TỐI ƯU HÓA NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN NHẰM GIẢM TỔN THẤT  CÔNG SUẤT VÀ ĐỘ LỆCH PHA TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN PHÂN PHỐI  BA PHA KHÔNG ĐỐI XỨNG

Tôn Ngọc Triều

doi:10.34238/tnu-jst.13206

TỐI ƯU HÓA NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN NHẰM GIẢM TỔN THẤT CÔNG SUẤT VÀ ĐỘ LỆCH PHA TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN PHÂN PHỐI BA PHA KHÔNG ĐỐI XỨNG

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 10/07/25 Ngày hoàn thiện: 26/11/25 Ngày đăng: 26/11/25

Các tác giả

Tôn Ngọc Triều , Trường Cao đẳng Công nghệ Thủ Đức

Tóm tắt

Bài báo này trình bày một phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu cho bài toán quy hoạch nguồn phát phân tán trong lưới điện phân phối ba pha không đối xứng. Mô hình đề xuất xét đến các bất đối xứng thực tế trong lưới điện như trở kháng đường dây không đồng đều, phân bố tải lệch pha và các nguồn phát một pha hoặc hai pha. Mục tiêu tối ưu là giảm tổn thất công suất, sai lệch điện áp và độ lệch pha. Giải thuật Weighted Interaction Optimizer được áp dụng để giải bài toán phi tuyến có biến hỗn hợp. Phương pháp được kiểm nghiệm trên hai lưới điện tiêu chuẩn gồm 18 nút và 33 nút. Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp đạt hiệu quả cao trong việc giảm tổn thất công suất và cải thiện cân bằng pha, đặc biệt trong điều kiện lưới không đối xứng. Mô hình là một giải pháp hiệu quả và thực tiễn cho việc tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo vào lưới điện phân phối hiện đại.

Từ khóa

Nguồn phát phân tán; Cân bằng pha; Giải thuật INFO; Giảm tổn thất công suất; Tối ưu đa mục tiêu

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] A. Kharrazi, V. Sreeram, and Y. Mishra, “Assessment techniques of the impact of grid-tied rooftop photovoltaic generation on the power quality of low voltage distribution network - A review,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 120, 2020, Art. no. 109643, doi: 10.1016/j.rser.2019.109643.

[2] B. Poornazaryan, P. Karimyan, G. B. Gharehpetian, and M. Abedi, “Optimal allocation and sizing of DG units considering voltage stability, losses and load variations,” Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 79, pp. 42–52, 2016, doi: 10.1016/j.ijepes.2015.12.034.

[3] K. Ma, L. Fang, and W. Kong, “Review of distribution network phase unbalance: Scale, causes, consequences, solutions, and future research directions,” CSEE J. Power Energy Syst., vol. 6, no. 3, pp. 479–488, 2020, doi: 10.17775/CSEEJPES.2019.03280.

[4] E. Grover-Silva, R. Girard, and G. Kariniotakis, “Optimal sizing and placement of distribution grid connected battery systems through an SOCP optimal power flow algorithm,” Appl. Energy, vol. 219, pp. 385–393, 2018, doi: 10.1016/j.apenergy.2017.09.008.

[5] M. J. E. Alam, K. M. Muttaqi, and D. Sutanto, “A three-phase power flow approach for integrated 3-wire MV and 4-wire multigrounded LV networks with rooftop solar PV,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 28, no. 2, pp. 1728–1737, 2013, doi: 10.1109/TPWRS.2012.2222940.

[6] 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, no. January, 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2022.116516.

[7] M. M. Ansari, C. Guo, M. S. Shaikh, N. Chopra, I. Haq, and L. Shen, “Planning for Distribution System with Grey Wolf Optimization Method,” J. Electr. Eng. Technol., vol. 15, no. 4, pp. 1485–1499, 2020, doi: 10.1007/s42835-020-00419-4.

[8] J. Zhang, G. Zhang, Y. Huang, and M. Kong, “A Novel Enhanced Arithmetic Optimization Algorithm for Global Optimization,” IEEE Access, vol. 10, no. July, pp. 75040–75062, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3190481.

[9] A. Faramarzi, M. Heidarinejad, S. Mirjalili, and A. H. Gandomi, “Marine Predators Algorithm: A nature-inspired metaheuristic,” Expert Syst. Appl., vol. 152, 2020, doi: 10.1016/j.eswa.2020.113377.

[10] 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, 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2021.116158.

[11] M. N. Morshidi, I. Musirin, S. R. A. Rahim, M. R. Adzman, and M. H. Hussain, “Whale optimization algorithm based technique for distributed generation installation in distribution system,” Bull. Electr. Eng. Informatics, vol. 7, no. 3, pp. 442–449, 2018, doi: 10.11591/eei.v7i3.1276.

[12] J. 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.

[13] N. T. Ton, A. V. Truong, and T. P. Vu, “Applying improved Backward/Forward method in optimizing power distribution connected DG,” Sci. Technol. Dev. J. – Eng. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 105–115, 2019, doi: 10.15419/stdjet.v2i2.499.

[14] K. Taleski and D. Rajicid, “Distribution Network Reconfiguration For Energy Loss Reduction,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 12, no. 1, pp. 398–406, 1997, doi: 10.1109/59.575733.

[15] 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.13206

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ