Tối ưu hóa vị trí của thiết bị FACTS để nâng cao khả năng làm việc của hệ thống điện

Nội dung text: Tối ưu hóa vị trí của thiết bị FACTS để nâng cao khả năng làm việc của hệ thống điện

1. 1 TỐI ƯU HÓA VỊ TRÍ CỦA THIẾT BỊ FACTS ĐỂ NÂNG CAO KHẢ NĂNG LÀM VIỆC CỦA HỆ THỐNG ĐIỆN OPTIMIZED PLACEMENT OF FACTS DEVICES TO ENHANCE THE PERFORMANCE OF THE POWER SYSTEM Phan Thái Tồn Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TPHCM Tóm Tắt Alglorithms), then proceed to write a Bài báo này trình bày phương pháp GUI in Mathlab to caculate the losses tìm vị trí thiết bị FACTS tối ưu trong hệ and costs investment of the electrical thống điện sử dụng giải thuật di truyền system, before and after the installation GA (Genetic Alglorithms), để từ đó tiến of FACTS devices on IEEE 30 bus. The hành viết một giao diện nhỏ trên ngôn FACTS devices specified in this article is ngữ lập trình Matlab tính toán tổn thất SVC & TCSC. The result of this công suất phản kháng và chi phí đầu tư program is accuracy and can be applied của hệ thống điện trước và sau khi lắp for other grid. thiết bị FACTS trong lưới điện IEEE 30 Keyword: FACTS device, Optimized bus. Thiết bị FACTS cụ thể trong bài báo Placement, Genetic Algorithm này là SVC và TCSC. Kết quả tính toán I. Giới thiệu của chương trình này rất chính xác và có Ngày nay, hệ thống điện đang đối mặt thể ứng dụng cho nhiều lưới điện khác với nhiều thử thách như: sức ép lớn của nhau. tăng trưởng kinh tế, nhu cầu chất lượng Từ khóa: Thiết bị FACTS, vị trí tối điện năng ngày càng cao, . Tuy nhiên, ưu, giải thuật di truyền. những vấn đề như: giới hạn trong việc Abstract This paper presents method to find đầu tư nhà máy điện, xây mới và tái cấu the optimal location of FACTS devices trúc lưới điện đã có ảnh hưởng không in power system using GA (Genetic nhỏ đến sự phát triển của ngành.
2. 2 Thiết bị FACTS (Flexible AC khác nhau mà Giải thuật di truyền Transmission System) là các thiết bị điều (Genetic Algorithms_GA) là một trong khiển hệ thống truyền tải xoay chiều linh những phương pháp hiệu quả nhất. hoạt được sử dụng để điều khiển trào lưu Vì vậy, đề tài “ Tối Ưu Hóa Vị Trí công suất, điện áp, trở kháng và góc pha Của Thiết Bị FACTS Để Nâng Cao Khả của đường dây truyền tải có thể đáp ứng Năng Làm việc Của Hệ Thống Điện” là được những yêu cầu cải thiện chất lượng hết sức cần thiết. Nó mang lại hiệu quả của lưới điện. Việc sử dụng thiết bị trong việc tìm kiếm vị trí tối ưu của thiết FACTS mang lại những hiệu quả như bị trong hệ thống điện, nâng cao khả sau: năng làm việc của thiết bị tránh lãng phí Điều khiển trào lưu công suất. cũng như cải thiện chất lượng của hệ Tăng khả năng truyền tải. thống điện. Điều khiển điện áp. II. Mô hình thiết bị FACTS Bù công suất phản kháng. Trong nghiên cứu này, hai thiết bị Cải thiện sự ổn định. FACTS được sử dụng để lựa chọn dung Cải thiện chất lượng điện năng. lượng và vị trí thích hợp để nâng cao Hiệu quả sử dụng thiết bị FACTS tùy chất lượng hệ thống điện, đó là TCSC thuộc vào cách mà những thiết bị này (Thyristor Controlled Series Capacitor) được đặt trong hệ thống điện. Ví dụ như và SVC (Static VAR Compensator). lựa chọn loại thiết bị thích hợp, dung Dòng công suất Pij truyền trên đường lượng thích hợp và đặc biệt là vị trí tối dây i-j phụ thuộc vào điện kháng đường ưu của thiết bị trong hệ thống điện. dây Xij, độ lớn điện áp hai nút Vi, Vj và Vị trí đặt tối ưu cho phép thiết bị điều góc lệch pha δi - δj giữa nút truyền và khiển tốt dòng công suất và vì thế sẽ nhận. nâng cao khả năng làm việc của hệ thống = sin − (1) điện. Vị trí tối ưu của thiết bị có thể được xác định bằng nhiều thuật toán tìm kiếm
3. 3 hình hóa bằng việc thay đổi tổng trở đường dây như sau: = + (3) = × (4) Hình 1: Thiết bị FACTS (a) TCSC (b) Trong đó, Xline điện kháng đường dây SVC truyền tải, kTCSC chỉ số bù của TCSC. Công suất của bộ TCSC phụ thuộc vào TCSC có thể làm thay đổi điện kháng đường dây đặt TCSC. Để ngăn ngừa việc đường dây và SVC có thể được sử dụng quá bù, điện kháng TCSC được chọn để điều khiển công suất phản kháng của trong giới hạn -0.8Xline đến 0.2Xline.[1] hệ thống. Phân bố dòng công suất có thể được điều khiển và tối ưu bằng việc thay Dung lượng của TCSC được tính bằng đổi các thông số hệ thống sử dụng các hiệu số của công suất phản kháng trên thiết bị FACTS. Vì vậy, tối ưu hóa vị trí đường dây trước và sau khi đặt TCSC: và dung lượng các thiết bị FACTS có thể = || − || (5) nâng cao chất lượng hệ thống điện. III. Xây dựng hàm mục tiêu của bài SVC có thể được sử dụng cho cả hai toán. trường hợp như thiết bụ bù cảm kháng và A. Hàm mục tiêu. dung kháng. Trong luận văn này, SVC Mục tiêu chính của thuật toán tối ưu được mô hình như một bộ phát công suất hóa vị trị đặt FACTS trong luận văn là phản kháng tại nút j: giảm tổn thất công suất phản kháng và ΔQi = QSVC (2) giảm chi phí đầu tư thiết bị. Bài toán tối TCSC hoạt động như một thiết bị bù ưu đa mục tiêu phi tuyến được mô tả như dung kháng và cảm kháng bằng việc điều sau: chỉnh điện kháng của đường dây truyền Tối ưu hóa vị trí thiết bị FACTS là tải. Điều này làm thay đổi dòng công bài toán đa mục tiêu. Bài toán này có hai suất do bởi có sự thay đổi tổng trở nối mục tiêu phải tối ưu đồng thời được cực tiếp. Trong luận văn này, TCSC được mô
4. 4 tiểu. Hàm mục tiêu có thể được thể được Trong đó, s là dung lượng của biểu diễn như sau: TCSC và SVC được tính bằng KVAr Fitness = F[f1(x), f2(x)] (6) (5.6) Trong đó, x là vectơ điều khiển các biến. Các hàm mục tiêu thành phần của f(x) được mô tả lần lượt như sau: Tổn thất công suất phản kháng: () = ∑ , (7) Hình 2: Mối quan hệ giữa công suất Hàm f1(x) thể hiện tổng tổn thất và chi phí đầu tư thiết bị TCSC và công suất phản kháng của hệ thống. SVC Trong đó, Qi,loss là tổn thất công suất Hàm mục tiêu của bài toán tối ưu phản kháng trên nhánh thứ ith và Nline là hóa vị trí thiết bị FACTS giảm tổn thất tổng số đường dây truyền tải của hệ công suất phản kháng và chi phí lắp đặt thống điện. được xác định bằng phương pháp trọng Chi phí đầu tư thiết bị FACTS: số như sau [3]: Chi phí đầu tư bộ điều khiển thiết bị FACTS phụ thuộc vào kích cỡ và loại Fitness = 1 × + 2 0 thiết bị sử dụng được thể hiện bằng hàm f (x) như sau: × + × 100 2 max(+) f2(x) = (CSVC + CTCSC) (8) (5.8) (11) Trong đó, CSVC, CTCSC lần lượt là hàm đơn giá của SVC và TCSC Trong đó: (US$/kVAr). Hàm đơn giá của SVC và α1 và α2 lần lượt là các hệ số TCSC được chọn dựa trên [2]: tối ưu, được điều chỉnh tùy = 0.0015 − 0.713 + 153.75 theo mức độ quan trọng của (9) các hàm mục (5.9) tiêu thành = 0.0003 − 0.3051 + 127.38 phần, sao cho: α1 + α2 = 1 (10) (5.10)
5. 5 Qloss i: Tổn thất công suất ≤ ≤ (14) phản kháng của hệ thống khi ≤ ≤ (15) đặt SVC và TCSC tại vòng ≤ (16) lặp đang xét. Qloss 0: Tổn thất công suất ≤ ≤ (17) phản kháng của hệ thống khi ≤ ≤ (18) không có thiết bị FACTS Trong đó, , , , là các (cấu hình ban đầu) giới hạn bé nhất và lớn nhất của công costTCSC+SVC i: Chi phí lắp suất phát tác dụng và phản kháng; đặt SVC và TCSC tại vòng , , , là các giới hạn lặp đang xét nhỏ nhất và lớn nhất của điện áp và góc th costTCSC+SVC 0: Chi phí lắp pha của nút thứ i , trong khi đó đặt SVC và TCSC lớn nhất () công suất giới hạn của hệ thống. B. Các điều kiện ràng buộc C. Các biến tối ưu hóa Tối ưu hóa thiết bị FACTS là bài toán tối ưu vốn thỏa mãn các điều kiện Trong luận văn này các biến sau cân bằng và không cân bằng. Điều kiện được xem xét để tối ưu hóa: cân bằng là các biểu thức phân bố dòng Vị trí đặt thiết bị FACTS là biến công suất [1]: đầu tiên được xem xét tối ưu. Trong luận văn này lần lượt vị trí ∑ − − = 0 (12) của một SVC và một TCSC lần ∑ − − = 0 (13) lượt xem xét. Trong đó, PG và QG là tổng công suất Dung lượng của thiết bị FACTS là phát tác dụng và phản kháng, PD và QD là biến thứ hai được xem xét để tối ưu tổng công suất tải tác dụng và phản hóa. kháng, PL và QL là tổn thất công suất tác Các biến này đồng thời được tối ưu dụng và phản kháng trên đường dây. sử dụng giải thuật GA sao cho tổn Các điều kiện không cân bằng: thất công suất phản kháng và chi
6. 6 phí đầu tư thiết bị FACTS là nhỏ Để bắt đầu GA phải khởi tạo một nhất. quần thể Npop các nhiễm sắc thể. Một ma trận thể hiện cho quần thể với mỗi dòng IV. Mã hóa hệ thống điện theo giải trong ma trận là một mảng nhiễm sắc thể thuật di truyền ( Genetic 1 x N . Ma trận quần thể ban đầu là Algorithms_GA) var A. Mã hóa các biến Npop x Nvar. Mục đích của bài toán tối ưu là tìm Trong đó, quá trình khởi tạo cần lưu ý vị trí tốt nhất của các thiết bị FACTS các giới hạn của các biến. Đối với SVC theo các hàm mục tiêu đặt ra. Cấu hình biến vị trí là các nút của hệ thống điện, của các thiết bị FACTS được xác định và công suất nằm trong giá trị giới hạn. bằng hai thông số: vị trí của các thiết bị, Trong khi đó, biến vị trí của TCSC là các giá trị của thiết bị. nhánh của hệ thống điện. Để tính toán hai thông số trên của 19 70 19 -0.5 các thiết bị FACTS trong quá trình tối ưu hóa, phương pháp mã hóa các thông số 18 56 2 -0.6 được thực hiện như sau: 7 78.5 5 0.1 Cấu trúc của mỗi nhiễm sắc thể bao gồm vị trí và dung lượng của thiết bị 9 -90 8 0.2 FACTS, được thể hiện như sau: Hình 4: Quần thể ngẫu nhiên được tạo 19 70 19 -0.5 C. Quá trình chọn lọc tự nhiên Công Hệ số k Vị trí Vị trí Các NST trong quần thể được đánh suất (k.XL) của SVC TCSC SVC TCSC giá độ thích nghi bằng cách giải bài toán phân bố công suất để quyết định NST Hình 3: Cấu trúc của nhiễm sắc thể nào được giữ lại để tái sinh sản trong thế hệ tiếp theo và NST nào phải loại bỏ. B. Khởi tạo quần thể ban đầu Npop giá trị thích nghi của quần thể được
7. 7 xếp hạng từ giá trị thấp nhất đến cao Quá trình đột biến tạo ra các NST nhất. Quá trình chọn lọc tự nhiên phải con được thực hiện bằng cách chọn ngẫu được thực hiện tại mỗi vòng lặp của giải nhiên một gen trong NST bố mẹ và tạo thuật để cho phép quần thể NST tiến hóa đột biến. Lưu ý rằng các gen đột biến qua các thế hệ sao cho phù hợp nhất với trong NST con cần được kiểm tra các hàm mục tiêu đặt ra. Không phải tất cả điều kiện về giới hạn. các NST đều được chọn để ghép đôi, chỉ NST có Nkeep các NST tốt được giữ lại, các bố 19 70 34 -0.5 NST khác phải được loại đi để nhường mẹ chỗ cho các NST con mới. D. Quá trình ghép chéo NST 19 70 34 -0.6 con Ghép chéo cho phép các gen trong các NST cha mẹ khác nhau kết hợp lại để Hình 6: NST con được tạo nhờ đột tạo ra các NST con bằng việc trao đổi biến gen thứ 4 của NST các phần của hai NST bố mẹ. Sau khi quá trình đột biến các NST ở thế NST hệ thứ hai được hình thành và quá trình 19 70 34 -0.5 bố lại được lặp lại cho đến khi thỏa mãn các điều kiện ngừng lặp của giải thuật. NST 3 50 20 0.1 V. Vị trí thiết bị FACTS tối ưu tìm mẹ được với giải thuật di truyền. NST Lưới điện IEEE 30 nút bao gồm 6 19 70 20 0.1 con máy phát, 24 nút phụ tải và 41 đường dây truyền tải và 2 thiết bị bù tại nút 10 Hình 5: NST con được tạo từ và nút 24. Để thực tối ưu các thiết bị ghép chéo đơn điểm FACTS, ta xét lưới điện không có sự E. Quá trình đột biến tham gia của 2 thiết bị bù trên.
8. 8 Giải thuật GA được sử dụng để tìm vị trí và dung lượng tối ưu của các thiết bị FACTS. Các trường hợp sau lần lượt được xem xét: A Trường hợp 1: Xét đến cả hai thành phần tổn thất công suất phản kháng và chi phí đầu tư thiết bị FACTS. Hình 9: Điện áp các nút sau khi đặt Hàm mục tiêu có xét đến cả hai thiết bị FACTS trường hợp α1 = 0.5 và α2=0.5 thành phần tổn thất công suất phản kháng và chi phí đầu tư thiết bị FACTS B. Trường hợp 2: Chỉ xét đến thành phần tổn thất công suất phản kháng. α1 = 0.5 và α2 = 0.5 Hàm mục tiêu bài toán là giảm tổn thất công suất phản kháng α1 = 1 và α2 = 0 Thông số giải thuật GA: popsize = 30, mutrate = 0.2, generations = 100 Hình 7: Kết quả tính toán trong trường hợp α1 = 0.5 và α2=0.5 Hình 10: Kết quả tính toán trong trường hợp α1 = 1 và α2 = 0 Hình 8: Độ hội tụ hàm đa mục tiêu trong trường hợp α1 = 0.5 và α2=0.5 trong các lần thực hiện khác nhau
9. 9 Hình 11: Độ hội tụ hàm đa mục tiêu Hình 13: Điện áp các nút khi α1 = trong trường hợp α1 = 1 và α2 = 0 0.5÷1, α = 0.1 ÷ 0.5 trong các lần thực hiện khác nhau. 2 Nhận xét: Khi hàm mục tiêu thành phần tồn thất công suất phản kháng được xem xét ưu tiên theo thứ tự tăng dần, tương ứng với hàm mục tiêu thành phần chi phí đầu tư thiết bị FACTS được xem xét giảm dần thứ tự ưu tiên. Kết quả thu được ở bảng 5.8 cho thấy tổn thất công Hình 12: Điện áp các nút sau khi đặt suất phản kháng lần lượt được giảm dần thiết bị FACTS trường hợp α1 = 1 và từ 25.69 Mvar xuống 8.27 MVar, trong α2 = 0 khi chi phí đầu tư thiết bị được tăng lên B.Trường hợp 3: Hàm mục tiêu bài toán tương ứng từ 42,367 $ đến 11,212,806 $. giảm tổn thất công suất phản kháng và Điều này cho thấy, trong vận hành tối ưu chi phí đầu tư với các trọng số thay đổi lưới điện phân phối cần xem xét bài toán khác nhau. dưới góc nhìn đa mục tiêu, sao cho cân Hàm mục tiêu bài toán giảm tổn đối các chỉ tiêu kỹ thuật và thỏa mãn các thất công suất phản kháng và chi phí đầu điều kiện về kinh tế. tư với các trọng số thay đổi khác nhau Thông số GA: popsize = 30, mutrate = 0.2, Npar = 4, generations = 100
10. 10 For Cost Effective and Reliable VI. Kết luận Transmission of Electrical Energy”, On line available Bài báo nghiên cứu ứng dụng giải : thuật di truyền GA vào bài toán xác định [3]H.R. Baghaee, Student vị trí và dung lượng các thiết bị FACTS Member,IEEE,M. Jannati, B. Vahidi, Senior Member,IEEE, để giảm tổn thất công suất phản kháng S.H. Hosseinian, H. Rastegar, và chi phí đầu tư thiết bị, đồng thời đề “Improvement of Voltage Stability xuất phương pháp giải bài toán đa mục and Reduce Power System Losses by Optimal GA-based Allocation of tiêu bằng phương pháp trọng số. Phương Multi-type FACTS Devices”, IEEE pháp trọng số được thực hiện nhằm giúp Trans. Power Systems, Vol. 11, No. 4, xác định được mức độ ưu tiên của các Nov 1996. hàm mục tiêu thành phần tùy theo mục tiêu đặt ra trong các tình huống khác nhau. Kết quả mô phỏng cho thấy, giải thuật đề xuất đã tìm được vị trí và dung lượng tối ưu của thiết bị TCSC và SVC thỏa mãn các hàm mục tiêu đặt ra trong các trường hợp khác nhau. VII. Tài liệu tham khảo. [1]Rajive Tiwari,Member, IEEE, K.R.Niazi,Senior Member, IEEE,Vikas Gupta, “Optimal Location of FACTS Devices for Improving Performance of the Power Systems” International Journal of Electrical & Computer Sciences IJECS-IJENS Vol: 12 No: 03. [2]K. Habur, and D. Oleary, “FACTS - Flexiable AC transmission Systems,
11. 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.