QUY HOẠCH NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN ĐA MỤC TIÊU  TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI BA PHA KHÔNG ĐỐI XỨNG

Tôn Ngọc Triều

doi:10.34238/tnu-jst.14923

QUY HOẠCH NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN ĐA MỤC TIÊU TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI BA PHA KHÔNG ĐỐI XỨNG

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 02/03/26 Ngày hoàn thiện: 20/05/26 Ngày đăng: 20/05/26

Các tác giả

Tôn Ngọc Triều , Trường Cao đẳng Công nghệ Thủ Đức

Tóm tắt

Bài báo đề xuất một khung quy hoạch đa mục tiêu nhằm xác định vị trí và công suất tối ưu của nguồn điện phân tán trong lưới điện phân phối ba pha không cân bằng. Mô hình tích hợp phân tích công suất ba pha chi tiết để phản ánh hiện tượng liên kết pha và tải không đối xứng trong thực tế. Bài toán tối ưu đồng thời tối thiểu tổn thất công suất tác dụng, độ lệch điện áp và mức mất cân bằng điện áp pha, dưới các ràng buộc về giới hạn điện áp nút, dòng nhánh và công suất phát. Phương pháp được kiểm chứng trên hệ thống 33 nút và 69 nút không cân bằng. Kết quả cho thấy so với trường hợp không có nguồn điện phân tán, phương pháp đề xuất đã giúp giảm tổn thất khoảng 45 - 46%, giảm độ lệch điện áp 42 - 48% và giảm chỉ số mất cân bằng pha đến 54%. Điều này khẳng định việc xem xét đầy đủ điều kiện ba pha không cân bằng có ý nghĩa quan trọng trong quy hoạch lưới điện phân phối hiện đại.

Từ khóa

Mất cân bằng pha; Giảm tổn thất công suất; Độ lệch điện áp; Quy hoạch đa mục tiêu; Hệ thống điện phân phối

Toàn văn:

PDF (English)

Tài liệu tham khảo

[1] T. N. Ton, T. T. Nguyen, A. V. Truong, and T. V. Phan, “Optimal location and operation of battery energy storage system in the distribution system for reducing energy cost in 24-hour period,” Int. Trans. Electr. Energ. Syst., vol. 31, no. 5, 2021, doi: 10.1002/2050-7038.12861.

[2] S. A. Taher and M. H. Karimi, “Optimal reconfiguration and DG allocation in balanced and unbalanced distribution systems,” Ain Shams Eng. J., vol. 5, no. 3, pp. 735-749, 2014, doi: 10.1016/j.asej.2014.03.009.

[3] X. Chen, W. Wu, and B. Zhang, “Robust Capacity Assessment of Distributed Generation in Unbalanced Distribution Networks Incorporating ANM Techniques,” IEEE Trans. Sustain. Energy, vol. 9, no. 2, pp. 651-663, 2018, doi: 10.1109/TSTE.2017.2754421.

[4] A. Kumar, R. Verma, N. K. Choudhary, and N. Singh, “Optimal Multi-Objective placement and sizing of distributed generation in power distribution system: a comprehensive review,’” Energy Sources, Part A Recover. Util. Environ. Eff., vol. 45, no. 3, pp. 7160-7185, 2023, doi: 10.1080/15567036.2023.2216167.

[5] S. Ghamizi, J. Cao, A. Ma, and P. Rodriguez, “PowerFlowMultiNet: Multigraph Neural Networks for Unbalanced Three-Phase Distribution Systems,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 40, no. 1, pp. 1148-1151, 2025, doi: 10.1109/TPWRS.2024.3465088.

[6] X. T. Luong, V. H. Bui, D. T. Do, T. H. Quach, and V. A. Truong, “An Improvement of Maximum Power Point Tracking Algorithm Based on Particle Swarm Optimization Method for Photovoltaic System,” Proc. 2020 5th Int. Conf. Green Technol. Sustain. Dev. GTSD 2020, 2020, pp. 53-58, doi: 10.1109/GTSD50082.2020.9303110.

[7] T. N. Ton, H. H. Lai, L. V. Pham, and T. N. Hoang, “Optimization of Distributed Generation Planning to Maximize the Absorption Rate of Renewable Energy in Distribution Networks,” Eng. Technol. Appl. Sci. Res., vol. 15, no. 3, pp. 23008-23013, 2025, doi: 10.48084/etasr.10921.

[8] L. Abualigah, M. A. Elaziz, P. Sumari, Z. W. Geem, and A. H. Gandomi, “Reptile Search Algorithm (RSA): A nature-inspired meta-heuristic optimizer,” Expert Syst. Appl., vol. 27, pp. 1-52, 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2021.116158.

[9] Y. Alinejad-Beromi, M. Sedighizadeh, M. R. Bayat, and M. E. Khodayar, “Using genetic algorithm for Distributed generation allocation to reduce losses and improve voltage profile,” Proc. Univ. Power Eng. Conf., 2007, pp. 954-959, doi: 10.1109/UPEC.2007.4469077.

[10] I. Ahmadianfar, A. A. Heidari, S. Noshadian, H. Chen, and A. H. Gandomi, “INFO: An efficient optimization algorithm based on weighted mean of vectors,” Expert Syst. Appl., vol. 195, January 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2022.116516.

[11] D. Tiwari, M. J. Zideh, V. Talreja, V. Verma, S. K. Solanki, and J. Solanki, “Power Flow Analysis Using Deep Neural Networks in Three-Phase Unbalanced Smart Distribution Grids,” IEEE Access, vol. 12, pp. 29959-29970, February 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3369068.

[12] H. Yassami, A. Moeini, S. M. R. Rafiei, A. Darabi, and A. Bagheri, “Optimal distributed generation planning considering reliability, cost of energy and power loss,” Sci. Res. Essays, vol. 6, no. 9, pp. 1963-1976, 2011, doi: 10.5897/sre10.955.

[13] J. a M. Rupa and S. Ganesh, “Power Flow Analysis for Radial Distribution System Using Backward / Forward Sweep Method,” Int. J. Electr. Comput. Energ. Electron. Commun. Eng., vol. 8, no. 10, pp. 1537-1541, 2014, doi: 10.1999/1307-6892/10000126.

[14] F. Shahnia, P. J. Wolfs, and A. Ghosh, “Voltage unbalance reduction in low voltage feeders by dynamic switching of residential customers among three phases,” IEEE Trans. Smart Grid, vol. 5, no. 3, pp. 1318-1327, 2014, doi: 10.1109/TSG.2014.2305752.

[15] M. McAsey, L. Mou, and W. Han, “Convergence of the forward-backward sweep method in optimal control,” Comput. Optim. Appl., vol. 53, no. 1, pp. 207-226, 2012, doi: 10.1007/s10589-011-9454-7.

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

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.14923

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ