Áp dụng giải thuật di truyền cho bài toán tối ưu vị trí và công suất nguồn điện phân tán có xét đến tái hình cấu hình lưới điện phân phối

TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 20, SỐ K7-2017 5 
 Áp dụng giải thuật di truyền cho bài toán 
 tối ưu vị trí và công suất nguồn điện 
 phân tán có xét đến tái hình cấu hình 
 lưới điện phân phối 
 Nguyễn Tùng Linh, Nguyễn Thanh Thuận, Tôn Ngọc Triều, 
 Nguyễn Anh Xuân, Trương Việt Anh * 
 cấp cho phụ tải. Vì vậy, việc truyền tải điện năng 
 Tóm tắt — Bài báo trình bày phương pháp xác từ nhà máy điện đến hộ tiêu thụ sẽ sinh ra tổn hao 
định vị trí và công suất máy phát điện phân tán trên lưới truyền tải và LĐPP (khoảng 10-15% tổng 
(distributed generation - DG) trên lưới điện phân công suất của hệ thống). Với cấu trúc mới của 
phối (LĐPP) có xét đến cấu trúc vận hành LĐPP LĐPP hiện nay, do có sự tham gia của các máy 
giảm tổn thất công suất. Phương pháp đề xuất được 
 phát điện phân tán (distributed generation - DG), 
chia làm hai giai đoạn sử dụng thuật toán di truyền 
(genetic algorithm - GA). Giai đoạn-I, giải thuật GA dòng công suất không chỉ đổ về từ hệ thống truyền 
được sử dụng để tối ưu vị trí và công suất DG trên tải mà còn lưu thông giữa các phần của LĐPP với 
lưới điện kín, giai đoạn-II được sử dụng để xác định nhau, thậm chí đổ ngược về lưới truyền tải. Cấu 
cấu trúc vận hành tối ưu của LĐPP sau khi đã lắp trúc này được gọi là cấu trúc ngang. 
đặt DG. Kết quả tính toán trên LĐPP 33 và 69 nút Với cấu trúc ngang có sự tham gia của các DG, 
cho thấy, phương pháp đề xuất có khả năng giải bài LĐPP thực hiện tốt hơn nhiệm vụ cung cấp năng 
toán tối ưu vị trí và công suất DG và có xét đến bài lượng điện đến hộ tiêu thụ đảm bảo chất lượng 
toán tái cấu hình LĐPP. điện năng, độ tin cậy cung cấp điện và một số yêu 
 cầu an toàn trong giới hạn cho phép. Đồng thời 
 Từ khóa — Lưới điện phân phối, nguồn điện phân mang lại nhiều lợi ích khác như: giảm tải trên lưới 
tán, tổn thất công suất, giải thuật di truyền. 
 điện, cải thiện điện áp, giảm tổn thất công suất, 
 điện năng và hỗ trợ lưới điện. 
 Đã có nhiều công trình nghiên cứu về bài toán 
 1 GIỚI THIỆU 
 tái cấu hình LĐPP với hàm mục tiêu giảm tổn thất 
 ấu trúc hệ thống điện truyền thống có dạng trên lưới điện có kết nối với nhiều DG hoặc không 
C dọc, lưới điện phân phối (LĐPP) sẽ nhận điện có kết nối DG, tuy nhiên vị trí và dung lượng của 
 từ lưới truyền tải hoặc truyền tải phụ sau đó các DG này luôn được cho trước. Các phương 
cung cấp đến hộ tiêu thụ điện. LĐPP có cấu trúc pháp chủ yếu dựa trên các đề xuất của Merlin và 
hình tia hoặc dạng mạch vòng nhưng vận hành Back [1] - giải quyết bài toán thông qua kỹ thuật 
trong trạng thái hở. Dòng công suất trong trường heuristic rời rạc nhánh-biên, của Civanlar và các 
hợp này đổ về từ hệ thống thông qua LĐPP cung cộng sự [2] - phương pháp trao đổi nhánh hay các 
 phương pháp heuristic hoặc meta-heuristic như 
 thuật toán di truyền (genetic algorithm - GA), thuật 
 Bản thảo nhận ngày 07 tháng 3 năm 2017, hoàn chỉnh sửa toán tối ưu bầy đàn (Particle Swarm Optimization-
chữa ngày 20 tháng 11 năm 2017 PSO), thuật toán tìm kiếm cuckoo (cuckoo search 
 Nguyễn Tùng Linh - Đại học Điện lực 
 Nguyễn Thanh Thuận, Tôn Ngọc Triều, Trương Việt Anh - algorithm-CSA) mới cũng được sử dụng để giải 
Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM quyết bài toán này. Trong khi đó, bài toán có xét 
 Nguyễn Anh Xuân - Đại học quốc gia TP.HCM đến vị trí và dung lượng DG chỉ được xét trên 
 *tvanh@hcmute.edu.vn 
 LĐPP hình tia không có sự biến đổi cấu hình của 
 6 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT JOURNAL, Vol 20, No.K7- 2017 
 nn22
LĐPP được đề cập trong các nghiên cứu [3-11]. truoc DG DG DG DG
 PIIIRIIIR Pi  PA PC i  Qi  QA QC i
Điều này đã không giải quyết được trọn vẹn bài ii11
toán đặt DG vì khi có thay đổi cấu hình lưới, vị trí iOAiOA
 nnn22
 DG DG 2
các DG sẽ không phù hợp để phát huy khả năng ổn IIPi PC R i  IIQi QC R i  IRPi i 
 iii111
định điện áp và giảm tổn thất hay việc bơm công iABCiABC iCN
suất quá lớn của các DG sẽ gây tổn hao lớn trên nn22 n
 2 DG DG
 IRQi i  IIPi PL R i  IIQi QL R i
LĐPP, gây xung đột giữa lợi ích của điện lực và ii11 i  1
lợi ích khách hàng. Việc xem xét cả hai vấn đề tái iCNiOL iOL 
 n n
cấu hình lưới và đặt DG cùng lúc được đề cập 2 2
   IRPi  i   IRQi i (1)
trong [12-14] là sự tích hợp cả hai bài toán tái cấu i1 i1
 iLM iLM
hình vị trí và dung lượng DG để nâng cao hiệu quả truoc
của LĐPP. Điều này được xem là hợp lý hơn cả Trong đó, P là tổn thất công suất trước 
khi giải quyết được mẫu thuẫn giữa điện lực và khi tái cấu hình, IPi và IQi là thành phần tác dụng và 
khách hàng, vì tận dụng được công suất của các phản kháng của dòng điện trên nhánh i. 
 DG DG DG DG DG DG
DG để giảm tổn hao mà vẫn đảm bảo công suất IPA,, I PC I PL và IQA,, I QC I QL là thành phần 
bơm vào lưới của khách hàng. tác dụng phản kháng của dòng điện trên các nhánh 
 Bài báo này tiếp cận bài toán xác định vị trí và 
 do tác dụng của DG tại điểm A, C và L. Ri là điện 
công suất của các DG trên LĐPP có xét đến bài trở trên nhánh i. 
toán tái cấu hình vận hành lưới điện với mục tiêu 
là giảm tổn thất công suất tác dụng và thỏa mãn 
công suất bơm vào lưới của các khách hàng. Giải 
pháp xác định vị trí và công suất của các DG tối ưu 
và xác định cấu hình vận hành được thực hiện 
bằng hai giai đoạn sử dụng GA. Trong đó, giai 
đoạn – I sử dụng GA xác định vị trí và công suất 
tối ưu của các DG trên LĐPP kín (đóng tất cả các 
khóa điện), ở giai đoạn – II, GA được sử dụng để Hình 1. LĐPP hở có 3 nguồn DG 
xác định cấu trúc vận hành hở tối ưu của hệ thống. 
Kết quả bài toán được so sánh với các nghiên cứu Iq
[12-14], cho thấy tính hiệu quả của giải pháp đề 
 Inhánh
xuất. 
 Iqnhánh
 2 MÔ HÌNH BÀI TOÁN TỐI ƯU VỊ TRÍ VÀ 
 CÔNG SUẤT DG CÓ XÉT ĐẾN TÁI CẤU 
 Ip
 HÌNH LĐPP 
 Ipnhánh
2.1 Mô hình toán học của bài toán 
 Hình 2. Hai thành phần của dòng điện nhánh 
 Xét LĐPP đơn giản như Hình 1. Với 3 vị trí có 
lắp DG cho phép không làm mất tính tổng quát khi 
mô tả tất cả các trường hợp vị trí khóa mở và vị trí 
DG. Dòng điện nhánh trên LĐPP Hình 1 có thể 
biểu diễn thành 2 thành phần như Hình 2, với 
  
IIInhánh P Q . Hàm tổn thất công suất tác dụng 
( P ) của LĐPP ở Hình 1 được viết tại biểu thức 
(1). 
 Hình 3. Dòng I MN và I MN rút ra và bơm vào tại khoá MN 
 P Q
 Để mô tả hàm số P , phụ thuộc vào lượng 
 công suất chuyển tải hay dòng công suất chuyển 
 tải, có thể sử dụng kỹ thuật bơm vào và rút ra tại 
 khoá điện đang mở trên nhánh MN cùng một dòng 
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 20, SỐ K7-2017 7 
 MN
điện có giá trị là I như Hình 3. Khi đó, tổn hao Psau n 2
 0 II DG  I DG  I MN R
công suất của LĐPP sau khi tái cấu hình được mô MN   Qi QA QC Q i
 IQ i1
tả như biểu thức (2). iOA
 n 2
 sau DG DG MN nn22
PIIIIR  DG MN MN
   Pi PA PC P i II I R II R
 i1  Qi QC Q i  Qi Q i
 ii11
 iOA 
 iABCiCN
 n 2
 DG DG MN
II I I R nn22
   Qi QA QC Q i DG MN MN
 i1 IIQi QL I Q R i  IIQi  Q R i
 iOA ii11
 nn22iOLiLM
 DG MN DG MN
IIPi PC I P R i  IIQi  QC I Q R i 2
 ii11 MN
 IRQMN  0 (4)
 iABCiABC
 nn22 
IIMN R  II MN R
  Pi P i  Qi Q i Giải ra được: 
 ii11
 iCNiCN 
  
 n n  nn
 2 2 MN 1  
 DG MN DG MN I  IR IR
 IIPi PL I P R i  IIQi QL I Q R i P  Pi i Pi i 
 RLoop  ii11
 ii11  
 iOL iOL iOM iON
  
 nn22 Ảnh hưởng P của các phụ tải 
 MN MN
IIPi P R i  IIQi  Q R i 
 ii11  
 1  nnn
 iLMiLM  DG DG DG 
 IIRIIRIIRPA Pi i PC Pi i PL Pi i  (5)
 22 R  
 MN MN Loop  iii111
IRPMNQMN  IR (2)  
 iOA iOC iOL 
 Ảnh hưởng P của các DG tại các vị trí A,C và L 
 Trong đó, Psau là tổn thất công suất sau khi 
 
 MN MN  
tái cấu hình. IPQ, I là thành phần tác dụng và 1  nn
 MN  
 IQ  IRQi i IR Qi i 
 R  
phản kháng của dòng điện trên nhánh MN. Loop  ii11
 iOM iON 
 Khi đó, bài toán xác định khóa mở trở thành  
bài toán xác định giá trị bơm vào và rút ra Pj, Qj Ảnh hưởng Q của các phụ tải 
 
để tổn thất công suất tác dụng là bé nhất. Hay có  
 1  nnn
thể biểu diễn bài toán trở thành tìm và để giá trị IIRIIRIIRDG DG DG  (6)
  QA Qi i QC Qi i QL Qi i 
 RLoop  iii111
P của lưới điện Hình 1 đạt cực tiểu thì:  
 iOA iOC iOL 
Psau Psau
  0 và  0 Ảnh hưởng Q của các DG tại các vị trí A, C và L 
 MN MN 
 IP IQ
 Trong đó, RLoop là điện trở của cả mạch vòng. 
Psau n 2
 0 II DG  I DG  I MN R Biểu thức (5) và (6) cho thấy việc đặt DG vào 
 MN   Pi PA PC P i
 IP i1 LĐPP sẽ làm vị trí khóa mở thay đổi do các giá trị 
 iOA MN MN
 IP và IQ thay đổi khi có DG. Điều này cho 
 nn22
 DG MN MN thấy việc đặt DG tối ưu trên LĐPP hình tia rồi mới 
IIPi PC I P R i  IIPi P R i
 xét đến bài toán tái cấu hình LĐPP hoặc tái cấu 
 ii11 
 iABCiCN hình LĐPP sau đó xét đến đặt DG là không phù 
 nn22
 DG MN MN hợp. Từ nhận xét trên, tác giả đề xuất một trình tự 
IIPi PL I P R i  IIPi  P R i
 ii11giải bái toán xác định vị trí và dung lượng DG các 
 iOLiLM bước như sau: 
 2 Đóng tất cả các khóa điện tạo thành LĐPP kín. 
 IRMN  0 (3)
  PMN Điều chỉnh điện áp tại tất cả các nguồn (trạm biến 
 áp cấp cho LĐPP) có giá trị bằng nhau. 
 Tối ưu vị trí và công suất các nguồn phân tán 
 trên lưới điện kín sử dụng các thuật toán tối ưu sao 
 cho tổn thất công suất bé nhất. 
 Tối ưu cấu trúc vận hành LĐPP sử dụng các 
 8 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT JOURNAL, Vol 20, No.K7- 2017 
thuật toán tối ưu sao cho tổn thất công suất trên hệ 3 ÁP DỤNG GA CHO BÀI TOÁN TỐI ƯU VỊ 
thống là bé nhất. TRÍ VÀ CÔNG SUẤT DG CÓ XÉT ĐẾN 
 TÁI CẤU HÌNH LĐPP. 
2.2 Hàm mục tiêu và các điều kiện ràng buộc 
 Phương pháp xác định ví trí và công suất DG 
 Hàm mục tiêu: Tổn thất công suất của hệ thống 
 có xét đến tái cấu hình LĐPP đề xuất được chia 
bằng tổng tổn thất trên các nhánh. 
 Nbr Nnr Nbr 22làm hai giai đoạn. Tuy nhiên, mỗi giai đoạn là một 
 2 PQ
   ii bài toán tối ưu có ràng buộc và cần phải sử dụng 
 PkPk.R.IkRloss i i i i i ii 2
 i1i1 i1 Vi các thuật toán tối ưu để giải từng bài toán. Trong 
 (7) bài báo này, thuật toán GA được sử dụng cho cả 
 Trong đó, ΔPi: tổn thất công suất tác dụng trên hai giai đoạn do bởi thuật toán GA là một thuật 
nhánh thứ i, Nbr: tổng số nhánh, Pi, Qi: công suất toán phổ biến, dễ thực hiện và đã được áp dụng 
tác dụng và công suất phản kháng trên nhánh thứ i, thành công trong nhiều bài toán liên quan đến hệ 
Vi, Ii: điện áp nút kết nối của nhánh và dòng điện thống điện nói chung cũng như bài toán tối ưu vị 
trên nhánh thứ i, Ploss: tổn thất công suất tác dụng trí DG và bài toán tái cấu hình LĐPP nói riêng. 
của hệ thống, ki: trạng thái của của các khóa điện, Các bước cơ bản của thuật toán giải thuật GA 
nếu ki = 0, khóa điện thứ i mở và ngược lại. được thực hiện như sau: 
 Điều kiện ràng buộc: Phương pháp đề xuất (1) Khởi tạo: Trong giai đoạn I, Các biến cần 
được chia làm hai giai đoạn, do đó các điều kiện tối ưu là vị trí và công suất các máy phát điện phân 
ràng buộc trong từng giai đoạn như sau: tán, vì vậy véc tơ biến điều khiển có dạng như biểu 
 Giai đoạn I: Xác định vị trí và công suất nguồn thức (11). Khi đó quần thể (N) nhiễm sắc thể 
phân tán, cần thỏa mãn các ràng buộc sau: (NST) được khởi tạo ngẫu nhiên như biểu thức 
 Giới hạn công suất phát của DG: (12): 
 PPPDGi,min DG,i DGi,max , với i=1,2,,NDG 
 XVTVTPiiii, , , , , P (11) 
 (8) imm11
 Trong đó P và P lần lượt là giới hạn 
 DGi, min DGi,max roundVT  rand VT  VT , 
 min, d  max,, d min d  (12) 
công suất nhỏ nhất và lớn nhất của DG thứ i, PDG,i X i  
 P rand (P  P 
là công suất phát của DG thứ i, NDG là số lượng min, d max,, d min d
DG kết nối trên LĐPP. 
 Giới hạn dòng điện trên các nhánh và điện áp Trong đó, VTmin,d và VTmax,d lần lượt là thứ tự 
các nút: các nút nhỏ nhất và lớn nhất trong LĐPP mà DG 
 thứ d có thể lắp đặt; Pmin,d và Pmax,d lần lượt là giới 
 hạn công suất nhỏ nhất và lớn nhất của DG thứ d; 
 IIii,max ,với i=1,2,,Nbus (9) 
 m là số lượng DG; d = 1, 2,, m và i = 1, 2,, N. 
 VVV ,với i=1,2,,N (10) 
 i,min i i,max bus Dựa trên quần thể vừa khởi tạo, bài toán phân 
 bố công suất dựa trên phương pháp Newton-
 Trong đó, Nbus là số nút trong LĐPP, Ii,max là Raphson được giải và giá trị thích nghi của mỗi 
giới hạn dòng điện trên nhánh thứ i,Vi,min và Vi,max NST được tính dựa trên biểu thức (7). 
lần lượt là giới hạn điện áp nút nhỏ nhất và lớn (2) Chọn lọc: Dựa trên giá trị thích nghi của 
nhất cho phép. các NST, các NST tốt được giữ lại. Trong khi đó, 
 Giai đoạn II: Xác định cấu trúc vận hành tối ưu các NST xấu được loại khỏi quần thể để nhường 
của lưới điện, bên cạnh việc phải thỏa mãn các chỗ cho các NST mới. Trong nghiên cứu này, 
ràng buộc liên quan đến điện áp các nút và dòng phương pháp chọn lọc xếp hạng được sử dụng để 
điện trên các nhánh phải nằm trong giới hạn cho chọn lọc các NST tốt và tỉ lệ chọn lọc được giữ cố 
phép, thì ràng buộc về cấu trúc lưới hình tia là một định là 50% NST trong quần thể. 
trong những ràng buộc quan trọng nhất của bài (3) Ghép chéo: Ghép chéo là một hoạt động 
toán nhằm tìm ra cấu trúc vận hành hình tia của quan trọng trong thuật toán Giải thuật GA. Mục 
LĐPP. đích của ghép chéo, là để trao đổi thông tin đầy đủ 
 giữa các NST. Trong nghiên cứu này phương pháp 
 ghép chéo đơn điểm được sử dụng để tạo ra các 
 NST mới. 
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 20, SỐ K7-2017 9 
 (4) Đột biến: Để giúp GA thoát khỏi các cực trị vận hành hình tia LĐPP giảm tổn thất công suất. 
địa phương và khám phá vùng tìm kiếm mới, cơ 
chế đột biến được sử dụng. Trong nghiên cứu này, 4 KẾT QUẢ TÍNH TOÁN. 
tỉ lệ đột biến được chọn là 20% tổng số gen (mỗi 
 4.1 Lựa chọn thông số 
gen là vị trí hoặc công suất DG) trong quần thể. 
Các gen được chọn đột biến sẽ được thay thế bằng Để chứng minh khả năng và hiệu quả của 
một gen mới. Quá trình đột biến được mô tả chi phương pháp đề xuất, LĐPP 33 và 69 nút được sử 
tiết trong Hình 4. dụng để tính toán. Mặc dù trong phương pháp đề 
 xuất, số lượng DG có thể được chọn tùy ý. Tuy 
 nhiên để thuận lợi trong quá trình so sánh với một 
 VT1 VT2 ... P1 ... Pm số nghiên cứu, số lượng DG trong cả hai hệ thống 
 được giới hạn là 3. Đối với GA, kích thước quần 
 Pdm =Pmin,d + rand (Pmax,d – Pmin,d)] thể được chọn là 30, tỉ lệ chọn lọc và đột biến 
 được chọn lần lượt là 50% và 20% cho cả giai 
 đoạn – I và giai đoạn – II. Trong khi đó, số vòng 
 VT1 VT2 ... Pdm ... Pm
 lặp lớn nhất được chọn trong giai đoạn – I là 500 
Hình 4. Quá trình đột biến cho LĐPP 33 nút và 2000 cho LĐPP 69 nút và giai 
 đoạn – II là 150 cho cả hai LĐPP. 
 Thực hiện xong bước 2-4, một quần thể mới 
 4.2 LĐPP 33 nút 
được sinh ra thay thế cho thế hệ cha mẹ với một số 
NST mới và loại bỏ một số NST xấu. Quần thể Hệ thống phân phối 33 nút, bao gồm 37 nhánh, 
mới được đánh giá bằng hàm thích nghi. Nếu các 32 khóa điện thường đóng và 5 khóa điện thường 
điều ki ... lap 
 Hình 6. Đặc tính hội tụ của GA trong giai đoạn – I trên LĐPP 
 Thời gian tính toán 
 - 130,49 39,54 33 nút 
 trung bình (giây) 
 63 
 Giai doan - II Mean
 62 Min
 Max
 61
 Bảng 1 trình bày kết quả tính toán trong hai 60
giai đoạn. Trong giai đoạn I, vị trí các máy phát 59
phân tán lần lượt được lắp đặt tại các vị trí tối ưu là 58
 57
 Ham thich nghithich Ham 
nút 32, 8 và 25 với công suất tương ứng là 0,8234, 56
1,1047 và 1,1073 MW. Tổn thất công suất trên 55
lưới điệnnày là 41,9082 kW. Tuy nhiên, cần lưu ý 54
 53 
 0 50 100 150
là cấu trúc lưới trong giai đoạn I là cấu trúc lưới Vong lap 
điện kín và tổn thất công suất trên lưới điện kín là Hình 7. Đặc tính hội tụ của GA trong giai đoạn – II trên LĐPP 
tổn thất bé nhất mà LĐPP có thể đạt được. Sau khi 33 nút 
xác định được vị trí và công suất tối ưu của máy 
 Điện áp các nút trong hệ thống sau khi thực 
phát phân tán trên cấu trúc lưới kín, giai đoạn II 
 hiện hai giai đoạn được cho ở Hình 8. Từ hình vẽ 
được thực hiện để tìm các khóa điện mở và cấu 
 cho thấy, điện áp các nút trong giai đoạn – I tốt 
trúc lưới thu được với các khóa mở là 33, 34, 11, 
 hơn so với giai đoạn – II. Điều này khẳng định sự 
30 và 28 tương ứng với tổn thất công suất 53,4274 
 tối ưu của cấu trúc vận hành kín so với cấu trúc 
kW. Tổng tổn thất công suất đã được giảm 73,64% 
 vận hành hở và nếu các thiết bị bảo vệ lưới điện 
so với chưa thực hiện tối ứu lưới điện Ngoài ra, 
 đáp ứng nhu cầu vận hành kín, thì việc vận hành 
điện áp thấp nhất trong hệ thống đã được cải thiện 
 LĐPP kín có nhiều ưu điểm về tổn thất công suất 
từ 0,91081 tới 0,9685pu. 
 và điện áp các nút trên toàn hệ thống. Tuy nhiên, 
 Bảng 1 cũng cho thấy giá trị trung bình của 
 mặc dù điện áp các nút không tốt hơn cấu trúc vận 
hàm thích nghi trong giai đoạn I là 42,5102 gần 
 hành kín, nhưng rõ ràng điện áp các nút sau giai 
bằng với giá trị hàm thích nghi nhỏ nhất 41,9082 
 đoạn – II đã được cải thiện đáng kể so với cấu trúc 
với độ lệch chuẩn 0,9969. Trong khi đó, ở giai 
 ban đầu, điều này được thể hiện bằng sự so sánh 
đoạn II, trong tất cả các lần thực hiện, GA đều tìm 
 với điện áp ban đầu tại Hình 9. 
được cấu trúc vận hành tối ưu. Điều này được thể 
hiện quá các giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình 
của hàm thích nghi đều bằng 53,4274 với độ lệch 
chuẩn bằng 0. Đặc tính hội tụ lớn nhất, trung bình 
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 20, SỐ K7-2017 11 
 đề nghị gần bằng với phương pháp CSA với tổn 
 thất công suất của hai phương pháp lần lượt là 
 53,43 kW và 53,21 kW. Điện áp nút nhỏ nhất từ 
 phương pháp đề xuất là 0,9685 p.u. so với 
 0,9806pu. trong phương pháp CSA. Từ kết quả so 
 sánh với một số giải thuật tối ưu mới được phát 
 triển như HSA, FWA và CSA có thể thấy rằng 
 phương pháp đề nghị thực hiện tối ưu vị trí và 
 công suất DG kết hợp với xác định cấu trúc vận 
 hành LĐPP bằng hai giai đoạn riêng rẽ sử dụng 
 thuật toán GA là một phương pháp khả thi để thực 
Hình 8. Điện áp các nút trong hai giai đoạn tính toán 
 hiện tối ưu LĐPP liên quan đến DG và cấu trúc 
 vận hành LĐPP. 
 4.3 LĐPP 69 nút 
 LĐPP 69 nút bao gồm 69 nút, 73 nhánh, 5 khóa 
 thường mở và tổng công suất phụ tải là 3,802 + j 
 3,696 MW. Sơ đồ đơn tuyến được trình bày tại 
 Hình 10 và thông số hệ thống được cho ở [16]. 
 Trong điều kiện vận hành bình thường các khóa 
 điện {69, 70, 71, 72 và 73} được mở. 
 Kết quả tính toán trên LĐPP 69 nút ở Bảng 3 
 cho thấy, sau khi thực hiện tối ưu vị trí và công 
Hình 9. Điện áp trước và sau khi tối ưu lưới điện suất DG và xác định cấu trúc vận hành hở tối ưu, 
 tổn thất công suất đã giảm từ 224,89 kW xuống 
 Bảng 2. So sánh kết quả thực hiện với các phương pháp trên 39,332 kW và biên độ điện áp nút thấp nhất trong 
LĐPP 33 nút hệ thống đã được cải thiện đáng kể từ 0,9092 đến 
 GA HSA [12] FWA [13] CSA [14] 0,9841 p.u. 
 Vị trí DG 
 32, 8, 25 32, 31, 33 32, 29, 18 18, 25, 7 
 (nút) 28 29 30 31 32 33 34 35
 28 29 30 31 32 33 34
 0,8234, 0,5258, 0,5367, 0,8968, 47 48 49 50
 47 48 49 72
 1,1047, 0,5586, 0,6158, 1,4381, 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65
 P (MW) 58 59 60 61 62 63 64
 DG 1,1073 0,5840 0,5315 0,9646 53 54 55 56 57
 27 46 66 67
 P∑=3,035 P∑=1,6684 P∑=1,68 P∑=3,299 52 66 73
 65 70
 1
 2
 33, 34, 11, 7, 14, 10, 7, 14, 11, 33, 34, 11, 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
 Khóa mở 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
 30, 28 32, 28 32, 28 31, 28 50
 52 67
 51 68 69
 35 69 71
 ΔP (kW) 53,43 73,05 67,11 53,21 51 68
 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46
 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45
 Umin (p.u.) 0,9685 0,9700 0,9713 0,9806 
 Hình 10. LĐPP 69 nút 
 Kết quả so sánh với một số phương pháp được Bảng 3 cũng cho thấy giá trị trung bình của 
trình bày trong Bảng 2. Kết quả cho thấy, ở thành hàm thích nghi trong 20 lần thực hiện độc lập 
phần tổn thất công suất, phương pháp đề xuất có trong giai đoạn – I gần bằng với giá trị hàm thích 
cấu trúc lưới tối ưu với tổn thất công suất 53,43 nghi nhỏ nhất với độ lệch chuẩn 0,0233. Trong khi 
kW so với 73,05 kW khi thực hiện bằng thuật toán đó, ở giai đoạn – II, trong tất cả các lần thực hiện, 
tìm kiếm hài hòa (harmony search algorithm-HSA) GA đều tìm được cấu trúc vận hành tối ưu. Điều 
và 67,11 kW với thuật toán pháo hoa (fireworks này được thể hiện qua các giá trị lớn nhất, nhỏ 
algorithm-FWA). Trong khi, điện áp nhỏ nhất tại nhất, trung bình của hàm thích nghi đều bằng nhau 
các nút trong hệ thống là gần như tương tự nhau với độ lệch chuẩn bằng 0. Đặc tính hội tụ lớn nhất, 
với điện áp nhỏ nhất trên hệ thông được thực hiện nhỏ nhất và trung bình của GA trong hai giai đoạn 
bằng phương pháp đề nghị, HSA và FWA lần lượt được cho ở Hình 11 và Hình 12. Hình vẽ cho thấy, 
là 0,9685, 0,9700 và 0,9713 p.u. Đối với thuật toán đường đặc tính trung bình rất gần với đường đặc 
CSA, tổn thất công suất thu được của phương pháp tính hội tụ nhỏ nhất trong cả hai giai đoạn. 
 12 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT JOURNAL, Vol 20, No.K7- 2017 
 Bảng 3. Kết quả thực hiện hai giai đoạn trên LĐPP 69 nút 
 40 
 Giai doan - I Mean
 LĐPP ban Giai đoạn I Giai đoạn Min
 38
 đầu II Max
 36
 Vị trí DG (nút) - 50, 21, 61 50, 21, 61 
 34
 PDG (MW) 0,7431, 0,7431, 
 - 0,6778, 0,6778, nghi thich Ham 32
 1,6224 1,6224 
 30
 Khóa mở 69, 70, 71, Không có 69, 70, 12, 
 28 
 72, 73 khóa mở 55, 62 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000
 Vong lap 
 Hình 11. Đặc tính hội tụ của GA trong giai đoạn I trên LĐPP 
 Tổn thất (kW) 224,89 28,8883 39,332 
 69 nút 
 Umin(pu) 0,9092 0,9881 0,9841 
 60 
 Umax (pu) 1 1 1 
 Giai doan - II Min
 Max
 Giá trị hàm thích Mean
 - 28,8883 39,332 55
 nghi 
 Giá trị lớn nhất hàm 50
 - 28,9766 39,332 
 thích nghi 
 Ham thich nghi thich Ham 45
 Giá trị trung bình 
 - 28,9241 39,332 
 hàm thích nghi 
 40
 Độ lệch chuẩn - 0,0233 6e-11 0 50 100 150
 Vong lap
 Thời gian tính toán Hình 12. Đặc tính hội tụ của GA trong giai đoạn II trên LĐPP 
 - 806,47 214,95 
 trung bình (giây) 69 nút 
 Kết quả so sánh với một số phương pháp được 5 KẾT LUẬN. 
trình bày trong Bảng 4. Kết quả cho thấy, tổn thất Bài báo này tiếp cận bài toán xác định vị trí và 
công suất thu được bằng phương pháp đề xuất nhỏ công suất DG trên LĐPP có xét đến cấu trúc vận 
hơn so với HSA và CSA với giá trị tổn thất công hành lưới điện với mục tiêu là giảm tổn thất công 
suất là 39,332 kW, trong khi đối với HSA và CSA suất tác dụng trên hệ thống phân phối. Giải pháp 
lần lượt là 40,3 và 40,49 kW. So với FWA, tổn xác định vị trí và công suất DG tối ưu và xác định 
thất công suất thu được khi sử dụng phương pháp cấu trúc vận hành được thực hiện riêng rẽ bằng hai 
đề xuất cao hơn 0,0820 kW so với FWA. giai đoạn sử dụng thuật toán GA. Trong đó, ở giai 
 đoạn thứ nhất sử dụng thuật toán GA xác định vị 
 Bảng 4. So sánh kết quả thực hiện với các phương pháp trên trí và công suất tối ưu của các DG trên LĐPP kín; 
LĐPP 69 nút ở giai đoạn thứ hai, giải thuật GA được sử dụng để 
 GA HSA [16] FWA [17] CSA [19] 
 xác định cấu trúc vận hành hở tối ưu của hệ thống. 
 Vị trí 
 DG 50, 21, 61 61, 60, 62 61, 62, 65 61, 62, 65 Từ kết quả của việc áp dụng thử nghiệm phương 
 (nút) pháp vào hệ thống mạng 33 nút và 69 nút, phương 
 0,7431, 1,0666, 1,1272, 1,7496, pháp thực hiện đơn giản, rút ngắn thời gian thực 
 PDG 0,6778, 0,3525, 0,2750, 0,1566, hiện cho giải thuật GA vì số lượng biến cần tối ưu 
 (MW) 1,6224 0,4257 0,4159 0,4090 
 P∑=3,0433 P∑=1,8448 P∑=1,8181 P∑= 2,3152 trong mỗi lần thực hiện là tương đối nhỏ. Kết quả 
 Khóa 69, 70, 12, 69, 17, 13, 69, 70, 13, 69, 70, 12, thực hiện so sánh với một số nghiên cứu cho thấy 
 mở 55, 62 58, 61 55, 63 58, 61 sự phù hợp của phương pháp đề xuất. 
 ΔP 
 39,332 40,3 39,25 40,49 
 (kW) 
 TÀI LIỆU THAM KHẢO 
 U 
 min 0,9841 0,9736 0,9796 0,9873 
 (p.u.) 
 [1] A. Merlin and H. Back, “Search for a minimal loss 
 operating tree configuration in an urban power 
 distribution system,” Proceeding 5th power Syst. 
 Comput. Conf (PSCC), Cambridge, UK, vol. 1, pp. 
 1-18, 1975 
 [2] S. Civanlar, "Distribution feeder reconfiguration for 
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 20, SỐ K7-2017 13 
 loss reduction s," IEEE Trans Power Delive, vol. 3, in distribution systems for loss reduction and load 
 no. 3, pp. 1217-1223, 1988. balancing,” IEEE Transactions on Power Delivery, 
[3] Nguyễn Minh Châu, “Tối ưu hóa các nguồn sản xuất vol. 4, no. 2. pp. 1401–1407, 1989. 
 điện phân tán trên hệ thống điện’’, Luận văn Thạc sĩ [16] H.-D. Chiang and R. Jean-Jumeau, “Optimal network 
 năm 2006, ĐHSPKT TPHCM. reconfigurations in distribution systems: Part 2: 
[4] Trương Quang Đăng Khoa, Phan Thị Thanh Bình, Solution algorithms and numerical results,” IEEE 
 Hồng Bảo Trân, “Xác định dung lượng và vị trí của Trans. Power Deliv., vol. 5, no. 3, pp. 1568–1574, 
 máy phát phân bố (DG) tối ưu tổn thất lưới phân 1990. 
 phối”, Tạp chí Phát triển KH&CN, tập 10, số 3, 
 2007. 
[5] Lê Kim Hùng, Lê Thái Thanh, “Tối ưu hóa vị trí đặt Nguyễn Tùng Linh sinh năm 1982, tốt nghiệp Đại 
 và công suất phát của nguồn phân tán trên mô hình học Điện lực năm 2005, nhận bằng Thạc Sĩ năm 
 lưới điện phân phối 22kV”, Tạp chí KH&CN, Đại 
 học Đà Nẵng, số 25, tr. 67-72, 2008. 2009 tại Đại học Bách khoa Hà Nội. Hiện là giảng 
[6] D. Q. Hung, N. Mithulananthan, and R. C. Bansal, viên trường Đại học Điện lực Hà Nội từ năm 2006. 
 “An optimal invesment planing framework for Hướng nghiên cứu chính bao gồm Hệ thống điện, 
 multiple distributed generation units in industrial ứng dụng công nghệ thông tin trong hệ thống điện, 
 distribution systems,” Appl. Energy, vol.124, pp.62-
 72, 2014. hệ thống điện thông minh, tái cấu hình lưới điện 
[7] César Augusto Peñuela Meneses and José phân phối, lưới điện thông minh, GIS cho ngành 
 RobertoSanches Mantovani, “Improving the Grid điện. 
 Operation andReliability Cost of Distribution 
 Systems With Dispersed Generation”, IEEE 
 Transactions on power systems, vol. 28, no. 3, pp. Nguyễn Thanh Thuận nhận bằng Đại học và 
 2485-2496, august 2013. Thạc sĩ trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ 
[8] V. V. S. N. Murty and A. Kumar, “Optimal Chí Minh năm 2008 và năm 2012. Hiện là giảng 
 placement of DG in radial distribution systems bases viên Trường Cao đẳng Công nghệ cao Đồng An. 
 on new voltage stability index under load growth,” 
 Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 69, pp. 246- Hướng nghiên cứu chính tối ưu hóa vận hành lưới 
 256, July 2015. điện phân phối. 
[9] I. a. Mohamed and M. Kowsalya, “Optimal size and 
 siting of multiple distributed generators in Tôn Ngọc Triều nhận bằng Đại học và Thạc sĩ 
 distribution system using bacterial foraging 
 optimization,” Swarm Evol. Comput. vol. 15, pp. 58- trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí 
 65, April 2014. Minh năm 2005 và năm 2010. Hiện là giảng viên 
[10] A. Ameli, B. Shahab, K. Farid, and H. Mahmood- Trường Cao đẳng Công nghệ Thủ Đức. Hướng 
 Reza, “A Multiobjective Particle Swarm nghiên cứu chính tối ưu hóa vận hành lưới điện 
 Optimization for Sizing and Placement of DGs from 
 DG Owner’s and Distribution Company’s phân phối, năng lượng tái tạo. 
 Viewpoints,” IEEE Trans. Power Deliv., vol. 29, no 
 4, pp. 1831-1840, 2014. Nguyễn Anh Xuân nhận bằng Đại học từ năm 
[11] S. Tan, J. X. Xu, and S. K. Panda, “Optimization of 2012 tại Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội và 
 distribution network incorporating distributed 
 generators: An integrated approach” IEEE Trans. đang là học viên cao học tại Trường Đại học Sư 
 Power Syst., vol. 28, no. 3, pp. 2421- 2432, 2013. phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh. Hiện đang công 
[12] R. S. Rao, K. Ravindra, K. Satish, and S. V. L. tác tại Văn phòng Đại học Quốc gia Thành phố Hồ 
 Narasimham, “Power Loss Minimiztion in Chí Minh. Hướng nghiên cứu chính lưới Xác định 
 Distribution System Using Network Reconfiguration 
 in the Presence of Distributed Generation,” IEEE vị trí và công suất máy phát điện phân tán trên lưới 
 Trans. Power Syst., vol. 28, no. 1, pp. 317-325, 2013. điện phân phối. 
[13] A. Mohamed Imran, M. Kowsalya, and D. P. 
 Kothari, “A novel intergration technique for optimal Trương Việt Anh nhận bằng Đại học, Thạc sĩ và 
 network reconfiguration and distributed generation 
 placement in power distribution networks,” Int, J. Tiến Sĩ hệ thống điện trường Đại học Bách Khoa 
 Electr. Power Energy Syst., vol. 63, pp. 461-472, Thành phố Hồ Chí Minh năm 1994, 1999, và năm 
 2014. 2004. Hiện là giảng viên Khoa Điện – Điện tử, 
[14] T. T. Nguyen, A. V. Truong, and T. A. Phung, “A Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí 
 novel method based on adaptive cuckoo search for 
 optimal network reconfiguration and distributed Minh, Việt Nam. Hướng nghiên cứu chính bao 
 generation allocation in distribution network,” Int. J. gồm các vấn đề liên quan đến ổn định hệ thống 
 Electr. Power Energy Syst., vol. 78, pp. 801–815, điện, độ tin cậy, FACTS, và thị trường điện. 
 2016. 
[15] M. E. Baran and F. F. Wu, “Network reconfiguration 
 14 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT JOURNAL, Vol 20, No.K7- 2017 
 Application of genetic algorithm for 
 problem of optimizing location and 
 capacity of distributed generation 
 considering distributed network 
 reconfiguration 
 Nguyen Tung Linh, Nguyen Thanh Thuan, Ton Ngoc Trieu, 
 Nguyen Anh Xuan, Truong Viet Anh 
Abstract—This paper presents a method of determining the location and size of distributed generation 
(DG) considering to operate the configuration of distribution network to minimize the real power loss. 
The proposed method which is based on the genetic algorithm (GA) is divided into two stages. In the first 
stage, GA is used to optimize the location and size of DG in the mesh distribution network, while in the 
second stage, GA is used to determine the radial network configuration after installing DG. The 
simulation results on the 33-nodes and 69-nodes systems show that the proposed method can be an 
efficient method for the placing DG problem and that is considering to solve the problem of distribution 
network reconfiguration. 
Index Terms — Distribution network, distributed power supply, power loss, genetic algorithm.