Tối ưu vị trí lắp đặt thiết bị đo lường pha trên lưới điện 500 kV Việt Nam
và
Article Sidebar
Full Text: 
PDF
Abstract
A phasor measurement unit (PMU) is a large-scale grid monitoring device used by grid operators to assess the stability of the power system. However, installing PMUs is expensive and requires a complex information transmission infrastructure. Therefore, the goal is to determine the minimum number and optimal locations of PMUs needed to ensure comprehensive monitoring of the power system. This is achieved using integer linear programming, where the system combines PMUs with existing power flow measurements. The optimization calculations were performed using Matlab software to solve power system problems with 7 nodes, IEEE 14 nodes, and Vietnam's 500 kV grid system. The results indicate that Vietnam's 500 kV power system, with an estimated 37 buses, requires a minimum of 10 PMUs for effective monitoring.
Tóm tắt
Thiết bị đo lường pha là thiết bị giám sát lưới điện trên diện rộng giúp các đơn vị vận hành lưới điện tính toán nhanh độ ổn định của hệ thống điện. Tuy nhiên, chi phí lắp đặt thiết bị đo lường pha khá cao và đòi hỏi hạ tầng truyền tải thông tin phức tạp. Vì vậy, mục tiêu của bài toán là xác định ngưỡng cực tiểu số lượng và vị trí lắp đặt thiết bị đo lường pha mà vẫn đảm bảo giám sát toàn diện hệ thống điện dựa trên quy hoạch tuyến tính số nguyên. Việc sử dụng kết hợp thiết bị đo lường pha và các phép đo dòng công suất hiện hữu khác trong hệ thống được nghiên cứu. Công cụ tính toán tối ưu của phần mềm Matlab được áp dụng giải bài trên các hệ thống điện có 7 nút, hệ thống IEEE 14 nút và hệ thống lưới 500 kV Việt Nam. Kết quả cho thấy hệ thống điện 500 kV Việt Nam với ước lượng 37 thanh cái 500 kV thì số lượng thiết bị đo lường pha tối thiểu là 10 bộ.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Tài liệu tham khảo
Akachukwu, C. M., Aibinu, A. M., Nwohu, M. N., & Salau, H. B. (2014, January). A decade survey of engineering applications of genetic algorithm in power system optimization. In 2014 5th International Conference on Intelligent Systems, Modelling and Simulation (pp. 38-42). IEEE. https://doi.org/10.1109/ISMS.2014.15
Azizi, S., Dobakhshari, A. S., Sarmadi, S. A. N., & Ranjbar, A. M. (2012). Optimal PMU placement by an equivalent linear formulation for exhaustive search. IEEE Transactions on Smart Grid, 3(1), pp. 174-182. https://doi.org/10.1109/TSG.2011.2167163
Dusabimana, E., & Yoon, S. G. (2020). A survey on the micro-phasor measurement unit in distribution networks. Electronics, 9(2), 305. https://doi.org/10.3390/electronics9020305
Gou, B. (2008). Optimal placement of PMUs by integer linear programming. IEEE Transactions on Power Systems, 23(3), 1525-1526. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2008.926723
Hassanin, K. M., Abdelsalam, A. A., & Abdelaziz, A. Y. (2017, August). Optimal PMUs placement for full observability of electrical power systems using flower pollination algorithm. In 2017 IEEE International Conference on Smart Energy Grid Engineering (SEGE) (pp. 20-25). IEEE. https://doi.org/10.1109/SEGE.2017.8052770
Koutsoukis, N. C., Manousakis, N. M., Georgilakis, P. S., & Korres, G. N. (2013). Numerical observability method for optimal phasor measurement units placement using recursive Tabu search method. IET Generation, Transmission & Distribution, 7(4), 347-356. https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2012.0377
Liu, Z. J., Wang, M. Y., & Wang, D. D. (2016, August). Application of scaling genetic algorithms using MapReduce in optimizing the configuration of PMU. In 2016 China International Conference on Electricity Distribution (CICED) (pp. 1-5). IEEE. https://doi.org/10.1109/CICED.2016.7576167
Mabaning, A. A. G., & Orillaza, J. R. C. (2016, November). Complete solution of optimal PMU placement using reduced exhaustive search. In 2016 IEEE Region 10 Conference (TENCON) (pp. 823-826). IEEE. https://doi.org/10.1109/TENCON.2016.7848119
Martin, K. E., Benmouyal, G., Adamiak, M. G., Begovic, M., Burnett, R. O., Carr, K. R., ... & Thorp, J. S. (1998). IEEE standard for synchrophasors for power systems. IEEE Transactions on Power Delivery, 13(1), 73-77. https://doi.org/10.1109/61.660853
Theodorakatos, N., Manousakis, N., & Korres, G. (2015). Optimal PMU placement using nonlinear programming. arXiv preprint arXiv:1507.05258. https://doi.org/10.48550/arXiv.1507.05258
Theodorakatos, N. P., Manousakis, N. M., & Korres, G. N. (2015). Optimal placement of phasor measurement units with linear and non-linear models. Electric Power Components and Systems, 43(4), 357-373. https://doi.org/10.1080/15325008.2014.981319
Tran T. S., & Kieu T. T. H. (2022). Application of binary genetic algorithm for optimal phasor measurement unit placement on Vietnam transmission system. The University of Danang - Journal of Science and Technology, 20(8), 99-104 (in Vietnamese). https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/7865.
Vo, M. L., Vo, T. S. T., Nguyen, D. N., & Ngo, S. H. (2019), Principal one-line diagram Vietnam power system, Vietnam National Load Dispatch Centre, EVN (in Vietnamese).
Yang, X. S., Karamanoglu, M., & He, X. (2014). Flower pollination algorithm: a novel approach for multiobjective optimization. Engineering Optimization, 46(9), 1222-1237. https://doi.org/10.1080/0305215X.2013.832237