Luận văn thạc sĩ: Tối ưu công suất điện với giải thuật Pseudogradient PSO và ràng buộc an ninh

Nghiên cứu áp dụng giải thuật pseudogradient PSO kết hợp hệ số co trong tối ưu công suất với ràng buộc an ninh trong kỹ thuật điện.

• Tác giả: Trương Xuân Quý
• Người hướng dẫn: PGS. Võ Ngọc Điều
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG - HCM
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện
• Đề tài: Áp Dụng Giải Thuật Pseudo-Gradient PSO Kết Hợp Hệ Số Co Giải Bài Toán Tối Ưu Công Suất Có Xét Đến Ràng Buộc An Ninh
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Giới thiệu về tối ưu công suất điện với PSO và hệ số co

Tối ưu công suất điện là một trong những vấn đề quan trọng trong lĩnh vực kỹ thuật điện. Việc áp dụng giải thuật Pseudogradient PSO kết hợp với hệ số co giúp cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống điện. Nghiên cứu này sẽ trình bày tổng quan về các phương pháp tối ưu hóa công suất điện, đặc biệt là ứng dụng của PSO trong việc giải quyết bài toán phân bố công suất tối ưu có ràng buộc an ninh.

1.1. Tầm quan trọng của tối ưu hóa công suất điện

Tối ưu hóa công suất điện không chỉ giúp giảm chi phí vận hành mà còn đảm bảo an toàn cho hệ thống điện. Việc áp dụng các phương pháp tối ưu như PSO giúp nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng và giảm thiểu tổn thất trong quá trình truyền tải.

1.2. Tổng quan về giải thuật Pseudogradient PSO

Giải thuật Pseudogradient PSO là một phương pháp tối ưu hóa bầy đàn, được cải tiến để giải quyết các bài toán phức tạp trong hệ thống điện. Phương pháp này kết hợp giữa PSO và gradient giả, giúp tăng tốc độ hội tụ và cải thiện độ chính xác của kết quả.

II. Vấn đề và thách thức trong tối ưu công suất điện

Bài toán tối ưu công suất điện thường gặp nhiều thách thức, đặc biệt là khi xét đến các ràng buộc an ninh. Các yếu tố như sự cố mạng, biến động tải và yêu cầu về độ tin cậy đều ảnh hưởng đến khả năng tối ưu hóa. Việc tìm ra giải pháp hiệu quả cho những vấn đề này là rất cần thiết.

2.1. Các ràng buộc an ninh trong tối ưu hóa

Ràng buộc an ninh trong tối ưu hóa công suất điện bao gồm các yêu cầu về độ tin cậy và khả năng phục hồi của hệ thống. Những ràng buộc này cần được xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo rằng hệ thống có thể hoạt động ổn định trong mọi tình huống.

2.2. Thách thức trong việc áp dụng PSO

Mặc dù PSO là một phương pháp mạnh mẽ, nhưng việc áp dụng nó trong các bài toán tối ưu công suất điện vẫn gặp nhiều thách thức. Các vấn đề như không gian tìm kiếm lớn và tính không khả vi của hàm mục tiêu có thể làm giảm hiệu quả của thuật toán.

III. Phương pháp tối ưu hóa công suất điện với PSO cải tiến

Phương pháp tối ưu hóa công suất điện với PSO cải tiến kết hợp giữa các kỹ thuật hiện đại và truyền thống. Việc sử dụng hệ số co trong PSO giúp cải thiện khả năng hội tụ và độ chính xác của giải pháp. Nghiên cứu này sẽ trình bày chi tiết về cách thức hoạt động của phương pháp này.

3.1. Cấu trúc của thuật toán PSO cải tiến

Thuật toán PSO cải tiến sử dụng gradient giả để điều chỉnh hướng tìm kiếm, giúp tăng tốc độ hội tụ. Hệ số co được điều chỉnh linh hoạt để tối ưu hóa quá trình tìm kiếm, đảm bảo rằng các giải pháp đạt được là tốt nhất.

3.2. Ứng dụng hệ số co trong PSO

Hệ số co trong PSO giúp điều chỉnh tốc độ và hướng di chuyển của các cá thể trong bầy đàn. Việc áp dụng hệ số co một cách hợp lý có thể giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của thuật toán trong việc tìm kiếm giải pháp tối ưu.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu đã áp dụng phương pháp PSO cải tiến vào bài toán phân bố công suất tối ưu có ràng buộc an ninh trên các mạng điện chuẩn như IEEE 6 nút và New England System 39 nút. Kết quả cho thấy phương pháp này mang lại hiệu quả cao hơn so với các phương pháp truyền thống.

4.1. Kết quả tính toán trên mạng điện IEEE 6 nút

Kết quả tính toán cho thấy rằng việc áp dụng PSO cải tiến giúp giảm thiểu tổn thất công suất và tối ưu hóa chi phí vận hành. Các chỉ số đánh giá cho thấy sự cải thiện rõ rệt trong hiệu suất của hệ thống.

4.2. Ứng dụng trên mạng điện New England System 39 nút

Trên mạng điện New England System 39 nút, phương pháp PSO cải tiến cũng cho kết quả khả quan. Việc tối ưu hóa công suất điện không chỉ giúp giảm chi phí mà còn đảm bảo an toàn cho hệ thống trong các tình huống khẩn cấp.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Nghiên cứu đã chứng minh rằng việc áp dụng giải thuật Pseudogradient PSO kết hợp với hệ số co là một giải pháp hiệu quả cho bài toán tối ưu công suất điện. Hướng phát triển trong tương lai có thể tập trung vào việc cải tiến hơn nữa các thuật toán tối ưu hóa và mở rộng ứng dụng của chúng trong các hệ thống điện phức tạp.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng PSO cải tiến có thể giải quyết hiệu quả bài toán tối ưu công suất điện với ràng buộc an ninh. Các chỉ số đánh giá cho thấy sự cải thiện đáng kể trong hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc áp dụng các công nghệ mới như học máy và trí tuệ nhân tạo để cải thiện hơn nữa khả năng tối ưu hóa công suất điện. Việc nghiên cứu sâu hơn về các ràng buộc an ninh cũng là một lĩnh vực cần được chú trọng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu chung Chương 4: Giới thiệu phương pháp PSO cải tiến và áp dụng phương pháp vào bài toán SCOPF trong hệ thống điện. Chương 5: Mô phỏng ứng dụng phương pháp PSO cải tiến vào bài toán SCOPF trong các mạng điện khác nhau và so sánh với các nghiên cứu khác. Chương 6: Kết luận và hướng phát triển. 3 Chương 2: Tổng quan CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN 2.

CÁC BÀI TOÁN TỐI ƯU TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN 2. Cơ sở lý thuyết Các bài toán tối ưu trong hệ thống điện thông qua việc tính toán các biến đầu vào như đã đề cập nhằm tối ưu giá trị của một mục tiêu cho trước, thỏa mãn điều kiện về phân bố dòng công suất (điều kiện cân bằng) và điều kiện về giới hạn của các biến (điều kiện không cân bằng). Bài toán tối ưu hệ thống điện được xây dựng trên cơ sở toán học sau:  F ( x, u ) min/ max   g ( x, u )  0 (2.1)  h( x, u )  0  Với x là vector chứa các biến điều khiển được. g ( x, u ) là điều kiện cân bằng và h( x, u ) là điều kiện không cân bằng của bài toán.

Đối với khái niệm tối ưu, thường gặp có 2 dạng: tối ưu kinh tế (chi phí vận hành) và tối ưu vận hành (tổn thất công suất, ổn định điện áp). Với mỗi dạng hàm mục tiêu, chúng ta có 2 bài toán lớn là Tối ưu phân bố công suất (Optimal Power Flow – OPF) và Tối ưu điều độ công suất phản kháng (Optimal Reactive Power Dispatch). Với bài toán OPF, lời giải đi tìm tập giá trị của các máy phát (các biến điều khiển) sao cho hàm chi phí vận hành là tối ưu. Đây là mở rộng của bài toán điều độ kinh tế (Economic Dispatch – ED), xem xét các ràng buộc đầy đủ và tổng quát hơn.

Hàm mục tiêu của OPF là hàm chi phí, có dạng: NG f ( x)   FCn ( Pn ) (2.2) n 1 Với bài toán ORPD, do công suất thực là phần công suất mất đi hoặc được tiêu thụ trên lưới, còn công suất phản kháng biểu kiến cho sự lưu thông của dòng công suất trên hệ thống cho nên; giá trị công suất thực và công suất thực, lần lượt, có thể được điều chỉnh thông qua góc pha và giá trị biên độ của điện áp [1]; còn giá trị công suất phản kháng giúp duy trì sự ổn định của mức điện áp, do đó tăng độ tin cậy trong 4 Chương 2: Tổng quan truyền tải công suất thực và có thể điều chỉnh được thông qua điện áp của nguồn phát, giá trị nấc của máy biến áp và giá trị của tụ bù tĩnh [2]. Các hàm mục tiêu thường gặp trong bài toán ORPD bao gồm: - Công suất tổn thất: Nl f ( x)  Ploss   g k [(tkVi 2 )  V j2  2(tkVi )V j cosij ] (2.3) k 1 - Độ lệch điện áp: Để đánh giá và hiệu chỉnh độ lệch điện áp bằng cách gắn tụ điện song song với các tải, ta cần đánh giá tổng sai lệch các điện áp nút tảo với giá trị chuẩn (thường chọn là 1 p.4) - Ổn định điện áp: Để đánh giá độ ổn định điện áp của lưới, chỉ số L định nghĩa như là giá trị “ngưỡng”, xấp xỉ mức sụp đổ điện áp của hệ thống. Một nút có chỉ số L càng lớn thì nguy cơ sụp đổ điện áp càng cao. Chỉ số L được xác định từ các giá trị của dòng điện và điện áp tại từng nút.5) Vi YimVm Với V 'm  N Y j 1, j  i ij Giá trị Li nằm trong khoảng [0,1].

Giá trị này càng gần 0 thì nút i càng “bền”. Với cách định nghĩa Li như trên, chúng ta không cần thao tác nghịch đảo ma trận, giúp làm tăng thời gian tính toán. Đối với OPF hay ORPD, có 2 nhóm phương pháp thường được sử dụng để giải quyết bài toán, đó là phương pháp số và phương pháp meta-heuristic. Chúng ta sẽ giới thiệu trường hợp ORPD trước do bài toán này có nhiều dạng mục tiêu hơn.2 Các nghiên cứu về ORPD Trên góc độ quy hoạch nguồn và lưới, bài toán ORPD được chia thành 2 bài toán con tương ứng với từng mục tiêu khác nhau: 5 Chương 2: Tổng quan Điều độ công suất phản kháng vận hành: Bài toán được đặt ra với một hệ thống phụ tải, nguồn và cấu hình lưới có sẵn.

Các giá trị cần tìm là công suất đầu ra của nguồn phát, các giá trị của nguồn kháng cũng như các giá trị nấc điều chỉnh máy biến áp nhằm đạt được giá trị yêu cầu của hệ thống với điều kiện không thêm vào bất cứ thiết bị nào vào hệ thống. [4] Ở bài toán điều độ công suất phản kháng vận hành, các giá trị vận hành được xem xét theo lịch cho trước, do đó, bài toán được phân thành 2 pha nhỏ: - Pha kế hoạch: còn được gọi là pha ngắn hạn. Các giá trị đầu ra được xem xét dựa trên các tiêu chí sau:  Công suất phản kháng bù được thực thi  Cấu hình lưới: cho phép cắt điện để điều khiển điện áp.  Công suất nguồn cung cấp cho hệ thống phụ tải.

 Điện áp điều độ mục tiêu.  Dự phòng cho phép hồi phục điện áp sau sự cố. Các chuỗi tiêu chí trên chịu ảnh hưởng của ràng buộc thời gian, bao gồm thời gian đồng bộ nguồn phát hoặc thời gian bất biến trạng thái lưới nhằm tránh việc thay đổi giá trị bù cho đến khi hệ thống tải được đáp ứng. Đầu ra của pha này là hệ thống điều khiển được ở trạng thái trước sự cố bao gồm các trạng thái ngẫu nhiên có thể chuyển tiếp được định trước.

- Pha điều khiển: các giá trị đầu ra được xem xét dựa trên các tiêu chí sau:  Thời gian chuyển mạch hoặc thay đổi giá trị nguồn tạo ra hiện tượng đồng bộ/bất đồng bộ có liên quan đến điều khiển điện áp.  Điều chỉnh ngắn hạn giá trị điện áp của từng nguồn phát cao áp ảnh hưởng đến giá trị công suất phản kháng dự phòng.  Các biện pháp dự phòng hoặc hành động khẩn cấp khi xảy ra sự cố. Trong đó, việc điều chỉnh ngắn hạn điện áp nguồn được chia thành: Điện áp trước sự cố, đảm bảo ổn định khi thay đổi hiện trạng tải; và điện áp hồi phục sau sự cố.

Đối với Điều độ công suất phản kháng vận hành, các nghiên cứu được chia thành 2 nhóm theo cách tiếp cận: Phương pháp số thông thường và phươn pháp Meta- Heuristic. 6 Chương 2: Tổng quan Phương pháp số: Theo [5], Dopazo và cộng sự giới thiệu phương pháp tối thiểu chi phí sản xuất đối với phân bổ công suất thực và công suất phản kháng. Quá trình này bắt đầu bằng việc xác định công suất thực cần quy hoạch theo nhân tử Larange, sau đó hiệu chỉnh công suất phản kháng bằng việc thiết lập gradient tương quan giữa 2 đại lượng với mục tiêu giảm tổn thất công suất. Theo [6], Grudinin giới thiệu phương pháp Bình phương liên tục (SQP) để giải bài toán ORPD trên hệ IEEE 30 nút và 278 nút.

SQP tìm kiếm điểm tối ưu giữa 2 lời giải bằng phương pháp xấp xỉ liên tục kết hợp hiệu chỉnh RP, xem xét sự thay đổi của hàm mục tiêu trên từng khoảng và giới hạn của ràng buộc không cân bằng. SQP nhanh hơn và tin cậy hơn so với phương pháp xấp xỉ tuyến tính SLP. Theo [7], Yan và cộng sự sử dụng phương pháp Điểm nội đối ngẫu cơ bản dự đoán hiệu chỉnh (PCPDIPM) để giải bài toán phân bố công suất phản kháng. Trong phương pháp này, ma trận Hessian bất biến và chỉ cần so sánh 1 lần trong suốt quá trình thực thi.

Kết quả của phương pháp so với cách giải truyền thống vượt trội cho cả 7 trường hợp khảo sát. Theo [8], Lin và cộng sự triển khai phương pháp chuỗi bậc 2 để giải bài toán phân bố công suất. Yêu cầu bài toán được xem như chi phí gia tăng đi kèm với yêu cầu ổn định điện áp đối với thị trường điện cạnh tranh. ORPD được thiết lập dưới dạng một dải các biên điện áp ở cả chế độ bình thường và chế độ mất điện.

Kết quả được khảo sát trên hệ IEEE 14 nút và so sánh với các giải thuật khác. Theo [9], Alsac và cộng sự sử dụng biến đổi tuyến tính áp dụng cho bài toán phân bố công suất phản kháng online và ORPD theo dạng các hàm mục tiêu tách được. Theo kết quả bài báo, quá trình hiệu chỉnh suy giảm xảy ra mạnh ở các chu kì đầu và được gợi mở cho việc áp dụng đối với các hàm mục tiêu không tách được, ví dụ, tổng công suất tổn thất. Kết quả được thử nghiệm hiệu quả trên hệ thống lớn, tương ứng, 700, 1200 và 1300 nút.

Phương pháp Meta – Heuristic: Theo [10], Bhushan trình bày phương pháp Biến dị (DE) để đồng thời hiệu chỉnh điện áp và tổn thất đường dây trên hệ thống, sử dụng các biến điều khiển của bài toán ORPD làm đầu vào. Phương pháp DE tiến hành đột biến tập các giá trị khởi tạo, 7 Chương 2: Tổng quan sau đó lai ghép các cá thể này và chọn lọc cá thể đời sau. Tập các cá thể tốt sau bước chọn lọc được giữ lại làm giống cho thế hệ tiếp theo. Kết quả được thử nghiệm trên 3 hệ thống IEEE tiêu chuẩn cho kết quả thỏa mãn với yêu cầu.

Phương pháp DE có nhiều thuật toán cải tiến như ADE, CPDE, NM-DE, SDE [11]…cho phép chọn lọc tập khởi tạo và ràng buộc cải tiến cho quá trình lai ghép. Theo [12], Duman và cộng sự trình bày phương pháp tìm kiếm trong trường hấp dẫn (GSA) để giải bài toán tối ưu phân bố công suất phản kháng với hàm mục tiêu là công suất tổn thất và độ ổn định điện áp trong hệ thống, đồng thời nâng cao vận hành kinh tế. GSA là một nhánh của phương pháp tìm kiếm ngẫu nhiên trong không gian n-chiều bằng cách chọn lọc và thu hẹp vùng tìm kiếm sau từng bước lặp. Các biến điều khiển được sử dụng là biên độ điện áp của máy phát, bộ điều khiển SVC và nấc chuyển máy biến áp.

GSA được chứng minh có hiệu quả đối với hiệu chỉnh toàn cục. Kết quả được thử nghiệm trên hệ IEEE 30 và khi so sánh với các phương pháp khác, giá trị nhận được cho thấy đáp ứng tốt của thuật toán. Theo [13], Sakthivel và cộng sự giới thiệu thuật toán Vụ nổ lớn – Vụ co lớn (BB-BC) để giải bài toán ORPD đa ràng buộc – đa mục tiêu. Mục đích là tối ưu đồng thời công suất tổn thất và độ lệch điện áp.