MỘT PHƯƠNG PHÁP TÁI CẤU TRÚC TỐI ƯU LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN CÓ XÉT RÀNG BUỘC KHÔNG MẤT ĐIỆN PHỤ TẢI

Ngô Minh Đức; Lê Tiên Phong

doi:10.34238/tnu-jst.15061

MỘT PHƯƠNG PHÁP TÁI CẤU TRÚC TỐI ƯU LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN CÓ XÉT RÀNG BUỘC KHÔNG MẤT ĐIỆN PHỤ TẢI

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 13/03/26 Ngày hoàn thiện: 23/06/26 Ngày đăng: 24/06/26

Các tác giả

1. Ngô Minh Đức , Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐH Thái Nguyên
2. Lê Tiên Phong, Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt

Bài báo này đề xuất một phương pháp xác định cấu trúc tối ưu của lưới điện phân phối có xét đến sự tham gia của nguồn phát phân tán và ràng buộc đảm bảo cung cấp điện liên tục cho phụ tải. Phương pháp được xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa tính toán luồng công suất bằng phương pháp Newton–Raphson và giải thuật di truyền nhằm tìm kiếm cấu trúc lưới tối ưu với hàm mục tiêu cực tiểu hóa tổng tổn thất công suất tác dụng trên toàn lưới. Đồng thời, các ràng buộc về cân bằng công suất nút và độ tin cậy cung cấp điện được tích hợp vào mô hình tối ưu thông qua cơ chế hàm phạt. Phương pháp đề xuất được kiểm chứng thông qua mô phỏng trên hệ thống IEEE 5-bus có tích hợp nguồn phân tán. Kết quả cho thấy giải thuật di truyền có khả năng xác định hiệu quả trạng thái đóng/cắt của các máy cắt để đạt được cấu trúc lưới tối ưu, đồng thời đảm bảo duy trì cung cấp điện cho các phụ tải trong hệ thống. Phương pháp đề xuất có tiềm năng ứng dụng trong bài toán vận hành và tái cấu trúc lưới điện phân phối trong các hệ thống điện hiện đại.

Từ khóa

Lưới điện phân phối; Tái cấu trúc lưới điện; Giải thuật di truyền; Tối ưu tổn thất công suất; Độ tin cậy cung cấp điện

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] Kalantari and H. Lesani, “Operation Scheduling of Distribution Network with Photovoltaic/ Wind/ Battery Multi-Microgrids and Reconfiguration considering Reliability and Self-Healing,” International Journal of Energy Research, vol. 2024, May 2024, Art. no. 5724653, doi: 10.1155/2024/5724653.

[2] N. Gupta, A. Swarnkar, K. R. Niazi, and R. C. Bansal, “Multi-objective reconfiguration of distribution systems using adaptive genetic algorithm in fuzzy framework,” IET Gener., Transm. Distrib., vol. 4, no. 12, pp. 1288-1298, Dec. 2010, doi: 10.1049/iet-gtd.2010.0056.

[3] S. Jo, J.-Y. Oh, J. Lee, S. Oh, H. S. Moon, C. Zhang, R. Gadh, and Y. T. Yoon, “Hybrid Genetic Algorithm With k-Nearest Neighbors for Radial Distribution Network Reconfiguration,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 15, no. 3, pp. 2614-2624, May 2024, doi: 10.1109/TSG.2023.3324328.

[4] J. Shukla, B. Das, and V. Pant, “Stability constrained optimal distribution system reconfiguration considering uncertainties in correlated loads and distributed generations,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 99, pp. 121-133, 2018, doi: 10.1016/j.ijepes.2018.01.010

[5] D. Jakus, R. Čađenović, J. Vasilj, and P. Sarajčev, “Optimal Reconfiguration of Distribution Networks Using Hybrid Heuristic–Genetic Algorithm,” Energies, vol. 13, no. 7, Mar. 2020, Art. no. 1544, doi: 10.3390/en13071544.

[6] R. S. Rao, K. Ravindra, K. Satish, and S. V. L. Narasimham, “Power loss minimization in distribution system using network reconfiguration in the presence of distributed generation,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 28, no. 1, pp. 317-325, Feb. 2013, doi: 10.1109/TPWRS.2012.2197227.

[7] O. Badran, S. Mekhilef, H. Mokhlis, and W. M. Dahalan, “Optimal reconfiguration of distribution system connected with distributed generations: A review of different methodologies,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 73, pp. 854-867, 2017, doi: 10.1016/j.rser.2017.02.010.

[8] S. Bahrami, Y. C. Chen, and V. W. S. Wong, “Dynamic Distribution Network Reconfiguration With Generation and Load Uncertainty,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 15, no. 6, pp. 5472-5484, Nov. 2024, doi: 10.1109/TSG.2024.3404859.

[9] J. C. López, M. Lavorato, and M. J. Rider, “Robust optimisation applied to the reconfiguration of distribution systems with reliability constraints,” IET Generation, Transmission & Distribution, vol. 10, no. 4, pp. 917-927, 2016, doi: 10.1049/iet-gtd.2015.0558.

[10] Y. Wang, C. Chen, J. Wang, and R. Baldick, “Research on resilience of power systems under natural disasters—A review,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 31, no. 2, pp. 1604-1613, Mar. 2016, doi: 10.1109/TPWRS.2015.2462736.

[11] T. P. Le, M. D. Ngo, and D. M. Ngo, "A remote control method for a bay unit in unmanned power substation using a numerical relay, OneATS technology and artificial intelligence," TNU Journal of Science and Technology, vol. 230, no. 02, pp. 260-267, 2025, doi: 10.34238/tnu-jst.12000.

[12] Sereeter, K. Vuik, and C. Witteveen, "Newton Power Flow Methods for Unbalanced Three-Phase Distribution Networks," Energies, vol. 10, no. 10, 2017, doi: 10.3390/en10101658.

[13] C. de Oliveira, A. B. Neto, D. A. Alves, C. R. Minussi, and C. A. Castro, “Alternative current injection Newton and fast decoupled power flow,” Energies, vol. 16, no. 6, Mar. 2023, Art. no. 2548, doi: 10.3390/en16062548.

[14] L. M. da Costa and N. Martins, “An augmented Newton–Raphson power flow formulation based on current injections,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 22, no. 6, pp. 413-420, 2000, doi: 10.1016/S0142-0615(00)00045-4.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.15061

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ