Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật Điện: Tái cấu trúc Lưới điện Phân phối với Thuật toán Tối ưu

• Tác giả: Trần Thế Tùng
• Người hướng dẫn: PGS. Võ Ngọc Điều
• Trường học: Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP. HCM
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện
• Đề tài: Tái Cấu Trúc Lưới Điện Phân Phối Bằng Thuật Toán Tối Ưu Trong Nghiên Cứu Tiến Sĩ Kỹ Thuật Điện
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• TÓM TẮT LUẬN ÁN
• ABSTRACT
• LỜI CÁM ƠN
• 1. GIỚI THIỆU
• 1.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2. Phạm vi, đối tượng và phương pháp nghiên cứu
• 1.2.1. Phạm vi nghiên cứu
• 1.2.2. Đối tượng nghiên cứu
• 1.2.3. Phương pháp nghiên cứu
• 1.3. Các đóng góp của Luận án
• 1.4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
• 1.4.1. Ý nghĩa khoa học
• 1.4.2. Ý nghĩa thực tiễn
• 1.5. Bố cục của Luận án
• 2. TỔNG QUAN
• 2.1. Tổng quan về tái cấu trúc lưới điện phân phối
• 2.2. Ảnh hưởng của nguồn phân tán đến lưới điện phân phối
• 2.3. Tổng quan về bài toán tái cấu trúc LĐPP
• 2.4. Các phương pháp nghiên cứu bài toán tái cấu trúc LĐPP
• 2.4.1. Các nghiên cứu giải bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối
• 2.4.2. Các nghiên cứu giải bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối có xét ảnh hưởng của nguồn phân tán
• 2.4.3. Các nghiên cứu giải bài toán tái cấu trúc LĐPP với hàm đa mục tiêu
• 2.5. Các vấn đề giải quyết trong luận án
• 2.5.1. Hàm mục tiêu
• 2.5.2. Phương pháp giải
• 2.5.3. Ràng buộc cấu trúc hình tia
• 3. CÁC PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU
• 3.1. Thuật toán Stochastic Fractal Search
• 3.1.1. Quá trình khuếch tán (Diffusion process)
• 3.1.2. Quá trình cập nhật (Updating process)
• 3.1.3. Các bước thực hiện của thuật toán SFS
• 3.2. Thuật toán SFS cải tiến dựa trên Chaotic
• 3.3. Thuật toán Symbiotic Organism Search
• 3.3.1. Giai đoạn hỗ sinh (Mutualism phase)
• 3.3.2. Giai đoạn hội sinh (Commensalism phase)
• 3.3.3. Giai đoạn ký sinh (Parasitism phase)
• 3.3.4. Các bước thực hiện của thuật toán SOS
• 3.4. Thuật toán Non-dominated Sorting Stochastic Fractal Search
• 3.4.1. Các định nghĩa tối ưu đa mục tiêu
• 3.4.2. Thuật toán NSSFS
• 3.5. Các mạng điện được nghiên cứu cho bài toán tái cấu trúc
• 3.5.1. Mạng điện 272 nút Tân Châu
• 4. TÁI CẤU TRÚC LĐPP VỚI HÀM ĐƠN MỤC TIÊU
• 4.1. Mô hình toán học bài toán tái cấu trúc LĐPP
• 4.1.1. Hàm mục tiêu
• 4.1.2. Các điều kiện ràng buộc
• 4.2. Phương pháp giải bài toán tái cấu trúc LĐPP
• 4.2.1. Xây dựng giải thuật kiểm tra lưới điện hình tia
• 4.2.2. Hệ số độ nhạy tổn thất
• 4.3. Áp dụng thuật toán CSFS cho bài toán tái cấu trúc LĐPP với hàm đơn mục tiêu và không xét ảnh hưởng DG
• 4.3.1. Áp dụng thuật toán CSFS cho bài toán tái cấu trúc
• 4.3.2. Kết quả áp dụng CSFS cho bài toán tái cấu trúc
• 4.4. Áp dụng thuật toán SFS cho bài toán tái cấu trúc có xét ảnh hưởng của DG với hàm đơn mục tiêu
• 4.4.1. Áp dụng thuật toán SFS cho bài toán tái cấu trúc
• 4.4.2. Kết quả áp dụng SFS cho bài toán tái cấu trúc xét ảnh hưởng của DG
• 4.5. Áp dụng thuật toán SOS cho bài toán tái cấu trúc có xét ảnh hưởng của DG với hàm đơn mục tiêu
• 4.5.1. Áp dụng thuật toán SOS cho bài toán tái cấu trúc
• 4.5.2. Kết quả áp dụng thuật toán SOS cho bài toán tái cấu trúc có xét ảnh hưởng của DG
• 4.6. Áp dụng các thuật toán SFS, CSFS, và SOS cho bài toán tái cấu trúc với LĐPP Tân Châu, Tây Ninh
• 4.6.1. Đặc điểm lưới điện Tân Châu, Tây Ninh
• 4.6.2. Kết quả áp dụng các thuật toán SFS, CSFS, và SOS cho bài toán tái cấu trúc không xét ảnh hưởng DG
• 4.6.3. Kết quả áp dụng các thuật toán SFS, CSFS, và SOS cho bài toán tái cấu trúc có xét ảnh hưởng DG
• 5. TÁI CẤU TRÚC LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI CÓ XÉT NGUỒN PHÂN TÁN VỚI HÀM ĐA MỤC TIÊU
• 5.1. Mô hình bài toán
• 5.2. Phương pháp giải
• 5.3. Kết quả tính toán và nhận xét
• 5.3.1. Các hàm đa mục tiêu tiêu chuẩn
• 5.3.2. Bài toán đa mục tiêu có xét DG
• 5.3.3. So sánh và phân tích kết quả
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6. Hướng phát triển luận án
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 1: THÔNG SỐ CÁC MẠNG ĐIỆN PHÂN PHỐI
• PHỤ LỤC 2: MẠNG ĐIỆN 272 NÚT TÂN CHÂU XT 475TH VÀ XT 477TH
• PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ BÀI TOÁN TÁI CẤU TRÚC MẠNG ĐIỆN 272 NÚT TÂN CHÂU, TÂY NINH SỬ DỤNG PHẦN MỀM PSS/ADEPT 5

Tóm tắt

I. Giới thiệu về tái cấu trúc lưới điện phân phối

Tái cấu trúc lưới điện phân phối (lưới điện phân phối) là một phương pháp quan trọng nhằm cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống điện. Mục tiêu chính của việc tái cấu trúc là giảm tổn thất công suất tác dụng và cải thiện chất lượng điện áp. Việc áp dụng các thuật toán tối ưu trong tái cấu trúc lưới điện giúp tối ưu hóa cấu hình lưới điện, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống điện. Luận án này tập trung vào việc phát triển các phương pháp tối ưu hóa để giải quyết bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối, đặc biệt là trong bối cảnh có sự hiện diện của nguồn phân tán (DG).

1.1. Tầm quan trọng của tái cấu trúc lưới điện

Tái cấu trúc lưới điện phân phối không chỉ giúp giảm tổn thất công suất mà còn cải thiện chất lượng điện áp, từ đó nâng cao độ tin cậy của hệ thống điện. Việc áp dụng các kỹ thuật điện hiện đại và các công nghệ điện mới giúp tối ưu hóa việc phân phối điện năng, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người tiêu dùng. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng việc tái cấu trúc lưới điện có thể giảm thiểu chi phí vận hành và bảo trì, đồng thời cải thiện khả năng phục hồi của hệ thống điện trong các tình huống khẩn cấp.

II. Các phương pháp tối ưu trong tái cấu trúc lưới điện

Luận án đã áp dụng nhiều thuật toán tối ưu khác nhau để giải quyết bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối. Các thuật toán như Stochastic Fractal Search (SFS), Chaotic SFS, và Symbiotic Organism Search (SOS) đã được sử dụng để tìm kiếm giải pháp tối ưu cho bài toán đơn mục tiêu. Kết quả cho thấy các thuật toán này có khả năng giảm tổn thất công suất và cải thiện cấu hình điện áp một cách hiệu quả. Đặc biệt, phương pháp SOS đã chứng minh được tính hiệu quả khi áp dụng cho các mạng điện quy mô lớn, cho thấy tiềm năng ứng dụng của nó trong các bài toán tối ưu hóa khác trong hệ thống điện.

2.1. Thuật toán Stochastic Fractal Search

Thuật toán SFS là một trong những phương pháp tối ưu hóa được áp dụng trong nghiên cứu này. Nó sử dụng cơ chế tìm kiếm ngẫu nhiên để tìm kiếm giải pháp tối ưu cho bài toán tái cấu trúc lưới điện. Kết quả cho thấy thuật toán SFS có khả năng giảm tổn thất công suất đáng kể trong các mạng điện khác nhau, từ 33 nút đến 272 nút. Việc áp dụng thuật toán này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất lưới điện mà còn giảm thiểu chi phí đầu tư cho các giải pháp khác.

III. Kết quả và phân tích

Kết quả nghiên cứu cho thấy các thuật toán tối ưu đã được áp dụng thành công trong việc tái cấu trúc lưới điện phân phối. Các bài toán đơn mục tiêu và đa mục tiêu đã được giải quyết với nhiều kịch bản khác nhau, cho thấy tính linh hoạt và hiệu quả của các phương pháp được đề xuất. Đặc biệt, thuật toán Nondominated Sorting Stochastic Fractal Search (NSSFS) đã chứng minh được khả năng tìm kiếm giải pháp Pareto tốt nhất cho bài toán đa mục tiêu, giúp cải thiện đồng thời nhiều chỉ tiêu như tổn thất công suất và chất lượng điện áp.

3.1. So sánh hiệu quả giữa các thuật toán

So sánh giữa các thuật toán cho thấy NSSFS cung cấp giải pháp tốt hơn so với các thuật toán khác như NSGA-II, MOPSO, và MOMVO. Điều này chứng tỏ tính hiệu quả của NSSFS trong việc giải quyết bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối, đặc biệt là trong bối cảnh có sự hiện diện của nguồn phân tán. Kết quả này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn cao trong việc tối ưu hóa lưới điện phân phối hiện nay.