Phân bố tối ưu công suất trong hệ thống điện bằng thuật toán PSO

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

LUẬN VĂN THẠC SĨ
HUỲNH NGỌC NHẨN

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

K

C

0

0

3

9

5

9

NGÀNH: THIẾT BỊ MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN - 605250

S KC 0 0 3 5 9 4

Tp. Hồ Chí Minh, 2012


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

LUẬN VĂN THẠC SĨ
HUỲNH NGỌC NHẨN

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

NGÀNH :THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN-605250
Hướng dẫn khoa học: TS. VŨ PHAN TÚ

TP.HỒ CHÍ MINH -10/2012


LÝ LỊCH KHOA HỌC
(Dùng cho nghiên cứu sinh & học viên cao học)

I. LÝ LỊCH SƠ LƯỢC
Họ và tên: HUỲNH NGỌC NHẨN

Giới tính: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 01– 11 – 1984

Nơi sinh: Đồng Tháp

Quê quán: Đồng Tháp

Dân tộc: Kinh

Địa chỉ liên lạc: Nhà số 14, đường số 3, tổ 5, khu phố 6, phường Trường Thọ, quận
Thủ Đức, thành phố Hồ Chí Minh.
Điện thoại: 0904786460
Email:
II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO:
1. Đại học:
Hệ đào tạo: Chính quy.
Thời gian đào tạo: Từ năm 2002 đến năm 2007
Nơi học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh.
Ngành học: Điện Khí Hóa và Cung Cấp Điện.
Tên đồ án tốt nghiệp: Ứng dụng fuzy logic điều khiển tốc độ động cơ điện
một chiều.
Thời gian bảo vệ đề tài tốt nghiệp: 12/2006, tại trường Đại học Sư phạm
Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh.
Người hướng dẫn: Ths. Lê Thanh Hoàng.
2. Cao học:
Hệ đào tạo: Chính quy.
Thời gian đào tạo: Từ 2010 đến 2012
Nơi học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh.
Ngành học: Thiết bị, mạng và nhà máy điện

i


Tên luận văn tốt nghiệp: Phân bố tối ưu công suất trong hệ thống điện

bằng thuật toán PSO.
Thời gian bảo vệ luận văn tốt nghiệp: 10/2012, tại trường Đại học Sư
phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh.
Người hướng dẫn: Ts. Vũ Phan Tú.
III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP
ĐẠI HỌC.
Thời gian
Từ 4/2007 đến 3/2010

Nơi công tác
Công

ty

Air

Công việc đảm nhiệm

liquide

Kỹ sư điện.

Vietnam. Lô I, 2A Khu
công nghệ cao, Quận 9,
thành phố Hồ Chí Minh.
Từ 4/2010 đến nay

Chi nhánh Công ty Med-

Kỹ sư phòng kỹ thuật.

aid, Inc. 96 Tân Sơn Hòa
Phường 2,

Quận

Tân

Bình, thành phố Hồ Chí
Minh.

Xác nhận của cơ quan

Ngày

(Ký tên, đóng dấu)

tháng

năm 2012

Người khai ký tên

Huỳnh Ngọc Nhẩn

ii


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi.

Các số liệu và kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai
công bố trong bất kỳ công trình khác.
Xin kính chúc sức khỏe và chân thành cảm ơn !

TP. Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2012
Học viên thực hiện

Huỳnh Ngọc Nhẩn

ii


LỜI CẢM ƠN
Tôi xin chân thành cảm ơn TS. VŨ PHAN TÚ, người thầy đã đề ra
phương hướng, hết lòng chỉ bảo, tận tình hướng dẫn và dìu dắt trong
suốt thời gian tôi học tập và thực hiện luận văn tốt nghiệp 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 thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật
TP.Hồ Chí Minh đã nhiệt tình giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi
hoàn thành luận văn tốt nghiệp này.
Xin cảm ơn bố mẹ đã nuôi con khôn lớn và tạo mọi điều kiện để
con học tập tốt trong suốt quãng đời vừa qua và để con có được như
ngày hôm nay.
Xin cảm ơn người thân trong gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và các
bạn học cùng khóa đã giúp đỡ, động viên, góp ý xây dựng trong thời gian
nghiên cứu, học tập và thực hiện luận văn này.
Xin kính chúc sức khỏe và chân thành cảm ơn !

TP. Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2012

Học viên thực hiện

Huỳnh Ngọc Nhẩn

iii


TÓM TẮT

Luận văn này giới thiệu vể thuật toán PSO, các ứng dụng của thuật toán
trong một số ngành kỹ thuật, các phương pháp tối ưu phân bố công suất trong hệ
thống điện.
Luận văn trình bày phương pháp thuật toán PSO và Chaos-PSO để giải quyết
bài toán phân bố tối ưu trong hệ thống điện. Thuật toán đã thành công trong việc
tìm điểm tối ưu với tốc độ hội tụ nhanh chóng. Luận văn áp dụng vào giải quyết bài
toán cho mạng điện IEEE 30bus từ source matpower4.1. Trong từng bài toán kết
hợp PSO và Chaos-PSO cụ thể đã so sánh, nhận xét kết quả hội tụ của hàm chi phí
và phân bố công suất tối ưu tại các nút là tin cậy. Kết quả đạt được của thuật toán
cho thấy khả năng linh hoạt, mạnh mẽ của thuật toán PSO và Chaos-PSO trong việc
giải tối ưu toàn cục mà các phương pháp tối ưu số khó đạt được. Giải thuật bài toán
hoàn toàn có thể áp dụng trong mạng điện có số lượng nhà máy lớn.
Tuy nhiên, thuật toán PSO cũng có những nhược điểm là kết quả tính toán
phụ thuộc nhiều vào thông số cài đặt thuật toán và do kinh nghiệm của người lập
trình do đó mất rất nhiều thời gian công sức để thử nghiệm và kiểm tra.

iv


ABSTRACT
This thesis introduces the PSO algorithm, the application of the PSO

algorithm in a number of engineering disciplines, the optimal flow power method in
the power system.
This thesis presents methods PSO and Chaos-PSO algorithm to solve the
problem of optimal flow power system. The algorithm was successful in finding the
optimal point with fast convergence speed. This thesis applied to solve the problem
for the IEEE 30bus system from source matpower4.1. In each case of combination
PSO and Chaos-PSO specific comparison, review the results of the convergence of
the cost function and the optimal flow power at the nodes are trusted. The results of
the algorithm show that flexibility, powerful Chaos-PSO and PSO algorithm in the
global optimal solution that the optimal method is difficult to achieve. Problem
completely algorithms can be applied in large number of plant networks.
However, the PSO 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


DANH SÁCH CÁC HÌNH
HÌNH

TRANG

Hình 1.1 Biểu diễn đường cong hội tụ các phương pháp ......................................... 2
Hình 2.1 Quá trình bơi của đàn cá ........................................................................... 9
Hình 2.2 Quá trình bay của đàn chim..................................................................... 10
Hình 2.3 Số lượng bài báo về PSO mỗi năm ở tất cả các lĩnh ................................ 12
Hình 2.4 Số lượng bài báo liên quan đến PSO mỗi năm trong lĩnh vực điện .......... 13
Hình 2.5 Nguyên lý thay đổi vị trí của thuật toán PSO ........................................... 22
Hình 2.6 Trọng quán tính số thay đổi theo quy luật chaotic sequences .................... 30

Hình 2.7 Minh họa vận hành chéo ....................................................................... 30
Hình 4.1 Sự hội tụ của hàm chi phí PSO-1 ............................................................ 68
Hình 4.2 Sự hội tụ của hàm chi phí PSO-2 ............................................................ 69
Hình 4.3 Sự hội tụ của hàm chi phí PSO-3 ............................................................ 70
Hình 4.4 Sự hội tụ của hàm chi phí Chaos-PSO-1.................................................. 72
Hình 4.5 Sự hội tụ của hàm chi phí Chaos-PSO-2.................................................. 74
Hình 4.6 Sự hội tụ của hàm chi phí Chaos-PSO-3.................................................. 76
Hình 4.7 Sự hội tụ của hàm chi phí Chaos-PSO-4.................................................. 78
Hình 4.8 Sự hội tụ của hàm chi phí Chaos-PSO-5.................................................. 80
Hình 4.9 Sự hội tụ của hàm chi phí Chaos-PSO-6.................................................. 82

viii


DANH SÁCH CÁC BẢNG
BẢNG

TRANG

Bảng 1.1 Bảng so sánh kết quả với các phương pháp khác ...................................... 2
Bảng 1.2. Các thông số của thuật toán MPSO .......................................................... 3
Bảng 1.3 So sánh với các phương pháp khác ........................................................... 3
Bảng 1.4 Kết quả thí nghiệm trên hệ thống IEEE 6- Bus ......................................... 4
Bảng 4.1Giới hạn điện áp và công suất mạng IEEE 30 nút. .................................. 62
Bảng 4.2 Các hệ số chi phí mạng IEEE 30 nút ....................................................... 63
Bảng 4.3 Công suất tối ưu tại các nút trường hợp PSO-1 ....................................... 67
Bảng 4.4 Công suất tối ưu tại các nút trường hợp PSO-2 ....................................... 69
Bảng 4.5 Công suất tối ưu tại các nút trường hợp PSO-2 ....................................... 70
Bảng 4.6 Chọn thông số Chaos-PSO-1 .................................................................. 71
Bảng 4.7 Công suất tối ưu tại các nút trường hợp Chaos-PSO-1 ............................ 72

Bảng 4.8 Chọn thông số Chaos-PSO-2 .................................................................. 73
Bảng 4.9 Công suất tối ưu tại các nút trường hợp Chaos-PSO-2 ............................ 74
Bảng 4.10 Chọn thông số Chaos-PSO-3 ................................................................ 75
Bảng 4.11 Công suất tối ưu tại các nút trường hợp Chaos-PSO-3 .......................... 76
Bảng 4.12 Chọn thông số Chaos-PSO-4 ................................................................ 77
Bảng 4.13 Công suất tối ưu tại các nút trường hợp Chaos-PSO-4 .......................... 78
Bảng 4.14 Chọn thông số Chaos-PSO-5 ................................................................ 79
Bảng 4.15 Công suất tối ưu tại các nút trường hợp Chaos-PSO-5 .......................... 80
Bảng 4.16 Chọn thông số Chaos-PSO-6 ................................................................ 81
Bảng 4.17 Công suất tối ưu tại các nút trường hợp Chaos-PSO-6 .......................... 82
Bảng 4.18So sánh chi phítrongcáctrườnghợp ......................................................... 84

ix


CHỮ VIẾT TẮT TRONG LUẬN VĂN
ACO

Ant Colony Optimization

CHAOS Chaotic sequence and crossover operation
ELD

Economic Load Dispatch

EP

Evolutionary Programming

ES

Evolution Strategies

GA

Genetic Algorithm

IEEE

Institute of Electrical and Electronic Engineering

IPM

Interior Point Method

LP

Linear Programming

NLP

Nonlinear Programming

NR

Newton-Raphson

OPF

Optimal Power Flow

PF

Power Flow

PSO

Particle Swarm Optimization

QP

Quadratic Programming

RPD

Reactive Power Dispatch

SA

Simulated Annealing

SOH

Self Organizing Hierarchical

TS

Tabu Search

TVAC

Time Varying Acceleration Coefficients

x


MỤC LỤC
LÝ LỊCH KHOA HỌC................................................................................................. i
LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................ ii
LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................ iii
TÓM TẮT .................................................................................................................. iv
ABSTRACT ................................................................................................................ v
MỤC LỤC ................................................................................................................. vi
DANH SÁCH CÁC HÌNH ......................................................................................... ix
DANH SÁCH CÁC BẢNG ......................................................................................... x
CHỮ VIẾT TẮT TRONG LUẬN VĂN .................................................................... xii
Chương 1: Tổng quan
1.1 Đặt vấn đề ................................................................................................... 1
1.2. Một số công trình nghiên cứu liên quan ..................................................... 2
1.3. Nhận xét chung .......................................................................................... 3
1.4. Ý nghĩa khoa học và điểm mới của luận văn .............................................. 3
1.5. Phạm vi nghiên cứu của luận văn ............................................................... 4
1.6. Mục tiêu cần đạt đƣợc của luận văn ........................................................... 4
1.7. Phƣơng pháp nghiên cứu. ........................................................................... 5
Chương 2: Thuật toán PSO
2.1. Khái niệm chung ......................................................................................... 5
2.2. Đặc điểm của PSO....................................................................................... 7
2.3. Ƣu điểm của PSO ........................................................................................ 7
2.4. Ứng dụng của PSO ...................................................................................... 8
2.4.1. Ứng dụng của PSO trong một số lĩnh vực ......................................... 8

2.4.2. Ứng dụng PSO trong hệ thống điện .................................................10
2.4.3. Điều độ kinh tế ................................................................................14
2.4.4. Điều khiển công suất phản kháng và giảm tổn thất công suất...........15
2.4.5. Tối ƣu phân bố công suất (OPF). .....................................................16
2.4.6 Thiết kế điều khiển hệ thống điện .....................................................16
2.4.7. Huấn luyện mạng Nơron .................................................................17

vi


2.4.8. Những lĩnh vực khác trong hệ thống điện ........................................17
2.5. Vận hành của thuật toán PSO ....................................................................18
2.6. Biểu thức cơ bản của PSO .........................................................................21
2.7. Giải thuật PSO ..........................................................................................23
2.8. Giải thuật đề nghị ......................................................................................28
2.9. Thuật toán Chaos-PSO ..............................................................................29
2.9.1 Ứng dụng chao sequences trong PSO ......................................................29
2.9.2 Vận hành chéo. .......................................................................................31
2.9.3. Thuật toán Chaos-PSO ...........................................................................31
Chương 3: Bài toán OPF trong hệ thống điện.
3.1. Cơ sở lý thuyết bài toán OPF ....................................................................35
3.1.1. Lịch sử phát triển và lý thuyết cơ bản. ...................................................35
3.1.2.Cơ sở toán học của bài toán OPF.............................................................35
3.1.3 Tổng quan về phƣơng pháp đã áp dụng giải bài toán OPF .......................38
3.1.4 Phƣơng pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo và tiến hóa ...................................50
Chương 4: Ứng dụng PSO vào bài toán OPF
4.1 Giải thuật đề nghị.......................................................................................55
4.2. Phân bố công suất tối ƣu trong mạng điện IEEE 30 nút .............................62
4.2.1 Thông số đầu vào mạng IEEE 30 nút ......................................................62
4.2.1.1. Trƣờng hợp PSO-1 ..............................................................................67

4.2.1.2 Trƣờng hợp PSO-2 ...............................................................................68
4.2.1.3 Trƣờng hợp PSO-3 ...............................................................................69
4.3.1. Trƣờng hợp Chaos-PSO-1 ......................................................................71
4.3.2. Trƣờng hợp Chaos-PSO-2 ......................................................................73
4.3.3. Trƣờng hợp Chaos-PSO-3 ......................................................................76
4.3.4. Trƣờng hợp Chaos-PSO-4 ......................................................................79
Chương 5: Kết luận
5.1. Tổng kết đề tài ..........................................................................................83
5.2.. Hƣớng phát triển của đề tài ......................................................................84

vii


5.3.. Lời kết .....................................................................................................85
Tài liệu tham khảo

viii


Chƣơng 1
TỔNG QUAN
1.1. Đặt vấn đề
Ngày nay nhu cầu năng lượng đang là vấn đề thời sự cho sự phát triển của
nền kinh tế, trong đó năng lượng điện đóng vai trò then chốt. Hệ thống điện liên tục
được mở rộng, phát triển cả về nguồn và đường dây truyền tải. Nhu cầu sử dụng
năng lượng đã và đang trở thành vấn đề cấp thiết mang tính sống còn cho sự phát
triển của các nền kinh tế. Trong đó, năng lượng điện đóng một vai trò đặt biệt quan
trọng.
Cùng với xu thế phát triển của khoa học, kỹ thuật chung của thế giới. Đảng
và nhà nước đã định hướng, nước ta sẽ trở thành nước công nghiệp. Các khu chế

xuất, các khu công nghiệp đã và đang được tập trung phát triển rất nhanh. Vì vậy,
nhu cầu của phụ tải cũng sẽ không ngừng phát triển. Từ đó, hệ thống điện cũng sẽ
được liên tục mở rộng, phát triển cả về nguồn phát, đường dây truyền tải và hệ
thống phân phối.
Do đặc điểm, phân bố và nhu cầu của phụ tải ở nước 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, thưa thớt ở nông thôn, miền núi. Cho nên dòng phân bố công suất trên
đường dây truyền tải cũng không đồng đều và thay đổi liên tục theo thời gian. Theo
số liệu nhận được từ các công ty Điện Lực thì cùng một thời điểm trên hệ thống có
một số đường dây bị quá tải trong khi các đường dây khác vận hành non tải.
Do vậy, việc sử dụng hiệu quả, tối ưu tổn thất công suất trong hệ thống điện
đang là hướng nghiên cứu rất được nhiều người quan tâm.
1.2. Tóm tắt sơ lƣợc các bài báo khoa học có liên quan đến đề tài
 An Improved Particle Swarm Optimization Algorithm For Optimal
Power Flow (của các tác giả Weibing Lui, Min Li, Xianjia Wang).
Bài báo giới thiệu phương pháp multi-start để khắc phục hiện tượng hội tụ
sớm.
Dùng phương pháp PSO cải tiến (IPSO) là kết hợp giữa multi-start và thuật toán
PSO cổ điển, để giải bài toán tối ưu hóa dòng phân bố công suất trong hệ thống
điện.
Ƣu điểm của bài báo.

1


Vấn đề hội tụ sớm xảy ra khi tìm ra một phần tử tối ưu cục bộ khi đó tất cả các phần
tử khác trong quần thể di chuyển đến gần phần tử này và các phần tử sẽ rơi vào
vùng tiến lui điều khó của điểm tối ưu cục bộ. Đây là khó khăn thường xảy ra khi sử
dụng thuật toán PSO. Bài báo này trình bày ưu điểm của thuật toán là khắc phục
hiện tượng hội tụ sớm và tìm ra điểm tối ưu toàn cục với thời gian hội tụ nhanh.

So sánh kết quả và đóng góp của bài báo.
Áp dụng thuật toán IPSO vào hệ thống điện IEEE 30 nút.

Bảng 1.1: Bảng so sánh kết quả với các phương pháp khác

Hình 1.1: Biểu diễn đường cong hội tụ các phương pháp
Từ việc so sánh kết quả về chi phí nhiên liệu, công suất máy phát, tổn thất
công suất và thời gian xử lý của thuật toán IPSO với thuật toán di truyền (GA), và
thuật toán PSO cổ điển, đã thể hiện được những ưu điểm của thuật toán IPSO.

2


 Optimal Power Flow by a Modified Particle Optimization Algorihm(của
các tác giả Hamzeh Hajian – Hoseinabadi, Seyed Hamid Hosseini, Mehdi
Hajian).
Bài báo này trình bày cơ bản về MPSO khá rõ ràng: Vì thuật toán PSO dựa trên
cách cư xử của các phần tử trong xã hội nên bên cạnh việc dựa vào kinh nghiệm bản
thân và kinh nghiệm xã hội để tìm đến vị trí tốt nhất. Nhưng nhìn theo hướng ngược
lại, vẫn tồn tại cách cư xử dựa trên các sai lầm của bản thân đã mắc phải và nhận
thức những tiêu cực (vị trí xấu) trong xã hội để tránh xa vị trí xấu, hướng đến vị trí
tốt nhất.
Ƣu điểm của thuật toán.
Bài báo này đưa ra một phương pháp mới để giải quyết vấn đề tối ưu hóa dòng
phân bố công suất. Đó là thuật toán PSO sửa đổi (MPSO) và kiểm chứng tính ưu
điểm của phương pháp mới này. Bài toán sẽ giảm đi số vòng lặp. Tốc độ hội tụ sẽ
nhanh hơn thuật toán PSO cổ điển.
So sánh kết quả và đóng góp của bài báo.
Việc đánh giá, thuật toán MPSO đã được thực hiện trên mạng điện IEEE 30 nút và
được so sánh với thuật toán PSO cổ điển, thuật toán PSO cải tiến, thuật toán GA để

chứng minh những ưu điểm của thuật toán.

Bảng 1.2: Các thông số của thuật toán MPSO

3


Bang 1.3: So sánh với các phương pháp khác
 Multiobjective Particle Optimization for Optimal Power Flow Problem
(của tác giả, M.A. Abido).
Bài báo này đưa ra một phương pháp PSO mới có thể áp dụng vào giải bài
toán tối ưu hóa dòng công suất với nhiều đối tượng cần tối ưu chỉ trong một lần
chạy chương trình giúp giảm được thời gian mà vẫn đảm bảo được sự cân bằng mức
tối ưu hợp lý nhất giữa 2 đối tượng. Cụ thể là tối ưu đồng thời chi phí nhiên liệu và
sự ổn định điện áp trong bài toán tối ưu dòng công suất.
Đây là sự chuyển đổi từ phương pháp PSO cổ điển sang phương pháp PSO
nhiều đối tượng (MOPSO) đòi hỏi sự định nghĩa lại các cá thể tối ưu cục bộ và toàn
cục trong miền tối ưu nhiều đối tượng. Kỹ thuật tạo chùm đã được sử dụng, để quản
lý kích thước của tập tối ưu Pareto.
Ƣu điểm và so sánh kết quả
Từ kết quả thí nghiệm trên hệ thống 6-bus, đã chỉ ra sự hiệu quả của phương
pháp MOPSO trong việc giải quyết các vấn đề OPF nhiều đối tượng và tạo ra nhiều
giải pháp tối ưu Pareto chỉ trong lần chạy chương trình.

Bảng 1.4: Kết quả thí nghiệm trên hệ thống IEEE 6- Bus

4


 An Improve Particle Swarm Optimization for Optimal Power Flow (của

các tác giả, S.He, J.I.Men, E.Prempain, Q.H.Wu, J. Fitch, S.Mann).
Bài báo này đưa ra một phương pháp PSO cải tiến (MPSO) cho vấn đề phân
bố dòng công suất tối ưu.
Giới thiệu các phương pháp đã từng được sử dụng để giải quyết bài toán
OPF (lập trình không tuyến tính ( NLP), lập trình bậc hai (QP), lập trình tuyến tính
(LP), phương pháp điểm trong - thuật toán di truyền (GA), lập trình tiến hóa (EP),
thuật toán tiến hóa (ES) và phương pháp PSO cổ điển.
Đưa ra các vấn đề cơ bản của bài toán OPF và cách giải quyết dùng phương
pháp hàm phạt để đưa bài toán ràng buộc về dạng chuỗi của các vấn đề không ràng
buộc. Trình bày thuật toán PSO cổ điển và đưa ra phương pháp cải tiến PSOPC.
Ƣu điểm và so sánh kết quả
Giải bài toán OPF trong mạng điện IEEE 30- Bus và so sánh kết quả giữa
các phương pháp trong 3 trường hợp:
-

Tối thiểu nhiên liệu.
Tối ưu chi phí nhiên liệu và cải thiện chất lượng điện áp.
Tối ưu chi phí nhiên liệu và tăng cường ổn định điện áp.
Kết quả
Fuel cost($/h)
∑voltage
devitions

PSOPC
802.0477
0.8089

PSO
802.41
0.8765

Gradient
813.74
1.4602

EGA
802.6087
0.8073

0.1383

0.1381

0.1384

0.1394

Từ kết quả thu được đã chứng minh được ưu điểm của phương pháp PSOPS
so với phương pháp PSO cổ điển.
 An Improved PSO Based Solution For The Optimal Power Flow
Problems (của các tác giả, H. Shayeghi, H.A. Shayanfar, A. Shojaei).
Thuật toán PSO chủ yếu áp dụng để giải các bài toán có biến không ràng
buộc. Đối với những bài toán có ràng buộc như bài toán tối ưu hóa dòng phân bố
công suất (OPF) thì phương pháp hàm phạt được sử dụng phổ biến nhất để đưa bài
toán về dạng không ràng buộc, bằng cách này có thể sử dụng thuật toán PSO để giải
bài toán OPF. Nhưng không phải lúc nào cũng có thể kết hợp tốt phương pháp hàm
phạt với thuật toán PSO bởi vì:

5

Phương pháp hàm phạt không dùng những thông tin bộ nhớ lịch sử mà là ý
nghĩa chủ yếu của thuật toán PSO.
Những hàm phạt sẽ gặp khó khăn trong việc duy trì một sự cân bằng giữa sự
thu được và tính khả thi khi đang tìm kiếm sự tối ưu.
Ƣu điểm
Do các nguyên nhân trên, báo cáo này đưa ra một phương pháp PSO cải tiến
cho vấn đề giải bài toán OPF. Trong phương pháp này thì các hàm phù hợp và
những hàm ràng buộc được sử dụng riêng lẻ. Những hàm phù hợp dùng để đưa ra
hướng tìm kiếm. Những hàm ràng buộc được dùng để kiểm tra tính khả thi của phần
tử. Khi cài đặt thuật toán PSO này, tiến trình khởi tạo là tập trung tất cả các phần tử
vào không gian khả thi trước khi sự đánh giá của những hàm đối tượng bắt đầu. Chỉ
những phần tử thuộc vùng không gian khả thi tiếp tục được sử dụng cho việc tính
toán Pbest và Gbest mới.
1.3. Nhận xét chung.
Cùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, bên cạnh các phương pháp cổ
điển thì sự ra đời và phát triển của các phương pháp trí tuệ nhân tạo đã và đang
được áp dụng để giải bài toán phân bố công suất tối ưu (OPF) như: Linear
Programming, Nonlinear Programming, Newton – Raphson, Genetic Algorithm,
Ant Colony Optimization … Trong sự phát triển không ngừng của các phương pháp
trí tuệ nhân tạo, thuật toán PSO (Particle Swarm Optimization) đã được giới thiệu
lần đầu tiên vào năm 1995 tại hội nghị của IEEE bởi hai nhà khoa học Kennedy và
Russell C. Eberhard. Qua một số bài báo ở trên cho thấy các nhà khoa học trên thế
giới đã ứng dụng thuật toán PSO vào trong hệ thống điện và đã cho ra những kết
quả khả quan so với các giải thuật khác. Một ưu điểm của PSO là giải thuật đơn
giản, số biến điều khiển nhỏ, chương trình chạy nhanh.
Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc giải các bài toán tối ưu ứng dụng
trong nhiều ngành, lĩnh vực đã và đang là xu thế trên thế giới.
Thuật toán PSO có tuổi đời còn khá non trẻ, ra đời vào năm 1995 và ngay lập
tức được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành: công nghệ thông tin, điều khiển tự

động, xây dựng… Do đó, nó đã được kiểm chứng hiệu quả và chấp nhận trong
nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong lĩnh vực hệ thống điện, thuật toán này cũng đã
được áp dụng phổ biến trên thế giới.
Thuật toán này có thể giải quyết các bài toán về dòng phân bố công suất tối
ưu có cực tiểu hàm chi phí.

6


1.4. Ý nghĩa khoa học và điểm mới của đề tài luận văn.
Qua nghiên cứu ứng dụng thực tiễn các nhà khoa học đã đưa ra 05 ưu điểm
của thuật toán PSO khi áp dụng vào giải bài toán OPF như sau:
 Thuật toán đơn giản và dễ dàng thực hiện.
 PSO tìm kiếm trong tất cả không gian bài toán chứ không riêng từng điểm.
 Hàm cập nhật vị trí cá thể có độ dốc tự do, giúp cho chương trình chạy nhanh
hơn.
 Khả năng tính đồng thời các cá thể riêng biệt để tìm kiếm điểm tối ưu toàn
cục.
 PSO, Chaos- PSO sử dụng các hàm mục tiêu và tính toán độ phù hợp để trả
về trực tiếp kết quả. Chaos-PSO thích hợp với các hàm mục tiêu không liên
tục, không khả vi tồn tại trong hệ thống điện.
1.5. Phạm vi nghiên cứu của luận văn.
Nghiên cứu các phương pháp giải bài toán tối ưu công suất trong hệ thống
điện.
Cơ sở lý thuyết và tính hiệu quả của phương pháp PSO cải tiến có kết hợp
CHAOS_PSO_TVAC khi áp dụng vào thực tế là giải bài toán OPF trong hệ thống
điện.
Ứng dụng vào trong hệ thống điện chuẩn IEEE 30 nút.
So sánh kết quả thu được của phương pháp PSO, CHAOS_PSO_TVAC với
các

phương

pháp

khác

để

thấy

được

ưu

điểm

của

phương

pháp

CHAOS_PSO_TVAC.
1.6. Mục tiêu cần đạt đƣợc của luận văn.
Trình bày cơ sở lý thuyết và ứng dụng của thuật toán PSO, thuật toán
CHAOS- PSO
Áp dụng vào giải các hệ thống điện chuẩn IEEE 30 nút.
So sánh kết quả đạt được trong từng bài toán kết hợp.

7