GIẢI BÀI TOÁN TRÀO LƯU CÔNG SUẤT TỐI ƯU TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI SỬ DỤNG QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH LẶP VỚI PHỤ TẢI GIẢ TƯỞNG

Hà Duy Giang; Dương Duy Long; Phạm Năng Văn

doi:10.34238/tnu-jst.7491

GIẢI BÀI TOÁN TRÀO LƯU CÔNG SUẤT TỐI ƯU TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI SỬ DỤNG QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH LẶP VỚI PHỤ TẢI GIẢ TƯỞNG

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 07/03/23 Ngày hoàn thiện: 11/04/23 Ngày đăng: 16/04/23

Các tác giả

1. Hà Duy Giang, Trường Điện – Điện tử - Đại học Bách khoa Hà Nội
2. Dương Duy Long, Trường Điện – Điện tử - Đại học Bách khoa Hà Nội
3. Phạm Năng Văn , Trường Điện – Điện tử - Đại học Bách khoa Hà Nội

Tóm tắt

Bài báo đề xuất phương pháp lặp sử dụng mô hình quy hoạch tuyến tính để giải bài toán trào lưu công suất tối ưu trong lưới điện phân phối có các nguồn điện phân tán. Phương pháp lặp đề xuất hiệu quả về mặt tính toán và phù hợp với các ứng dụng thời gian thực. Phương pháp đề xuất được xây dựng sử dụng khái niệm phụ tải giả tưởng. Mô hình phụ tải giả tưởng giúp giải quyết tính phi tuyến của biểu thức tổn thất công suất và loại bỏ sự phụ thuộc của lời giải vào sự lựa chọn nút cân bằng. Ràng buộc giới hạn truyền tải công suất trên các nhánh được tuyến tính hóa sử dụng đa giác đều với 12 cạnh. Phương pháp đề xuất được đánh giá trên lưới điện phân phối 33 nút IEEE sử dụng bộ giải thương mại CPLEX với ngôn ngữ lập trình GAMS. Các kết quả tính toán cho thấy công suất tác dụng và công suất phản kháng phát của các nguồn điện phân tán và điện áp nút tính được từ mô hình đề xuất có sai số rất nhỏ so với lời giải đạt được từ mô hình trào lưu công suất tối ưu phi tuyến tổng quát sử dụng phần mềm MATPOWER.

Từ khóa

Lưới điện phân phối; Trào lưu công suất tối ưu (OPF); Phụ tải giả tưởng (FND); Nguồn điện phân tán (DG); Quy hoạch tuyến tính (LP)

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] M. Huneault and F. D. Galiana, “A survey of the optimal power flow literature,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 6, no. 2, pp. 762–770, May 1991.

[2] J. P. Zhan, Q. H. Wu, C. X. Guo, and X. X. Zhou, “Fast λ-iteration method for economic dispatch with prohibited operating zones,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 29, no. 2, pp. 990–991, 2013.

[3] B. Kocuk, S. S. Dey, and X. A. Sun, “Strong SOCP relaxations for the optimal power flow problem,” Oper. Res., vol. 64, no. 6, pp. 1177–1196, 2016.

[4] D. G. Ha, T. Le, and N. V. Pham, “Using Second-Order cone programming for power flow analysis considering ZIP load model in power distribution systems,” TNU J. Sci. Technol., vol. 228, no. 2, pp. 184–192, Jan. 2023.

[5] W. Wei, J. Wang, and L. Wu, “Distribution optimal power flow with real-time price elasticity,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 33, no. 1, pp. 1097–1098, 2017.

[6] X. Wu, A. J. Conejo, and N. Amjady, “Robust security constrained ACOPF via conic programming: Identifying the worst contingencies,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 33, no. 6, pp. 5884–5891, 2018.

[7] Z. Yan and Y. Xu, “Real-time optimal power flow: A lagrangian based deep reinforcement learning approach,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 35, no. 4, pp. 3270–3273, 2020.

[8] W. Huang, X. Pan, M. Chen, and S. H. Low, “Deepopf-v: Solving ac-opf problems efficiently,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 37, no. 1, pp. 800–803, 2021.

[9] K. Sun and X. A. Sun, “A two-level ADMM algorithm for AC OPF with global convergence guarantees,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 36, no. 6, pp. 5271–5281, 2021.

[10] S. Mhanna and P. Mancarella, “An exact sequential linear programming algorithm for the optimal power flow problem,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 37, no. 1, pp. 666–679, 2021.

[11] P. Li, W. Wu, X. Wang, and B. Xu, “A Data-Driven Linear Optimal Power Flow Model for Distribution Networks,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 38, no. 1, pp. 956–959, Jan. 2023.

[12] S. R. Vaishya, A. R. Abhyankar, and P. Kumar, “A Novel Loss Sensitivity Based Linearized OPF and LMP Calculations for Active Balanced Distribution Networks,” IEEE Syst. J., vol. 17, no. 1, pp. 1340–1351, Mar. 2023.

[13] M. Usman and F. Capitanescu, “Three Solution Approaches to Stochastic Multi-Period AC Optimal Power Flow in Active Distribution Systems,” IEEE Trans. Sustain. Energy, vol. 14, no. 1, pp. 178–192, Jan. 2023.

[14] P. Pareek and A. Verma, “Piecewise Linearization of Quadratic Branch Flow Limits by Irregular Polygon,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 33, no. 6, pp. 7301–7304, Nov. 2018.

[15] F. Li and R. Bo, “DCOPF-based LMP simulation: algorithm, comparison with ACOPF, and sensitivity,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 22, no. 4, pp. 1475–1485, 2007.

[16] S. H. Dolatabadi, M. Ghorbanian, P. Siano, and N. D. Hatziargyriou, “An enhanced IEEE 33 bus benchmark test system for distribution system studies,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 36, no. 3, pp. 2565–2572, 2020.

[17] GAMS. [Online]. Available: https://www.gams.com/ [Accessed Jan. 30, 2023].

[18] R. D. Zimmerman, C. E. Murillo-Sánchez, and R. J. Thomas, “MATPOWER: Steady-state operations, planning, and analysis tools for power systems research and education,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 26, no. 1, pp. 12–19, 2010.

[19] L. Bai, J. Wang, C. Wang, C. Chen, and F. Li, “Distribution Locational Marginal Pricing (DLMP) for Congestion Management and Voltage Support,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 33, no. 4, pp. 4061–4073, Jul. 2018.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.7491

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ