SỬ DỤNG MÔ HÌNH TỐI ƯU NÓN BẬC HAI VỚI BIẾN NGUYÊN ĐỂ KHÔI PHỤC MẠNG ĐIỆN PHÂN PHỐI SAU SỰ CỐ CÓ XÉT NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN

Võ Trọng Sáng; Nguyễn Duy Đức; Nguyễn Trung Hải; Phạm Năng Văn

doi:10.34238/tnu-jst.12563

SỬ DỤNG MÔ HÌNH TỐI ƯU NÓN BẬC HAI VỚI BIẾN NGUYÊN ĐỂ KHÔI PHỤC MẠNG ĐIỆN PHÂN PHỐI SAU SỰ CỐ CÓ XÉT NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 13/04/25 Ngày hoàn thiện: 04/08/25 Ngày đăng: 04/08/25

Các tác giả

1. Võ Trọng Sáng, Trường Điện – Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội
2. Nguyễn Duy Đức, Trường Điện – Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội
3. Nguyễn Trung Hải, Trường Điện – Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội
4. Phạm Năng Văn , Trường Điện – Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội

Tóm tắt

Bài báo này trình bày mô hình tối ưu nón bậc hai với biến nguyên để lựa chọn cấu trúc của mạng điện phân phối sau sự cố với mục tiêu là tối thiểu tổng công suất phụ tải không được cấp điện có xét mức độ ưu tiên của phụ tải. Các ràng buộc trong mô hình tối ưu đề xuất là cấu trúc lưới điện hình tia sau khôi phục, các phương trình mô tả lưới điện trong trạng thái xác lập, các mô hình nút tải và nút được điều chỉnh điện áp của nguồn năng lượng phân tán, giới hạn mô-đun điện áp nút và giới hạn công suất lớn nhất truyền tải trên các nhánh. Mô hình tối ưu đề xuất được biến đổi từ mô hình tối ưu phi tuyến với biến nguyên bằng cách xây dựng các biểu thức nón bậc hai của các phương trình trào lưu công suất. Phương pháp tối ưu đề xuất đã được kiểm nghiệm trên lưới điện phân phối 33 nút IEEE và 190 nút với sự hỗ trợ từ bộ giải tối ưu CPLEX và sử dụng ngôn ngữ lập trình GAMS. Các kịch bản khác nhau về vị trí xảy ra sự cố trên lưới điện phân phối được so sánh. Các kết quả tính toán chỉ ra rằng, mô hình và mức độ thâm nhập của nguồn điện phân tán có tác động đáng kể đến cấu trúc vận hành và công suất tải được khôi phục của lưới phân phối sau sự cố. Phương pháp đề xuất trong nghiên cứu này cung cấp một công cụ hiệu quả để nâng cao độ tin cậy cung cấp điện và giảm thiệt hại kinh tế do mất điện trong lưới điện phân phối.

Từ khóa

Khôi phục lưới điện; Lưới điện phân phối; Nguồn điện phân tán; Quy hoạch nón bậc hai số nguyên; Quy hoạch phi tuyến số nguyên

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] K. Schneider, F. Tuffner, M. Elizondo, C.-C. Liu, Y. Xu, and D. Ton, “Evaluating the Feasibility to Use Microgrids as a Resiliency Resource,” IEEE Trans. Smart Grid, vol. 8, no. 2, pp. 687–696, 2017, doi: 10.1109/TSG.2015.2494867.

[2] Y. Kumar, B. Das, and J. Sharma, “Multiobjective, Multiconstraint Service Restoration of Electric Power Distribution System With Priority Customers,” IEEE Trans. Power Deliv, vol. 23, no. 1, pp. 261–270, Jan. 2008, doi: 10.1109/TPWRD.2007.905412.

[3] T. H. Chen, W. T. Huang, J. C. Gu, G. C. Pu, Y. F. Hsu, and T. Y. Guo, “Feasibility study of upgrading primary feeders from radial and open-loop to normally closed-loop arrangement,” IEEE Trans. Power Syst, vol. 19, no. 3, pp. 1308–1316, Aug. 2004, doi: 10.1109/TPWRS.2004.831263.

[4] J. A. P. Lopes, N. Hatziargyriou, J. Mutale, P. Djapic, and N. Jenkins, “Integrating distributed generation into electric power systems: A review of drivers, challenges and opportunities,” Electr. Power Syst. Res, vol. 77, no. 9, pp. 1189–1203, Jul. 2007, doi: 10.1016/j.epsr.2006.08.016.

[5] A. Arif, S. Ma, Z. Wang, J. Wang, S. M. Ryan, and C. Chen, “Optimizing Service Restoration in Distribution Systems With Uncertain Repair Time and Demand,” IEEE Trans. Power Syst, vol. 33, no. 6, pp. 6828–6838, Oct. 2018, doi: 10.1109/TPWRS.2018.2855102.

[6] S. Cai, Y. Xie, Q. Wu, Z. Xiang, X. Jin, and M. Zhang, “Robust coordination of multiple power sources for sequential service restoration of distribution systems,” Int. J. Electr. Power Energy Syst, vol. 131, no. 6, Oct. 2021, Art. no. 107068, doi: 10.1016/j.ijepes.2021.107068.

[7] I. Watanabe, “An ACO algorithm for service restoration in power distribution systems,” 2005 IEEE Congress on Evolutionary Computation, vol. 3, pp. 2864–2871, Sep. 2005, doi: 10.1109/CEC.2005.1555054.

[8] F. Wang et al., “Service restoration for distribution network with DGs based on stochastic response surface method,” Int. J. Electr. Power Energy Syst, vol. 107, pp. 557–568, May 2019, doi: 10.1016/j.ijepes.2018.12.015.

[9] Y. Tian, T. Lin, M. Zhang, and X. Xu, “A new strategy of distribution system service restoration using distributed generation,” 2009 International Conference on Sustainable Power Generation and Supply, Apr. 2009, pp. 1–5, doi: 10.1109/SUPERGEN.2009.5348228.

[10] J. C. López, J. F. Franco, and M. J. Rider, “Optimisation-based switch allocation to improve energy losses and service restoration in radial electrical distribution systems,” IET Gener. Transm. Distrib, vol. 10, no. 11, pp. 2792–2801, 2016, doi: 10.1049/iet-gtd.2015.1509.

[11] J. C. López, M. J. Rider, F. Shen, and Q. Wu, “Distributed Service Restoration of Active Electrical Distribution Systems using ADMM,” 2019 IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT), Feb. 2019, pp. 1–5, doi: 10.1109/ISGT.2019.8791626.

[12] Q. Chen, Y. Zhao, M. Qadrdan, and N. Jenkins, “Optimal Operation of Compressors in an Integrated Gas and Electricity System—An Enhanced MISOCP Method,” IEEE Access, vol. 10, pp. 131489–131497, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3227859.

[13] X. Wu and A. J. Conejo, “Distribution Market Including Prosumers: An Equilibrium Analysis,” IEEE Trans. Smart Grid, vol. 14, no. 2, pp. 1495–1504, Mar. 2023, doi: 10.1109/TSG.2022.3151338.

[14] A. Ravi, L. Bai, V. Cecchi, and F. Ding, “Stochastic Strategic Participation of Active Distribution Networks With High-Penetration DERs in Wholesale Electricity Markets,” IEEE Trans. Smart Grid, vol. 14, no. 2, pp. 1515–1527, Mar. 2023, doi: 10.1109/TSG.2022.3196682.

[15] Z. Chu and F. Teng, “Voltage Stability Constrained Unit Commitment in Power Systems With High Penetration of Inverter-Based Generators,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 38, no. 2, pp. 1572–1582, Mar. 2023, doi: 10.1109/TPWRS.2022.3179563.

[16] Y. Long and D. S. Kirschen, “Bi-level Volt/VAR Optimization in Distribution Networks with Smart PV Inverters,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 37, no. 5, pp. 3604–3613, Sep. 2022, doi: 10.1109/TPWRS.2022.3142105.

[17] Y. Jiang, J. Jiang, and Y. Zhang, “A novel fuzzy multiobjective model using adaptive genetic algorithm based on cloud theory for service restoration of shipboard power systems,” IEEE Trans. Power Syst, vol. 27, no. 2, pp. 612–620, May 2012.

[18] GAMS Development Corp, “GAMS Documentation 46,” 2024. [Online]. Available: https://www.gams.com/. [Accessed Sep. 10, 2024].

[19] S. H. Dolatabadi, M. Ghorbanian, P. Siano, and N. D. Hatziargyriou, “An Enhanced IEEE 33 Bus Benchmark Test System for Distribution System Studies,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 36, no. 3, pp. 2565–2572, May 2021, doi: 10.1109/TPWRS.2020.3038030.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.12563

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ