Áp dụng giải thuật coa để giải bài toán phân bố công suất tối ưu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-----o0o-----

NG

Á

N

ANH T

NG GI I TH T COA Đ GI I B I TOÁN
H N B C NG
TT IƯ

Chuyên ngành: THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN
Mã số: 605250

N VĂN THẠC Ĩ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 11 năm 2013


x

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NG

N

ÁP DỤNG GIẢI THUẬT
N
NG

N

T

Đ GẢ
TT Ư

Chuyên ngành : THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN.
Mã số
: 605250.

LUẬN VĂN T Ạ

Ĩ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 11 năm 2013.

T

N


xii

Cơng trình được hồn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – Đ QG-HCM
Cán bộ hướng dẫn khoa học : ..................................................................
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học v và chữ ký)
Cán bộ chấm nhận xét 1 : ........................................................................
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học v và chữ ký)
Cán bộ chấm nhận xét 2 : ........................................................................
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học v và chữ ký)
Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học
ngày . . . . . tháng . . . . năm . . . . .

ách Khoa, ĐHQG Tp. HCM

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học v của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ)
1. ............................................................
2. ............................................................
3. ............................................................
4. ............................................................
5. ............................................................
Xác nhận của Chủ t ch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên
ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có).
CHỦ TỊCH HỘ ĐỒNG

TRƯỞNG KHOA Đ ỆN –Đ ỆN TỬ


xi

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NG Ĩ V ỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN T Ạ
Họ tên học viên: NG
N
N T
Ngày, tháng, năm sinh: 28/09/1987
Chuyên ngành: Thiết b , mạng và nhà máy điện
I. T N ĐỀ TÀI: Áp dụng giải thuật

Ĩ
MSHV : 11184092
Nơi sinh: nh Đ nh.
Mã số : 605250.

giải

it n h n

ng

u t t i ưu
NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:
................................................................................................................................
................................................................................................................................

................................................................................................................................
................................................................................................................................
................................................................................................................................
................................................................................................................................
................................................................................................................................
................................................................................................................................
II. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ
: 24/06/2013.
III. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ
: 22/11/2013.
IV. CÁN BỘ ƯỚNG DẪN : TS. Võ Ngọ Điều.

Tp. HCM, ngày . . . . tháng .. . . năm 20....
CÁN BỘ

ƯỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM BỘ M N Đ

(Họ tên và chữ ký)

(Họ tên và chữ ký)

Võ Ngọ Điều
TRƯỞNG K

Đ ỆN – Đ ỆN TỬ

(Họ tên và chữ ký)

TẠO


xiii

LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên tơi muốn nói là tơi xin chân thành cảm ơn sự hướng dẫn tận tình
của thầy TS. Võ Ngọc Điều, người thầy hướng dẫn tôi thực hiện luận văn này. Thầy
đã cung cấp cho tôi những tài liệu cần thiết cho đề tài. Trong suốt thời gian thực
hiện luận văn, mặc dù rất bận rộn trong công việc nhưng thầy vẫn dành rất nhiều
thời gian và tâm huyết trong việc hướng dẫn tơi.
Trong q trình thực hiện luận văn với những sự chỉ dẫn, nhắc nhở gợi ý của
thầy cho tôi thêm ý tưởng mới, giúp tôi không b lạc lối trong biển kiến thức mênh
mông.
Cho đến hôm nay, luận văn của tôi đã được hồn thành, cũng chính là nhờ sự
nhắc nhở, đơn đốc, sự giúp đỡ nhiệt tình của thầy.
Xin cảm ơn quý thầy cô giáo trường Đại học ách khoa TP.HCM đã tận tình
chỉ dạy cho tơi những kiến thức q báu trong những năm tháng học tập tại trường.
Với vốn kiến thức được tiếp thu trong q trình học khơng chỉ là nền tảng cho q
trình nghiên cứu mà cịn là hành trang q báu để tơi bước vào đời một cách vững
chắc và tự tin.
Xin cảm ơn gia đ nh, những người thân yêu và bạn bè đồng nghiệp đã luôn là
nguồn cỗ vũ động viên, tạo điều kiện và chăm lo cho tôi về cả vật chất lẫn tinh thần
để tơi có thể n tâm thực hiện tốt việc học tập.
Cảm ơn những người bạn đã luôn bên tôi những khó khăn, cùng chia sẽ, trao
đổi kiến thức, kinh nghiệm trong suốt quá trình học tập, cũng như trong quá tr nh
làm luận văn này.
Cuối cùng em kính chúc quý Thầy, Cô dồi dào sức khỏe và thành công trong
sự nghiệp cao quý.
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2013

Người thực hiện
Nguy n Lê nh Tú


xiv

T MT T
Trong luận văn này đề uất một giải thuật mới tạm
hóa Cuckoo, viết tắt là C
bố cơng suất tối ưu

ch là giải thuật tối ưu

Cuckoo ptimi ation lgorithm) để giải bài toán ph n

P . Giải thuật C

được

amin

a abioun phát minh vào

năm 2012. Giải thuật đề uất được lấy cảm hứng t cuộc sống của lồi chim Cukoo.
Có hai thành phần chính trong giải thuật đó là chim Cuckoo trưởng thành và trứng
của chúng. Trong suất quá tr nh đấu tranh sinh tồn, quần thể chim Cuckoo sẽ i
chuyển đến một môi trường sống tốt hơn và cứ thế lặp lại chu tr nh. ự cố gắng
thích nghi của chim Cuckoo mong đợi chúng sẽ hội t tại một mơi trường sống tốt
nhất hay có giá tr lợi nhuận cao nhất. Giải thuật C
thống nút chu n I

đã được kiểm tra trên các hệ

, 11 nút với nhiều hàm m c tiêu khác nhau và kết quả

-30,

được so sánh với giải thuật ựa trên trí thơng minh nh n tạo gần đ y nhất là Particle
swarm optimization(PSO). Kết quả so sánh cho thấy giải thuật C
tối ưu tốt hơn so với P
pháp hữu

.

o đó, giải thuật C

cho ra lời giải

đề uất có thể sẽ là một phương

ng để giải bài tốn ph n bố cơng suất tối ưu trong hệ thống điện.

ABSTRACT
This thesis proposes a cuckoo optimization algorithm (COA) method for solving
optimal power flow (OPF) problem. COA was invented by Ramin Rajabioun in
2012. The proposed method is inspired from the life of the family of cuckoo. In the
proposed method, there are two main components including mature cuckoos and
cuckoo’s eggs.

uring the survival competition, the survive

cuckoo societies

immigrate to a better environment an restart the process. The cuckoo’s survival
effort hopefully converges to a state that there is only one cuckoo society with the
same maximum profit values. The COA method has been tested on the IEEE 30, 57,
and 118-bus systems with variety of object functions and the obtained results have
compared those from conventional particle swarm optimization (PSO) method. The
result comparison has shown that the proposed method can obtain better optimal
solution than the conventional PSO. Therefore, the proposed COA could be a useful
method for implementation in solving the OPF problem.


xv

LỜ

MĐ

N

Tơi cam đoan luận văn này hồn tồn o tơi thực hiện, được thực hiện ưới
sự hướng dẫn khoa học của Tiến ĩ Võ Ngọc Điều.
Các đoạn trích dẫn trong luận văn đều được dẫn nguồn và có độ chính xác
cao nhất trong phạm vi hiểu biết của tôi. Kết quả nêu trong luận văn là trung thực và
chưa được cơng bố trong các cơng trình nào khác ngồi bài báo khoa học ưới đ y.
Công tr nh khoa học chúng tôi đã công bố :
1. Tu Nguyen Le Anh, Dieu Ngoc Vo, “ ptimal power flow by Cuckoo
optimi ation algorithm”, Proceedings of International Symposium on
Electrical Engineering, ISEE 2013 October,31th – November,01st, 2013,

Ho Chi Minh City, Vietnam.
Học viên

Nguy n Lê nh Tú


xvi

MỤC LỤC
Trang
Nhiệm vụ luận văn Thạ

ĩ ..………………………………………………………………i

Lời cảm ơn………………………………………………………………………………...iii
Tóm tắt luận văn …………………………………………………………………………iv
ời

m

n……………………..……………………………………………........……..v

Mục lục…………………………………………………………………………........…….vi
Danh mục các hình trong luận văn.…………………………….. ………..…………… ix
Danh mục các bảng trong luận văn …………………………………….………………..x

Các chữ viết tắt trong luận văn………………………………………….…..…..xii
hương : G ỚI THIỆU ........................................ Error! Bookmark not defined.
1.1 Giới thiệu chung về đề tài ................................ Error! Bookmark not defined.
1.2 M c tiêu của đề tài ........................................... Error! Bookmark not defined.

1.3 Phạm vi nghiên cứu ......................................... Error! Bookmark not defined.
1.4 Nội dung luận văn ............................................ Error! Bookmark not defined.
hương

: TỔNG QUAN .......................................................................................5

2.1 Tổng quan về bài toán OPF ...............................................................................5
2.2 Tổng quan về các phương pháp đã được áp d ng để giải bài toán OPF ...........8
2.2.1 Phương pháp cổ điển .................................................................................8
2.2.2 Phương pháp quy hoạch tiến hóa ............................................................15
hương

:T

N

ẬP BÀI TỐN OPF TRONG HỆ TH NG Đ ỆN .....23

3.1 Giới thiệu chung ..............................................................................................23
3.2 Bài toán OPF dạng tổng quát[11] ....................................................................24
3.3 ài toán P đề xuất .......................................................................................26
3.4 Các ràng buộc trong bài toán OPF ..................................................................28
3.4.1 Ràng buộc đẳng thức ...............................................................................28
3.4.2 Ràng buộc bất đẳng thức .........................................................................29


xvii

hương V : G Ả T

ẬT

G RT M V

K

ỤNG V

TM
T

N

T

N

TR NG

ỆT

NG

Đ ỆN .........................................................................................................................30
4.1 Giới thiệu ....................................................................
0.94

1.06

12

0

410

-150

155

0.94

1.06

Trang 80


PHỤ LỤC C
DỮ LIỆU MẠNG ĐIỆN IEEE 118 NÚT
Bảng C.1 Thông số áy phát[54]
`

a
($/h)

Nút

b
($/Mwh)

c

($/MW2h)

P1 _
(MW)

P,
(Mw)

Qgm(MVAr)

Q,™
(MVAr)

1

1

0

40

0.01

0

100

-5

15

2

4

0

40

0.01

0

100

-300

300

3

6

0

40

0.01

0

100

-13

50

4

8

0

40

0.01

0

100

-300

300

5

10

0

20

0.0222222 0

550

-147

200

6

12

0

20

0.117647

0

185

-35

120

7

15

0

40

0.01

0

100

-10

30

8

18

0

40

0.01

0

100

-16

50

9

19

0

40

0.01

0

100

-8

24

10

24

0

40

0.01

0

100

-300

300

11

25

0

20

0.0454545 0

320

-47

140

12

26

0

20

0.0318471 0

414

-1000

1000

13

27

0

40

0.01

0

100

-300

300

14

31

0

20

1.42857

0

107

-300

300

15

32

0

40

0.01

0

100

-14

42

16

34

0

40

0.01

0

100

-8

24

17

36

0

40

0.01

0

100

-8

24

18

40

0

40

0.01

0

100

-300

300

19

42

0

40

0.01

0

100

-300

300

Trang 81


20

46

0

20

0.526316

0

119

-100

100

21

49

0

20

0.0490196 0

304

-85

210

22

54

0

20

0.208333

0

148

-300

300

23

55

0

40

0.01

0

100

-8

23

24

56

0

40

0.01

0

100

-8

15

25

59

0

20

0.0645161 0

255

-60

180

26

61

0

20

0.0625

0

260

-100

300

27

62

0

40

0.01

0

100

-20

20

28

65

0

20

0.0255754 0

491

-67

200

29

66

0

20

0.0255102 0

492

-67

200

30

69

0

20

0.0193648 0

805.2

-300

300

31

70

0

40

0.01

0

100

-10

32

32

72

0

40

0.01

0

100

-100

100

33

73

0

40

0.01

0

100

-100

100

34

74

0

40

0.01

0

100

-6

9

35

76

0

40

0.01

0

100

-8

23

36

77

0

40

0.01

0

100

-20

70

37

80

0

20

0.0209644 0

577

-165

280

Trang 82


Bảng C.2 Thông số giới hạn tụ b 31]
Tụ bù

1

2

3

Nút

5

34

37

44

45

46

48

Q=™
(MVAr)

-40

0

-25

0

0

0

0

Qimax
(MVAr)

0

14

0

10

10

10

15

Tụ bù

8

9

10

11

12

13

14

Nút

74

79

82

83

105

107

110

Qi, min
(MVAr)

0

0

0

0

0

0

0

Qi, max
(MVAr)

12

20

20

10

20

6

6

4

5

6

Bảng C.3 Thông số giới hạn đường

7

y 31]

s.max.
(MVA)

Nhánh

100

1, 2, 6, 12-18, 34-35, 40, 42, 46-47, 49, 57-58, 6264, 72-88, 91-92, 100-103, 113, 121, 128, 130,
132, 143, 146-147, 156-162, 169-173, 175-176,
180-182, 184

130

4-5, 10-11, 19-20, 22-23, 39, 43, 52-53, 55-56, 5961, 65-71, 89, 105-106, 118, 122, 125, 129, 131,
133-136, 140, 144-145, 148-155, 164-168, 174,
177-179, 185-186

200

3, 21, 137-139

300

24-29, 33, 41, 44-45, 48, 50, 90, 93-95, 98-99, 108112, 114-117, 119-120, 123-124, 126-127, 141-142,
163

600

30-32, 36-38, 51, 54, 96-97, 104, 106-107

650

7-9

Trang 83

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Boumediène ALLAOUA, Abdellah LAOUFI, “Optimal Power Flow Solution
Using Ant Manners for Electrical Network,” Bachar University,B.P 417 CHAR
08000 Algeria, Vol.9.No.1, 2009.
[2] A.A.Abou El Ela, M.A.Abido, S.R.Spea, “Optimal Power Flow Using
Differential Evolution Algorithm,” Electric Power Systems Research 80, pp. 878855, 2010.
[3] M.A.ABIDO, “Optimal Power Flow Using Tabu Search Algorithm,” Electric
Power Components and System, pp.469-483, 2002.
[4] M.S.Osman, M.A.Abo-Sinna, A.A.Mousa, “A Solution to the Optimal Power
Flow Using Genetic Algorithm,” Applied Mathematics and Computation 155,
pp.391-405, 2004 .
[5] Anastasios G.Bakirtzis, “Optimal Power Flow by Enhanced Genetic
Algorithm,” IEEE Transactions on Power Systems,Vol.17, No.2, May 2002.
[6] James Daniel Weber, “Implementation of A Newton-Based into A Power
System Simulation Environment,” University of Wisconsin Platteville, 1995.
[7] Florin Capitanescu, Mevludin Glavic, Damien Ernst, Louis Wehenkel, “InteriorPoint Based Algorithms for the solution of Optimal Power Flow Problem,” Electric
Power System Research 77, pp.508-517, 2007.
[8] K.S.Pandya, S.K.Joshi, “A survey of Optimal Power Flow Methods,” Journal of
Theoretical and Applied Information Technology, pp 450-458,©2005-2008.
[9] C.A.Roa-Sepul veda, B.J.Pavez-Lazo, “A Solution to the Optimal Power Flow
using Simulated Annealing,” Electrical Power and Energy Systems 25, pp.47-57,
2003.
[10] M.A.Abido, “Optimal Power

Flow using Particle Swarm Optimization”

Electrical Power and Energy System 24, pp.563-571, 2002.

Trang 84

[11] Ankush Dutta, “Single Objective Optimal Power Flow using Particle Swarm
Optimization,”Master of Engineering in Power Systems and Electrical Drives,July
2009.
[12] Yuhui Shi, “Particle Swarm Optimization,”IEEE Neural Networks Society,
pp.8-13, 2004.
[13] J.Kennedy, R.Eberhart, “Particle Swarm Optimization,” Proc.IEEE Int.Conf.on
Neural Networks, pp.1942-1948, 1995.
[14] Asanga Ratnaweera, Saman K.Halgamuge, “Self-Organizing Hierarchical
Particle swarm Optimizer With Time-Varying Acceleration Coefficients,” IEEE
Transaction on Evolutionary Computation,Vol.8.No.3, June 2004.
[15] K.T.Chaturvedi,Manjaree Pandit, “Self-Organizing Hierarchical Particle
Swarm Optimization for Nonconvex Economic Dispatch” IEEE Transactions on
Power Systems,Vol.23, No.3, August 2008.
[16] Madhu Garg, “GA Based Optimal power flow Solutions,” Master of
Engineering in Power System and Electric Drives, July 2008.
[17] W.Ongsakul, P.Bhasaputra, “Optimal Power Flow with FACTS Devices by
Hybrid TS/SA Approach,” Electrical Power and Energy Systems 24, pp.851-857,
2002.
[18]

S.Kirkpatrick,

C.D.Gelatt,M.P.Vecchi,

“Optimization

by

Simulated

Annealing,” Science, New Series,Vol.220, No.4598, pp.671-680, May 13, 1983.
[19] Mirko Todorovski and Gragoslav Rajicic, “An Initialization Procedure in
Solving Optimal Power Flow by Genetic Algorithms,” IEEE Transactions on Power
Systems, Vol.21, No.2, May 2006.
[20] R.Eberhart, Y.Shi, “Particle swarm optimization:developments,applications
and resources,” Proc.IEEE Int.Conf.on Evolutionary Computation, pp.81-86, 2001.
[21] Jong-Bae Park, Ki-Song Lee, Joong-Rin Shin, Kwang Y.Lee, “A Particle
Swarm Optimization for Economic Dispatch with Nonsmooth Cost Functions”
IEEE Transactions on Power Systems,Vol.20, No.1, February 2005.

Trang 85


[22] Weibing Liu, Min Li, Xianjia Wang, “An Improved Particle Swarm
Optimization Algorithm for Optimal Power Flow” IPEMC, pp.2448-2450, 2009.
[23] S.He, J.Y.Wen, E.Prempain, Q.H.Wu, J.Fitch, S.Mann, “An Improved Particle
Swarm Optimization for Optimal Power Flow” International Conference on Power
System Technology, pp.1633-1637, 2004.
[24] Lê Đình Lương, “Ứng Dụng Thuật Tốn PSO cho Phân Bố Tối Ưu Công Suất
Trong Hệ Thống Điện,” Đại học Bách Khoa TP.Hồ Chí Minh, Luận văn Thạc Sĩ,
tháng 7 năm 2009.
[25] Swagatam Das, Ajith Abraham and Amit Konar, “ Particle Swarm
Optimization and Differential Evolutionary Algorithm-Technical Anaylysis
Application

and

Hybridization

Perspectives,”

Studies

in

Computational

Intelligence(SCI) 116, pp.1-38, 2008.
[26] Marco A.Montes de Oca, Thomas Stutzle, Mauro Birattari and Marco Dorigo,
“A Comparison of PSO Algorithm Based on Run-Length Distributions” Univesité
de Bruxelles, Brussels, Belgium.
[27] R.Eberhart, J.Kennedy, “A new optimizer using particle swarm theory,”
Proc.6th Int. Symposium on Micro Machine and Human Science, pp.39-43, 1995.
[28] Brahim GASBOUI and Boumediène ALLAOUA, “ Ant Colony Optimization
Applied on Combinatorial Problem for Optimal Power Flow Solution,” Leonardo
Journal of Sciences, Issue 14, pp.1-17, January-June 2009.
[29] Djillani BEN ATTOUS, Yacine LABBI, “Particle Swarm Optimization Based
Optimal Power Flow for Units with Nonsmooth Fuel Cost Function,” Faculty of
Electrical Engineering El-Oued University Center, Algeria.
[30]M.Younes, M.Rahli and L.Abdelhakem-Koridak, “Optimal Power Flow Based
on Hybrid Genetic Algorithm,” Journal of Information Science and Engineering 23,
pp.1801-1816, 2007.
[31] “Matpower 4.0b2,” Cornell University, USA.

Trang 86


[32] F.G.M.Lima, S.Soares, “Numerical Experiments With an Optimal Power Flow

Algorithm Based on Parametric Techniques,” IEEE Transactions on Power
Systems, Vol.16, No.3, August 2001.
[33] Bo Zhao, Quanyuan Jiang, Chuangxin Guo,Yijia Cao, “A novel Particle
Swarm Optimization Approach for Optimal Reactive Power Dispatch,” 15th PSCC
Liege, pp.1-7, August 2005.
[34] K.Chandrasekaran, K.Aruljeyaraj, L.Sahayasenthamil, Dr.M.Saravanan, “A
new Method to Incorporate FACTS Devices in Optimal Power Flow using Particle
Swarm Optimization,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology,
pp.67-74, 2005-2009.
[35] Yog Raj Sood, “Evolutionary Programming Based Optimal Power Flow and
Its Validation for deregulated Power System Analysis,” Electric Power System
Research 29, pp.65-75, 2007.
[36] Tarjei Kristiansen, “Utilizing Matpower in Optimal Power Flow,” Norwegian
University of Science and Technology Trondheim,Norway.
[37] X.Xia, A.M.Elaiw, “Optimal Dynamic Economic Dispatch of Generation:
Review,” Electric Power System Research 80, pp.975-986, 2010.
[38] M.R.AlRashidi, M.E.El-Hawary, “A Survey of Particle Swarm Optimization
in Electric Power Systems,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation,
Vol.13, No.4, August 2009.
[39] Yuhui Shi, Russell C.Eberhart, “Empirical study of Particle Swarm
Optimization” IEEE, pp.1945-1950, 1999.
[40] Yu Wang, Bin Li, Thomas Weise, “Estimation of Distribution and Differential
Evolution Cooperation for Large Scale Economic Load dispatch of Optimization of
Power System” Information Science, pp.1-17, 2010.
[41] A.Corana, M.Marchesi, C.Martini and S.Ridella, “Minimizing Multimodal
Functions of Continuous Variables with the Simulated Annealing Algorithm” ACM
Transactions on Mathematical Software, Vol 13, No.3, September, 1987.

Trang 87

[42] M.A.Abido, “Multiobjective Particle Swarm Optimization for Optimal Power
Flow Problem” IEEE, p.392-396, 2008.
[43] Hamzeh Hajan-Hosseinabadi, Seyed Hamid Hosseini, Mehdi Hajian, “Optimal
Power Flow by A Modified Particle Swarm Optimization Algorithm” Sharif
University of Technology, Tehran, Iran.
[44] B.Mahdad, K.Srairi, T.Bouktir, “Optimal Power Flow for Large Scale with
Shunt FACTS using Efficient Parallel GA” Electrical Power and Energy System,
p.1-11, 2009.
[45] C.H.Chen and S.N.Yeh, “Particle Swarm Optimization for Economic Power
Dispatch with Valve Point Effect” IEEE PES Transmission and Distribution
Conference and Exposition Latin America, Venezuela, p.1-5, 2006.
[46] Gheorghe CÂTINĂ, Gheorghe GRIGORAS, Elena-Genguta BOBRIC, “Power
System Analysis using Matlab Toolbox” 6th International Conference on
Electromechanical and Power System, p.305-308, October 2007.
[47] Ray D.Zimmerman, “Matpower 4.0b4 User's Manual,” May 2010.
[48] R.S.Swarup, “Swarm Intelligence Approach to the Solution of Optimal Power
Flow” J.Indian Inst.Sci., Sept-Oct, p.439-455, 2006.
[49] John G.Vlachogiannis, Kwang Y.Lee, “ Economic Load Dispatch-A
comparative study on heuristic optimization techniques with an improved
coordinated ggregation-based PSO” IEEE Transactions on Power Systems,
Vol.24,No.2, May 2009.
[50] Tarek Bouktir, Linda Slimani, M.Belkaceme, “A Genetic Algorithm for
Solving the Optimal Power Flow Problem,” Leonardo Journal of Sciences, Issue 4,
pp.44-58, January-June 2004.
[51]

R. Rajabioun, “Cuckoo optimization algorithm,” Applied Soft Computing,

vol. 11, pp. 5508–5518, 2011.

[52]

P. Vasant, Meta-heuristics optimization algorithms in engineering, business,

economic, and finance, IGI Publisher, 2012

Trang 88


[52]
of

I. Dabbagchi and R. Christie, “Power systems test case archive,” University
Washington.

Retrieved

February

20,

2011,

from

/>[52]

R. D. Zimmerman, C. E. Murillo-Sánchez, and R. J. Thomas, “MATPOWER

steadystate operations, planning and analysis tools for power systems research and

education,” IEEE Trans. Power Systems, vol. 26, no. 1, pp. 12-19, Feb. 2011.
[53]

Humar Kahramanli, “A modified Cuckoo optimization for engineering

optimization,” International Journal of Future Computer and Communication, Vol.
1, No. 2, August 2012.
[54]

Abido, M. A. (2001). Optimal power flow usingparticles warm optimization.

International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 24(7),563–571.
doi:10.1016/S0142-0615(01)00067-9
[55]

K.chandrasekaran, K.arul Jeyaraj, Sahayasenthamil, Dr. M.saravanan. “A

new method to incorporate facts devices in optimal power flow using particle
swarm optimization”.
[56]

Ongsakul, W., and Bhasaputra, P., 2002. “Optimal Power Flow with FACTS

Devices by Hybrid TS/SA Approach”. International Journal of Electrical Powerand
Energy Systems, 24: 851-857.
[57]

J, Yuryevich, K. P, Wong, “Evolutionary programming based optimal power

flow algorithm,”IEEE Trans.Power Systems, vol.14, no.4, pp.1245-1250, 1999.

[58]

Djillani BEN ATTOUS, Yacine LABBI, “Particle Swarm Optimization

Based Optimal Power Flow for Units with Nonsmooth Fuel Cost Function,” Faculty
of Electrical Engineering El-Oued University Center, Algeria.
[59]

Lê Đình Lương. “Ứng dụng thuật toán PSO cho phân bố tối ưu công suất

trong hệ thống điện.” Luận văn thạc ĩ 7/2009, Thư viện đại học quốc gia.
[60]

M. Rezaei Adaryani, A. Karami, “Artificial bee colony algorithm for solving

multi-objective optimal power flow problem.” Electrical Power and Energy
Systems 53 (2013) 219–230.

Trang 89


LÝ LỊCH TRÍCH NGANG

I. THƠNG TIN CÁ NHÂN
Họ và Tên:

NG

N L ANH T

Ngày/tháng/năm sinh :

28/09/1987

Phái : Nam
Tại : Bình Định

II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO :
- Từ 10/2006 - 10/2010 : Sinh viên ngành Kỹ thuật điện, Khoa Công Nghệ Điện,
trường Đại Học Cơng Nghiệp TP.Hồ Chí Minh
- Từ 02/2012 - Nay : Học viên cao học ngành Thiết bị, Mạng và Nhà máy điện,
trường Đại học Bách Khoa TP.Hồ Chí Minh.
III. Q TRÌNH CƠNG TÁC :
- Từ 10/2010 - Nay

: Kỹ sư thiết kế hệ thống điện, tại Công ty TNHH Kỹ Thuật

Cơ Điện Thái Bình Dương.

Trang 90