Đồ án Tìm hiểu thiết bị SVC và phân bố tối ưu thiết bị SVC trên lưới truyền tải

ông số tự nhiên của bài toán tối ưu để tìm ra
điểm tối ưu trong không gian tìm kiếm.
Tính chất của thuật toán PSO.
- Trọng lượng quán tính không đổi.
- Động lực quán tính và vận tốc tối đa giảm.
- Thời gian theo dõi phụ thuộc là nhỏ nhất.
- Có sử dụng thông số nén.
- Tốc độ tuyến tính của trọng lượng quán tính giảm.
- Sử dụng phương pháp tối ưu hóa rời rạc.
- Khả năng tìm kiếm tốt nhưng tìm kiếm tối ưu cục bộ lại không ổn định.
- Có thể tăng tốc độ tìm kiếm địa phương tốt hơn với chi phí cao hơn và khả
năng hội tụ sớm hơn.
- Khả năng tìm kiếm cục bộ tăng nhanh và đạt được bằng thuật toán sửa đổi.
Ưu nhược điểm của thuật toán PSO.
· Ưu điểm:
- Thực hiện đơn giản.
- Dễ dàng để xử lý song song đồng thời.
- Chuyển hóa miễn phí.
- Thuật toán có ít thông số.
- Thuật toán có hiệu quả tìm kiếm trên toàn cục.
· Nhược điểm: 
- Khả năng tìm kiếm cục bộ yếu.
Ứng dụng của thuật toán PSO.
· PSO sử dụng trong lĩnh vực y học để nghiên cứu và điều trị các bệnh thần kinh:
- Thuật toán PSO phát hiện được bệnh Parkinson (Đi đứng khó khăn, cử động chậm, tay chân cứng và run, cơ mặt bị liệt).
- Sử dụng thuật toán PSO có thể khai thác được các quy tắc từ các mạng mờ.
- Dùng thuật toán PSO để nhận dạng bằng hình ảnh.
· Trong ngành điện sử dụng thuật toán PSO để tối ưu hóa trong phân bố mạng
điện năng..
· Sử dụng thuật toán PSO để tìm nghiệm tối ưu trong bài toán cơ học kết cấu:
- Tối ưu hóa hình dạng và kích thước thiết kế.
- Tối ưu hóa cấu trúc liên kết (tìm mối liên hệ không gian tối ưu giữa các đối tượng 
được liên kết).
· Sử dụng thuật toán PSO trong quy trình hóa sinh: Tạo ra một loạt động tác, đặc biệt sử dụng trong loạt hoạt động được tổ chức và tiến hành nhằm đạt tới một kết quả cuối cùng trong sản suất hóa sinh.
KẾT QUẢ ÁP DỤNG THUẬT TOÁN PSO VÀO HỆ THỐNG ĐIỆN
Hình 4.1: Sơ đồ của SVC
Hệ thống IEEE 14 Bus: 
 Hệ thống kiểm tra bao gồm 5 thanh cái máy phát (thanh cái số 1,2,3,6 và 8), 9 thanh cái tải (thanh cái số 4,5,7,9,10,11,12,13 và 14) và 20 đường dây truyền tải. Tải điện thực tế được tăng lên 115, 125 và 150%. Vị trí tối ưu và đánh giá của SVC cho các trường hợp tải khác nhau với IEEE 14 thanh cái sử dụng GA và PSO được thể hiện ở bảng 4.2. : Tổn thất điện năng thực tế cho các trường hợp tải khác nhau với IEEE 14 thanh cái được cho ở bảng 4.33.
Sự so sánh điện áp của hệ thống IEEE 14 thanh cái khi không có SVC, khi với SVC tại thanh cái số 13 thu được từ GA và khi với SVC tại thanh cái số 7 thu được từ PSO cho tải trong điều kiện làm việc bình thường được thể hiện trong hình 2.
Bảng 4.1: Thông số GA và PSO
GA
PSO
Population
20
Population
10
Crossover fraction
0.8
C1
2.5
Migration fraction
0.2
C2
1.5
Elite count
2.0
W max
0.9
W min
0.4
Bảng 4.2: Vị trí tối ưu và đánh giá của SVC cho các trường hợp tải khác nhau với IEEE 14 thanh cái sử dụng GA và PSO:
Loading
condition
GA
PSO
Location
Rating
Location
Rating
Normal loading
13
0.2376
7
0.2481
115% loading
13
0.0082
7
0.2481
125% loading
11
0.0115
7
0.2481
150% loading
9
-0.2499
7
0.2481
Bảng 4.3: Tổn thất điện năng thực tế cho các trường hợp tải khác nhau với IEEE 14 thanh cái:
Loading condition
Without SVC
GA
PSO
Normal loading
13.593
13.520
13.554
115% loading
18.727
18.521
18.549
125% loading
22.961
22.397
22.390
150% loading
37.012
33.699
33.891
Hình 4.2: Điện áp của hệ thống IEEE 14 thanh cái cho tải làm việc bình thường
Hệ thống IEEE 30 Bus: 
Hệ thống kiểm tra bao gồm 6 thanh cái máy phát (thanh cái số 1, 2, 5, 8, 11 và 13), 24 thanh cái tải (thanh cái số 3, 4, 6, 7, 9, 10, 12, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29 và 30) và 41 đường dây truyền tải. Tổng nhu cầu của hệ thống là 283,4 MW. Tải điện thực tế được tăng lên 115, 125 và 150%. Vị trí tối ưu và đánh giá của SVC cho các trường hợp tải khác nhau với IEEE 30 thanh cái sử dụng GA và PSO được thể hiện ở bảng 4.4. : Tổn thất điện năng thực tế cho các trường hợp tải khác nhau với IEEE 30 thanh cái được cho ở bảng 4.5.
Sự so sánh điện áp của hệ thống IEEE 30 thanh cái khi không có SVC, khi với SVC tại thanh cái số 19 thu được từ GA và khi với SVC tại thanh cái số 17 thu được từ PSO cho tải trong điều kiện làm việc bình thường được thể hiện trong hình 4.3.
Bảng 4.4: Vị trí tối ưu và đánh giá của SVC cho các trường hợp tải khác nhau với IEEE 30 thanh cái sử dụng GA và PSO:
Loading
condition
GA
PSO
Location
Rating
Location
Rating
Normal loading
19
0.2335
17
-0.1189
115% loading
29
0.0241
17
-0.1189
125% loading
27
0.2123
17
-0.1189
150% loading
24
0.0983
17
-0.1189
Bảng 4.5: Tổn thất điện năng thực tế cho các trường hợp tải khác nhau với IEEE 30 thanh cái:
Loading condition
Without SVC
GA
PSO
Normal loading
17.571
17.523
17.543
115% loading
24.589
24.053
24.028
125% loading
29.662
28.992
29.041
150% loading
49.675
44.168
44.127
Hình 4.3: Điện áp của hệ thống IEEE 30 thanh cái cho tải làm việc bình thường
Hệ thống IEEE 57 Bus:
 Hệ thống kiểm tra bao gồm 7 thanh cái máy phát (thanh cái số 1, 2, 3, 6, 8, 9 và 12), 50 thanh cái tải (thanh cái số 4, 5, 7, 10, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56 và 57) và 80 đường dây truyền tải. Tổng nhu cầu của hệ thống là 1195.8 MW. Tải điện thực tế được tăng lên 115, 125 và 150%. Vị trí tối ưu và đánh giá của SVC cho các trường hợp tải khác nhau với IEEE 57 thanh cái sử dụng GA và PSO được thể hiện ở bảng 4.6. : Tổn thất điện năng thực tế cho các trường hợp tải khác nhau với IEEE 30 thanh cái được cho ở bảng 4.7.
Sự so sánh điện áp của hệ thống IEEE 57 thanh cái khi không có SVC, khi với SVC tại thanh cái số 36 thu được từ GA và khi với SVC tại thanh cái số 41 thu được từ PSO cho tải trong điều kiện làm việc bình thường được thể hiện trong hình 4.4.
Bảng 4.6: Vị trí tối ưu và đánh giá của SVC cho các trường hợp tải khác nhau với IEEE 57bus sử dụng GA và PSO:
Loading
condition
GA
PSO
Location
Rating
Location
Rating
Normal loading
36
0.2335
41
-0.0763
115% loading
36
0.2335
41
-0.0763
125% loading
36
0.0692
41
-0.0763
150% loading
38
0.0086
41
-0.0763
Bảng 4.7: Tổn thất điện năng thực tế cho các trường hợp tải khác nhau với IEEE 57 thanh cái:
Loading condition
Without SVC
GA
PSO
Normal loading
28.681
27.832
28.116
115% loading
50.149
49.089
50.068
125% loading
72.877
69.834
71.134
150% loading
167.407
150.124
152.259
Hình 4.4: Điện áp của hệ thống IEEE 57 thanh cái cho tải làm việc bình thường
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ
Đối với phụ tải bình thường IEEE 14 thanh cái, thanh cái 13 được xác định là vị trí tối ưu của SVC sử dụng GA và tỉ lệ độ nhạy của SVC là 0.2376 p.u. Và điện áp được tăng tại tất cả các thanh cái và tổn hao công suất thực giảm 7,3%. Thanh cái 7 được xác định là vị trí tối ưu của SVC sử dụng PSO và tỉ lệ độ nhạy của SVC là 0.2481 p.u. Và điện áp được tăng tại tất cả các thanh cái và tổn hao công suất thực giảm 3,9%. Điện áp được tăng tại tất cả các thanh cái và tổn hao công suất thực giảm cho tải tăng đến 115, 125 và 150% của phụ tải bình thường.
Đối với IEEE 30 thanh cái, thanh cái 19 được xác định là vị trí tối ưu của SVC sử dụng GA và tỉ lệ độ nhạy của SVC là 0.2335 p.u. Và điện áp được tăng tại tất cả thanh cái và tổn hao công suất thực giảm 4,8%.Thanh cái 17 được xác định là vị trí tối ưu của SVC sử dụng PSO và tỉ lệ độ nhạy của SVC là -0.1189 p.u. Và điện áp được tăng tại tất cả các thanh cái và tổn hao công suất thực giảm 2,8%. Điện áp được tăng tại tất cả các thanh cái và tổn hao công suất thực giảm cho tải tăng đến 115, 125 và 150% của phụ tải bình thường.
Đối với IEEE 57 thanh cái, vị trí tối ưu của SVC sử dụng GA là thanh cái 36 và tỉ lệ độ nhạy của SVC là 0.2335 p.u. Và điện áp được tăng tại tất cả các thanh cái và tổn hao công suất thực giảm 84,9%. Thanh cái 41 được xác định là vị trí tối ưu của SVC sử dụng PSO và tỉ lệ độ nhạy của SVC là -0.0763p.u. Và điện áp được tăng tại tất cả các thanh cái và tổn hao công suất thực giảm 56,5%. Điện áp được tăng tại tất cả các thanh cái và tổn hao công suất thực giảm cho tải tăng đến 115, 125 và 150% của phụ tải bình thường.
KẾT LUẬN
Nghiên cứu này thực hiện nhầm nỗ lực tìm ra được vị trí tối ưu và kích thước của thiết bị SVC trong việc giảm chỉ số ổn định điện áp, tổn hao công suât, độ lệch điện áp, chi phí tổ máy phát điện và chi phí thiết bị SVC sử dụng PSO và GA cho điều kiện phụ tải khác nhau. Mô phỏng được thực hiện trên IEEE hệ thống 14, 30, 57 thanh cái. Nó được quan sát đối với tất cả các tải tăng 115, 125 và 150 % của phụ tải bình thường, độ lớn ổn định điện áp được cải thiện, điện áp của hệ thống điện được tăng, độ lệch điện áp tải được giảm, chi phí tổ máy phát và SVC được giảm và tổn hao công suất thực cũng được giảm bởi vị trí tối ưu của thiết bị SVC trong hệ thống điện. GA có kết quả tốt hơn PSO và phương pháp thông thường.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. 	H. a. L. Gyugyi, Understanding FACTS: concepts and technology of flexible ac transmission systems. IEEE Press, 1999.
2. 	Jaco F. Schutte (2005), The Particle Swarm Optimization Algorithm, EGM 6365 - Structural Optimization.
3. 	Arturo Hernández Aguirre, Angel E. Muñoz Zavala, E. Villa Diharce and S.Botello Rionda (I-07-04/22-02-2007), COPSO: Constrained Optimization
Via PSO Algorithm, Center for Research in Mathematics (CIMAT),
Department of Computer Science, y Department of Statistics.
4. 	Marco A. Montes de Oca (May 7, 2007), Particle Swarm Optimization
Introduction, IRIDIA-CoDE, Universit´e Libre de Bruxelles (U.L.B.).
5. 	American J. of Engineering and Applied Sciences 5 (1): 70-77, 2012, ISSN 1941-7020:Enhancement of Voltage Stability by Optimal Location of Static Var Compensator Using Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization
6. 	Siti Amely Jumaat, Faculty of Elect. and Engineering (2011): Optimal Location and Sizing of SVC Using Particle Swarm Optimization Technique.