Sa thải phụ tải dựa trên thuật toán Fuzzy–AHP

Nội dung text: Sa thải phụ tải dựa trên thuật toán Fuzzy–AHP

1. SA THẢI PHỤ TẢI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN FUZZY-AHP LOAD SHEDDING BASED ON FUZZY-AHP ALGORITHM Lê Trọng Nghĩa1 , Quyền Huy Ánh1 , Nguyễn Đức Thiện1 1Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. HCM TÓM TẮT: Trong thi ̣trườ ng điêṇ cạnh tranh , hệ thống hỗ trợ quyết định sa thải phụ tải là cần thiết để tìm ra hướng xử lý sa thải phụ tải thỏa mãn cả hai điều kiện kinh tế và kỹ thuật. Bào báo này đề xuất phương pháp tiếp cận Fuzzy –AHP và mờ hóa đồ thị phụ tải để xác định trọng số của đơn vị tải trong toàn hệ thống và lựa chọn chiến lược điều khiển khi hệ thống hoạt động ở các mức tải khác nhau. Trọng số của các đơn vị tải được định lượng bởi các tam giác số mờ hóa trong các cặp so sánh. Các kết quả này kết hợp với việc mờ hóa đồ thị phụ tải để đề ra các chiến lược điều khiển phù hợp với các mức tải khác nhau khi có sự cố xảy ra. Hiệu quả của thuật toán được minh chứng qua thực nghiệm sa thải phụ tải của mạng điện IEEE 37 nút so với giải thuật AHP truyền thống. ABSTRACT: In the competitive electricity market, load shedding Decision Support Systems are needed to find the way to load shedding satisfy both economic and technical conditions. This paper proposed Fuzzy - Analytic Hierarchy Process (Fuzzy-AHP) approach and Fuzzy Load to determine the weight of the unit load in the system and choose the control strategy when the system operates at various load levels. Weights of the unit load is quantified by the triangular fuzzy numbers in the pair comparison. These results combined with the fuzzy load graph to propose control strategies suitable for different load levels when the problem occurred. The effectiveness of the algorithm is demonstrated experimentally load shedding of the IEEE 37 bus network than traditional AHP algorithm. Key words: Load shedding; Analytic Hierarchy Process; Fuzzy-AHP; Fuzzy linguistic scale; Power System Stability. I. GIỚI THIỆU Khi tất cả các kiểm soát sẵn có không thể duy trì ổn định tần số hệ thống điện, sa thải phụ tải sẽ được sử dụng như là giải pháp cuối cùng hiệu quả để phục hồi lại tần số trong giới hạn định mức [4,5]. Mặc dù thành công ở mức độ nhất định, các phương pháp sa thải phụ tải truyền thống dựa trên các rơle sa thải tải dưới tần số hoặc điện áp có những nhược điểm như sau: chỉ xem xét sự suy giảm tần số, hoặc điện áp trong hệ thống, trong các trường hợp này kết quả thường kém chính xác; số lượng một bước tải sa thải đôi khi lớn , nó gây ra sa thải tải quá mức, các kế hoạch không có sự linh hoạt để tăng số lượng các bước sa thải tải [2,3]. Nhằm tăng hiệu quả sa thải tải , một số phương pháp sa thải tải dựa trên tần số , điện áp và độ nhạy QV tại các thanh góp tải. Tuy nhiên, trường hợp này tốc độ xử lý chương trình giải thuật tương đối chậm [1]. Hơn nữa, trong thị trường điện hiện nay, việc sa thải phụ tải cần xét đến các chỉ tiêu kinh tế và tầm quan trọng của phụ tải để giảm đến mức thấp nhất các thiệt hại. Có nhiều phương pháp Fuzzy-AHP được đề xuất bởi các tác giả khác nhau [6,7,8,9,10]. Bài báo này sử dụng phương pháp sa thải phụ tải dựa trên phương pháp tiếp cận Fuzzy-AHP. Khi sử dụng phương pháp này, việc sa thải phụ tải có xem xét đến tầm quan trọng của tải để cắt giảm những tải ít quan trọng trước, góp phần giảm thiệt thại và các hệ số không được đo lường một cách chính xác sẽ được đánh giá một cách hiệu quả khi sử dụng kỹ thuật mờ hóa nhằm giải quyết những hạn chế của các nghiên cứu trước đây. II. PHƢƠNG PHÁP TIẾP CẬN II.1 Thuật toán AHP (Analytic Hierarchy Process) [11,12]. Bƣớc 1: Thiết lập mô hình hệ thống phân cấp
2. Hình 1: Mô hình hệ thống phân cấp AHP Bƣớc 2: Xây dựng ma trận phán đoán A-PI và A-LD thể hiện tầm quan trọng giữa các trung tâm tải và giữa các tải với nhau trong mỗi trung tâm tải. Giá trị của các thành phần trong ma trận phán đoán phản ánh kinh nghiệm tri thức của người sử dụng về tầm quan trọng mối liên hệ giữa các cặp hệ số. Ma trận phán đoán A-PI: w K1/w K1 w K1/w K2 w K1/w Kn w K2 /w K1 w K2 /w K2 w K2 /w Dn (2.1) A PI . . . . . . w Kn /w K1 w Kn /w K2 w Kn /w Kn Ở đây: wki là mức quan trọng của trung tâm tải thứ i, giá trị này là chưa biết; wki /wkj mô tả mức quan trọng tương đối của tâm phụ tải thứ i được so sánh với tâm phụ tải thứ j. Giá trị wki /wkj có thể đạt được theo kinh nghiệm của các chuyên gia hoặc người vận hành hệ thống. Ma trận phán đoán A-LD: w D1/w D1 w D1/w D2 w D1/w Dn w D2 /w D1 w D2 /w D2 w D2 /w Dn (2.2) A LD . . . . . . w Dn /w D1 w Dn /w D2 w Dn /w Dn Trong đó: wDi là mức quan trọng của tải thứ i, giá trị này là chưa biết; wDi/wDj mô tả mức quan trọng tương đối phụ tải thứ i được so sánh với tải thứ j. Giá trị wDi/wDj có thể đạt được theo kinh nghiệm của các chuyên gia hoặc người vận hành hệ thống. Rất khó để tính toán chính xác hệ số quan trọng của mỗi tải. Lý do là mức quan trọng tương đối của các loại tải này là không giống nhau. Theo nguyên lý của AHP, các hệ số quan trọng của tải có thể được xác định thông qua việc tính toán các phán đoán cơ bản, phản ảnh sự so sánh và phán đoán của một chuỗi cặp các hệ số. Hệ số quan trọng của tải wDi có thể đạt được từ phương trình sau: wij = wkj x wDi Di Kj (2.3) Trong đó: Di Kj nghĩa là tải Di được định vị trong tâm tải Kj. Sau khi tính toán các hệ số quan trọng của tải và trung tâm tải, kế hoạch sa thải phụ tải tối ưu và lợi ích đạt được tối đa được tính toán và có được bằng phương pháp tiếp cận đã đề xuất. Bƣớc 3: Tính toán trị riêng lớn nhất và vector riêng tương ứng của ma trận phán đoán. Bƣớc 4: Sắp xếp phân cấp và kiểm tra tính nhất quán của các kết quả. II.2. Kỹ thuật mờ hóa và luật hoạt động [13] ~ ~ Hàm thành viên M (x): R [0,1] của tam giác số mờ hóa M (l,m,u) xác định trên R thì bằng:
3. x l , x [l,m] m l m l ~ x u M (x) , x [m,u] (2.4) m u m u 0, otherwise Ở đây: l và m là giá trị tốt nhất của các số mờ M, l và u là giá trị biên dưới và biên trên ~ tương ứng. Theo nguyên lý mở rộng Zadeh’s cho hai tam giác số mờ hóa M1 (l1,m1,u1) và ~ M 2 (l2 ,m2 ,u2 ) (l1 và l2 0) ~ ~ Hình 2: Mô hình việc cạnh tranh giữa M 1 và M 2 1. Phép cộng mở rộng được định nghĩa như sau: ~ ~ M1 M 2 (l1 l2 ,m1 m2 ,u1 u2 ). (2.5) 2. Phép nhân mở rộng được định nghĩa như sau: ~ ~ M1 M 2 (l1l2 ,m1m2 ,u1u2 ). (2.6) 3. Phép nghịch đảo của tam giác số mờ hóa M1 được định nghĩa như sau: ~ 1 1 1 1 M 1 , , (2.7) u1 m1 l1 II.3. Mô hình Fuzzy-AHP Phương pháp Fuzzy-AHP xác định tầm quan trọng của của các đơn vị tải trong hệ thống, thực hiện qua các bước sau [13]: Bước 1: Xác định các vùng trung tâm tải và các đơn vị tải ở các trung tâm tải. Bước 2: Xây dựng mô hình phân cấp AHP dựa trên các vùng trung tâm tải và các đơn vị phụ tải xác định ở Bước 1. Bước 3: Xác định các hệ số trọng số tầm quan trọng của các trung tâm tải và các nút tải bằng cách sử dụng ma trận phán đoán. Tỷ lệ mờ hóa về tầm quan trọng để đo lường các trọng số liên quan trình bày ở Hình 3 và Bảng 1. Tỷ lệ này được đề xuất bởi Kahraman [14] và được sử dụng để giải quyết việc mờ hóa các vấn đề về thực hiện các quyết định [14,15]. Hình 3: Tỷ lệ so sánh tầm quan trọng
4. Bảng 1. Tỷ lệ so sánh các mức về tầm quan trọng Các mức tỷ lệ độ Các mức tỷ lệ tầm quan trọng Tam giác số mờ Tam giác số mờ khó hóa hóa nghịch đảo Như nhau Như nhau (1,1,1) (1,1,1) Không quá khó Không quá quan trọng (1/2,1,3/2) (2/3,1,2) Khó hơn một ít Quan trọng hơn một ít (1,3/2,2) (1/2,2/3,1) Khó hơn nhiều Quan trọng hơn nhiều (3/2,2,5/2) (2/5,1/2,2/3) Khó hơn rất nhiều Quan trọng hơn rất nhiều (2,5/2,3) (1/3,2/5,1/2) Hoàn toàn khó khăn Hoàn toàn quan trọng (5/2,3,7/2) (2/7,1/3,2/5) Bước 4: Tính toán các trọng số ở các đơn vị tải đối với toàn hệ thống. Trọng số này được tính bằng cách nhân trọng số ở các đơn vị tải với trọng số ở các trung tâm tải tương ứng. Bước 5: Sắp xếp theo thứ tự giảm dần tầm quan trọng của các đơn vị tải. Lưu đồ các bước sử dụng phương pháp Fuzzy-AHP để sa thải phụ tải trình bày ở Hình 4. Hình 4: Lưu đồ các bước sử dụng phương pháp Fuzzy-AHP để sa thải phụ tải III. TÍNH TOÁN, MÔ PHỎNG TRÊN HỆ THỐNG Để so sánh hiệu quả kỹ thuật sa thải dựa trên Fuzzy-AHP và AHP, tiến hành thực nghiệm giải thuật đề xuất trên hệ thống điển hình của IEEE vớ i f =60Hz gồm 37 thanh góp 9 máy phát trong cả 2 trường hợp có mờ hóa và không mờ hóa. Xét trường hợp mất một máy phát điện tại thanh góp số 4 tương ứng hệ thống đang hoạt động ở các trạng thái 70%, 80%, 90% và 100% phụ tải cực đại. Tương ứng với mỗi trường hợp sẽ xây dựng “chiến lược điều khiển” trong việc sa thải phụ tải nhằm khôi phục các thông số trở về trạng thái ổn định ban đầu. Mô phỏng bằng phần mềm PowerWorld và quan sát kết quả nhận được khi áp dụng các chương trình sa thải phụ tải đề xuất. Áp dụng lưu đồ giải thuật ở Hình 4, thực hiện các bước như sau: Bước 1: Xác định các vùng trung tâm tải (Load Center 1) và các đơn vị Li tải. Bước 2: Xây dụng mô hình AHP gồm các vùng trung tâm tải và các đơn vị tải trình bày ở Hình 5.
5. Hình 5: Mô hình AHP gồm các vùng trung tâm tải và các đơn vị tải Bước 3: Xác định trọng số tầm quan trọng của các trung tâm tải và đơn vị tải. Bước 4: Tính toán trọng số tầm quan trọng của các đơn vị tải trong toàn hệ thống. Theo phương pháp Fuzzy-AHP của Chang [10]: 1 m ~ n m ~ j j (3.1) Si  M gi   M gi j 1 i 1 j 1 Ở đây: 1 m ~ m m m n m ~ j ; 1 1 1 (3.2) M l , m , u M j , ,  gi  j  j  j  gi n n n j 1 j 1 j 1 j 1 i 1 j 1 ui mi uil i 1 i 1 i 1 ~ ~ Các mức khả năng xảy ra của M 2 (l2 ,m2 ,u2 ) M1 (l1,m1,u1) được xác định như sau: ~ ~ ~ ~ V(M 2 M1) sum[min(M 1(x), M 2 (y))] ~ ~ ~ ~ ~ 1, if m2 m1 V (M 2 M1) hgt(M1 M 2 ) M 2 (d) 0, if l2 u1 (3.3) l1 u2 , otherwise m2 u2 m1 l1 ~ ~ Quan sát Hình 2 cho thấy V (M 2 M1) trong trường hợp m2 l1 u2 m1 trong đó d là giá trị ~ ~ ~ trục hoành tương ứng với điểm giao nhau cao nhất D giữa M1 và M 2 . Để so sánh M1 và ~ ~ ~ M 2 cần có giá trị V (M1 M 2 ) và . ~ ~ ~ ~ ~ ~ V(M M1, M 2 , M k ) minV(M M i ) , i = 1,2, ,k (3.4) T Cuối cùng, W (minV(S1 Sk ), minV(S2 Sk ), ,V(Sn Sk )) là vector trọng số, với k=1,2, ,n. Bước 5: Kết quả sắp xếp theo thứ tự giảm dần tầm quan trọng của các đơn vị tải được trình bày ở Bảng 2. Bảng 2: Sắp xếp theo thứ tự giảm dần tầm quan trọng của các đơn vị tải Trong bảng sắp xếp các đơn vị tải này, phụ tải có trọng số nhỏ hơn sẽ được ưu tiên sa thải trước ở các chiến lược điều khiển.
6. Bước 6: Mờ hóa đồ thị phụ tải ứng với các tỷ lệ 70%, 80%, 90% và 100% công suất cực đại của phụ tải. µ CL1 CL2 CL3 CL4 µ µ2 µ3 70% 80% 90% 100% P Hình 6: Kỹ thuật mờ hóa đồ thị phụ tải Giả sử trường hợp phụ tải đang vận hành ở mức 83% phụ tải cực đại, kết quả cho thấy giá trị µ2>µ3 do đó chọn chiến lược điều khiển CL2. Kết quả mô phỏng đồ thị tần số được trình bày ở Hình 7. Kết quả tính toán tổng hợp trình bày ở Bảng 3. Bảng 3: Kết quả tính toán tổng hợp các trường hợp mờ hóa đồ thị phụ tải Giá trị phần Chiến lƣợc Phụ tải sa thải theo thứ Phụ tải sa thải theo thứ tự trăm tải cực đại điều khiển tự trọng số tải dựa trên trọng số tải dựa trên Fuzzy- AHP AHP 70%-75% CL1 L2, L4, L25, L5 L3, L2, L4, L8 75%-85% CL2 L2, L4, L25, L5 L3, L2, L4, L8 85%-95% CL3 L2, L4, L25 L3, L2, L4 >95% CL4 L2, L4, L25 L3, L2, L4 Kết quả đồ thị thay đổi tần số khi sa thải phụ tải theo thuật toán AHP và Fuzzy-AHP trình bày ở Hình 7 và Hình 8. Hình 7: Tần số của hệ thống khi áp dụng Hình 8: Tần số của hệ thống khi áp dụng chương trình sa thải phụ tải theo AHP chương trình sa thải phụ tải theo AHP Fuzzy-AHP Kết quả nhận được, tần số trước khi thực hiện chương trình sa thải phụ tải đề xuất là 59.6 Hz, sau khi áp dụng chương trình sa thải tải, tần số đã cải thiện đến một giá trị ổn định gần 60 Hz (59.9 Hz) trong vòng 30 giây. So sánh với trường hợp sa thải phụ tải theo thuật toán AHP, phương pháp sa thải phụ tải theo thuật toán Fuzzy-AHP thì cà hai trường hợp tần số đều phục hồi đến giá trị cho phép, tuy nhiên phương tải được sa thải theo Fuzzy-AHP có tổng công suất phải sa thải ít hơn. Kết quả so sánh trình bày ở Bảng 4. IV. KẾT LUẬN Phương pháp sa thải dựa trên thuật toán Fuzzy-AHP được áp dụng trong các tình huống khẩn cấp để duy trì ổn định của hệ thống điện. Đặc điểm quan trọng của phương pháp này là đồ thị phụ tải được mờ hóa làm giảm được số chiến lược điều khiển ứng với các mức tải khác nhau, số lượng tải và vị trí tải sa thải tại mỗi nút đã được xác định trước và thực hiện theo chiến lược điều khiển. Điều này góp phần làm đơn giản hóa trong công tác vận hành, giảm được bộ nhớ và tăng tốc độ xử lý của chương trình giúp cho thời gian phục hồi của hệ thống nhanh hơn khi có sự cố xảy ra. Phương pháp sa thải dựa trên thuật toán Fuzzy-AHP được áp dụng trong các tình huống khẩn cấp để duy trì ổn định của hệ thống điện.
7. Bảng 4: Kết quả so sánh giữa phương pháp sa thải phụ tải theo AHP và Fuzzy-AHP Phƣơng pháp Thuật toán AHP Thuật toán Fuzzy-AHP sa thải Chiến Chiến Chiến Chiến Chiến Chiến Chiến Chiến lược điều lược điều lược lược lược điều lược lược lược khiển 1 khiển 2 điều điều khiển 1 điều điều điều khiển 3 khiển 4 khiển 2 khiển 3 khiển 4 Tần số phục 59,9 59,9 59,9 60 59,9 59,9 59,86 59,9 hồi (Hz) Công suất sa 131,30 143,69 133,45 148,29 118,90 130,11 106 117,78 thải (MW) Thời gian 38s 30s 40s 40s 40s 32s 60s 45s phục hồi (s) Đặc điểm quan trọng của phương pháp này là đồ thị phụ tải được mờ hóa làm giảm được số chiến lược điều khiển ứng với các mức tải khác nhau, số lượng tải và vị trí tải sa thải tại mỗi nút đã được xác định trước và thực hiện theo chiến lược điều khiển. Điều này góp phần làm đơn giản hóa trong công tác vận hành, giảm được bộ nhớ và tăng tốc độ xử lý của chương trình giúp cho thời gian phục hồi của hệ thống nhanh hơn khi có sự cố xảy ra. Các kết quả mô phỏng cho thấy khi sử dụng thuật toán Fuzzy-AHP kết hợp với mờ hóa đồ thị phụ tải, lượng công suất phải sa thải ít hơn so với thuật toán AHP góp phần làm giảm thiệt hại về mặt kinh tế khi có sự cố xảy ra và để chứng minh được hiệu quả của phương pháp đề xuất. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Bùi Quang Anh, Tối ưu hóa sa thải phụ tải, luận văn thạc sỹ ĐHSPKTTP.HCM 2011. [2] Florida Reliability Coordinating Council Inc, 2011 FRCC standards handbook, p.316. [3] ERCOT, Underfrequency Load Shedding 2006 Assessment and Review, p.4. [4] Adly A. Girgis, Shruti Mathure, Application of active power sensitivity to frequency and voltage variations on load shedding, Electric Power Systems Research: p.306-310. [5] Delfino.B, Implementation and comparison of different under frequency load-shedding schemes, Power Engineering Society Summer Meeting, 2001 (Volume:1 ), p.307 - 312 vol.1. [6] J.J. Buckley, Fuzzy hierarchical analysis, Fuzzy Sets and Systems 17 (1985) 233–247. [7] D.Y. Chang, Extent Analysis and Synthetic Decision, Optimization Techniques and Applications, World Scientific, Singapore, 1992, p. 352. [8] D.Y. Chang, Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP, European Journal of Operational Research 95 (1996) 649–655. [9] T.L. Saaty, The Analytic Hierarchy Process, McGraw-Hill, New York, 1980. [10] P.J.M. Van Laarhoven, W. Pedrycz, A fuzzy extension of Saaty’s priority theory, Fuzzy Sets and Systems 11 (1983) p.229–241. [11] Ling Chak Ung, AHP Approach for Load Shedding Scheme of an Islanded Power System, Masters Thesis University Tun Hussein Onn Malaysia 2012, 142 pages. [12] Goh Hui Hwang, Application of Analytic Hierarchy Process (AHP) in load shedding scheme for electrical power system, Environment and Electrical Engineering (EEEIC), 2010 9th International Conference on, page(s): 365- 368. [13] Y.C. Erensal, T. O¨ zcan, M.L. Demircan, Determining key capabilities in technology management using fuzzy analytic hierarchy process: A case study of Turkey, Information Sciences 176 (2006) 2755–2770. [14] C. Kahraman, T. Ertay, G. Bu¨yu¨ko¨zkan, A fuzzy optimization model for QFD planning process using analytic network approach, European Journal of Operational Research 171 (2006) 390–411. [15] E. Tolga, M.L. Demircan, C. Kahraman, Operating system selection using fuzzy replacement analysis and analytic hierarchy process, International Journal of Production Economics 97 (2005) 89–117.
8. BÀI BÁO KHOA HỌC THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ Bài báo khoa học của học viên có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH và TÁC GIẢ Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam. Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của tác giả và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. ĐỂ CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC TỐT, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN! Thực hiện theo MTCL & KHTHMTCL Năm học 2016-2017 của Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.