335 0.681 0.9 + 0.6j
13 14 0.247 0.503 1 + 0.7j
12 15 0.262 0.533 1.1 + 0.8j
15 16 0.320 0.651 1.2 + 0.7j
16 17 0.291 0.592 1.3 + 0.8j
5 18 0.218 0.444 0.8 + 0.5j
18 19 0.379 0.769 0.9 + 0.7j
19 20 0.204 0.414 0.7 + 0.5j
20 21 0.364 0.740 1.4 + 0.9j
Bảng 1: Thông số kỹ thuật lưới điện
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 2(25).2008
- Công suất tác dụng và công suất phản kháng đầu ra của DG nằm trong giới hạn
công suất khả phát, S
khảphát
= 1.8 + 0.9 (MVA).
- Số nguồn phát được lắp đặt trên lưới không vượt quá tổng số nguồn phát cho
phép lớn nhất (N
max
= 5 nguồn).
* Những giả thiết được xem xét khi giải bài toán:
- Lưới điện phân phối được cho là hệ thống 3 pha đối xứng.
- Tất cả phụ tải không tăng đột biến và chỉ biến thiên trong khoảng thời gian rời
rạc.
- Các nguồn phát DG được điều khiển phát với hệ số công suất không đổi.
3.1. Thực hiện giải thuật di truyền giải quyết bài toán:
Thuật giải di truyền, cũng như các thuật toán tiến hóa nói chung, hình thành dựa
trên quan niệm cho rằng quá trình tiến hóa tự nhiên (sinh sản và chọn lọc tự nhiên) là hoàn

hảo nhất, hợp lý nhất, và tự nó đã mang tính tối ưu. Giải thuật di truyền là một tiến trình
nghiên cứu đánh giá một quần thể với một tập hợp lớn các cá thể (nghiệm) khởi tạo ban
đầu. Mỗi cá thể tương ứng là một chuỗi nhiễm sắc thể được mã hóa thành chuỗi bit nhị
phân [0, 1] với chiều dài cố định. Nói một cách khác, mỗi biến quyết định của bài toán sẽ
được mã hóa dưới dạng một chuỗi con bít nhị phân và số lượng biến quyết định của bài
toán tương ứng với số lượng các chuỗi con được nối với nhau thành một dãy để tạo nên
một chuỗi nhiễm sắc thể của mỗi cá thể. Ví dụ một bài toán có 2 biến x
1
và x
2
, có thể được
sắp xếp vào cấu trúc nhiễm sắc thể theo cách sau:
Trong suốt quá trình
tái sản xuất (chọn lọc, lai
ghép và đột biến), mỗi cá thể
được ấn định một giá trị độ
thích nghi được tính toán từ hàm mục tiêu nào đó. Độ thích nghi cho biết nhiễm sắc thể tốt
hơn hay kém hơn các nhiễm sắc thể khác, giá trị độ thích nghi càng cao thì nhiễm sắc thể
càng được đánh giá tốt và được chọn lựa thiên vị hơn, nghĩa là có xác xuất chọn lựa kết
đôi với nhau để sinh sản cao hơn so với những cá thể có độ thích nghi bé hơn.
Việc biểu diễn và thực hiện giải thuật di truyền đối với bài toán được dự kiến như
sau:
* Công suất phát đầu ra mỗi nguồn phát được biểu diễn bởi một chuỗi G gồm 5
bít nhị phân. Bít đầu tiên biễu diễn trạng thái của máy phát (1 là mở, 0 là tắt), 4 bít còn lại
biễu diễn mức công suất phát của máy phát, rời rạc giữa 1/16 và 100% công suất khả phát
S
khảphát
. Ví dụ: Chuỗi G = [10000] biễu diễn máy phát đang làm việc với dung lượng cực
tiểu; G = [00000] biễu diễn máy phát không vận hành; chuỗi G = [11111] biễu diễn máy
phát đang làm việc với dung lượng cực đại.

Một chuỗi nhiễm sắc thể S thể hiện vị trí đặt và công suất phát của DG tại các nút
được xác định gồm sự ghép nối của 20 chuỗi G. Chuỗi S chứa 20 (nút) x 5 (bít trên mỗi
nút) = 100 bít. Chuỗi nhiễm sắc thể S chính là một cá thể trong quần thể mô tả vị trí đặt và
công phát phát của nguồn phát DG trên lưới. Chuỗi S được tìm thấy ở thế hệ cuối cùng
tương ứng với giá trị hàm mục tiêu bé nhất chính là nghiệm cần tìm của bài toán.
Giải thuật GA được thực hiện với quần thể ban đầu có 40 cá thể (mỗi cá thể là
một chuỗi S khác nhau). Số thế hệ cực đại có thể được thiết lập là 300. Độ thích nghi của
của mỗi cá thể được cho bởi hàm mục tiêu, trong đó xem xét mức độ phạt nếu điện áp tại
70
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 2(25).2008

71
các nút vượt khỏi giới hạn cho phép, hay nếu số nguồn phát được lắp đặt trên lưới vượt
quá tổng số nguồn phát cho phép lớn nhất. Giá trị hàm mục tiêu f cho mỗi cá thể S là [5]:
f(S) = P
loss
+ C
1
δ
1
+ C
2
δ
2

Ở đây, P
loss
là tổng tổn thất công suất tác dụng trên lưới được tìm ra từ việc tính
toán trào lưu công suất bằng phương pháp lặp Newton – Raphson.
δ

1
= max(0, V
min
– V
nút
) + max(0, V
nút
- V
max
)
C
1
: hệ số phạt nếu điện áp nút phụ tải V
nút
vượt quá giới hạn cho phép.
δ
2
= max(0, N - N
max
)
C
2
: hệ số phạt nếu số nguồn phát trên nghiệm S lớn hơn số nguồn phát cho phép lớn nhất.
3.2. Tóm tắt tiến trình giải thuật:
Tiến trình giải thuật có thể được tóm tắt như sau:
1. Đọc dữ liệu thông số lưới và các tham số của bài toán.
2. Khởi tạo quần thể ban đầu gồm 40 cá thể S phù hợp với điều kiện ràng buộc vị trí và
công suất phát giới hạn của bài toán. Tính toán giá trị hàm mục tiêu f(S
i
) của mỗi cá thể.

3. Bắt đầu tiến trình lặp đến thế hệ
thứ 300 (Max_Gen = 300)
Bảng 2: Kết quả tính toán vị trí và công suất phát tối ưu.
Nút Công suất phát tối ưu của DG (MVA)
7 1.2 + 0.6j
8 0.6 + 0.3j
17 0.84 + 0.42j
20 1.44 + 0.72j
21 1.32 + 0.66j
Tổng công suất phát của DG là
∑
S
G
= 5.4 + 2.7j (MVA)
- Gắn giá trị độ thích nghi cho các
cá thể.
- Tiến hành tiến trình chọn lọc, lai
tạo và đột biến đối với các cá thể
thuộc quần thể cha mẹ để sản
xuất ra một thế hệ mới gồm các
cá thể con S.

Bảng 3: So sánh tổn thất công suất tác dụng trên đường dây ở chế độ
vận hành bình thường khi chưa có DG và khi có DG.
Chế độ vận hành
- Tính toán giá trị hàm
mục tiêu f(S
i
) của cá
thể con.

Tổn thất công suất
ΔP(MW) Tỷ lệ ΔP/P (%)
4. Cá thể S với độ thích
nghi tốt nhất ở thế hệ cuối
cùng là nghiệm tối ưu.
Vận hành bình thường chưa có DG 0.508 2.6
Vận hành bình thường khi có DG 0.211 1.1
3.3. Kết quả thực hiện:
Kết quả vị trí đặt
và công suất phát tối ưu
của 5 nguồn phát được
biểu diễn trên hình vẽ 4 và
trong bảng 2, hình vẽ 5 và
6 thể hiện dạng điện áp
trên đường dây trong chế
độ vận hành bình thường
khi chưa có DG và khi có
DG gắn vào các nút phụ tải
7, 8, 17, 20, 21. Kết quả
giảm tổn thất được cho
trong bảng 3.
Độ giảm tổn thất ΔP trên đường dây là: 0.297MW
Tỷ lệ phần trăm giảm tổn thất ΔP trên đường dây là: 58.46%
14
13
46.67%S
khảphát
80%S
khả
p

hát

2
3
12
16
17
15
1
Thanh
cái 22kV
4
5
6
7
66.67%S
khả hát

p
8
9 10
11
33.33%S
khả
p
hát
18
20
21
19

73.33%S
khả hát

p
Hình 4: Vị trí đặt và công suất phát tối ưu của 5 nguồn phát
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 2(25).2008
72
Rõ ràng rằng, từ hình vẽ 6 ta nhận thấy điện áp tại các nút phụ tải trên đường dây
trong trường hợp khi có nguồn DG đều đảm bảo trị số nằm trong giới hạn cho phép ±
5%U
đm
. Khi chưa có nguồn DG trong lưới, điện áp tại nút tải 21 (điểm cuối của đường dây
nhánh rẽ 4) là 21,69kV thay vì là 22,41kV như khi có nguồn DG. Như vậy, sau khi DG
được kết nối với lưới điện, điện áp trên các nút tải đã được điều chỉnh nâng cao hơn gần
với điện áp định mức của lưới điện, tỷ lệ phần trăm tăng điện áp cao nhất tại nút tải 21 là
3,32% so với giá trị điện áp ban đầu khi chưa có DG.

4. Kết luận:
Việc kết hợp phương pháp Newton-Raphson trong tính tốn trào lưu cơng suất
lưới điện và giải thuật di truyền giải các bài tốn tối ưu tổ hợp đã cung cấp một cách thức
tìm ra các vị trí đặt và cơng suất phát tốt nhất cho một số lượng nguồn phân tán DG cho
trước trên lưới điện phân phối. Phương pháp này cho phép người vận hành có thể nghiên
cứu một mạng phân phối bất kỳ. Người vận hành có thể sử dụng những thơng tin về lưới
điện phân phối có sẵn để lập kế hoạch cho việc kết nối DG nhằm đạt mục tiêu giảm tổn
thất, cải thiện dạng điện áp như mong muốn.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] T. Vu Van, M. Espinoza ,B. Pluymers, I. Goethals, J. Driesen, R. Belmans, B. De
Moor, “Optimal Placement and Sizing of Distributed Generator Units using Genetic

Optimization Algorithms”, Kasteelpark Arenberg 10, B-3001 Leuven (Heverlee),
Belgium, May 3, 2005
[2] Martin Geidl, “Protection of Power Systems with Distributed Generation: State of
the Art”, Power Systems Laboratory, Swiss Federal Institute of Technology (ETH)
Zurich, , 20th July 2005
[3] Nguyễn Khoa Trình (2000), “Ứng dụng phần mềm matlab tính tốn chế độ xác lập
của hệ thống điện” (Luận văn thạc sỹ kỹ thuật).
[4] Nguyễn Đình Thúc (2000), “Trí tuệ nhân tạo - Lập trình tiến hóa”, Nxb Giáo Dục.
[5] D. Goldberg, “Genetic Algorithms in Optimization and Machine Learning”, Addison
Wesley, NewYork, 1989
1
12
2
11
17
14
21
8
3
5
21,5
21,8
22,1
22,4
22,7
23
23,3
Chiều dài đường dây (km)
Điện áp nút (kV)
Trục chính

Nhánh rẽ 1
Nhánh rẽ 2
Nhánh rẽ 3
Nhánh rẽ 4
Hình 5: Dạng điện áp đường dây khi chưa có DG
Hình 6: Dạng điện áp đường dây khi có DG
1
11*
2*
12*
17*
14*
21*8*
3*
5*
21,5
21,8
22,1
22,4
22,7
23
23,3
Chiều dài đường dây (km)
Điện áp nút (kV)
Trục chính
Nhánh rẽ 1
Nhánh rẽ 2
Nhánh rẽ 3
Nhánh rẽ 4