đặt vấn đề tái cấu trúc hệ thống điện phân phối nhằm giảm tổn thất điện năng. Họ sử dụng phƣơng pháp hỗn hợp heuristic và tối ƣu để xác định cấu hình của một hệ thống phân phối vận hành với tổn thất nhỏ nhất. Merlin và Back mô hình hệ thống phân phối bằng một cấu trúc cây mở rộng. Các đoạn dây của hệ thống phân phối đƣợc biểu diễn bằng các nhánh và các thanh cái bằng các nút.
Nhƣ một vấn đề mở rộng cây, cấu hình mạng tối ƣu có thể đƣợc xác định từ các giá trị biến nhị phân tìm đƣợc ứng với các trạng thái khóa điện. Trong thuật giải Merlin và Back bỏ qua các ràng buộc của hệ thống. Sau đó Shirmohammadi và Hong đã hiệu chỉnh phƣơng pháp này bằng cách xét đến các ràng buộc của dòng và áp trên đƣờng dây. Đồng thời Shirmohammadi và Hong sử dụng kỹ thuật phân bố công suất dựa trên sự bù để mô phỏng mạng nối vòng “yếu” đƣợc chính xác hơn.
- Thuật toán Merlin và Back đã đƣợc hiệu chỉnh: Thuật toán đầu tiên của Merlin và Back chỉ tính tới thành phần thực của dòng khi tính tổn thất và giả thiết rằng có thể bỏ qua góc điện áp. Để biểu thị cho hệ thống đã đƣợc phân tích trƣớc đó, Merlin và Back đã xấp xỉ đáp ứng của hệ thống phân phối bằng HVTH: Hà Huy Chiến 5 Luận văn tốt nghiệp Cao học GVHD:PGS-TS Quyền Huy Ánh cách thực hiện phân bố công suất dòng một chiều. Hệ thống phân phối đƣợc giả thiết là cân bằng, và tổn thất trên đƣờng dây không đƣợc xét tới. Merlin và Back khẳng định rằng phân bố công suất trong mạng hình tia làm cho tổn thất của hệ thống nhỏ nhất là phân bố giống với mạng đƣợc nối vòng khi giải luật Kirchhoff dòng và áp một cách đồng thời.
Thuật toán của Merlin và Back đòi hỏi một số bƣớc lặp loại bỏ các nhánh có dòng công suất chảy qua là nhỏ nhất và sau đó thực hiện phân bố công suất tối thiểu tổn thất cho đến khi có đƣợc một mạng hình tia. Thuật toán nhánh và biên đƣợc sử dụng để giải quyết vấn đề cho thấy tốn rất nhiều thời gian: có 2n cấu hình hệ thống ứng với n đoạn đƣờng dây có lắp khóa điện. ii/ Phƣơng pháp thuần túy heuristic: Phƣơng pháp này đƣợc các tác giả sử dụng để giải quyết các bài toán trong trƣờng hợp vận hành bình thƣờng nhƣ nêu ở trên. Để giải quyết bài toán thứ nhất, các tác giả cố gắng tìm ra các hoạt động đóng cắt tối ƣu theo từng cặp ở từng thời điểm.
Mỗi cặp hoạt động đóng/cắt điện làm giảm một lƣợng tổn thất trên điện trở nhất định. Phƣơng pháp này sử dụng các công thức kinh nghiệm để đánh giá độ giảm tổn thất ứng với mỗi hoạt động đóng ngắt điện và đƣa ra các luật nhằm giảm số hoạt động đóng ngắt điện cần xét đến. Một thí dụ điển hình là thuật toán đƣợc phát triển bởi Civanlar và Graiger. Họ sử dụng hai luật heuristic đã đƣợc tìm ra để chọn mỗi thao tác đóng ngắt điện: 1) giảm tổn thất chỉ có thể đạt đƣợc nếu nhƣ có một điện áp đáng kể giữa hai đầu khóa điện mở.
2) giảm tổn thất sẽ đạt đƣợc nếu tải ở phía sụt áp cao hơn của khóa điện mở đƣợc chuyển sang phía khác. Một công thức kinh nghiệm đƣợc sử dụng để đánh giá thay đổi tổn thất do bởi một cặp thao tác đóng ngắt điện mà không cần chạy phân bố công suất toàn hệ thống. Vì vậy quá trình tìm kiếm rất nhanh và có hiệu quả. Tuy nhiên, tác giả chỉ xét bài toán giảm tổn thất công suất tại một điểm vận hành.
Phƣơng pháp này sau đó đã đƣợc nhiều tác giả sử dụng để giải bài toán giảm tổn thất trong một khoảng thời gian (giảm tổn thất năng lƣợng). Trong đó trình bày đầy đủ nhất, có thể áp dụng trong vận hành thực tế là bài báo của Dariush Shirmohammadi và HVTH: Hà Huy Chiến 6 Luận văn tốt nghiệp Cao học GVHD:PGS-TS Quyền Huy Ánh các cộng sự đƣa ra. Bài toán thứ ba đƣợc Aoki và các cộng sự đề cập đến đầu tiên. Tuy nhiên ở bài báo này Aoki và các cộng sự chỉ mới giải bài toán với tải không đổi.
Sau đó thuật toán này đã đƣợc Yuan-Yih Hsu và các cộng sự giải chi tiết hơn và có đề cập đến tải thay đổi. iii/ Phƣơng pháp tập các chỉ số: Phƣơng pháp này do Whei-Min Lin và Hong-Chan Chin, thành viên của phòng Kỹ Thuật Điện đại học Quốc gia Sun Yat-Sen Đài Loan đƣa ra và đƣợc đăng trên tạp chí IEEE Trans. on Power Delivery vào năm 1998. Trong bài báo này định nghĩa 3 tập chỉ số đóng cắt.
Điện áp nhánh và các hằng số đƣờng dây đƣợc sử dụng với tất cả các ràng buộc về điện. Mạng vòng đƣợc xét thay vì mạng hình tia bằng cách đóng tất cả các khóa điện liên kết. Bằng cách chỉ xét các chỉ số đóng cắt lớn nhất trong mỗi vòng, thuật toán này có thể làm giảm số trạng thái cần xét một cách đáng kể. Trong bài này giải quyết hai vấn đề: giảm tổn thất và duy trì dịch vụ cung cấp điện.
iv/ Phƣơng pháp hỗn hợp heuristic và mờ: Phƣơng pháp này đƣợc Whei-Min Lin, Hong-Chan Chin và Gyne-Jong Yu - thành viên của phòng Kỹ Thuật Điện đại học quốc gia Sun Yat-Sen, Kaohsiung, Đài Loan đƣa ra trong hội nghị khoa học về ngành điện trên thế giới năm 1999. Bài báo này trình bày một kế hoạch đóng cắt khóa điện dựa trên heuristic để giải quyết vấn đề giảm tổn thất trên đƣờng dây phân phối bằng các ký hiệu mờ. Bằng cách sử dụng thuật toán đề nghị, có đƣợc một cấu trúc mạng có hiệu quả trong việc giảm tổn thất. Trong bài báo này định nghĩa một vài hàm thành viên.
Thông qua “tập hợp” các phép tính trên các hàm thành viên, có thể xác định đƣợc trạng thái đóng-mở của các khóa điện. Bằng cách xét giá trị thành viên lớn nhất có đƣợc trong mỗi bƣớc tìm kiếm, có thể giới hạn số trạng thái cần xét. Mô tả vấn đề Trong trạng thái vận hành bình thƣờng, có thể tái cấu trúc đƣờng dây để giảm tổn thất. Việc chuyển tải có thể đƣợc thực hiện bằng cách mở một khóa điện bộ phận trên HVTH: Hà Huy Chiến 7 Luận văn tốt nghiệp Cao học GVHD:PGS-TS Quyền Huy Ánh đƣờng dây “giảm bớt” và đóng khóa điện liên kết vào đƣờng dây “gánh nặng”.
Các ràng buộc về điện phải đƣợc xác định và thỏa mãn. Đƣờng dây giảm đƣợc định nghĩa là đƣờng dây giảm một phần phụ tải và đƣờng dây gánh là đƣờng dây nhận phụ tải. Trong lúc đó, mạng cuối cùng phải là hình tia với tất cả phụ tải đều đƣợc kết nối. Để có đƣợc cấu trúc hình tia, sau khi mở một khóa điện bộ phận phải luôn đóng một khóa điện liên kết.
v/ Phƣơng pháp thông minh nhân tạo (AI): Do tính thông dụng của AI và khả năng thƣơng mại hóa đã dẫn đến có nhiều ứng dụng kỹ thuật điện dựa trên AI. Các mạng nơ ron nhân tạo (ANNs), thuật toán gien (GAs) và các hệ chuyên gia (ESs) đã đƣợc sử dụng để thực thi thủ tục tái cấu trúc mạng phân phối. Mặc dù việc sử dụng các phƣơng pháp dựa trên AI đã chứng minh chúng có giá trị trong các ứng dụng đa dạng khác nhau, nhƣng lời cảnh báo là chúng không đƣa ra lời giải tốt nhất trong mỗi thực thi. Tuy nhiên việc sử dụng AI trong tƣơng lai vẫn có thể tốt do các phƣơng pháp sẽ tinh vi hơn.1/ Phương pháp dùng mạng nơ ron nhân tạo: Dựa trên khả năng miêu tả mối quan hệ phức tạp và phi tuyến giữa các mức phụ tải của vùng và cấu trúc của hệ thống.
Nhiều nhà khoa học đã đƣa ra các chiến lƣợc tái cấu trúc nguồn bằng cách sử dụng mạng nơ ron nhân tạo (ANN) với khả năng miêu tả. Các mạng nơ ron nhân tạo xác định cấu trúc hệ thống tối ƣu nhằm làm giảm tổn thất công suất theo sự thay đổi của mô hình phụ tải. Phƣơng pháp dùng ANN để giải quyết vấn đề này đƣợc đƣa ra lần đầu tiên bởi Kim, Ko và Jung vào năm 1993. Trong đó tập huấn luyện của các ANN là cấu hình hệ thống điện tối ƣu ứng với các mô hình phụ tải khác nhau, đạt đƣợc tổn thất bé nhất trong các điều kiện cho trƣớc.
Khi xác định cấu trúc hệ thống điện tối ƣu theo mô hình phụ tải, ANN dựa trên sự hiểu biết cơ bản đã đƣợc huấn luyện trong tập huấn luyện. Thay vì lặp đi, lặp lại quá trình chuyển tải và đánh giá tổn thất nhƣ trong thuật toán truyền thống. Với khả năng mô tả các mối quan hệ phức tạp và khả năng làm việc song song trên phần cứng máy tính, ANN có thể tính toán cho ra đƣợc mô hình tối ƣu, điều khiển HVTH: Hà Huy Chiến 8 Luận văn tốt nghiệp Cao học GVHD:PGS-TS Quyền Huy Ánh đƣợc hệ thống điện phân phối tự động trong thời gian thực. Trong khi điều này có thể không thực hiện đƣợc bằng các kỹ thuật tính toán truyền thống.
Tuy nhiên do sử dụng máy tính đơn giản (Compaq 386) để mô phỏng vấn đề nên các tác giả đã đơn giản hóa mô hình. Do đó sai số trong phép giải vẫn còn lớn. Sau đó năm 1996, Gauche và Coelho đã đề nghị sử dụng mô phỏng Monte Carlo để thống kê lại nhu cầu phụ tải theo cách tốt hơn, cần thiết trong quá trình huấn luyện ANN. Trong trƣờng hợp này tƣơng tự với các công việc thực hiện của Lim, Ko và Jung, giải pháp tối ƣu vẫn không đƣợc đảm bảo.
Năm 1997, Gauche đề nghị sử dụng thuật toán lập trình số nguyên đã đƣợc đƣa ra bởi Sarma và Rao (1995) để đảm bảo sự tối ƣu của giải pháp. Thuật toán này bắt đầu bằng kết quả đƣa ra bởi ANN theo hƣớng giải tối ƣu vấn đề. Gần đây nhất là năm 1999, trong hội nghị khoa học về ngành điện hàng năm trên thế giới, Gauche, Coelho và Teive đã đƣa ra thuật toán hỗn hợp Back-Propagation và Marquardt-Levenberg để giải quyết vấn đề.2/ Phƣơng pháp hệ chuyên gia: Nhƣ các thuật toán dựa trên heuristic, các luật đƣợc sử dụng cho hệ chuyên gia dựa trên các ràng buộc trong vận hành hệ thống, không dựa trên kết quả đo độ giảm tổn thất trực tiếp. 1/ Thuật toán của Liu, Lee và Vekata: Thuật toán này đƣợc các tác giả Chen-Ching Liu, Seung Jae Lee và S.
Vekata là thành viên, thành viên dự thính và thành viên cấp cao thuộc phòng Kỹ Thuật Điện đại học Washington bang Seattle, WA 98195 đƣa ra và đăng trên tạp chí IEEE Trans. On Power Systems vào tháng 5/1988.