PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU CHO VIỆC LẮP ĐẶT NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN TRONG HỆ THỐNG PHÂN PHỐI ĐIỆN SỬ DỤNG THUẬT TOÁN REFERENCE VECTOR GUIDED EVOLUTIONARY

Tôn Ngọc Triều; Phạm Hữu Lộc; Nguyễn Tùng Linh

doi:10.34238/tnu-jst.11792

PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU CHO VIỆC LẮP ĐẶT NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN TRONG HỆ THỐNG PHÂN PHỐI ĐIỆN SỬ DỤNG THUẬT TOÁN REFERENCE VECTOR GUIDED EVOLUTIONARY

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 31/12/24 Ngày hoàn thiện: 22/01/25 Ngày đăng: 22/01/25

Các tác giả

1. Tôn Ngọc Triều , Trường Cao đẳng Công nghệ Thủ Đức
2. Phạm Hữu Lộc, Trường Cao đẳng Công nghệ Thủ Đức
3. Nguyễn Tùng Linh, Trường Đại học Điện lực

Tóm tắt

Bài báo này giới thiệu ứng dụng của thuật toán Reference Vector Guided Evolutionary Algorithm để tối ưu tích hợp nguồn điện phân tán vào hệ thống điện phân phối. Mô hình tối ưu với ba mục tiêu chính: tối đa công suất của nguồn điện phân tán, giảm tổn thất công suất và cải thiện độ ổn định điện áp của hệ thống. Thuật toán đã được thử nghiệm trên các hệ thống điện 33 nút và 69 nút, đồng thời so sánh với các thuật toán Cuckoo Search, Salp Swarm, Adaptive Cuckoo Search và Coyote Optimization. Kết quả cho thấy thuật toán vượt trội với công suất của nguồn điện phân tán cao nhất, tổn thất công suất của hệ thống giảm mạnh, và ổn định điện áp được cải thiện đáng kể nhờ khả năng điều chỉnh vectơ tham chiếu linh hoạt, giúp hội tụ nhanh và tránh cực trị cục bộ. Nghiên cứu khẳng định thuật toán này là công cụ hiệu quả cho vấn đề tích hợp nguồn điện phân tán vào hệ thống điện phân phối và mở hướng nghiên cứu mới về tối ưu tích hợp nguồn điện phân tán vào hệ thống điện hiện đại.

Từ khóa

Tối ưu đa mục tiêu; Nguồn điện phân tán; Thuật toán meta-heuristics; Ổn định điện áp; Giảm tổn thất công suất

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] K. Alanne and A. Saari, “Distributed energy generation and sustainable development,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 10, no. 6, pp. 539-558, 2006, doi: 10.1016/j.rser.2004.11.004.

[2] D. Q. Hung, N. Mithulananthan, and R. C. Bansal, “An optimal investment planning framework for multiple distributed generation units in industrial distribution systems,” Appl. Energy, vol. 124, pp. 62-72, 2014, doi: 10.1016/j.apenergy.2014.03.005.

[3] W. L. Theo, J. S. Lim, W. S. Ho, H. Hashim, and C. T. Lee, “Review of distributed generation (DG) system planning and optimisation techniques: Comparison of numerical and mathematical modelling methods,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 67, pp. 531-573, 2017, doi: 10.1016/j.rser.2016.09.063.

[4] T. T. Nguyen, T. T. Ngoc, T. T. Nguyen, T. Nguyen, and N. Au, “Optimization of location and size of distributed generations for maximizing their capacity and minimizing power loss of distribution system based on cuckoo search algorithm,” Bull. Electr. Eng. Informatics, vol. 10, no. 4, pp. 1769-1776, 2021, doi: 10.11591/eei.v10i4.2278.

[5] K. S. Sambaiah and T. Jayabarathi, “Optimal allocation of renewable distributed generation and capacitor banks in distribution systems using salp swarm algorithm,” Int. J. Renew. Energy Res., vol. 9, no. 1, pp. 96-107, 2019.

[6] T. N. Ton, T. T. Nguyen, V. A. Truong, and T. P. Vu, “Optimal Location and Size of Distributed Generators in an Electric Distribution System Based on a Novel Metaheuristic Algorithm,” Eng. Technol. Appl. Sci. Res., vol. 10, no. 1, pp. 5325-5329, 2020, doi: 10.48084/etasr.3372.

[7] R. Cheng, Y. Jin, M. Olhofer, and B. Sendhoff, “A Reference Vector Guided Evolutionary Algorithm for Many-Objective Optimization,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 20, no. 5, pp. 773-791, 2016, doi: 10.1109/TEVC.2016.2519378.

[8] T. N. Ton, T. T. Nguyen, A. V. Truong, and T. P. Vu, “Optimal Location and Size of Distributed Generators in an Electric Distribution System based on a Novel Metaheuristic Algorithm,” Eng. Technol. Appl. Sci. Res., vol. 10, no. 1, pp. 5325-5329, 2020, doi: 10.48084/etasr.3372.

[9] A. V. Truong, T. N. Ton, T. T. Nguyen, and T. L. Duong, “Two states for optimal position and capacity of distributed generators considering network reconfiguration for power loss minimization based on runner root algorithm,” Energies, vol. 12, no. 1, 2019, doi: 10.3390/en12010106.

[10] M. E. Baran and F. F. Wu, “Network reconfiguration in distribution systems for loss reduction and load balancing,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 4, no. 2. pp. 1401-1407, 1989, doi: 10.1109/61.25627.

[11] T. T. Nguyen, A. V. Truong, and T. A. Phung, “A novel method based on adaptive cuckoo search for optimal network reconfiguration and distributed generation allocation in distribution network,” Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 78, pp. 801-815, 2016, doi: 10.1016/j.ijepes.2015.12.030.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.11792

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ