TỔNG QUAN
Đặt vấn đề
Điện năng đóng vai trò quan trọng trong việc ổn định và phát triển kinh tế xã hội cũng như an ninh chính trị của mỗi quốc gia Hiện nay, tình trạng thiếu hụt năng lượng, đặc biệt là điện, đang gia tăng, đặc biệt trong các giờ cao điểm khi hệ thống phân phối không đáp ứng đủ nhu cầu, khiến khách hàng phải mua điện với giá cao Việc nâng cấp hạ tầng điện như đường dây và trạm biến áp để đáp ứng nhu cầu này đòi hỏi chi phí lớn và đầu tư đáng kể Do đó, nhiều công ty điện lực và khách hàng đã lắp đặt các nguồn điện phân tán (DG) để hỗ trợ hệ thống, giảm công suất điện mua từ hệ thống truyền tải, tận dụng nguồn năng lượng tái tạo dư thừa và từ đó giảm giá điện, đồng thời ứng phó với tình trạng tăng giá đột biến trong giờ cao điểm và trì hoãn việc xây dựng hạ tầng mới.
DG (phát điện phân tán) là các máy phát có công suất dưới 10MW, giá thành thấp, dễ vận hành và xây dựng nhanh chóng Chúng tận dụng nguồn năng lượng tái tạo như thủy năng, phong năng, và quang năng Công nghệ DG rất đa dạng, bao gồm nhiệt điện kết hợp, quang điện, tuabin gió, pin nhiên liệu, thủy điện nhỏ, máy phát động cơ đốt trong và microturbine Mặc dù DG hoạt động độc lập có hiệu quả, chi phí vận hành cao và công suất phát điện không ổn định dẫn đến độ tin cậy cung cấp điện thấp Tuy nhiên, với trở kháng lớn, dòng ngắn mạch của DG rất nhỏ, nên ảnh hưởng đến lưới điện phân phối (LĐPP) khi hoạt động song song là hạn chế, do đó thường được kết nối trực tiếp với LĐPP trung áp và hạ áp.
Sử dụng DG trong LĐPP mang lại nhiều lợi ích, bao gồm giảm tải cho lưới điện, giảm tổn hao công suất và chi phí vận hành, cải thiện chất lượng điện và độ tin cậy, ổn định giá điện, cũng như cung cấp các dịch vụ hỗ trợ hiệu quả.
Khi lưới điện phân phối kết nối với các nguồn điện phân tán (DG), khách hàng có khả năng kiểm soát giá điện và tối ưu hóa nguồn cung cấp Các điều độ viên cần xem xét cấu trúc lưới, dung lượng truyền tải, giá điện từ hệ thống và DG, cùng với các yếu tố môi trường để đề xuất phương án điều chỉnh lưới điện nhằm giảm thiểu chi phí vận hành và tổn thất công suất Mục tiêu của nghiên cứu là tìm ra giải pháp giảm tổn thất công suất và chi phí vận hành cho lưới điện phân phối có DG, thông qua việc xác định vị trí và dung lượng của máy phát điện phân tán sử dụng pin quang điện Kết quả nghiên cứu sẽ hỗ trợ các công ty điện lực địa phương trong việc tối ưu hóa vận hành lưới điện phân phối.
Luận văn này nghiên cứu vấn đề xác định vị trí và công suất của máy phát điện phân tán (DG) trên lưới điện phân phối, với mục tiêu giảm thiểu tổn thất công suất tác dụng trong hệ thống Các DG được xem xét bao gồm các pin quang điện hiện đang được lắp đặt và kết nối vào lưới điện phân phối.
- Các DG chủ yếu phát công suất tác dụng là các Pin quang điện;
- Các DG phát công suất phản kháng là các tụ bù trên lưới điện phân phối
Với hàm mục tiêu là giảm thiểu tổn thất công suất tác dụng và nâng cao chất lƣợng về điện áp trên lưới điện phân phối.
Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài
Mục tiêu của nghiên cứu là giảm thiểu tổn thất công suất trong hệ thống điện lưới phân phối, đồng thời nâng cao chất lượng điện áp và độ tin cậy của hệ thống.
- Nghiên cứu ứng dụng phương pháp tính phân bố công suất để tính tổn thất công suất
Nghiên cứu về việc giảm tổn thất công suất và điện áp trên lưới phân phối khi kết nối các nguồn điện phân tán (DG) và tụ bù là rất quan trọng Việc này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của lưới điện mà còn cải thiện chất lượng điện năng cung cấp cho người tiêu dùng Các giải pháp tối ưu trong việc tích hợp DG và tụ bù sẽ góp phần giảm thiểu tổn thất, từ đó tăng cường độ tin cậy và ổn định cho hệ thống điện phân phối.
Xây dựng hàm đa mục tiêu nhằm tìm vị trí và dung lượng tối ưu cho việc kết nối nguồn điện phân tán (DG) và tụ bù, sử dụng giải thuật tối ưu bầy đàn (PSO) để giảm thiểu tổn thất công suất.
- Áp dụng giải thuật vào kiểm nghiệm cho lưới điện phân phối mẫu.
Phạm vi nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu tập trung vào việc giảm thiểu tổn thất công suất và nâng cao độ tin cậy trong cung cấp điện khi kết nối nguồn điện phân tán (DG), nhằm mục tiêu tối ưu hóa chi phí vận hành.
Phương pháp giải quyết bài toán
Áp dụng các phương pháp giải tích mạng điện nhằm xây dựng hàm đa mục tiêu giúp tối thiểu hóa tổn thất công suất khi có nguồn điện phân tán (DG) kết nối vào lưới điện phân phối.
Giải thuật PSO được áp dụng để giải quyết bài toán đa mục tiêu trong hệ thống điện phân phối, nơi có sự kết hợp của các pin quang điện và tụ bù Việc tối ưu hóa các nguồn năng lượng tái tạo này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất lưới điện mà còn tăng cường tính ổn định và hiệu quả kinh tế Sự kết hợp giữa PSO và các thiết bị năng lượng tái tạo đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển lưới điện thông minh và bền vững.
Điểm mới của đề tài
Xây dựng hàm đa mục tiêu nhằm giảm thiểu tổn thất công suất tác dụng và tổn thất điện áp khi kết nối nguồn điện phân tán (DG), bao gồm pin quang điện và tụ bù, là một giải pháp hiệu quả để nâng cao hiệu suất hệ thống điện.
- Áp dụng giải thuật PSO tìm vị trí và dung lƣợng tối ƣu khi kết nối DG trên lưới điện phân phối.
Giá trị thực tiễn của đề tài
Chúng tôi giới thiệu một giải thuật Particle Swarm Optimization (PSO) cùng với chương trình tìm kiếm vị trí tối ưu để lắp đặt nguồn điện phân tán (DG) và tụ bù, nhằm giảm thiểu tổn thất trên lưới điện Công cụ này sử dụng phương pháp tính toán phân bố công suất trên lưới điện hình tia, giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống điện.
- Góp phần vào các nghiên cứu liên quan đến DG trong lưới điện phân phối
- Làm tài liệu tham khảo cho các công tác nghiên cứu và vận hành lưới điện khi có kết nối DG.
Bố cục
Đề tài dự kiến gồm 5 chương
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương 3: Phương pháp đề xuất
Chương 4: Phân tích kết quả
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Tổng quan về lưới điện phân phối
Cấu trúc hệ thống điện truyền thống chủ yếu là dạng dọc, trong đó mạng phân phối nhận điện từ lưới truyền tải và cung cấp cho hộ tiêu thụ Mạng phân phối có thể có hình dạng tia hoặc mạch vòng nhưng thường hoạt động trong trạng thái hở, dẫn đến tổn hao điện năng khoảng 10 - 15% tổng công suất Tuy nhiên, với sự xuất hiện của các nguồn điện phân tán (DG), cấu trúc lưới phân phối đã chuyển sang dạng ngang, cho phép dòng công suất không chỉ chảy từ hệ thống truyền tải mà còn lưu thông giữa các phần của mạng phân phối, thậm chí có thể đổ ngược về lưới truyền tải.
Cấu trúc ngang với sự tham gia của các DG giúp lưới điện phân phối thực hiện hiệu quả nhiệm vụ cung cấp năng lượng đến hộ tiêu thụ, đảm bảo chất lượng điện năng và độ tin cậy trong cung cấp điện Ngoài ra, nó còn mang lại nhiều lợi ích như giảm tải cho lưới điện, cải thiện điện áp, giảm tổn thất công suất và điện năng, cũng như hỗ trợ lưới điện.
Các đường dây phân phối điện luôn vận hành hở để đảm bảo độ tin cậy trong cung cấp điện, mặc dù được thiết kế theo kiểu mạch vòng Nhờ vào cấu trúc này, hệ thống relay bảo vệ chỉ cần sử dụng relay quá dòng Để khôi phục điện cho khách hàng sau sự cố, các tuyến dây thường có các mạch vòng kết nối với đường dây kế cận từ trạm biến áp trung gian hoặc từ chính trạm biến áp gặp sự cố Quá trình khôi phục lưới điện được thực hiện thông qua việc đóng/cắt các cặp khóa điện trên các mạch vòng, dẫn đến sự hiện diện của nhiều khóa điện trên lưới phân phối.
Khi lưới điện hoạt động ở chế độ hở, tổn thất năng lượng và chất lượng điện năng kém hơn so với lưới điện hoạt động kín Thời gian khôi phục cung cấp điện trong trường hợp sự cố cũng lâu hơn, vì cần chuyển tải qua các tuyến dây khác Sự khác biệt cơ bản giữa lưới phân phối và lưới truyền tải là nguyên nhân chính dẫn đến những vấn đề này.
- Số lượng phần tử như lộ ra, nhánh rẽ, thiết bị bù, phụ tải của lưới phân phối nhiều hơn lưới điện truyền tải từ 5-7 lần
Nhiều khách hàng tiêu thụ điện năng với công suất nhỏ và phân bố rộng rãi, do đó, khi xảy ra sự cố, mức độ thiệt hại do gián đoạn cung cấp điện ở lưới điện phân phối thường thấp hơn so với sự cố ở lưới điện truyền tải.
Vì vậy lưới điện phân phối vận hành tia mặc dù có cấu trúc mạch vòng do các nguyên nhân sau:
Tổng trở của lưới điện phân phối hoạt động hở cao hơn so với lưới hoạt động vòng kín, dẫn đến dòng ngắn mạch nhỏ hơn trong trường hợp sự cố Điều này cho phép lựa chọn thiết bị đóng cắt với khả năng chịu đựng dòng ngắn mạch thấp, giúp giảm đáng kể mức đầu tư cần thiết.
Trong vận hành hở, việc sử dụng các relay bảo vệ đơn giản và giá rẻ như relay quá dòng và thấp áp là đủ, mà không cần đến các relay phức tạp như relay định hướng hay bảo vệ khoảng cách Điều này giúp đơn giản hóa quá trình phối hợp bảo vệ relay và giảm thiểu chi phí đầu tư.
Để bảo vệ các nhánh rẽ hình tia trên cùng một đoạn trục, chỉ cần sử dụng cầu chì tự rơi (FCO) hoặc cầu chì tự rơi kết hợp cắt có tải (LBFCO) Việc phối hợp với recloser sẽ giúp tránh được sự cố thoáng qua hiệu quả.
- Do vận hành hở, nên khi có sự cố, không bị lan tràn qua các phụ tải khác
Do hệ thống được vận hành hở, việc điều chỉnh điện áp trên từng tuyến dây trở nên dễ dàng hơn, đồng thời giúp giảm thiểu phạm vi mất điện khi xảy ra sự cố.
- Nếu chỉ xem xét giá xây dựng mới lưới điện phân phối, thì phương án kinh tế là lưới điện hình tia.
Nguồn điện phân tán (DG - Distributed Generation)
Nguồn điện phân tán (DG) là một khái niệm đã được nghiên cứu nhiều nhưng chưa có định nghĩa chung Trên thế giới, vẫn chưa tồn tại một định nghĩa thống nhất về nguồn điện phân tán Một số quốc gia xác định nguồn điện phân tán dựa vào các thông số cơ bản, như nguồn điện sử dụng năng lượng tái tạo và không điều khiển tập trung Trong khi đó, một số quốc gia khác lại căn cứ vào cấp điện áp, coi nguồn điện phân tán là nguồn đấu nối trực tiếp vào lưới điện để cung cấp điện cho khách hàng.
Hình 2 1 Sơ đồ phân loại nguồn điện phân tán
Khác với năng lượng truyền thống như dầu mỏ, khí đốt và than đá, các nguồn năng lượng tái tạo như năng lượng mặt trời, địa nhiệt, gió và thủy triều có khả năng tái tạo vô hạn và phù hợp với công nghệ sản xuất điện nhỏ Những nguồn năng lượng này hiện diện khắp nơi trên trái đất và việc khai thác chúng ngày càng được thúc đẩy, mang lại nhiều thành công.
Năng lượng mặt trời, phát ra dưới dạng sóng điện từ, truyền qua không gian và bị suy giảm khi đi qua khí quyển Mật độ năng lượng mặt trời chiếu trên bề mặt trái đất không đồng đều, với trung bình khoảng 200W/m² và có thể đạt đỉnh 1000W/m² Mặc dù tổng lượng năng lượng này không lớn trên toàn cầu, nhưng nó lại rất quan trọng đối với các quốc gia như Ấn Độ, Trung Quốc và nhiều khu vực ở Châu Phi, nơi mà hệ thống phân phối điện vẫn còn hạn chế.
Hình 2 2 Nguồn năng lƣợng mặt trời
Năng lượng địa nhiệt là nguồn nhiệt năng được khai thác từ lòng đất, với tổng nhiệt năng của trái đất ước tính khoảng 64 tỉ kWh Khi khoan sâu 1 km, nhiệt độ có thể tăng thêm 30°C, tuy nhiên giá trị này có sự biến đổi theo từng khu vực Chẳng hạn, ở đồng bằng sông Hồng, một lỗ khoan sâu 3 km ghi nhận nhiệt độ lên đến 150°C thay vì 90°C như dự đoán Trên thế giới, một số khu vực đã phát hiện nhiệt độ ở độ sâu tương tự lên tới 200°C.
Từ năm 1904, Larderelo, Italia, đã thành công trong việc xây dựng nhà máy địa nhiệt với công suất 365 MW Đến năm 1960, Mỹ cũng đã xây dựng hai nhà máy địa nhiệt với tổng công suất 12,5 MW Đặc biệt, vào năm 1980, San Francisco đã hoàn thành nhà máy địa nhiệt có công suất 1180 MW, cung cấp năng lượng cho toàn thành phố.
Nhà máy địa nhiệt khác biệt với các nhà máy điện khác ở chỗ nó chỉ sử dụng hơi nước từ lòng đất để sản xuất điện, dẫn đến thiết kế gọn nhẹ và đơn giản, không cần kho dự trữ nguyên liệu, giúp tiết kiệm diện tích và tăng tính an toàn Mặc dù hiệu suất không cao, nhưng chi phí xây dựng và lắp đặt thấp, khiến giá thành điện năng tương đối rẻ Một dạng năng lượng địa nhiệt khác là bồn nhiệt nước nóng, nơi nước sôi ở áp suất cao tại độ sâu lớn, có thể đạt nhiệt độ lên đến 180 độ C.
Năng lượng nhiệt từ nước nóng với nhiệt độ lên đến 370 độ C đang được khai thác hiệu quả tại New Zealand, nơi đã xây dựng nhà máy điện với công suất 75 MW.
Hình 2 3 Nhà máy địa nhiệt
Năng lượng gió, một dạng năng lượng cơ học tự nhiên, đã được con người khai thác từ lâu với sáng kiến cối xay gió Hiện nay, năng lượng gió chủ yếu được sử dụng để bơm nước và sản xuất điện, đặc biệt ở những khu vực hẻo lánh Dù tổng năng lượng gió toàn cầu ước tính lên tới 350 triệu MWh, nhưng do tính không ổn định và phân tán, chỉ một phần rất nhỏ có thể được sử dụng Đến năm 2002, công suất phát điện từ năng lượng gió trên toàn thế giới đã vượt quá 30 GW, với sản lượng điện hàng năm đạt 4,7 triệu MWh.
Hình 2 4 Nguồn năng lƣợng gió
Pin nhiên liệu (Fuel Cell - FC) là công nghệ chuyển đổi năng lượng hóa học thành điện năng mà không cần đốt cháy Ban đầu phát triển cho ngành vũ trụ, FC đã trở thành công nghệ hứa hẹn cho ngành vận tải Công nghệ này có hiệu suất cao, thiết kế nguyên khối, độ ồn thấp, và lượng khí thải NOx, SO, CO rất hạn chế, đồng thời đảm bảo độ tin cậy cao.
Hình 2 5 Pin nhiên liệu –FC
Lợi ích của lưới điện phân phối khi vận hành có kết nối DG
Khi DG được áp dụng trong hệ thống điện, nó mang lại nhiều lợi ích quan trọng như tác động tích cực đến giá điện, trì hoãn việc nâng cấp hệ thống truyền tải và phân phối, cũng như tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng từ rác thải và nhiên liệu linh hoạt Bên cạnh đó, DG cải thiện chất lượng điện, nâng cao sự sẵn sàng trong dịch vụ, kết hợp hiệu quả giữa nhiệt và điện, đồng thời cung cấp điện năng với độ tin cậy cao.
2.3.1 Tác động lên giá điện
Trong các thị trường điện tự do, người vận hành hệ thống độc lập tính tiền khách hàng dựa trên giá điện bao gồm tất cả các chi phí cần thiết để đảm bảo hoạt động tin cậy của hệ thống Các chi phí này, chiếm khoảng 20% giá thành điện năng, bao gồm chi phí phục vụ, dự trữ vận hành, tổn thất công suất, gián đoạn truyền tải, chi phí truyền tải và chi phí quản lý Do đó, các công ty điện lực và khách hàng lớn nên xem xét việc sử dụng nguồn điện phân tán (DG) để hỗ trợ hệ thống điện, giảm công suất mua từ hệ thống truyền tải và từ đó giảm giá điện Sự tham gia của DG cũng giúp ứng phó với tình huống giá điện tăng đột biến trong giờ cao điểm.
2.3.2 Giảm đầu tƣ nâng cấp hệ thống
Khi xảy ra tình trạng tắc nghẽn hoặc quá tải trên đường dây, việc sử dụng nguồn điện phân tán (DG) có thể giúp trì hoãn hoặc loại bỏ vấn đề mà không cần nâng cấp hay xây dựng thêm đường dây mới Thông thường, tình trạng quá tải chỉ xảy ra trong những giờ cao điểm, và việc nâng cấp đường dây chỉ phục vụ cho những khoảng thời gian này có thể làm tăng chi phí vận hành Các công ty điện lực hoặc khách hàng lớn có thể tận dụng DG có sẵn trong hệ thống hoặc lắp đặt tại các vị trí cần thiết Phương pháp này mang lại lợi ích kinh tế lớn, vì chi phí vận hành DG thường không cao hơn nhiều so với việc mua điện từ hệ thống truyền tải, và đôi khi còn thấp hơn, như trong trường hợp sử dụng turbine gió hoặc turbine khí, đồng thời tiết kiệm được một khoản vốn đầu tư lớn cho đường dây.
2.3.3 Sử dụng năng lƣợng rác thải và nhiên liệu linh hoạt
Các công nghệ DG có khả năng tận dụng những nguồn năng lượng kinh tế thấp hoặc khó vận chuyển, như dầu mỏ có phẩm chất kém, khí thải không kinh tế thường bị đốt bỏ, và năng lượng vi sinh từ rác thải hoặc nông trại Hơi đốt từ quá trình xử lý nước thải cũng là một nguồn năng lượng tiềm năng Các turbine khí và microturbine rất phù hợp để sử dụng với các loại nhiên liệu này.
Việc kết hợp nhiệt và điện có thể đạt hiệu suất lên đến 90%, rất phù hợp khi nhiệt được sản xuất và sử dụng tại chỗ Mặc dù chi phí lắp đặt tăng khoảng 10%, nhưng chi phí nhiên liệu gần như bằng không Tuy nhiên, công nghệ này chủ yếu phù hợp với các khách hàng công nghiệp có nhu cầu nhiệt lớn.
2.3.5 Độ tin cậy Độ tin cậy cung cấp điện ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí bồi thường do cắt điện Thường chi phí bồi thường khá cao trên mỗi kW bị cắt giảm Khi xảy ra tình huống thiếu hụt công suất hoặc sự cố bất khả kháng, các công ty điện lực bắt buộc phải cắt cƣỡng bức hoặc thỏa thuận công suất cắt của một số khách hàng và chi ra một khoảng tiền bồi thường thỏa đáng Khi có DG tham gia vào hệ thống, chi phí bồi thường này có thể giảm đi rất nhiều đồng thời tăng được độ tin cậy cho hệ thống
2.3.6 Điện khí hóa các vùng nông thôn xa
DG là giải pháp hiệu quả cho các khu vực nông thôn xa xôi, nơi mà việc xây dựng mạng điện quốc gia tốn kém nhưng lại có hiệu quả sử dụng thấp Việc lựa chọn giữa hệ thống điện quốc gia và DG cần được xem xét kỹ lưỡng, vì đây là vấn đề gây tranh cãi Cần có cái nhìn tổng thể về ảnh hưởng của từng giải pháp đối với nền kinh tế quốc dân.
Các tác động của DG lên lưới điện phân phối
Khi nguồn điện phân tán (DG) được kết nối vào lưới điện phân phối, nó trở thành một nguồn điện thứ hai, biến lưới điện thành mạng kín với nhiều nguồn cung cấp Sự hiện diện của DG ảnh hưởng đáng kể đến cấu trúc và hoạt động của lưới điện phân phối.
- Làm thay đổi phân bố công suất trên lưới điện
- Làm thay đổi dòng ngắn mạch
- Cộng hưởng trong hệ thống
- Thay đổi độ lớn điện áp trên hệ thống
- Ảnh hưởng đến độ tin cậy
- Thay đổi tổn hao công suất trên phát tuyến
Việc kết nối và vận hành nguồn điện phân tán (DG) gặp nhiều trở ngại do chi phí vận hành cao và công suất phát điện không ổn định, dẫn đến độ tin cậy cung cấp điện thấp Mặc dù DG có trở kháng lớn và dòng ngắn mạch nhỏ, ảnh hưởng của nó đến lưới điện phân phối khi vận hành song song là rất hạn chế Do đó, các DG thường được kết nối trực tiếp với lưới điện phân phối trung áp và hạ áp.
Các nghiên cứu khoa học liên quan
2.5.1 Bài toán xác định cấu trúc vận hành lưới điện phân phối
Tái cấu trúc lưới điện phân phối là quá trình điều chỉnh các phương thức kết nối mạng lưới bằng cách thay đổi trạng thái của các khóa điện, đồng thời đảm bảo tuân thủ các ràng buộc hệ thống nhằm đạt được các mục tiêu đã đề ra Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về vấn đề tái cấu hình lưới điện.
Năm 1975, Merlin và Back đã lần đầu tiên đề xuất vấn đề tái cấu trúc và giải quyết nó thông qua kỹ thuật heuristic rời rạc nhánh-biên Civanlar và các cộng sự đã đưa ra phương pháp trao đổi nhánh nhằm ước lượng giảm thiểu tổn thất, nhưng do phương pháp này dựa trên kỹ thuật chẩn đoán, nên việc đánh giá giải pháp tối ưu một cách hệ thống gặp nhiều khó khăn Gần đây, các phương pháp meta-heuristic mới đã được giới thiệu để giải quyết vấn đề tối ưu hóa, nhằm tìm ra giải pháp tối ưu toàn cục Một trong số đó là phương pháp dựa trên thuật toán di truyền cải tiến, được phát triển để giảm thiểu tổn thất điện năng và nâng cao độ tin cậy của hệ thống trong bài toán tái cấu hình.
Tái cấu trúc hệ thống lưới điện phân phối là một bài toán quy hoạch phi tuyến rời rạc với nhiều biến số ảnh hưởng đến trạng thái khóa điện và điều kiện vận hành Để đảm bảo lưới điện phân phối hoạt động hiệu quả, cần tránh tình trạng quá tải máy biến áp, đường dây và thiết bị đóng cắt Việc áp dụng các phương pháp giải tích toán học truyền thống để giải quyết bài toán này gặp nhiều khó khăn Thay vào đó, các phương pháp tìm kiếm như quy tắc Heuristics và hệ chuyên gia thường được sử dụng để cân bằng tải trong lưới điện phân phối.
Các bài toán vận hành lưới điện phân phối nhằm giải quyết các vấn đề như giảm tổn thất công suất, cải thiện thời gian tái lập, nâng cao độ tin cậy và khả năng tải của hệ thống, cũng như khắc phục tình trạng không cân bằng tải Đầu tiên, bài toán giảm tổn thất công suất tìm ra cấu trúc lưới điện với tổn thất nhỏ nhất tại một thời điểm cụ thể Thứ hai, bài toán giảm tổn thất năng lượng mở rộng khái niệm này trong một khoảng thời gian nhất định Thứ ba, bài toán cân bằng tải máy biến áp và đường dây đảm bảo tải được phân phối đồng đều, giúp tăng cường độ tin cậy cung cấp điện và giảm thiểu quá tải Cuối cùng, bài toán khôi phục cấp điện giải quyết các sự cố như ngắn mạch hoặc quá tải, nhằm cô lập phần bị sự cố và khôi phục điện cho các phụ tải bị ảnh hưởng với các ràng buộc dòng và áp lực trong giới hạn cho phép.
Tái cấu trúc lưới điện phân phối với máy phát điện là một bài toán quan trọng trong việc phân bố công suất, nhằm đáp ứng các yêu cầu như lựa chọn dây dẫn và thiết bị phân phối điện Bài toán này cũng bao gồm việc kiểm tra sụt áp trong điều kiện làm việc bình thường và sự cố, cũng như tính toán tổn thất công suất để đánh giá hiệu quả kinh tế của phương án đề xuất Từ đó, có thể lựa chọn phương án cấp điện hợp lý về cả kinh tế và kỹ thuật.
2.5.2 Bài toán tối ƣu vị trí và dung lƣợng của các DG Đã có nhiều NCKH về bài toán tái cấu hình LĐPP giảm tổn thất có kết nối
DG hoặc không có kết nối DG cố định Phương pháp giải chủ yếu: Merlin và Back
Họ giải quyết bài toán bằng kỹ thuật heuristic rời rạc nhánh-biên, với phương pháp trao đổi nhánh được đề xuất bởi Civanlar et al Các giải thuật meta-heuristic như giải thuật di truyền (GA), giải thuật bầy đàn (PSO) và giải thuật CSA đã được phát triển để tối ưu hóa và tìm ra giải pháp tối ưu toàn cục Bài toán LĐPP hình tia được xem xét mà không thay đổi cấu hình, đồng thời tích hợp cả hai vấn đề tái cấu hình và vị trí, dung lượng DG nhằm nâng cao hiệu quả mạng lưới phân phối.
Các tác giả trong tài liệu nghiên cứu [6] đã áp dụng phương pháp điểm trong để xác định vị trí và dung lượng của DG nhằm tối ưu hóa tổn thất lưới phân phối Kết quả trên lưới 10 nút và 42 nút cho thấy vị trí tối ưu để đặt DG là tại nút có công suất tải tiêu thụ lớn nhất Độ giảm tổn hao trên lưới phân phối phụ thuộc vào lượng công suất phát ra của DG Sự tham gia của DG vào hệ thống phân phối mang lại nhiều lợi ích kỹ thuật như giảm tổn hao đường dây, cải thiện chỉ số điện áp, nâng cao chất lượng điện năng và tăng độ tin cậy trong truyền tải và phân phối.
Các tác giả trong tài liệu tham khảo [7] đã sử dụng giải thuật di truyền (GA) để xác định vị trí và công suất tối ưu của nguồn phân tán trên mô hình lưới điện phân phối 22kV, giúp giảm thiểu tổn thất công suất và cải thiện chất lượng điện áp Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ tập trung vào lưới điện phân phối hình tia cố định, điều này không hoàn toàn phù hợp với thực tế thiết kế và vận hành lưới điện phân phối, vì hệ thống cần điều chỉnh các khóa điện để đáp ứng sự thay đổi của phụ tải và cấu hình vận hành.
Việc áp dụng phương pháp Newton-Raphson trong tính toán phân bố công suất lưới điện phân phối, kết hợp với các giải thuật tối ưu, giúp xác định vị trí và công suất phát tối ưu cho nguồn phân tán DG Phương pháp này cho phép người vận hành nghiên cứu bất kỳ mạng lưới phân phối nào và sử dụng thông tin hiện có để lập kế hoạch kết nối DG, nhằm giảm thiểu tổn thất và cải thiện chất lượng điện áp theo yêu cầu.
2.5.3 Bài toán kết hợp tái cấu hình và tối ƣu vị trí và công suất của các DG Đã có nhiều NCKH về bài toán tái cấu hình LĐPP giảm tổn thất trên lưới điện có kết nối với nhiều DG hoặc không có kết nối DG, tuy nhiên vị trí và dung lượng của các DG này luôn được cho trước Các phương pháp chủ yếu dựa trên các đề xuất của Merlin và Back [3] - giải quyết bài toán thông qua kỹ thuật heuristic rời rạc nhánh-biên, của Civanlar và các cộng sự [4] - phương pháp trao đổi nhánh hay các phương pháp heuristic hoặc meta heuristic như GA, PSO, CSA mới cũng đƣợc sử dụng để giải quyết bài toán này Trong khi đó bài toán có xét đến vị trí và dung lƣợng DG chỉ đƣợc xét trên LĐPP hình tia không có sự biến đổi cấu hình của LĐPP đƣợc đề cập trong các nghiên cứu [8-14] Điều này đã không giải quyết được trọn vẹn bài toán đặt DG vì khi có thay đổi cấu hình lưới, vị trí các
Việc sử dụng DG không phù hợp cho việc ổn định điện áp và có thể gây tổn thất lớn do công suất bơm quá cao, dẫn đến xung đột giữa lợi ích của điện lực và khách hàng Do đó, việc xem xét đồng thời tái cấu hình lưới và vị trí cũng như dung lượng của DG là cần thiết, như đã đề cập trong các tài liệu [15-17] Sự tích hợp này giúp nâng cao hiệu quả của mạng lưới phân phối, giải quyết mâu thuẫn giữa điện lực và khách hàng, đồng thời tận dụng công suất của DG để giảm tổn thất mà vẫn đảm bảo công suất cung cấp cho lưới.
Khi có các nguồn điện phân tán (DG), khách hàng của công ty điện lực có khả năng kiểm soát giá thành điện năng và tối ưu hóa nguồn điện Điều này yêu cầu các điều độ viên điện lực phải xem xét cấu trúc và cấu hình vận hành lưới điện hiện tại, dung lượng truyền tải, giá điện từ hệ thống và các DG, cùng với các yêu cầu về tác động môi trường Mục tiêu là đưa ra phương án thay đổi cấu hình lưới điện tại từng thời điểm để giảm thiểu chi phí vận hành, bao gồm chi phí truyền tải và tổn thất công suất, đồng thời đảm bảo các yêu cầu kỹ thuật.
Mục tiêu của nghiên cứu này là tìm giải pháp giảm tổn thất công suất và chi phí vận hành của lưới điện phân phối (LĐPP) khi có sự tham gia của các nguồn điện phân tán (DG) Nghiên cứu sẽ trình bày phương pháp xác định vị trí và dung lượng của các DG, đồng thời xem xét tái cấu hình LĐPP nhằm giảm thiểu tổn hao công suất của lưới điện và tối đa hóa công suất cung cấp từ các DG Kết quả từ nghiên cứu này sẽ hỗ trợ các công ty điện lực địa phương trong việc vận hành LĐPP hiệu quả hơn và thúc đẩy việc sử dụng năng lượng tái tạo trong cuộc sống hàng ngày.
Để tối ưu hóa lưới điện khi kết nối các nguồn điện phân tán (DG), việc tái cấu hình lưới điện là rất cần thiết Hiện nay, các nguồn điện phân tán chủ yếu phát công suất tác dụng như pin quang điện Do đó, ngành điện cần tối ưu hóa dung lượng và vị trí của các tụ bù nhằm giảm thiểu tổn thất công suất và nâng cao điện áp tại các nút trong lưới điện phân phối.
Hiện nay, nhiều thuật toán như PSO, GA, HSA, và RRA được áp dụng để giải quyết bài toán tái cấu hình lưới điện phân phối, kết hợp với tính toán phân bố công suất Tuy nhiên, quá trình tính toán phân bố công suất thường diễn ra lặp đi lặp lại, dẫn đến tốn nhiều thời gian và độ hội tụ chậm Do đó, cần một phương pháp tính phân bố công suất hiệu quả hơn nhằm giảm thiểu thời gian tính toán và tăng tốc độ hội tụ Hiện tại, phương pháp Newton là lựa chọn chính để tính phân bố công suất trên lưới điện phân phối.
PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT
Giới thiệu
Lưới điện phân phối đóng vai trò quan trọng trong việc truyền tải điện từ các trạm biến áp trung gian đến người tiêu dùng Thông thường, lưới điện này có cấu trúc mạch vòng nhưng được vận hành theo hình tia, mang lại nhiều lợi ích về thiết bị bảo vệ và dễ dàng trong vận hành Sự phát triển của các nguồn phát điện phân tán đã tạo ra nhiều lợi thế cho lưới điện phân phối, đặc biệt là khả năng giảm tổn thất công suất nhờ vào việc đáp ứng nhu cầu phụ tải ngay tại chỗ và các khu vực lân cận.
Sự xuất hiện của các nguồn phân tán trên lưới điện phân phối, cùng với sự tồn tại của các khóa điện, đã đặt ra bài toán tối ưu vị trí và công suất của các nguồn này, cũng như việc thay đổi cấu trúc lưới điện Để nâng cao hiệu quả hoạt động của lưới điện phân phối, cần thực hiện các thao tác chuyển khóa điện hiện có Nhiều nghiên cứu đã áp dụng các kỹ thuật khác nhau để giải quyết vấn đề này, và một số phương pháp chung đã được tóm tắt.
Xác định vị trí và công suất tối ưu của các nguồn phân tán trên lưới điện phân phối hình tia là bước đầu tiên quan trọng, thực hiện thông qua các thuật toán tối ưu Tiếp theo, việc áp dụng các thuật toán này giúp xác định cấu trúc lưới điện với tổn thất công suất nhỏ nhất, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống điện.
Xác định cấu trúc lưới điện với tổn thất tối thiểu thông qua các thuật toán tối ưu Tiếp theo, xác định vị trí và công suất tối ưu của các nguồn phân tán trên lưới điện phân phối có cấu trúc hình tia.
Xác định vị trí các nguồn phân tán dựa trên chỉ số độ ổn định điện áp và độ nhạy điện áp tại các nút là bước quan trọng Tiếp theo, áp dụng các thuật toán tối ưu để xác định dung lượng của nguồn phân tán, kết hợp với việc tái cấu trúc lưới điện nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động.
Sử dụng các thuật toán tối ưu để xác định vị trí, công suất nguồn phân tán và cấu trúc vận hành hình tia tối ưu là rất quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả hệ thống Các thuật toán này giúp tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực, từ đó cải thiện hiệu suất hoạt động và giảm thiểu chi phí Việc áp dụng các phương pháp tối ưu hóa sẽ mang lại lợi ích lớn cho việc quản lý và vận hành hệ thống điện.
Trong bốn kỹ thuật được sử dụng, phương pháp (1) và (2) dễ thực hiện và có thời gian tính toán nhanh, nhưng thường không đạt được hệ thống phân phối tối ưu với tổn thất công suất thấp nhất do tính độc lập trong hai lần tính toán Phương pháp (3) đã khắc phục được nhược điểm này.
Các chỉ số ban đầu của lưới phân phối khi lựa chọn vị trí nguồn phân tán thường bị thay đổi theo cấu trúc lưới, dẫn đến giải pháp cuối cùng có thể không tối ưu Phương pháp (4) đã khắc phục những hạn chế này, nhưng bài toán trở nên phức tạp hơn do sự khác biệt trong các biến điều khiển của thuật toán tối ưu Điều này ảnh hưởng đến cơ chế tạo ra các véc tơ biến mới trong quá trình tối ưu Thêm vào đó, thời gian tính toán của thuật toán kéo dài hơn do số lượng biến cần tối ưu lớn, bao gồm vị trí nguồn phân tán, công suất nguồn và các khóa điện trong hệ thống.
Lưới điện kín tối ưu hóa phân bố công suất, giảm thiểu tổn thất trên lưới điện phân phối, trong khi cấu trúc vận hành có thể dễ dàng thay đổi theo sự phát triển của phụ tải Tuy nhiên, việc tối ưu hóa vị trí và công suất của nguồn phân tán gặp nhiều khó khăn và ít được chú ý Để giải quyết bài toán tái cấu trúc lưới điện với các nguồn phát phân tán (DG), cần xem xét phân công suất và tái cấu trúc lưới điện Các phương pháp như CSA, RRA, HSA, GA đã được áp dụng nhưng thường gặp khó khăn trong thời gian hội tụ Bài toán tái cấu hình lưới điện phân phối liên quan đến sự phát triển của thị trường điện, yêu cầu tối ưu hóa nhằm giảm tổn hao, ổn định điện áp và cân bằng công suất Việc tái cấu hình lưới điện giúp giảm chi phí đầu tư so với các phương pháp khác, thông qua việc đóng/mở các khóa để tối ưu hóa các mục tiêu vận hành Sự thay đổi cấu hình lưới điện ảnh hưởng đến dòng công suất trên các nhánh, đòi hỏi phải tính toán lại để phù hợp với các thay đổi trong quá trình vận hành.
Phương pháp đề xuất
3.2.1 Giải thuật tính tổn thất công suất trên lưới điện phân phối hình tia
Phân bố công suất trong lưới điện phân phối được xác định qua các phương trình đệ quy đơn giản hóa, dựa trên độ thị đơn tuyến Việc áp dụng định luật Kirchhoff 1 cho lưới điện tại các nút cho phép tính toán dòng công suất và xác định tổn hao công suất tại từng nút trong hệ thống.
Hình 3 1 Sơ đồ đơn tuyến
Bước đầu tiên trong quy trình là đọc dữ liệu đường dây và xác định loại nút trong hệ thống Nút nguồn được phân loại là nút loại 2, trong khi nút tải là nút loại 1 Cần đặt điện áp ban đầu tại các nút bằng 1 (tương đương với Uđm) Tiếp theo, xác định số liên kết của các nút và tìm nút cuối lưới, yêu cầu nút này phải có số liên kết bằng 1 và thuộc loại 1.
Sau khi xác định xong, chúng ta sẽ tính toán tổn thất công suất trên đường dây kết nối với nút đó, áp dụng công thức phù hợp, với nút k+1 được xem là nút cuối của lưới.
Ploss (k, k+1) là tổn thất công suất tác dụng trên đường dây đoạn từ nút k tới nút k+1
Qloss (k, k+1) là tổn thất công suất phản kháng trên đường dây đoạn từ nút k tới nút (k+1)
R, X lần lượt là tổng trở và tổng dẫn của đường dây, PL (k+1), QL (k+1) lần lƣợt là công suất tác dụng và công suất phản kháng của phụ tải tại nút k+1, Uđm là điện áp nguồn lưới điện Sau khi tính xong tổn thất công suất và tổn thất điện áp trên đường dây thì ta tiến hành cộng dồn tải và tổn thất công suất trên nhánh vừa tính vào nút đầu của nhánh đó và tiến hành xóa bỏ dữ liệu đường dây và cắt đường dây ra khỏi lưới Làm như vậy cho đến khi gặp nút nguồn (loại 2) thì dừng lại tức là tổng số liên kết giữa các nút =0
P’ Lk = P Lk +P Lk+1 + Ploss(k,k+1) (3.3) Q’Lk = Q Lk +Q Lk+1 + Qloss(k,k+1) (3.4) Bước 2: Tiến hành cập nhật lại dữ liệu đường dây và tải đã được cộng dồn từ bước
1 Xác định nút đầu lưới với điều kiện: nút đó là nút loại 2 và có số liên kết lớn hơn 0 Sau đó ta tiến hành tính tổn thất điện áp trên từng nhánh đi từ nút nguồn về nút cuối lưới theo công thức
Sau khi tính đƣợc tổn thất điện áp trên nhánh ta tính điện áp tại các nút theo công thức
U k+1 là điện áp tại nút thứ k+1
U k là điện áp tại nút thứ k
Uloss (k, k+1) là tổn thất điện áp trên đường dây nối từ nút k tới nút k+1
Sau khi xác định điện áp và công suất tại các nút tải ở bước 1, bước 3 là tính toán chính xác tổn thất công suất trên từng nhánh từ nút gốc đến các nút cuối cùng bằng công thức phù hợp.
Sau khi tính đƣợc tổn thất công suất chính xác trên các nhánh ta tiến hành tính tổn thất công suất trên toàn lưới điện theo công thức:
Việc lắp đặt máy phát và tụ bù vào lưới điện không chỉ giúp giảm thiểu tổn thất điện năng mà còn nâng cao chất lượng điện cung cấp.
Khi gắn thêm máy phát vào nút:
Khi gắn thêm tụ bù vào nút Q nút =Q nút - Q bù
(3.13) Bắt đầu Đọc dữ liệu đường dây và tải Đặt điện áp tại tất cả các nút là 1 pu
Tính toán dòng công suất P và Q cho tất cả các nhánh sử dụng phương pháp Backward
Cập nhật điện áp và góc pha sử dụng phương pháp Forward Dòng tải hội tụ?
Tính toán tổn thất công suất nhánh, tổng tổn thất công suất và in kết quả
Hình 3 2 Lưu đồ giải thuật Xét ví dụ minh họa hoạt động của thuật toán tính nhanh tổn thất công suất trên lưới điện phân phối:
Hình 3 3 Ví dụ về hệ thống 6 bus
Bước 1: Ta tiến hành tính tổn thất công suất và tổn thất điện áp trên từng nhánh chạy từ các nút cuối cùng về nút gốc
Tính tổn thất công suất trên nhánh 56
Hình 3 4 Tính tổn thất công suất cho nhánh 56 Tổn thất công suất và tổn thất điện áp trên nhánh 56
Sau khi tính xong tổn thất trên nhánh 56 Ta tiến hành cộng dồn tải vào nút 5: P’ 5 = P 5 +P 6 + P loss(5,6) = 90+100+0,002250,0025 kW
Sau khi dồn tải thì ta tiến hành xóa dữ liệu nhánh vừa tính về 0
Tính tổn thất công suất trên nhánh 25
Hình 3 5 Tính tổn thất công suất cho nhánh 25 Tổn thất công suất trên nhánh 25
Sau khi tính xong tổn thất trên nhánh 25 Ta tiến hành cộng dồn tải vào nút 2: P’ 2 = P 2 +P’ 5 + P loss(2,5) `+190,0025+0,0081%0,01 kW
Sau khi dồn tải thì ta tiến hành xóa dữ liệu nhánh vừa tính về 0
Tính tổn thất công suất trên nhánh 24
Hình 3 6 Tính tổn thất công suất cho nhánh 24 Tổn thất công suất trên nhánh 24
Sau khi tính xong tổn thất trên nhánh 24 Ta tiến hành cộng dồn tải vào nút 2: P’2 = P’ 2 +P 4 + P loss(2,4) = 250,01+70+0,001120,0111 kW
Sau khi dồn tải thì ta tiến hành xóa dữ liệu nhánh vừa tính về 0
Tính tổn thất công suất trên nhánh 23
Hình 3 7 Tính tổn thất công suất cho nhánh 23 Tổn thất công suất trên nhánh 23
Sau khi tính xong tổn thất trên nhánh 23 Ta tiến hành cộng dồn tải vào nút 2: P’ 2 = P’ 2 +P 3 + P loss(2,3) 20,0111+80+0,0014@0,0125 kW
Sau khi dồn tải thì ta tiến hành xóa dữ liệu nhánh vừa tính về 0
Tính tổn thất công suất trên nhánh 12
Hình 3 8 Tính tổn thất công suất cho nhánh 12 Tổn thất công suất trên nhánh 12
Bước 2: Ta tiến hành cập nhật lại giá trị đường dây và công suất tại các nút phụ tải đã đƣợc cộng dồn:
Hình 3 9 Cập nhật lại giá trị đường dây
Sau khi cập nhật lại giá trị đường dây ta tiến hành tính tổn thất điện áp trên các nhánh và điện áp tại các nút
Công thức tổng quát: U loss(i,j) =
U = U loss(12) + U loss(23) + U loss(24) + U loss(25) + U loss(56) =8,36V
Bước 3: Sau khi xác định điện áp tại các nút và tổng công suất tại các nút tải từ bước 1, chúng ta sẽ tính toán lại chính xác tổn thất công suất trên từng nhánh từ nút gốc đến các nút cuối cùng bằng công thức phù hợp.
Sau khi tính đƣợc tổn thất công suất chính xác trên các nhánh ta tiến hành tính tổng tổn thất công suất trên toàn lưới điện theo công thức:
Tính tổn thất công suất trên nhánh 12
Hình 3 10 Tính tổn thất trên nhánh 12
Tính tổn thất công suất trên nhánh 24
Hình 3 11 Tính tổn thất trên nhánh 24
Tính tổn thất công suất trên nhánh 23
Hình 3 12 Tính tổn thất trên nhánh 23
Tính tổn thất công suất trên nhánh 25
Hình 3 13 Tính tổn thất trên nhánh 25 P’loss(2,5) = R 2,5
Tính tổn thất công suất trên nhánh 56
Hình 3 14 Tính tổn thất trên nhánh 56
Tổng tổn thất công suất trên toàn lưới điện theo công thức:
3.2.2 Giải thuật tối ƣu bầy đàn (PSO – Particle Swarm Optimization)
PSO (Particle Swarm Optimization) là thuật toán mô phỏng hành vi của đàn chim trong việc tìm kiếm thức ăn, thuộc nhóm thuật toán trí tuệ bầy đàn Được giới thiệu vào năm 1995 bởi James Kennedy và Russell C Eberhart, PSO có nhiều điểm tương đồng với các kỹ thuật tính toán tiến hóa như thuật toán di truyền Hệ thống PSO khởi tạo với giải pháp ngẫu nhiên và tối ưu hóa qua các thế hệ, với ưu điểm là dễ thực hiện và ít thông số điều chỉnh so với GA PSO đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực như tối ưu hóa chức năng, hệ thống điều khiển mở, mạng nơ-ron, và mạng cảm biến vô tuyến Để hiểu rõ hơn về PSO, hãy xem ví dụ về đàn chim tìm kiếm thức ăn trong không gian ba chiều Khi bắt đầu, đàn chim bay theo hướng ngẫu nhiên, nhưng sau một thời gian, một số cá thể sẽ tìm thấy nguồn thức ăn và gửi tín hiệu đến các cá thể khác Tín hiệu này giúp các cá thể điều chỉnh hướng bay và vận tốc, hướng về nơi có nhiều thức ăn, thể hiện cơ chế trí tuệ bầy đàn trong việc tìm kiếm thức ăn hiệu quả.
Đàn chim đã sử dụng trí tuệ tập thể để nhanh chóng xác định vị trí thức ăn, minh chứng cho khả năng hợp tác trong tự nhiên Mô hình này có thể được áp dụng trong lĩnh vực tính toán, đặc biệt là trong việc phát triển thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) Quá trình mô phỏng các hiện tượng sinh học như vậy được gọi là phỏng sinh học (bioinspired) và đã trở thành nguồn cảm hứng cho nhiều ngành khoa học khác nhau.
Bài toán tối ưu của hàm số F trong không gian n chiều liên quan đến việc xác định điểm cực tiểu của hàm này, với mỗi điểm trong không gian được biểu diễn bằng tọa độ n chiều Hàm F, được gọi là hàm mục tiêu (fitness function), nhận giá trị thực và mục tiêu là tìm ra điểm cực tiểu trong một miền xác định Có thể hình dung mối liên hệ giữa việc tìm thức ăn và bài toán tìm cực tiểu của hàm F: số lượng thức ăn tại một vị trí tỉ lệ nghịch với giá trị của hàm F tại vị trí đó, nghĩa là giá trị hàm F càng nhỏ thì số lượng thức ăn càng lớn Do đó, việc xác định vùng chứa thức ăn nhiều nhất tương tự như việc tìm kiếm điểm cực tiểu của hàm F trong không gian tìm kiếm.
Sự lựa chọn thuật toán PSO có ảnh hưởng lớn đến kết quả tối ưu hóa, đặc biệt trong các ứng dụng như phân nhóm cảm biến trong mạng cảm biến Để cải thiện hiệu quả, cần điều chỉnh các thuật toán PSO cho phù hợp PSO mô phỏng hành vi tìm kiếm thức ăn của đàn chim, trong đó mỗi con chim đại diện cho một giải pháp trong không gian tìm kiếm Các cá thể này di chuyển trong không gian bằng cách theo dõi các cá thể tối ưu hiện tại PSO bắt đầu bằng việc khởi tạo một nhóm cá thể ngẫu nhiên và tiếp tục cập nhật để tìm ra các giải pháp tối ưu qua các thế hệ.
Trong mỗi lần lặp của thuật toán PSO, mỗi cá thể được cập nhật dựa trên hai giá trị tốt nhất: pbest, là giá trị tốt nhất hiện tại của cá thể, và gbest, là giá trị tốt nhất toàn cầu trong quần thể Sau mỗi lần lặp, nếu tìm thấy giá trị tốt hơn, pbest và gbest sẽ được cập nhật Mỗi cá thể được khởi tạo ngẫu nhiên và có một giá trị fitness, được đánh giá qua các hàm mục tiêu nhằm tối ưu hóa trong từng thế hệ Các cá thể biết vị trí tốt nhất của mình (pbest) và vị trí tốt nhất toàn cầu (gbest) Vận tốc của mỗi cá thể, thể hiện hướng bay, sẽ được cập nhật cùng với vị trí trong mỗi thế hệ thông qua phương trình cập nhật vận tốc.
V i k+1 =wv i k +c 1 rand 1 x (pbest 1 – x i k ) + c 2 rand 2 x (gbest 1 – x i k ) (3.17) Phương trình cập nhật vị trí x i k+1 =x i k + V i k+1 (3.18)
Mỗi cá thể ở vòng lặp k với: v i k = (v k i1, v k i2,…, v k iN) : vận tốc cá thể i ở vòng lặp k
V i k+1: vận tốc cá thể i ở vòng lặp k+1
W: trọng lượng quán tính ảnh hưởng nhiều đến độ hội tụ của PSO, được sử dụng để kiểm soát các tác động của vận tốc cũ và hiện tại của mỗi cá thể W lớn tạo điều kiện tìm kiếm toàn cầu, ngƣợc lại W nhỏ thuận lợi cho việc tìm kiếm trong nội bộ Nhƣ vậy tùy theo vùng tìm kiếm lớn hay nhỏ chúng ta hiệu chỉnh W cho phù hợp
Cj: hệ số gia tốc, j=1,2
Rand I: số ngẫu nhiên giữa 0 và 1 x i k = (x k i1, x k i2…, x k iN) : vị trí hiện tại cá thể i ở vòng lặp k
P k besti = ( P k besti1 , P k besti2… P k bestiN) đại diện cho giải pháp tối ưu của cá thể i tại vòng lặp k hiện tại Gbest là vị trí của cá thể tốt nhất trong toàn bộ quần thể, trong khi x i k+1 chỉ ra vị trí của cá thể i tại vòng lặp k+1.
