Ứng dụng thuật toán tối ưu bầy đàn cải tiến nhằm phân bố tối ưu công suất trong lưới điện phân phối

P = 33,202 kW, tỉ lệ 
ban đầu 6,28% và lưới có điện 
áp trung bì Vav = 0,90406 p.u. 
 . .
Hình 2. Sơ đồ kết nối trước khi tái cấu hình lưới 
Bảng 1: Thông số lưới mẫu IEEE-33 nút 
STT Từ nút Đến nút R X P (KW) Q (KVAr) 
1 1 2 0.0922 0.0470 100 60 
2 2 3 0.4930 0.2511 90 40 
3 3 4 0.3660 0.1864 120 80 
4 4 5 0.3811 0.1941 60 30 
5 5 6 0.8190 0.7070 60 20 
6 6 7 0.1872 0.6188 200 100 
7 7 8 0.7Il4 0.2351 200 100 
8 8 9 1.0300 0.7400 60 20 
9 9 10 1.0400 0.7400 60 20 
10 10 11 0.1966 0.0650 45 30 
11 11 12 0.3744 0.1238 60 35 
12 12 13 1.4680 1.1550 60 35 
13 13 14 0.5416 0.7129 120 80 
14 14 15 0.5910 0.5260 60 10 
15 15 16 0.7463 0.5450 60 20 
16 16 17 1.2890 1.7210 60 20 
17 17 18 0.7320 0.5740 90 40 
18 2 19 0.1640 0.1565 90 40 
19 19 20 1.5042 1.3554 90 40 
20 20 21 0.4095 0.4784 90 40 
21 21 22 0.7089 0.9373 90 40 
22 3 23 0.4512 0.3083 90 50 
23 23 24 0.8980 0.7091 420 200 
24 24 25 0.8960 0.7011 420 200 
25 6 26 0.2030 0.1034 60 25 
26 26 27 0.2842 0.1447 60 25 
27 27 28 1.0590 0.9337 60 20 
2
3 4 5 61 7 8 9 10 11
12
13 14 15 16 1817
26
27 28 29 30 3231 33
23
24 25
20 2119 22
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
26 27 28 29 30 31 32 36
23 24 37
19 20 21 35
3318
22
25 34
Hình 2. Sơ đồ kết nối
trước khi tái cấu hình lưới
7TẠP CHÍ KHOA HỌC
QUẢN LÝ VÀ CÔNG NGHỆ
Bảng 1: Thông số lưới mẫu IEEE-33 nút
Hình 2. Sơ đồ kết nối trước khi tái cấu hình lưới 
Bảng 1: Thông số lưới mẫu IEEE-33 nút 
STT Từ nút Đến nút R X P (KW) Q (KVAr) 
1 1 2 0.0922 0.0470 100 60 
2 2 3 0.4930 0.2511 90 40 
3 3 4 0.3660 0.1864 120 80 
4 4 5 0.3811 0.1941 60 30 
5 5 6 0.8190 0.7070 60 20 
6 6 7 0.1872 0.6188 200 100 
7 7 8 0.7Il4 0.2351 200 100 
8 8 9 1.0300 0.7400 60 20 
9 9 10 1.0400 0.7400 60 20 
10 10 11 0.1966 0.0650 45 30 
11 11 12 0.3744 0.1238 60 35 
12 12 13 1.4680 1.1550 60 35 
13 13 14 0.5416 0.7129 120 80 
14 14 15 0.5910 0.5260 60 10 
15 15 16 0.7463 0.5450 60 20 
16 16 17 1.2890 1.7210 60 20 
17 17 18 0.7320 0.5740 90 40 
18 2 19 0.1640 0.1565 90 40 
19 19 20 1.5042 1.3554 90 40 
20 20 21 0.4095 0.4784 90 40 
21 21 22 0.7089 0.9373 90 40 
22 3 23 0.4512 0.3083 90 50 
23 23 24 0.8980 0.7091 420 200 
24 24 25 0.8960 0.7011 420 200 
25 6 26 0.2030 0.1034 60 25 
26 26 27 0.2842 0.1447 60 25 
27 27 28 1.0590 0.9337 60 20 
2
3 4 5 61 7 8 9 10 11
12
13 14 15 16 1817
26
27 28 29 30 3231 33
23
24 25
20 2119 22
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
26 27 28 29 30 31 32 36
23 24 37
19 20 21 35
3318
22
25 34
28 28 29 0.8042 0.7006 120 70 
29 29 30 0.5075 0.2585 200 600 
30 30 31 0.9744 0.9630 150 70 
31 31 32 0.3105 0.3619 210 100 
32 32 33 0.3410 0.5302 60 40 
33 21 8 2 2 - - 
34 9 14 2 2 - - 
35 12 22 2 2 - - 
36 18 33 0.5000 0.5000 - - 
37 25 29 0.5000 0.5000 - - 
2. Kết quả mô phỏng 
Kết quả mô phỏng của bài toán tái cấu hình lưới điện phân bố tối ưu với IPSO và 
PSO được thể hiện trong Bảng 2. 
Bảng 2: Kết quả tính toán sau khi tái cấu hình lưới 
Thuật toán Khóa mở ΔP (kW) Vmin (p.u) 
Ban đầu s20, s34, s35, s36, s37 233.202 0.904 
IPSO s7, s9, s14, s32, s37 138.927 0.942 
PSO s7, s9, s13, s32, s37 142.460 0.940 
Với PSO phương thức kết nối được 
tại cấu hình lại như Hình 3 với các khóa 
điện (s7, s9, s14, s32, s37), sau khi tái 
cấu hình giảm xuống còn 142.4693 kW 
giảm 38,9% so với tổn thất bang đầu. 
Điện áp thấp ban đầu là 0,90406 p.u 
tăng lên 0.94234 p.u, đồ thị điện áp như 
Hình 4. Sau khi mô phỏng bằng IPSO 
phương thức kết nối lưới điện được tại 
cấu hình lại như Hình 5 với các khóa 
điện (s7, s9, s14, s32, s37). Tổn thất 
điện công suất trước khi tái cấu hình 
lưới là 233,202 kW và sau khi tái cấu 
hình giảm xuống còn 138.9275 kW 
giảm 40.42 % so với tổn thất ban đầu. 
Điện áp thấp ban đầu là 0,90406 p.u 
tăng lên 0,9404 p.u, đồ thi điện áp được 
trình diễn như Hình 6. 
Hình 3. Sơ đồ sau khi tái cấu hình lưới bằng PSO 
8 TẠP CHÍ KHOA HỌC
QUẢN LÝ VÀ CÔNG NGHỆ
28 28 29 0.8042 0.7006 120 70 
29 29 30 0.5075 0.2585 200 600 
30 30 31 0.9744 0.9630 150 70 
31 31 32 0.3105 0.3619 210 100 
32 32 33 0.3410 0.5302 60 40 
33 21 8 2 2 - - 
34 9 14 2 2 - - 
35 12 22 2 2 - - 
36 18 33 0.5000 0.5000 - - 
37 25 29 0.5000 0.5000 - - 
2. Kết quả mô phỏng 
Kết quả mô phỏng của bài toán tái cấu hình lưới điện phân bố tối ưu với IPSO và 
PSO được thể hiện trong Bảng 2. 
Bảng 2: Kết quả tính toán sau khi tái cấu hình lưới 
Thuật toán Khóa mở ΔP (kW) Vmin (p.u) 
Ban đầu s20, s34, s35, s36, s37 233.202 0.904 
IPSO s7, s9, s14, s32, s37 138.927 0.942 
PSO s7, s9, s13, s32, s37 142.460 0.940 
Với PSO phương thức kết nối được 
tại cấu hình lại như Hình 3 với các khóa 
điện (s7, s9, s14, s32, s37), sau khi tái 
cấu hình giảm xuống còn 142.4693 kW 
giảm 38,9% so với tổn thất bang đầu. 
Điện áp thấp ban đầu là 0,90406 p.u 
tăng lên 0.94234 p.u, đồ thị điện áp như 
Hình 4. Sau khi mô phỏng bằng IPSO 
phương thức kết nối lưới điện được tại 
cấu hình lại như Hình 5 với các khóa 
điện (s7, s9, s14, s32, s37). Tổn thất 
điện công suất trước khi tái cấu hình 
lưới là 233,202 kW và sau khi tái cấu 
hình giảm xuống còn 138.9275 kW 
giảm 40.42 % so với tổn thất ban đầu. 
Điện áp thấp ban đầu là 0,90406 p.u 
tăng lên 0,9404 p.u, đồ thi điện áp được 
trình diễn như Hình 6. 
Hình 3. Sơ đồ sau khi tái cấu hình lưới bằng PSO 
2. Kết quả mô phỏng
Kết quả mô phỏng của bài toán tái cấu hình lưới điện phân bố tối ưu với IPSO và PSO được 
thể hiện trong Bảng 2. 
Với PSO phương thức kết nối được tại 
cấu hình lại như Hình 3 với các khóa điện (s7, 
s9, s14, s32, s37), sau khi tái cấu hình giảm 
xuống còn 14 .4693 kW giảm 38,9% so với 
tổn thất bang đầu. Điện áp thấp ban đầu là 
0,90406 p.u tăng lên 0.94234 p.u, đồ thị điện 
áp như Hình 4. Sau khi mô phỏng bằng IPSO 
phương thức kết nối lưới điện được tại cấu 
Bảng 2: Kết quả tính toán sau khi tái cấu hình lưới
Hình 3. Đồ thị điện áp lưới điện IEEE-33 nút trước và sau khi tái 
cấu hình lưới bằng PSO
hình lại như Hình 5 với các khóa điện (s7, s9, 
s14, s32, s37). Tổn thất điện công suất trước 
khi tái cấu hình lưới là 233,202 kW và sau khi 
tái cấu hình giảm xuống còn 138.9275 kW 
giảm 40.42 % so với tổn thất ban đầu. Điện áp 
thấp ban đầu là 0,90406 p.u tăng lên 0,9404 
p.u, đồ thi điện áp được trình diễn như Hình 6. 
Hình 4. Đồ thị điện áp lưới điện IEEE-33 nút trước và sau khi tái cấu hình lưới bằng 
PSO 
Hình 5. Sơ đồ sau khi tái cấu hình lưới bằng IPSO 
2
3 4 5 61 7 8 9 10 11
12
13 14 15 16 1817
26
27 28 29 30 3231 33
23
24 25
20 2119 22
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
26 27 28 29 30 31 32 36
23 24 37
19 20 21 35
3318
22
25 34
9TẠP CHÍ KHOA HỌC
QUẢN LÝ VÀ CÔNG NGHỆ
Hình 4. Sơ đồ sau khi tái cấu hình lưới bằng IPSO 
Hình 5. Đồ thì điện áp lưới điện IEEE-33 nút trước và sau khi tái 
cấu hình lưới bằng IPSO
Hình 4. Đồ thị điện áp lưới điện IEEE-33 nút trước và sau khi tái cấu hình lưới bằng 
PSO 
Hình 5. Sơ đồ sau khi tái cấu hình lưới bằng IPSO 
2
3 4 5 61 7 8 9 10 11
12
13 14 15 16 1817
26
27 28 29 30 3231 33
23
24 25
20 2119 22
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
26 27 28 29 30 31 32 36
23 24 37
19 20 21 35
3318
22
25 34
Hình 6. Đồ thì điện áp lưới điệ IEEE-33 nút trước và sau khi tái cấu hình lưới bằng 
IPSO 
IV. KẾT LUẬN 
Trong bài báo này, tác giả đề xuất 
thuật toán IPSO để tái cấu hình lưới 
phân phối nhằm phân bố tối ưu công 
suất với mục đích giảm tổn thất công 
suất và nâng cao chất lượng điện áp trên 
lưới điện phân phối. Từ kết quả của hai 
thuật toán PSO và IPSO chúng ta nhận 
thấy rằng thuật toán đề xuất IPSO đã 
khắc phục được những nhược điểm của 
thuật toán PSO truyền thống đó là ngăn 
ngừa sự hội tụ sớm vào cực trị địa 
phương của bài toán và cho kết quả tối 
ưu hơn. 
Tài liệu tham khảo: 
[1] A.Merlin and H. Back, "Search for a minimal-
loss operating spanning tree configuration in an 
urban power distribution system," Proc. 5th Power 
System Computation Conference (PSCC), 
Cambridge, UK, 1975, pp.1-18. 
[2] D.Shirmohammadi and H. W. Hong, 
“Reconfiguration of electric distribution for 
resistive line loss reduction,” IEEE Trans. Power 
Del., vol. 4, no. 2, pp. 1492–1498, Apr. 1989. 
[3] S.Civanlar, J. J. Grainger,H.Yin, and S. S. H. 
Lee, “Distribution feeder reconfiguration for loss 
reduction,” IEEE Trans. Power Del., vol. 3, no.3, 
pp. 1217–1223, Jul. 1988. 
[4] J. H. Holland, “Adaptation in Natural and 
Artificial Systems”, First edit. Cambridge, MA: 
MIT Press, 1975 
[5] Kim, H., N. Ko and K.-H. Jung, “Artificial 
Neural-Network Based Feeder Reconfiguration for 
Loss Reduction in Distribution Systems”, IEEE 
Trans on Power Del., 8-3, pp. 1356-1366, 1993. 
[6] N. Rugthaicharoencheep and S. 
Sirisumrannukul, “Feeder Reconfiguration for Loss 
Reduction in Distribution System with Distributed 
Generators by Tabu Search”, Int. Journal Vol 3, pp 
47 – 54, 2009 
[7] R. Eberhart and J. Kennedy, “A new optimizer 
using particle swarm theory,” in MHS’95. Proc. of 
the Sixth Int. Symposium on Micro Machine and 
Human Science, pp. 39–43, 1995 
[8] R.Srinivasa Rao, S.V.L.Narasimham, 
M.Ramalingaraju “Optimization of Distribution 
Network Configuration for Loss Reduction Using 
Artificial Bee Colony Algorithm” Int. Journal of 
Electrical Power and Energy Systems Engineering 
1;2, 2008. 
[9] Ray Daniel Zimmerman “Network 
Reconfiguration for loss Reduction In Three Phase 
Power Distribution Systems”, 1992. 
[10] H. M. Khodr, M. A. Matos, and J. Pereira 
“Distribution Optimal Power Flow”, February 
2004. 
[11] Flávio Vanderson Gomes, Sandoval Carneiro, 
Jr., Jose Luiz R. Pereira, Marcio Pinho Vinagre, 
Paulo Augusto Nepomuceno Garcia, and Leandro 
Ramos de Araujo, “A New Distribution System 
Reconfiguration Approach Using Optimum Power 
Flow and Sensitivity Analysis for Loss Reduction”, 
IEEE Trans on Power Delivery, Vol. 21, No. 4, 
2006. 
[12] W.M. Liu, Chin H.C. and Yu G.J. "An 
Effective Algorithm for Distribution Feeder Loss 
Reduction by Switching Operations", IEEE 
Trasmission and Distribution Conference 1999. 
[13] W.M. Lin and H.C. Chin, “A New Approach 
for Distribution Reconfiguration for Loss 
Reduction and service Restoration”, IEEE trans. On 
Power Delivery, Vol. 13, No. 3, July 1998. 
[14] Y. K. Wu, C. Y. Lee, L. C. Liu, and S. H. 
Tsai, “Study of reconfiguration for the distribution 
system with distributed generators,” IEEE Trans. 
Power Deliv., vol. 25, no. 3, pp. 1678–1685, 2010 
[15] Nguyễn Thanh Thuận “Tái cấu hình lưới phân 
phối sử dụng các giải thuật tìm kiếm tối ưu”, Luận 
án tiến sỹ kỹ thuật, 2016 
10 TẠP CHÍ KHOA HỌC
QUẢN LÝ VÀ CÔNG NGHỆ
IV. KẾT LUẬN
Trong bài báo này, tác giả đề xuất thuật 
toán IPSO để tái cấu hình lưới phân phối 
nhằm phân bố tối ưu công suất với mục đích 
giảm tổn thất công suất và nâng cao chất 
lượng điện áp trên lưới điện phân phối. Từ kết 
quả của hai thuật toán PSO và IPSO chúng 
ta nhận thấy rằng thuật toán đề xuất IPSO 
đã khắc phục được những nhược điểm của 
thuật toán PSO truyền thống đó là ngăn ngừa 
sự hội tụ sớm vào cực trị địa phương của bài 
toán và cho kết quả tối ưu hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO:
[1] A.Merlin and H. Back, "Search for 
a minimal-loss operating spanning tree 
configuration in an urban power distribution 
system," Proc. 5th Power System Computation 
Conference (PSCC), Cambridge, UK, 1975, 
pp.1-18.
[2] D.Shirmohammadi and H. W. Hong, 
“Reconfiguration of electric distribution for 
resistive line loss reduction,” IEEE Trans. 
Power Del., vol. 4, no. 2, pp. 1492–1498, Apr. 
1989.
[3] S.Civanlar, J. J. Grainger,H.Yin, and S. 
S. H. Lee, “Distribution feeder reconfiguration 
for loss reduction,” IEEE Trans. Power Del., 
vol. 3, no.3, pp. 1217–1223, Jul. 1988.
[4] J. H. Holland, “Adaptation in Natural 
and Artificial Systems”, First edit. Cambridge, 
MA: MIT Press, 1975
[5] Kim, H., N. Ko and K.-H. Jung, 
“Artificial Neural-Network Based Feeder 
Reconfiguration for Loss Reduction in 
Distribution Systems”, IEEE Trans on Power 
Del., 8-3, pp. 1356-1366, 1993.
[6] N. Rugthaicharoencheep and S. 
Sirisumrannukul, “Feeder Reconfiguration for 
Loss Reduction in Distribution System with 
Distributed Generators by Tabu Search”, Int. 
Journal Vol 3, pp 47 – 54, 2009
[7] R. Eberhart and J. Kennedy, “A new 
optimizer using particle swarm theory,” in 
MHS’95. Proc. of the Sixth Int. Symposium on 
Micro Machine and Human Science, pp. 39–
43, 1995 
[8] R.Srinivasa Rao, S.V.L.Narasimham, 
M.Ramalingaraju “Optimization of Distribution 
Network Configuration for Loss Reduction 
Using Artificial Bee Colony Algorithm” Int. 
Journal of Electrical Power and Energy 
Systems Engineering 1;2, 2008.
[9] Ray Daniel Zimmerman “Network 
Reconfiguration for loss Reduction In Three 
Phase Power Distribution Systems”, 1992.
[10] H. M. Khodr, M. A. Matos, and 
J. Pereira “Distribution Optimal Power Flow”, 
February 2004.
[11] Flávio Vanderson Gomes, 
Sandoval Carneiro, Jr., Jose Luiz R. Pereira, 
Marcio Pinho Vinagre, Paulo Augusto 
Nepomuceno Garcia, and Leandro Ramos 
de Araujo, “A New Distribution System 
Reconfiguration Approach Using Optimum 
Power Flow and Sensitivity Analysis for Loss 
Reduction”, IEEE Trans on Power Delivery, 
Vol. 21, No. 4, 2006.
[12] W.M. Liu, Chin H.C. and Yu G.J. 
"An Effective Algorithm for Distribution Feeder 
Loss Reduction by Switching Operations", 
IEEE Trasmission and Distribution Conference 
1999.
[13] W.M. Lin and H.C. Chin, “A New 
Approach for Distribution Reconfiguration for 
Loss Reduction and service Restoration”, 
IEEE trans. On Power Delivery, Vol. 13, No. 3, 
July 1998.
11TẠP CHÍ KHOA HỌC
QUẢN LÝ VÀ CÔNG NGHỆ
[14] Y. K. Wu, C. Y. Lee, L. C. Liu, 
and S. H. Tsai, “Study of reconfiguration 
for the distribution system with distributed 
generators,” IEEE Trans. Power Deliv., vol. 
25, no. 3, pp. 1678–1685, 2010
[15] Nguyễn Thanh Thuận “Tái cấu 
hình lưới phân phối sử dụng các giải thuật tìm 
kiếm tối ưu”, Luận án tiến sỹ kỹ thuật, 2016
[16] N. Gupta, A. Swarnkar, and K. 
R. Niazi, “Distribution network reconfiguration 
for power quality and reliability improvement 
using Genetic Algorithms,” Int. J. Electr. Power 
Energy Syst., vol. 54, pp. 664–671, 2014
[17] A. Asrari, S. Lotfifard, and M. 
Ansari, “Reconfiguration of Smart Distribution 
Systems With Time Varying Loads Using 
Parallel Computing,” IEEE Trans. Smart Grid, 
pp. 1–11, 2016
[18] T. T. Nguyen and A. V. Truong, 
“Distribution network reconfiguration for 
power loss minimization and voltage profile 
improvement using cuckoo search algorithm,” 
Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 68, pp. 
233–242, 2015
[19] J. Olamaei, T. Niknam, and 
G. Gharehpetian, “Application of particle 
swarm optimization for distribution feeder 
reconfiguration considering distributed 
generators,” Appl. Math. Comput., vol. 201, 
no. 1–2, pp. 575–586, 2008