Chương 1 MÔ HÌNH BÀI TOÁN TÁI CẤU HÌNH LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI CÓ XÉT ĐẾN NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN 1. Tổng quan về bài toán tái cấu hình kết hợp với tối ưu vị trí và công suất nguồn điện phân tán Cấp điện áp thấp và tổn thất công suất lớn trong lưới điện phân phối (Distribution Network - DN) là những yếu tố làm tăng chi phí vận hành của DN và hệ thống điện [1]. Vì vậy, việc tìm ra các phương pháp để giảm tổn thất công suất trên DN đã thu hút được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu. Một trong những cách tiếp cận hiệu quả để giảm tổn thất công suất là điều chỉnh cấu trúc DN hiện có bằng cách thay đổi trạng thái của một số khóa điện thường đóng hoặc thường mở trên DN.
Quá trình này được gọi là tái cấu hình (Reconfiguration - REC). Mặc dù không gây tốn kém chi phí khi triển khai giải pháp REC trên các DN thực tế, nhưng đây là một bài toán rời rạc phức tạp, trong đó số cấu trúc khả thi có thể lên tới 2𝑛 đối với một DN có trang bị 𝑛 khóa điện. Ngoài ra, giải pháp thu được của bài toán tái cấu hình phải thỏa mãn các ràng buộc về cấu trúc lưới hình tia và các giới hạn kỹ thuật khác. Ngoài giải pháp REC, lắp đặt nguồn điện phân tán (Distributed Generation Placement - DGP) cũng là một giải pháp hiệu quả để giảm tổn thất trên DN.
Nguồn điện phân tán (Distributed Generation - DG) là các nguồn điện nhỏ được lắp đặt tại DN [2], [3]. Dựa trên công suất DG, DG có thể được chia thành các loại bao gồm DG siêu nhỏ có công suất dưới 5 kW, DG nhỏ có công suất trong khoảng 5 kW đến 5MW, DG trung bình với công suất trong khoảng 5–50 MW và DG lớn cùng với công suất trong khoảng 50–300 MW [4]. Trong những năm gần đây, sự hiện diện của các DG trên DN ngày càng tăng do sự phát triển mạnh mẽ của các nguồn năng lượng tái tạo cũng như những lợi ích kinh tế kỹ thuật to lớn mà chúng mang lại. Tuy nhiên, sự hiện diện của các DG trong DN cũng làm tăng tính phức tạp trong công tác vận hành DN.
Vị trí và công suất lắp đặt không phù hợp có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động của DN. Vì vậy, việc lựa chọn các thông số tối ưu của các DG như vị trí, công suất 18 lắp đặt cũng là một vấn đề cần được quan tâm. Ngoài ra, các thông số này chắc chắn ảnh hưởng đến quá trình REC. Vì vậy, vấn đề kết hợp giữa REC và DGP (REC-DGP) cần được thực hiện để nâng cao hiệu quả vận hành của các DN.
Tuy nhiên, do sự kết hợp biến rời rạc và liên tục và không gian tìm kiếm lớn, bài toán REC-DGP trở nên phức tạp hơn đòi hỏi các phương pháp giải hiệu quả. Tổng quan về phương pháp giải bài toán tái cấu trúc lưới có xét đến vị trí và công suất nguồn điện phân tán Đối với bài toán REC, mặc dù đã được đề xuất từ rất sớm trong những năm 1970 [5], nhưng cho đến nay nó vẫn thu hút được sự quan tâm của các nhà nghiên cứu. Đã có một số nghiên cứu đã được thực hiện gần đây như [6]–[10]. Trong [6], bài toán REC đã được xem xét để cải thiện tổn thất công suất và ổn định điện áp.
Trong đó, việc tối ưu hóa bầy đàn sửa đổi đã được đề xuất để tìm ra giải pháp tối ưu. Trong [7], tối ưu hóa bầy đàn có chọn lọc (Selective Particle Swarm Optimization - SPSO) đã được áp dụng thành công cho bài toán REC để giảm tổn thất công suất và cải thiện điện áp. Trong [8], thuật toán đom đóm chọn lọc (Selective Firefly Algorithm - SFA) đã được áp dụng cho bài toán REC với mục tiêu giảm tổn thất công suất. Trong công trình này, nhóm tác giả đã chỉ ra những ưu điểm của SFA so với SPSO và thuật toán Bat.
Điểm đáng chú ý của nghiên cứu này làm này là các chỉ số này được đánh giá trong 24 giờ. Bài toán REC được giải quyết để đáp ứng các mục tiêu giảm tổn thất công suất và nâng cao độ tin cậy dựa trên phương pháp epsilon. Trong khi đó, cũng có nhiều nghiên cứu liên quan đến bài toán DGP trên DS như [11]–[15]. Điểm đáng chú ý của công trình này là nhóm tác giả đã chỉ ra được những ưu điểm của EHOPSO so với EHO cũng như PSO.
Trong nghiên cứu này, MMFA đã được chứng minh rằng nó hoạt động tốt hơn so với thuật toán (Moth Flame Optimization - MFO) và các phương pháp khác trước đó. Trong [13], phương pháp lai giữa GA và PSO (HGAPSO) được áp dụng cho bài toán DGP để giảm tổn thất công suất và cải thiện cấu hình điện áp của DN. Trong đó, HGAPSO đã thể hiện được khả năng vượt trội của nó so với thuật toán GA và PSO gốc. Tương tự, trong [14], bài toán DGP để giảm tổn thất công suất của DN đã được giải thành công bằng thuật toán tìm kiếm hấp dẫn (Gravitational Search Algorithm - GSA).
Trong [15], bài toán DGP để giảm tổn thất công suất xem xét giới hạn ổn định của hệ thống cũng được giải thành công bằng thuật toán GA. Trong những năm gần đây, một số nghiên cứu đã kết hợp cả hai giải pháp REC và DGP để nâng cao hiệu quả của DN. Trong [16], thuật toán tên trộm và cảnh sát (Thief and Police Algorithm - TPA) được áp dụng cho bài toán REC-DGP có xem xét đến vị trí tụ bù để làm giảm tổn thất công suất, chi phí vận hành và độ ổn định điện áp. Một trong những điểm mạnh của nghiên cứu này là hiệu suất TPA đã được so sánh với các phương pháp phổ biến như tối ưu hóa bầy đàn (Particle Swarm Optimization - PSO) và thuật toán di truyền (Genetic Algorithm - GA).
Tuy nhiên, điểm hạn chế của nghiên cứu là kết quả thu được chỉ được phân tích dưới dạng kết quả cuối cùng và đặc điểm hội tụ, các kết quả thống kê giữa các phương pháp chưa được phân tích để chỉ ra ưu điểm của TPA đề xuất so với các phương pháp so sánh. Trong [17], thuật toán tối ưu bướm đêm MFO được trình bày cho bài toán REC-DGP để giảm tổn thất công suất, cải thiện cấu hình điện áp và độ ổn định của DN. Tuy nhiên, kết quả thu được của MFO chỉ mang tính chất so sánh với các phương pháp khác trước đây, kết quả thống kê của MFO cũng chưa được đánh giá để chứng minh tính ổn định của phương pháp đề xuất. Trong [18], thuật toán tìm kiếm Tabu (Tabu Search Algorithm - TSA) được sử dụng thành công cho bài toán REC-DGP để giảm tổn thất và giảm chi phí chuyển mạch.
Trong nghiên cứu này, TSA đã cho thấy hiệu suất tốt hơn PSO về độ hội tụ và kết quả tối ưu. Tuy nhiên, kết quả cuối cùng của SSA chỉ được so sánh với các phương pháp đã được thực hiện trước đây, kết quả thống kê của SSA không được phân tích để chứng minh tính ổn định của SSA. Ngoài việc sử dụng các phương pháp dựa trên các thuật toán metaheuristic nguyên thủy như một số phương pháp đã đề cập ở trên, một số nghiên cứu sử dụng các phương pháp dựa trên các thuật toán đã sửa đổi hoặc cải tiến cho các bài toán REC-DGP. Trong [20], tối ưu hóa cân bằng cải tiến (Improved Equilibrium Optimization - IEO) được đề xuất cho bài toán REC-DGP để giảm tổn thất công suất và nâng cao cấu hình điện áp của DN.
Trong nghiên cứu này, dựa trên so sánh kết quả thống kê giữa IEO và EO, IEO đã cho thấy nó đạt hiệu quả cao hơn EO cho bài toán REC-DGP. Trong [21], thuật toán sin-cosin nâng cao (Enhanced Sine-Cosine Algorithm - ESCA) được áp dụng thành công cho bài toán REC-DGP để giảm tổn thất công suất và các mục tiêu kinh tế và kỹ thuật khác. Trong công trình này, các tác giả đã chỉ ra hiệu suất cao hơn của ESCA so với SCA ban đầu và một số phương pháp khác. Trong [1], thuật toán tối ưu hóa cá voi sửa đổi (Modified Whale Optimization Algorithm - MWOA) được đề xuất thành công cho bài toán REC-DGP để giảm tổn thất công suất và cải thiện độ ổn định điện áp.
Tuy nhiên, hiệu quả của MWOA chỉ được so sánh với một số phương pháp phổ biến đã được thực hiện, kết quả thống kê của MWOA chưa được đánh giá và MWOA cũng không được so sánh với phiên bản gốc của WOA. Ngoài các phương pháp được đề cập ở trên, cũng có một số phương pháp đã được sử dụng thành công cho bài toán REC-DGP như trình tối ưu hóa bươm bướm (Butterfly Optimizer - BO) [22], thuật toán tìm kiếm trọng trường (Gravitational Search Algorithm - GSA) [23], thuật toán chu trình nước (Water Cycle Algorithm - WCA) [24], thuật toán tìm kiếm ba chiều (Three-Dimensional Group Search Algorithm - 3DGSO) [25], thuật toán pháo hoa (Fireworks Algorithm - FA) [26], thuật toán sin-cosin (Sine-Cosine Algorithm - SCA) [27], thuật toán kết hợp của trình tối ưu sói xám (Grey Wolf Optimizer - GWO) và PSO (GWO-PSO) [28]. Có thể thấy rằng vấn đề REC-DGP chủ yếu được giải quyết bằng phương pháp tối ưu tổng quát. Các phương pháp được áp dụng cũng đã 21 chứng minh được hiệu quả của chúng đối với bài toán này.
Tuy nhiên, tính ổn định và độ tin cậy của nhiều phương pháp đối với bài toán REC-DGP thông qua các kết quả thống kê vẫn chưa được phân tích rõ ràng. Tình huống này có thể dẫn đến sự lựa chọn phương pháp khó khăn cho bài toán REC-DGP. Hơn nữa, thực tế cho thấy không có thuật toán nào đạt hiệu quả cao cho mọi bài toán [29]. Do đó, việc áp dụng và thử nghiệm các phương pháp mới cho bài toán REC-DGP cần được tiếp tục triển khai nhằm bổ sung các phương pháp hữu hiệu cho bài toán REC-DGP.
Mô hình bài toán tái cấu hình kết hợp với tối ưu vị trí và công suất nguồn điện phân tán Do vận hành ở cấp điện áp thấp nên tổn thất công suất của DN thường chiếm tỷ trọng lớn trong tổng tổn thất công suất của hệ thống điện. Vì vậy, giảm tổn thất công suất là một trong những nhiệm vụ quan trọng trong quá trình vận hành của DN. Hàm mục tiêu của bài toán REC-DGP được xác định như sau: ∑ ∆P (X) = ∑𝑛𝑖=1 𝑏𝑟 ∆P𝑖 (1) Trong đó, ∑ ∆P (X) là tổn thất công suất của DN do giải pháp 𝑋 của bài toán REC-DGP gây ra. ∆P𝑖 là tổn thất công suất trên nhánh 𝑖.
𝑛𝑏𝑟 là tổng số nhánh của DN.