Luận án tiến sĩ ứng dụng thuật toán cải tiến tính toán điều độ tối ưu trong hệ thống điện

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận án này đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận án đã được chỉ rõ nguồn gốc. Tác giả luận án Lê Đình Lương i LỜI CÁM ƠN Luận án Tiến sĩ này được thực hiện tại Trường Đại học Công nghệ TP.HCM dưới sự hướng dẫn khoa học của GS.

Hồ Đắc Lộc và PGS. Nghiên cứu sinh xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới các Thầy về định hướng khoa học, liên tục quan tâm, tạo điều kiện thuận lợi trong suốt quá trình nghiên cứu hoàn thành cuốn luận án này. Nghiên cứu sinh xin được chân thành cảm ơn các nhà khoa học, tác giả các công trình công bố đã trích dẫn trong luận án vì đã cung cấp nguồn tư liệu quý báu, những kiến thức liên quan trong quá trình nghiên cứu hoàn thành luận án. Nghiên cứu sinh xin trân trọng cảm ơn Lãnh đạo Trường Đại học Công nghệ TP.HCM, Hội đồng khoa học, Hội đồng Tiến sĩ của Nhà trường vì đã tạo điều kiện để nghiên cứu sinh được thực hiện và hoàn thành chương trình nghiên cứu của mình.

Nghiên cứu sinh xin được chân thành cảm ơn Quý Thầy trong các hội đồng xét duyệt đề cương, hội đồng bảo vệ chuyên đề tổng quan, hội đồng bảo vệ chuyên đề 2, chuyên đề 3 vì đã có những ý kiến đóng góp chỉ dẫn về học thuật để nghiên cứu sinh cải thiện nội dung nghiên cứu của mình. Xin chân thành cám ơn Viện Kỹ thuật HUTECH, Viện Đào tạo Sau đại học và các nhà khoa học thuộc Trường Đại học Công nghệ TP.HCM cũng như các nghiên cứu sinh khác về sự hỗ trợ trên phương diện hành chính, hợp tác có hiệu quả trong suốt quá trình nghiên cứu khoa học của nghiên cứu sinh. Cuối cùng là sự biết ơn tới gia đình và những người bạn thân thiết vì đã liên tục động viên để duy trì nghị lực, sự cảm thông, chia sẻ về thời gian, sức khỏe và các khía cạnh của cuộc sống trong cả quá trình để hoàn thành luận án. Tác giả luận án Lê Đình Lương ii TÓM TẮT LUẬN ÁN Luận án này trình bày một số phương pháp cải tiến các thuật toán tiến hóa để giải quyết bài toán điều độ kinh tế, điều độ tối ưu trong hệ thống điện có và không có thiết bị FACTS.

Các bài toán giải quyết với nhiều mức độ phức tạp của hàm chi phí khác nhau: hàm chi phí nhiên liệu dạng đường cong bậc hai, hàm chi phí nhiên liệu có xét ảnh hưởng của điểm van công suất, hàm chi phí đa nhiên liệu, hàm chi phí đa nhiên liệu có xét ảnh hưởng của điểm van công suất, hàm chi phí đa nhiên liệu có xét vùng cấm vận hành của tổ máy. Tính toán các mạng điện với nhiều mức độ quy mô khác nhau bao gồm: mạng điện 10, 20, 40, 80, 160 nhà máy, mạng điện IEEE 30 nút, IEEE 57 nút và IEEE 118 nút. Các thuật toán đề xuất gồm có:  Thuật toán tối ưu bầy đàn với hệ số quán tính thay đổi theo thời gian (PSO TVIW)  Thuật toán tối ưu bầy đàn với hệ số kinh nghiệm thay đổi theo thời gian (PSO TVAC)  Thuật toán tối ưu bầy đàn tự tổ chức với hệ số kinh nghiệm thay đổi theo thời gian (SOH PSO TVAC)  Thuật toán tối ưu bầy đàn cân bằng ngẫu nhiên (SWT PSO)  Thuật toán tối ưu bầy đàn cải tiến (IPSO)  Ứng dụng thuật toán đàn ong nhân tạo (ABC) vào giải bài toán điều độ tối ưu trong hệ thống điện  Phương pháp lai giữa hai thuật toán tiến hóa vi phân và tìm kiếm hài hòa (DEHS)  Phương pháp lai giữa hai thuật toán tiến hóa vi phân và tìm kiếm theo lực hấp dẫn (DEGSA) iii Các thuật toán đề xuất bên trên được ứng dụng vào tính toán điều độ kinh tế và điều độ tối ưu trong hệ thống điện như sau: Trường hợp 1: Ứng dụng 8 thuật toán đề xuất bên trên vào tính toán điều độ kinh tế mạng điện 40 nhà máy có xét ảnh hưởng của điểm van công suất. Kết quả thu được cho thấy 3 phương pháp DEHS, DEGSA và SWT-PSO vượt trội hơn các phương pháp còn lại về giá trị cực tiểu hàm chi phí, thời gian tính toán và đặc tuyến hội tụ.

Do đó, những thuật toán này sẽ được áp dụng vào tính toán nhiều mạng điện phức tạp và có quy mô lớn hơn. Trường hợp 2: Tính toán bài toán điều độ kinh tế có số lượng máy phát lớn với đường cong chi phí đa nhiên liệu có xét ảnh hưởng của điểm van công suất. Ba thuật toán DEGSA, DEHS và SWT-PSO lần lượt được thử nghiệm trên hệ thống 10, 20, 40, 80, 160 nhà máy. Kết quả tính toán được so sánh với các phương pháp đã được trình bày trong các bài báo trước đây như: IEP, MPSO, CEP, FEP, IFEP, ELANN, CGA, IGA_AMUM, CGA_MU, IGA_MU, GA, CPSO, MSFLA… Trường hợp 3: Tính toán bài toán điều độ công suất tối ưu truyền thống hàm chi phí dạng đường cong bậc hai trên các mạng điện IEEE 30 nút, IEEE 57 nút và IEEE 118 nút.

Kết quả tính toán được so sánh với các phương pháp đã được trình bày trong các bài báo trước đây như: IHDE, DSA, CS, ISA, HCSA, MOALO… Trường hợp 4: Tính toán bài toán điều độ công suất tối ưu có xét ảnh hưởng của điểm van công suất trên mạng điện IEEE 30 nút. Kết quả tính toán được so sánh với các phương pháp đã được trình bày trong các bài báo trước đây như: IEP, SADE- ALM, MDE, SOH PSO TVAC… Từ các trường hợp kiểm tra 2, 3, 4 cho thấy hai thuật toán DEHS và DEGSA có kết quả tính toán tốt hơn so với thuật toán SWT-PSO trong hầu hết các bài toán áp dụng. Do đó, thuật toán DEHS và DEGSA sẽ được áp dụng vào tính toán trong trường hợp kiểm tra 5. iv Trường hợp 5: Tính toán bài toán điều độ công suất tối ưu có xét thiết bị FACTS.

Hai thuật toán DEHS và DEGSA được ứng dụng vào tính toán các trường hợp mạng điện IEEE 30 nút có xét thiết bị TCSC, mạng điện IEEE 30 nút có xét thiết bị SVC, mạng điện IEEE 30 nút có xét thiết bị TCSC và SVC, mạng điện IEEE 30 nút có xét thiết bị SVC, TCSC và TCPST. Kết quả tính toán được so sánh với trường hợp không có thiết bị FACTS và với các phương pháp đã được trình bày trong các bài báo trước đây như: TS/SA, PSO… Thuật toán DEHS đã cho ra kết quả vượt trội hơn so với thuật toán DEGSA cũng như kết quả các thuật toán tham khảo từ các bài báo trước đây. Luận án đã trình bày một cách có hệ thống, dẫn dắt bài toán từ đơn giản đến phức tạp, từ mạng điện nhỏ đến mạng điện có số lượng máy phát lớn. Trong từng bài toán cụ thể đã so sánh, nhận xét, đánh giá với nhiều nguồn tài liệu khác nhau để khẳng định tính chính xác và tin cậy của kết quả đạt được trong luận án.

Kết quả tính toán cho thấy khả năng linh hoạt, mạnh mẽ của các thuật toán đề xuất trong việc xác định lời giải tối ưu toàn cục mà các phương pháp tối ưu số khó đạt được. Đối với những bài toán có hàm mục tiêu không khả vi, có các biến số rời rạc thì các thuật toán đề xuất đã cho thấy khả năng đặc biệt thích hợp của nó bằng việc giải quyết những bài toán trên một cách dễ dàng. v ABSTRACT This dissertation presents methods for improving the evolutionary algorithms to solve the economic dispatch and optimal power flow problem with and without FACTS devices. The solutions involve different levels of complexity of the cost function, namely, the quadratic fuel cost curve function, the fuel cost function considering valve point effect, the multi-fuel cost function, the multi-fuel cost function considering the valve point effect, the multi-fuel cost function considering prohibited operating zones.

The calculation of electrical networks with different levels of scale include 10 units, 20 units, 40 units, 80 units, 160 units, IEEE 30-bus system, IEEE 57- bus system and IEEE 118-bus system. The suggested algorithms include:  Particle Swarm Optimizer with Time Varying Inertia Weight Factor (PSO TVIW)  Particle Swarm Optimizer with Time Varying Acceleration Coefficients (PSO TVAC)  Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimizer with Time Varying Acceleration Coefficients (SOH PSO TVAC)  Stochastic Weight Trade-Off Particle Swarm Optimization (SWT-PSO)  Improved Particle Swarm Optimization (IPSO)  The Artificial Bee Colony (ABC) algorithm was first proposed for solving the economic dispatch problem and optimal power flow problem  The hybrid algorithm between Differential Evolution and Harmony Search (DEHS)  The hybrid algorithm between Differential Evolution and Gravitational Search Algorithm (DEGSA) vi The above proposed algorithms were applied in calculating the economic dispatch and optimal power flow problem as follows: Test case 1: Applying the eight proposed algorithms to calculate the economic dispatch problem for a 40-unit network with the cost function considering the valve point effect. The results showed that the three methods of DEHS, DEGSA and SWT- PSO outperform the remaining methods in terms of minimum value of cost function, calculation time and convergence characteristic. Therefore, these algorithms will be applied to the calculation of more complex and larger electricity networks.

Test case 2: Calculating the economic dispatch problem with a large number of generators with the multi-fuel cost function considering the valve point effect. Three algorithms DEGSA, DEHS and SWT-PSO were tested on systems with 10, 20, 40, 80, 160 units, respectively. The calculated results were compared with those obtained by using other methods presented in previous articles, such as IEP, MPSO, CEP, FEP, IFEP, ELANN, CGA, IGA_AMUM, CGA_MU, IGA_MU, GA, CPSO, MSFLA, etc. Test case 3: Calculating traditional optimal power flow problem with quadratic cost curve function on IEEE 30-bus system, IEEE 57-bus system and IEEE 118-bus system.

The calculated results were compared with those obtained by using the methods presented in previous articles, such as: IHDE, DSA, CS, ISA, HCSA, MOALO, etc. Test case 4: Calculating optimal power flow problem with cost function considering valve point effect on IEEE 30-bus system. The calculated results were compared with those obtained by using the methods presented in the previous articles, such as: IEP, SADE-ALM, MDE, SOH PSO TVAC, etc. From test cases 2, 3 and 4, the two algorithms DEHS and DEGSA have yielded better calculation results than SWT-PSO algorithm in most applied problems.

vii Therefore, the DEHS and DEGSA algorithms will be applied to the calculation in the test case 5. Test case 5: Calculation of the optimal power flow problem with FACTS devices. DEHS and DEGSA algorithms were applied to the calculation of IEEE 30-bus system with FACTS devices such as TCSC power network; SVC power network; TCSC and SVC power network; SVC, TCSC and TCPST power network.