Luận văn Ứng dụng thuật toán DE vào giải bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện

HUTECH

B浦 GIÁO D影C VÀ AÀO T萎O

TR姶云NG A萎I H窺C K駅 THU一T CÔNG NGH烏 TP. HCM

---------------------------

QU謂NG TR窺NG HÙNG

永NG D影NG THU一T TOÁN DE VÀO GI謂I BÀI TOÁN

PHÂN B渦 CÔNG SU遺T T渦I 姶U

TRONG H烏 TH渦NG AI烏N

LU一N V;N TH萎C S┃

Chuyên ngành : THI蔭T B卯, M萎NG VÀ NHÀ MÁY AI烏N

Mã s嘘 ngành: 60 52 50

TP. H唄 CHÍ MINH, tháng 06 n<m 2012

HUTECH

B浦 GIÁO D影C VÀ AÀO T萎O

TR姶云NG A萎I H窺C K駅 THU一T CÔNG NGH烏 TP. HCM

---------------------------

QU謂NG TR窺NG HÙNG

永NG D影NG THU一T TOÁN DE VÀO GI謂I BÀI TOÁN

PHÂN B渦 CÔNG SU遺T T渦I 姶U

TRONG H烏 TH渦NG AI烏N

LU一N V;N TH萎C S┃

Chuyên ngành : THI蔭T B卯, M萎NG VÀ NHÀ MÁY AI烏N

Mã s嘘 ngành: 60 52 50

H姶閏NG D郁N KHOA H窺C: TS NGÔ CAO C姶云NG

HUTECH

TR姶云NG AH K駅 THU一T CÔNG NGH烏 TP. HCM

PHÒNG QLKH - ATSAH

C浦NG HÒA XÃ H浦I CH曳 NGH┃A VI烏T NAM

A瓜c l壱p - T詠 do - H衣nh phúc

TP. HCM, ngày 15 tháng 09 n<m 2011

NHI烏M V影 LU一N V;N TH萎C S┃

H丑 tên h丑c viên: QU謂NG TR窺NG HÙNG Gi噂i tính: NAM

Ngày,tháng, n<m sinh: 20/09/1970 N挨i sinh: B院n Tre

Chuyên ngành: Thi院t b鵜 m衣ng và Nhà máy đi羽n MSHV: 1081031009

I- TÊN A陰 TÀI:

永NG D影NG THU一T TOÁN DE VÀO GI謂I BÀI TOÁN

PHÂN B渦 CÔNG SU遺T T渦I 姶U TRONG H烏 TH渦NG AI烏N

II- NHI烏M V影 VÀ N浦I DUNG:

Nghiên c泳u thu壱t tóan DE và các 泳ng d映ng c栄a thu壱t toán vào gi違i bài toán

phân b嘘 công su医t t嘘i 逢u trong h羽 th嘘ng đi羽n : - Gi噂i thi羽u t鰻ng quan thu壱t toán; - 永ng d映ng c栄a thu壱t toán vào gi違i bài toán phân b嘘 công su医t t嘘i 逢u cho

m衣ng đi羽n 3 nút và 6 nút, 30 nút;

- Th詠c hi羽n ch逢挨ng trình mô ph臼ng và so sánh k院t qu違 gi英a gi違i thu壱t DE,

EPSO, NPSO, Newton và Genetic;

III- NGÀY GIAO NHI烏M V影: 15/19/2011

IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHI烏M V影: 15/06/2012

V- CÁN B浦 H姶閏NG D郁N: TS Ngô Cao C逢運ng

CÁN B浦 H姶閏NG D郁N KHOA QU謂N LÝ CHUYÊN NGÀNH

(H丑 tên và ch英 ký) (H丑 tên và ch英 ký)

HUTECH

i

L云I CAM AOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên c泳u c栄a riêng tôi. Các s嘘 li羽u, k院t

qu違 nêu trong Lu壱n v<n là trung th詠c và ch逢a t瑛ng đ逢嬰c ai công b嘘 trong b医t k┻

công trình nào khác.

Tôi xin cam đoan r茨ng m丑i s詠 giúp đ叡 cho vi羽c th詠c hi羽n Lu壱n v<n này đã

đ逢嬰c c違m 挨n và các thông tin trích d磯n trong Lu壱n v<n đã đ逢嬰c ch雨 rõ ngu欝n g嘘c.

H丑c viên th詠c hi羽n Lu壱n v<n

Qu違ng Tr丑ng Hùng

HUTECH

ii

L云I C謂M 愛N

Sau m瓜t th運i gian h丑c t壱p và rèn luy羽n t衣i Tr逢運ng A衣i h丑c K悦 thu壱t

Công ngh羽 TP. HCM. Tr逢噂c h院t, xin chân thành c違m 挨n hai th亥y h逢噂ng d磯n

là TS Ngô Cao C逢運ng và Th亥y Lê Aình L逢挨ng đã nhi羽t tình ch雨 b違o, h逢噂ng

d磯n, truy隠n đ衣t nh英ng ki院n th泳c chuyên môn và kinh nghi羽m đ吋 em th詠c hi羽n

lu壱n v<n này. V噂i s詠 nhi羽t tình h逢噂ng d磯n c栄a Quý Th亥y đã làm đ瓜ng l詠c cho

em có tinh th亥n c嘘 g逸ng, n厩 l詠c h挨n n英a trong vi羽c tìm tòi, nghiên c泳u đ吋

hoàn thành lu壱n v<n này.

A欝ng th運i em c┡ng xin chân thành c違m 挨n toàn th吋 Quý Th亥y Cô

Tr逢運ng A衣i h丑c K悦 thu壱t Công ngh羽 TP. HCM đã truy隠n đ衣t nh英ng ki院n th泳c

b鰻 ích cho em trong su嘘t quá trình h丑c t壱p và nghiên c泳u t衣i Tr逢運ng. A員c

bi羽t, em xin chân thành c違m 挨n Quý Th亥y Cô Khoa C挨 – Ai羽n – Ai羽n t穎 đã

nhi羽t tình gi違ng d衣y và t衣o đi隠u ki羽n t嘘t cho em trong su嘘t quá trình h丑c t壱p

và trong th運i gian th詠c hi羽n lu壱n v<n này.

Em c┡ng xin l運i c違m 挨n đ院n Ban Giám Hi羽u Tr逢運ng A衣i h丑c K悦 thu壱t

Công ngh羽 TP. HCM, Phòng Qu違n lý Khoa h丑c và Aào t衣o Sau đ衣i h丑c đã h厩

tr嬰 và giúp đ叡 em trong quá trình h丑c t壱p.

Tôi xin g穎i làm c違m 挨n chân thành đ院n gia đình, b衣n bè đã đ瓜ng viên,

giúp đ叡 và t衣o cho tôi ni隠m tin và n厩 l詠c c嘘 g逸ng đ吋 hoàn thành lu壱n v<n này.

Xin chân thành c違m 挨n.

TP. H欝 Chí Minh, 15 tháng 6 n<m 2012

Ng逢運i th詠c hi羽n

Qu違ng Tr丑ng Hùng

HUTECH

iii

TÓM T溢T

永ng d映ng thu壱t toán DE vào gi違i bài toán phân b嘘 công su医t t嘘i 逢u trong h羽 th嘘ng

đi羽n đ逢嬰c trình bày trên c挨 s荏 nghi羽n c泳u các tài li羽u trong và ngoài n逢噂c. B嘘 c映c

lu壱n v<n g欝m 5 ch逢挨ng. Ch逢挨ng 1 gi噂i thi羽u t鰻ng quan v隠 thu壱t toán DE qua các

bài báo trong và ngoài n逢噂c. Các ph逢挨ng pháp đ逢嬰c áp d映ng trên m衣ng đi羽n tiêu

chu育n 3 nút và 6 nút. Ch逢挨ng 2 gi噂i thi羽u bài toán phân b嘘 công su医t t嘘i 逢u trong

h羽 th嘘ng đi羽n b茨ng các bài toán đi隠u ph嘘i công su医t ELD và OPF. Bao g欝m gi噂i

thi羽u các bài toán tiêu bi吋u. Ch逢挨ng 3 gi噂i thi羽u thu壱t toán và các quá trình t嘘i 逢u

hóa c栄a thu壱t toán, quá trình t嘘i 逢u này đ逢嬰c th詠c hi羽n qua 3 ti院n trình c挨 b違n:

Mutation (A瓜t bi院n), Crossover (Lai ghép) và Selection (Ch丑n l丑c). Ch逢挨ng 4 泳ng

d映ng thu壱t toán DE vào gi違i bài toán phân b嘘 công su医t t嘘i 逢u trong h羽 th嘘ng đi羽n.

b茨ng vi羽c áp d映ng gi違i bài toán trên m衣ng đi羽n 3 nút và 6 nút, 泳ng d映ng các bài

toán này trên ch逢挨ng trình Matlab và so sánh k院t qu違 có đ逢嬰c v噂i các k院t qu違 t瑛

EPSO, NPSO, Newton và Genetic. Ch逢挨ng 5 K院t lu壱n và h逢噂ng phát tri吋n kh鰯ng

đ鵜nh tính c亥n thi院t c栄a đ隠 tài trong s詠 nghi羽p công nghi羽p hóa, hi羽n đ衣i hóa đ医t

n逢噂c.

HUTECH

iv

M影C L影C Trang

CH姶愛NG 1: T蔚NG QUAN THU一T TOÁN DE 1

1.1 . T

鰻ng quan v

隠 thu

壱t toán DE: 2

1.2 . Gi

噂i thi

羽u thu

壱t toán DE: 3

CH姶愛NG 2:GI

閏I THI

烏U BÀI TOÁN PHÂN B

渦 CÔNG SU

遺T T渦I 姶U

TRONG H

烏 TH渦NG AI烏N 6

2.1 Bài toán đi隠u ph嘘i công su医t ELD 7

2.1.1 Gi噂i thi羽u 7

2.1.2. Bài toán đi隠u ph嘘i kinh t院 c鰻 đi吋n 7 2.1.3. Bài toán đi隠u ph嘘i kinh t院 v噂i hàm chi phí nhiên li羽u không tr挨n 9

2.2. Bài toán đi隠u ph嘘i công su医t t嘘i 逢u OPF 12

2.2.1. C挨 s荏 toán h丑c 12

2.2.2. Bài toán t嘘i 逢u công su医t c詠c ti吋u hàm chi phí 23

CH姶愛NG 3:THU一T TOÁN DIFFERENTIAL EVOLUTION 30

3.1 Gi噂i thi羽u 31

3.2 Thu壱t toán Differential Evolution 31

3.3 Quá trình t嘘i 逢u hóa c栄a DE 32

3.4 K悦 thu壱t đi隠u khi吋n có ràng bu瓜c 35

3.5 K悦 thu壱t đi隠u khi吋n các bi院n r運i r衣c 37

CH姶愛NG 4:永NG D影NG THU一T TOÁN DE VÀO GI謂I BÀI TOÁN PHÂN

B渦 CÔNG SU遺T T渦I 姶U 38

HUTECH

v

4.1 Gi噂i thi羽u 39

4.2 Thu壱t toán phân b嘘 công su医t b茨ng DE 40

4.3 Phân lo衣i I: Các hàm chi phí b医t quy t逸c ED 40

4.3.1. Hàm chi phí có các đi吋m van công su医t 41

4.3.2. Hàm chi phí b壱c hai 42

4.3.3. Hàm chi phí có các vùng v壱n hành c医m 44

4.4 Phân lo衣i II: Ai隠u ph嘘i công su医t theo kinh t院/môi tr逢運ng 47

4.4.1. Ai隠u ph嘘i kinh t院 có ràng bu瓜c khí th違i 47

4.4.2. Ai隠u ph嘘i kinh t院/môi tr逢運ng đa m映c tiêu 48

4.5 Phân lo衣i III: Ai隠u ph嘘i công su医t có ràng bu瓜c nghiêm ng員t 52

4.5.1. Ai隠u ph嘘i kinh t院 có ràng bu瓜c nghiêm ng員t 52

4.6 Phân lo衣i IV: Ai隠u ph嘘i công su医t ph違n kháng 56

4.7 永ng d映ng thu壱t toán DE vào gi違i bài toán đi隠u ph嘘i t嘘i 逢u công su医t 59

4.7.1 Bài gi違i tính toán b茨ng tay 61

4.7.2 Bài gi違i ch衣y trên ch逢挨ng trình Matlab 86

CH姶愛NG 5: T蔚NG K蔭T VÀ H姶閏NG PHÁT TRI韻N A陰 TÀI 90

5.1 T鰻ng k院t 91

5.2 H逢噂ng phát tri吋n trong t逢挨ng lai 92

HUTECH

vi

DANH M影C CÁC HÌNH V淫 Trang

Hình 2.1. A逢運ng cong chi phí ph鰻 bi院n c栄a nhà máy nhi羽t đi羽n 8

Hình 2.2. Hàm chi phí nhiên li羽u c栄a nhà máy nhi羽t đi羽n v噂i 3 van n衣p 11

Hình 2.3. Mô hình ヾ cho đ逢運ng dây hay máy bi院n áp 16

Hình 2.4. L逢u đ欝 gi違i thu壱t c栄a ph逢挨ng pháp OPF 22

Hình 3.1. Ti院n trình A瓜t Bi院n (Mutation Operator) 33

Hình 3.2. Ti院n trình Lai Ghép (Crossover Operator) 34

Hình 4.1. K院t qu違 bài 1 ch衣y trên ch逢挨ng trình Matlab 87

Hình 4.2. K院t qu違 bài 2 ch衣y trên ch逢挨ng trình Matlab 89

HUTECH

vii

DANH M影C CÁC B謂NG Trang

B違ng 2.1. M瓜t s嘘 lo衣i nút trong h羽 th嘘ng đi羽n 17

B違ng 2.2 Phân lo衣i bài toán t嘘i 逢u phân b嘘 công su医t 24

B違ng 4.1 Phân lo衣i các ph逢挨ng pháp DE 39

B違ng 4.2. S嘘 li羽u h羽 th嘘ng lo衣i đi吋m van công su医t 42

B違ng 4.3. S嘘 li羽u h羽 th嘘ng lo衣i bình ph逢挨ng 44

B違ng 4.4. S嘘 li羽u h羽 th嘘ng lo衣i vùng v壱n hành c医m 46

B違ng 4.5. Vùng b鵜 c医m 47

B違ng 4.6. S嘘 li羽u h羽 th嘘ng 6 máy phát theo kinh t院/môi tr逢運ng 50

B違ng 4.7. S嘘 li羽u h羽 th嘘ng 14 máy phát 118 Bus theo kinh t院/môi tr逢運ng 51

B違ng 4.8. S嘘 li羽u h羽 th嘘ng 6 tuy院n - 8 máy phát 54 B違ng 4.9. Các nhân t嘘 đi隠u ch雨nh 8 máy phát – 6 tuy院n 54

B違ng 4.10. S嘘 li羽u h羽 th嘘ng IEEE 30 Bus có ràng bu瓜c nghiêm ng員t 55

B違ng 4.11. S嘘 li羽u công su医t t違i IEEE 30 Bus có ràng bu瓜c nghi羽m ng員t 55

B違ng 4.12. S嘘 li羽u h羽 th嘘ng IEEE 30 Bus 56

B違ng 4.13. S嘘 li羽u ngân hàng t映 đi羽n IEEE 30 Bus 58

B違ng 4.14. S嘘 li羽u máy bi院n th院 IEEE 30 Bus 58

B違ng 4.15 S嘘 li羽u công su医t t違i IEEE 30 Bus 59

B違ng 4.16 D英 li羽u h羽 th嘘ng 6 nhà máy 59

B違ng 4.17 So sánh k院t qu違 tính toán dùng DE, EPSO và NPSO 87

B違ng 4.18 So sánh k院t qu違 tính toán dùng DE, Newton và Genetic 89

HUTECH

1

CH姶愛NG 1:

T蔚NG QUAN THU一T TOÁN DE (DIFFERENTIAL EVOLUTION)

Giずi thiうu thuｆt toán DE nh⇔ mじt giＶi pháp trong viうc tぐi ⇔u hoá viうc phân bó công

suＸt trong hう thぐng điうn.

Aｚ xuＸt thuｆt toán đあ giＶi bài toán phân bぐ công suＸt OPF (Optimal Power Flow), áp

dつng trên các mＴng tiêu chuｂn nh⇔ IEEE 3 nút, 5 nút, 6 nút và 30 nút.

HUTECH

2

V

噂i nh鵜p đ瓜 t<ng tr逢荏ng c

栄a n

隠n kinh t

院 và s

詠 gia t<ng dân s嘘 toàn c

亥u, nhu c

亥u

tiêu th

映 n<ng l逢嬰ng không ng瑛ng t<ng lên trong đó n<ng l逢嬰ng đi羽n đóng vai trò then

ch

嘘t.

Song song đó, h羽 th嘘ng đi羽n (HTA) c┡ng liên t映c đ逢嬰c m

荏 r

瓜ng và phát tri

吋n c

違

v

隠 ngu

欝n và các đ逢

運ng dây truy

隠n t

違i. Do tính ch

医t tiêu th

映 đi羽n

荏 các khu v

詠c trong

t瑛ng th運i đi吋m khác nhau cho nên trào l逢u công su医t trên các đ逢運ng dây truy

隠n t

違i liên

t映c thay đ鰻i theo th

運i gian. Kinh nghi

羽m v壱n hành HTA cho th医y t

衣i m

瓜t th運i đi吋m

trên h

羽 th

嘘ng có nh英ng đ逢運ng dây b

鵜 quá t違i trong khi các đ逢運ng dây khác non t

違i và

ng逢嬰c l

衣i. N

院u có nh

英ng bi羽n pháp đi隠u ch

雨nh thông s

嘘 HTA thích h嬰p có th

吋 làm

thay đ鰻i trào l逢u công su医t, làm gi

違m quá t

違i cho m

瓜t s

嘘 đ逢運ng dây mà không c

亥n ph

違i

c

違i t

衣o nâng c

医p.

Vì v壱y ng逢運i ta đ員t ra bài toán phân b

嘘 công su

医t t嘘i 逢u trong h羽 th嘘ng đi羽n. Aây

là bài toán mà ngành đi羽n l

詠c ph

違i tìm cách gi

違i quy

院t t瑛 r医t lâu và đã dùng nhi隠u lo

衣i

gi

違i thu

壱t khác nhau.

G亥n đây trong l┄nh v詠c công ngh

羽 thông tin xu

医t hi

羽n gi

違i thu

壱t DE, đây là gi違i

thu

壱t có nhi隠u 逢u đi吋m và đã đ逢嬰c

泳ng d映ng vào trong nhi隠u l┄nh v詠c, m

瓜t trong

nh英ng l┄nh v詠c

泳ng d映ng c

栄a DE là trong h

羽 th嘘ng đi羽n.

1.1 . T

鰻ng quan v

隠 thu

壱t toán DE:

Thu壱t toán DE đ逢嬰c đ

隠 xu

医t b

荏i hai tác gi

違 Price và Storn vào n<m 1995. Thu壱t

toán này đ逢嬰c xem nh逢 m瓜t gi

違i pháp m

噂i trong vi

羽c t嘘i 逢u hoá ngu欝n đi羽n và đ逢嬰c

đ員t tên là DE. Các quy trình thu

壱t toán DE s

胤 t

衣o ra cá th

吋 m

噂i t瑛 cá th

吋 ban đ亥u thông

qua quá trình lai t

衣o và bi院n đ鰻i. Thu

壱t toán này tr

荏 nên ph

鰻 bi

院n b

荏i vi

羽c th

詠c hi

羽n

các quy trình chuy吋n đ鰻i và l

詠a ch

丑n c

栄a nó ch

雨 b茨ng các ph逢挨ng pháp đ挨n gi違n.

Gi嘘ng nh逢 các thu壱t toán khác, DE c┡ng c亥n đ逢嬰c kh

荏i t

衣o t瑛 nhi

隠u cá th

吋 ban

đ亥u. Các thu

壱t toán ti

院n hoá (EAs) là nh

英ng k

悦 thu

壱t t嘘i 逢u d詠a trên khái ni

羽m s

嘘

l逢嬰ng các cá th

吋, sau đó ti院n hoá và lai t

衣o đ吋 ch

丑n ra s

嘘 l逢嬰ng cá th

吋 phù h

嬰p thông

qua các ho衣t đ瓜ng mang tính xác su医t nh逢 là k院t h

嬰p và lai t

衣o. Nh

英ng cá th

吋 này đ逢嬰c

đánh giá và xác đ

鵜nh có s

詠 chuy

吋n hoá t嘘t h挨n là vi羽c đ逢嬰c ch

丑n l

詠a và kh

荏i t

衣o s

嘘

l逢嬰ng cá th

吋 cho th

院 h

羽 ti

院p theo.

Sau vài vòng l

員p, nh

英ng cá th

吋 m噂i đ逢嬰c t衣o ra đ逢嬰c thay đ鰻i tr

衣ng thái và t

衣o ra

giá tr

鵜 t嘘i 逢u. Quá trình thay đ鰻i đã gia t<ng đáng k吋 nh

英ng vùng t嘘i 逢u hoá. Các thu壱t

toán này có kh

違 n<ng gi違i quy

院t các v医n đ隠 t嘘i 逢u hoá ph泳c t衣p nh逢 là: gián đo衣n quy

trình, hàm phi tuy

院n tính b壱c cao. H挨n n英a, gi

違i thu

壱t này có th

吋 gi

違i quy

院t v医n đ隠 r

医t

khó kh<n đ員c tr逢ng riêng bi羽t ho

員c các giá tr

鵜 mã nh

鵜 phân. M

瓜t vài thu壱t toán đã đ逢嬰c

phát tri

吋n theo thu

壱t toán ti

院n hoá EC (Evolutionary Computation) và là ti隠n đ隠 nghiên

HUTECH

3

c

泳u c

栄a thu壱t toán Gen (GA) đ逢嬰c phát tri

吋n vào nh英ng n<m c栄a th

壱p k

益 1960 khi

thu

壱t toán EC b逸t đ亥u đ逢嬰c chú ý.

G亥n đây, nh英ng thành t詠u đ衣t đ逢嬰c c

栄a các thu

壱t toán ti院n hoá (EA) đ隠u có th

吋

gi

違i quy院t đ逢嬰c các v医n đ隠 ph

泳c t

衣p và c

違i thi羽n đ逢嬰c các tính toán nh逢 là: các phép

tính song song đã mô ph臼ng s

詠 phát tri

吋n cho các thu

壱t toán m噂i nh逢: vi羽c mô ph

臼ng

các thu

壱t toán m

噂i b

茨ng thu

壱t tính song song nh逢 thu壱t toán DE, t嘘i 逢u hoá d衣ng b

亥y

đàn (PSO), thu壱t toán đàn ki院n (ACO) và tìm ki

院m các dãy h

瓜i t映 t

衣i th運i đi吋m th

詠c

hi

羽n và kh

違 n<ng xác đ鵜nh vi

羽c t嘘i 逢u hoá. Các thu壱t toán ti院n hoá đã r医t thành công

trong vi

羽c t嘘i 逢u hoá trong h羽 th嘘ng đi羽n và đ員c bi

羽t là gi

違i quy院t đ逢嬰c m映c tiêu kinh

t

院 trong v

壱n hành h

羽 th嘘ng đi羽n.

Thu壱t toán DE đ逢嬰c

泳ng d映ng th

詠c hi

羽n gi

違i quy

院t m映c tiêu t嘘i 逢u hoá vi羽c

phân b

嘘 công su

医t. M映c đích c栄a thu

壱t toán là gi

違m thi

吋u chi phí nhiên li

羽u, gi

噂i h

衣n

công su

医t tác d映ng và công su

医t ph

違n kháng c栄a máy phát đi羽n, các nút đi羽n áp, các

đ亥u phân áp c

栄a máy bi

院n th

院 và các đ逢

運ng truy

隠n t違i đi羽n. Ph逢挨ng pháp này đ逢嬰c

ti

院n hành th

詠c hi

羽n và mô ph

臼ng trên h

羽 th

嘘ng m

衣ng tiêu chu

育n IEEE 30 nút.

Thu壱t toán DE đ逢嬰c th

詠c hi

羽n trên các giá tr

鵜 th

詠c d詠a trên quy trình phát tri

吋n

t詠 nhiên. S

穎 d映ng m

瓜t s

嘘 l逢嬰ng cá th

吋 P trong m

瓜t s

嘘 l逢嬰ng cá th

吋 khác Np mà có th

吋

s

違n sinh ra nhi

隠u cá th

吋 G đ吋 đ衣t đ逢嬰c gi

違i pháp t嘘i 逢u trong thu壱t toán, kích th逢噂c các

cá th

吋 là không đ鰻i trong su

嘘t quá trình t嘘i 逢u hoá. M厩i cá th

吋 ho

員c gi

違i thu壱t đ隠 xu

医t

là m瓜t vec t挨 mà ch泳a nhi

隠u tham s

嘘 nh逢 các bi院n s

嘘 D. Quy trình c挨 b違n đã t衣o ra s

詠

khác bi

羽t cho hai cá th

吋 vec t挨 đ逢嬰c l

詠a ch

丑n ng

磯u nhiên.

Thu

壱t toán DE t

衣o nên các cá th

吋 con m

噂i b

茨ng vi

羽c bi院n đ鰻i m

瓜t mô hình tiêu

bi

吋u cho t瑛ng cá th

吋 đ員c tr逢ng so v噂i s

嘘 l逢嬰ng cá th

吋 ban đ亥u.

Quá trình t嘘i 逢u này đ逢嬰c th

詠c hi

羽n v噂i ba b逢噂c c挨 b違n sau:

• A瓜t bi

院n.

• Lai t

衣o.

•

L

詠a ch

丑n

A亥u tiên, quy trình đ瓜t bi

院n t

衣o ra các véc t挨 đ

瓜t bi

院n b

茨ng cách xáo tr

瓜n m

厩i

véc t挨 m映c tiêu b

茨ng cách tác đ

瓜ng m

衣nh vào hai cá th

吋 đ逢嬰c ch

丑n l

詠a ng

磯u nhiên

khác. Sau đó, quá trình lai t衣o chéo t

衣o ra các véc t挨 d

磯n b

茨ng cách tr

瓜n l

磯n các cá th

吋

c

栄a các véc t挨 đ

瓜t bi

院n b茨ng các véc t挨 m映c tiêu, b

茨ng cách l

詠a ch

丑n các phân b

嘘 có

th

吋 th

詠c hi

羽n cu

嘘i cùng, ho衣t đ瓜ng ch

丑n l詠a đ逢嬰c hình thành cho kh嘘i l逢嬰ng cá th

吋 k

院

ti

院p b

茨ng cách ch

丑n l

詠a gi

英a các véc t挨 d

磯n và các véc t挨 m映c tiêu đ逢嬰c th

詠c hi

羽n t

嘘t

h挨n và phù h嬰p v

噂i các véc t挨 m映c tiêu t逢挨ng đ逢挨ng, k院t h

嬰p t嘘t h挨n theo ch泳c n<ng

hi

羽n t

衣i.

1.2. Gi

噂i thi

羽u thu

壱t toán DE:

HUTECH

4

V

噂i n瓜i dung đ隠 tài thu壱t toán DE đ逢嬰c đ

隠 xu医t nh逢 m瓜t ph逢挨ng pháp đ吋 gi

違i

bài toán phân b

嘘 công su

医t t嘘i 逢u. Thu壱t toán đ隠 ngh

鵜 đã gi違i quy院t đ逢嬰c các v医n đ隠

ch

栄 y院u nh逢: gi違m chi phí v

壱n hành, gi

違m m

泳c tiêu th

映 nhiên li

羽u và th

運i gian th

詠c

hi

羽n. Thu壱t toán DE có ba đi隠u ki

羽n thu

壱n l

嬰i: ti

院p c

壱n gi

違i pháp t嘘i 逢u mà không ph映

thu

瓜c vào các giá tr

鵜 tham s

嘘 kh荏i đ亥u, tính h

嬰p nh

医t c

栄a thu

壱t toán nhanh và ch

雨 s

穎

d映ng m

瓜t s

嘘 l逢嬰ng nh

臼 trong các tham s

嘘 ki吋m soát. H挨n n英a thu

壱t toán DE r

医t đ挨n

gi

違n trong vi

羽c mã hoá và r

医t d

宇 s

穎 d映ng.

Trong đ隠 tài này, thu壱t toán DE đ逢嬰c đ

隠 xu医t đ吋 gi

違i bài toán phân b

嘘 công su

医t

OPF (Optimal Power Flow). Ph逢挨ng pháp đ逢嬰c áp d

映ng trên các m

衣ng tiêu chu育n nh逢

IEEE 3 nút, 5 nút, 6 nút và 30 nút. Các k

院t qu

違 đ衣t đ逢嬰c t瑛 thu壱t toán đ隠 ngh

鵜 đ逢嬰c so

sánh v

噂i các thu壱t toán khác nh逢: EPSO, NPSO, Newton và Genetic.

Bên c衣nh đó, thu壱t toán DE c┡ng đ逢嬰c đ

隠 xu

医t gi

違i cho phân b

嘘 ELD

(Economic Load Dispatch) có tính 違nh h逢荏ng c

栄a các đi

吋m van công su医t, ph逢挨ng

pháp đ逢嬰c áp d映ng trên các m

衣ng tiêu chu育n nh逢 IEEE 13 nút và 40 nút.

Tóm t

逸t m

瓜t s

嘘 bài báo liên quan:

• Nhóm K.Vaisakh, P. Kanta Rao

“ Differential Evolution Based Optimal Reactive Power Dispatch for

Voltage Stability Enhancement”

Bài báo đ隠 c壱p đ院n vi

羽c dùng gi

違i thu

壱t DE – làm n

隠n t

違ng đ吋 th

詠c hi

羽n t

嘘i

逢u hóa công su医t bao g

欝m 鰻n đ鵜nh đi羽n th

院, 鰻n đ鵜nh đ逢運ng truy

隠n t

違i gi

噂i

h

衣n so v

噂i h

羽 công su

医t. H逢噂ng ti

院p c

壱n c

栄a gi

違i thu

壱t DE là h

英u d

映ng cho

nh

英ng gi違i pháp có tính n<ng cao và c亥n r

医t ít th

運i gian th

詠c hi

羽n so v

噂i các

gi

違i thu

壱t khác. M

映c tiêu là t

嘘i thi

吋u hóa trong vi

羽c phân b

嘘 công su

医t

t違i.Ph逢挨ng pháp này đ逢嬰c mô ph

臼ng trên m衣ng đi羽n IEEE 30 nút. 姶u đi吋m

c

栄a gi

違i thu

壱t mà các tác gi

違 đ隠 c壱p đ院n là tính uy

吋n chuy吋n, đ瓜 an toàn và

nhanh chóng trong h

瓜i t映, th

運i gian th

詠c hi

羽n k

院t n

嘘i th医p h挨n so các gi

違i

pháp khác.

• Nhóm Rainer Storn, Keneth Price “Differential Evolution – A Simple and Efficient Heuristic for Global

Optimization over Continuous Spaces”

Các tác gi

違 dùng 2 ph逢挨ng pháp the Annealed Nelder and Mead strategy

(ANM) và ph逢挨ng pháp Adaptive Simulated Annealing (ASA) k

院t h

嬰p nêu

lên b

違ng k

院t qu

違 c

栄a quá trình th

穎 nghi

羽m ch泳ng minh cho 逢u đ

i

吋m trong t

嘘i

逢u hóa h羽 th

嘘ng toàn c

亥u.

HUTECH

5

Aây là m瓜t ph逢挨ng án ti院p c壱n m噂i và đ逢嬰c tác gi違 th穎 nghi羽m, ch泳ng minh

r茨ng ph逢挨ng pháp này nhanh h挨n và 鰻n đ鵜nh h挨n nhi隠u ph逢挨ng pháp t嘘i 逢u

hóa khác. Ph逢挨ng pháp m噂i này d宇 ki吋m soát, nhanh, d宇 s穎 d映ng, r医t d宇 k院t

n嘘i song song cùng các h羽 th嘘ng x穎 khác.

Qua m瓜t s嘘 bài báo 荏 trên cho th医y các nhà khoa h丑c trên th院 gi噂i đã 泳ng d映ng

thu壱t toán DE vào trong h羽 th嘘ng đi羽n và đã cho ra nh英ng k院t qu違 kh違 quan so v噂i các

gi違i thu壱t khác.

Aa s嘘 các bài báo th逢運ng dùng DE đ吋 phân b嘘 công su医t th詠c trong m衣ng đi羽n

và th逢運ng ki吋m tra trên mô hình m衣ng đi羽n IEEE chu育n 13 nút, 30 nút và 40 nút.

M瓜t 逢u đi吋m c栄a DE là gi違i thu壱t đ挨n gi違n, ch逢挨ng trình ch衣y nhanh, và d宇 dàng

có th吋 k院t n嘘i song song v噂i các h羽 th嘘ng trong m衣ng đi羽n, giúp h羽 th嘘ng v壱n hành 鰻n

đ鵜nh và t嘘i 逢u.