Tối ưu số lượng và vị trí đặt các thiết bị phân đoạn trên lưới điện phân phối trung áp bằng thuật toán di truyền

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
Số 18 
1 
TỐI ƯU SỐ LƯỢNG VÀ VỊ TRÍ ĐẶT CÁC THIẾT BỊ PHÂN ĐOẠN 
TRÊN LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI TRUNG ÁP BẰNG THUẬT TOÁN 
DI TRUYỀN 
QUANTITY AND PLACEMENT OPTIMIZATION OF SECTIONALIZER ON MEDIUM 
VOLTAGE DISTRIBUTION NETWORK BY MEANS OF GENETIC ALGORITHM 
Trần Anh Tùng 
Trường Đại học Điện lực 
Ngày nhận bài: 4/12/2019, Ngày chấp nhận đăng: 20/12/2019, Phản biện: TS. Nguyễn Phúc Huy 
Tóm tắt: 
Các chỉ số độ tin cậy cung cấp điện như SAIDI, SAIFI hay ENS phản ánh mức độ tin cậy trong cung 
cấp điện của các công ty điện lực. Các chỉ số này thường bị ảnh hưởng bởi cách thức sử dụng các 
thiết bị phân đoạn trên lưới điện. Chính vì vậy, bài báo này giới thiệu kết quả nghiên cứu tối ưu hóa 
việc sử dụng số lượng, chủng loại và vị trí đặt dao phân đoạn trên xuất tuyến trung thế 482E4.3 của 
công ty điện lực Vĩnh Phúc bằng thuật toán di truyền. Hàm mục tiêu đa đối tượng tối thiểu hóa các 
chi phí thiết bị và lượng điện năng không được cung cấp do mất điện. Kết quả chỉ ra rằng các chỉ số 
độ tin cậy cung cấp điện của xuất tuyến này khi tối ưu sử dụng các dao phân đoạn bằng thuật toán 
di truyền đã được cải thiện đáng kể so với các dữ liệu lịch sử. 
Từ khóa: 
Dao phân đoạn, thiết bị tự đóng lại, thuật toán di truyền, SAIDI, SAIFI, ENS. 
Abstract: 
Indices SAIDI, SAIFI or ENS serve as valuable tools for comparing electrical utilities performance 
reliability. These indicators may be influenced by the using method of sectionalizers in electrical grid. 
Therefore, this paper presents the investigated results on quantity, types and placement optimization 
of sectionalizers on 482E4.3 feeder of Vinh Phuc Power Company by means of genetic algorithm. 
Objective function optimizes the cost of equipments and the energy which is not supplied due to the 
outage of the network. The obtained results showed that reliability indicators of this feeder were 
much improved by using an optimization process in comparison to historical data. 
Key words: 
Sectionalizer, recloser, genetic algorithm, SAIDI, SAIFI, ENS. 
1. MỞ ĐẦU 
Đối với vấn đề độ tin cậy hệ thống điện, 
giải thuật di truyền thường được áp dụng 
để tìm ra số lượng và điểm đặt tối ưu của 
các dao phân đoạn nhằm thỏa mãn một 
hàm mục tiêu định trước. Những nghiên 
cứu sớm nhất về vấn đề này đã được giới 
thiệu trong [1]. Các hàm mục tiêu có thể 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
 Số 18 
2 
là đơn đối tượng hoặc đa đối tượng [2]. 
Sự ứng dụng thuật toán di truyền để tìm 
điểm mở trên lưới phân phối hình tia cũng 
được giới thiệu trong [3] sử dụng hàm 
fuzzy khi xác định tính quan trọng của các 
phụ tải. 
Một phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu 
sử dụng thuật toán tiến hóa được đề xuất 
trong [4] nhằm xác định độ tin cậy tốt 
nhất cho lưới phân phối khi tối thiểu hóa 
chi phí mở rộng lưới. Nghiên cứu về các 
thiết bị tự đóng lại được giới thiệu trong 
[5]. Các nghiên cứu trong các tài liệu 
tham khảo trên chỉ ra rằng lợi ích mang 
lại bởi các phương pháp tối ưu cho phép 
giảm từ 30% tới 50% chi phí, điều đó 
cũng cho thấy một ảnh hưởng tích cực 
đến hiệu năng của hệ thống phân phối 
điện. 
Mặt khác, các tài liệu tham khảo chỉ ra 
rằng phần lớn các phương pháp đề xuất 
được thử nghiệm với các lưới nhỏ, đó là 
những ví dụ không đặc trưng cho các lưới 
điện thực tế. Bên cạnh đó, nhu cầu cải 
thiện chất lượng dịch vụ tăng lên đòi hỏi 
sự tăng cường tính tự động hóa lưới điện 
bằng sự tích hợp của các thiết bị phân 
đoạn dạng khác như thiết bị tự đóng lại 
(Recloser). Sự đa dạng của thiết bị phân 
đoạn và cấu hình lớn của lưới điện thực tế 
làm cho bài toán tối ưu sử dụng thiết bị 
phân đoạn trở nên phức tạp hơn rất nhiều. 
Chính vì bài báo này giới thiệu tính toán 
dựa trên thuật toán di truyền cho phép xác 
định số lượng và vị trí đặt dao phân đoạn 
(thường đóng) và loại dao (dao tự động 
hay đóng mở cơ học) trên lưới điện phân 
phối. Để đánh giá độ tin cậy của lưới 
điện, thuật toán di truyền sẽ sử dụng ba 
chỉ số: SAIFI (tần suất mất điện trung 
bình), SAIDI (thời gian mất điện trung 
bình) và ENS (lượng điện năng không 
được cung cấp do sự cố). Lời giải của bài 
toán tối ưu sẽ đem đến giải pháp nâng cao 
các chỉ số độ tin cậy cung cấp điện. Bên 
cạnh đó, xây dựng được môđun phần 
mềm ứng dụng trong giảng dạy và nghiên 
cứu lưới điện phân phối của Trường Đại 
học Điện lực. 
2. XÂY DỰNG GIẢI THUẬT VÀ HÀM 
MỤC TIÊU 
2.1. Chỉ số độ tin cậy cung cấp điện 
Để xác định được điểm thỏa hiệp tốt nhất 
giữa chi phí đầu tư và lợi ích mang lại của 
việc đặt dao phân đoạn, ba chỉ số được sử 
dụng: Tần suất mất điện trung bình 
SAIFI, thời gian mất điện trung bình 
SAIDI và lượng điện năng không được 
cung cấp do mất điện (ENS). SAIFI được 
sử dụng để hiệu chỉnh tần suất sự cố trung 
bình. Các thông số khác được sử dụng 
trong tính toán các chỉ số độ tin cậy bao 
gồm: 
 Tần suất sự cố trung bình λ; 
 Tổng thời gian ngừng cung cấp điện 
trung bình U; 
 Thời gian mất điện trung bình r. 
Các thông số này được tính toán cho từng 
khu vực lưới bằng các phương trình sau: 
𝜆𝑏 =∑𝜆𝑖
𝑖∈𝑏
(1) 
𝑈𝑏 =∑𝜆𝑖𝑟𝑖
𝑖∈𝑏
(2) 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
Số 18 
3 
𝑟𝑏 =
𝑈𝑏
𝜆𝑏
=
∑ 𝜆𝑖𝑟𝑖𝑖∈𝑏
∑ 𝜆𝑖𝑖∈𝑏
(3) 
Trong đó, λb là tần suất sự cố trung bình 
của khu vực b, λi là tần suất sự cố của 
từng nhánh i thuộc về khu vực b, Ub là 
thời gian mất điện của khu vực b và ri là 
thời gian mất điện trung bình của nhánh i. 
Một khu vực b trong lưới điện đang xét 
được định nghĩa như là một nhóm nút 
được giới hạn hay khoanh vùng bởi các 
thiết bị bảo vệ hoặc phân đoạn. Từ đó, các 
chỉ số độ tin cậy cung cấp điện được xác 
định bởi công thức: 
𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼 =
∑ 𝑈𝑏𝑁𝑏𝑏∈𝐵
∑ 𝑁𝑏𝑏∈𝐵
(4) 
𝐸𝑁𝑆 =∑𝜆𝑏𝑟𝑏𝐿𝑏
𝑏∈𝐵
(5) 
Trong đó, B là số khu vực của lưới điện 
đang xét, Nb là số khách hàng trong khu 
vực b và Lb là phụ tải trung bình năm của 
khu vực b. 
2.2. Hàm mục tiêu và các ràng buộc 
Xuất tuyến lưới điện phân phối hình tia 
thường bao gồm B khu vực có thể được 
mô tả bởi cây G(V, E) trong đó V là 
tập hợp chứa n nút và E là tập hợp chứa 
m cành. Mỗi nút vi với 1 ≤i≤ n tương 
ứng với một điểm tải và mỗi cành ej với 
1 ≤j≤ m tương ứng với 1 nhánh đường 
dây, dao phân đoạn hoặc thiết bị bảo vệ. 
Trong nghiên cứu này sẽ sử dụng mô hình 
toán học ứng dụng chỉ số lượng điện năng 
không được cung cấp (ENS) trong hàm 
mục tiêu và tối thiểu hóa thông số này. 
Bên cạnh đó, cần lưu ý rằng các chỉ số độ 
tin cậy cung cấp điện có ràng buộc với 
nhau, do đó cải thiện chỉ số này thường 
dẫn đến cải thiện các chỉ số khác. 
Mục đích của bài toán tối ưu dao phân 
đoạn là xác định loại dao, số lượng và vị 
trí đặt phù hợp nhất trên lưới điện phân 
phối. Các biến quyết định sẽ xem xét các 
dao phân đoạn thường đóng với các 
chủng loại khác nhau có tính đến dòng 
điện định mức và đặc tính thao tác của 
chúng (tự động hoặc bằng tay). 
𝑥𝑖𝑗
𝑠 =
{
1, 𝑛ế𝑢 𝑚ộ𝑡 𝑑𝑎𝑜 𝑡ℎườ𝑛𝑔 đó𝑛𝑔,
 𝑑ạ𝑛𝑔 𝑠 ∈ 𝑆,
đượ𝑐 đặ𝑡 𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔 𝑛ℎá𝑛ℎ (𝑖, 𝑗) ∈ 𝐸; 
0, 𝑛ế𝑢 𝑘ℎá𝑐
(6) 
Gọi X là nhóm các dao thường đóng (xsij = 
1). Trong khi đó nhóm S chứa thông tin 
về loại dao xác định bởi dòng điện định 
mức và phương thức thao tác (tự động 
hoặc bằng tay). Hàm mục tiêu cần tối 
thiểu hóa có dạng như sau: 
𝐹 = min{𝑐𝑒𝐸𝑁𝑆(𝑋) +
∑ ∑ 𝑐𝑠𝑥𝑖𝑗
𝑠
(𝑖,𝑗)∈𝐸𝑠∈𝑆 } 
(7) 
Các ràng buộc cần phải thỏa mãn bao 
gồm: 
𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼(𝑋) ≤ 𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼𝑚𝑎𝑥 (8) 
𝑥𝑖𝑗
𝑠 ≤ 1 (𝑖, 𝑗) ∈ 𝐸, 𝑠 ∈ 𝑆 (9) 
∑(𝑓𝑗𝑖 − 𝑓𝑖𝑗) ≤ 𝑙𝑖
𝑗∈𝐴𝑖
 𝑖 ∈ 𝑉 (10) 
𝑓𝑖𝑗𝑥𝑖𝑗
𝑠 ≤ 𝐹𝑠 (𝑖, 𝑗) ∈ 𝐸, 𝑠 ∈ 𝑆 (11) 
𝐸𝑁𝑆 =∑𝑙𝑖𝑈𝑖
𝑖∈𝑉
(12) 
𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼 =
∑ 𝑁𝑖𝑈𝑖𝑖∈𝑉
∑ 𝑁𝑖𝑖∈𝑉
(13) 
𝑈𝑖 = 𝜆𝑖𝑟𝑖(𝑋) 𝑖 ∈ 𝑉 (14) 
𝑓𝑖𝑗 ≥ 0 (𝑖, 𝑗) ∈ 𝐸 (15) 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
 Số 18 
4 
Trong đó fij là dòng công suất chảy qua 
nhánh (i,j); li là phụ tải của nút i; Ai là 
nhóm nút lân cận nút i, Fs là dòng điện 
định mức cho phép của dao loại s; Ni là số 
lượng khách hàng sử dụng điện tại nút i; 
c
e
 là giá điện năng; cs là chi phí mua và 
lắp đặt cho một dao mới loại s; SAIDImax 
là chỉ số thời gian mất điện trung bình tối 
đa quy định. 
Như vậy, hàm mục tiêu F trong phương 
trình (7) bao gồm tổn thất kinh tế do 
lượng điện năng không được cung cấp và 
chi phí mua, lắp đặt các dao phân đoạn 
mới trong lưới. Ràng buộc (8) giới hạn 
giá trị của SAIDI. Trong khi đó, ràng 
buộc (9) đảm bảo rằng chỉ có không quá 
một dao phân đoạn trên một nhánh. Ràng 
buộc (10) đảm bảo sự cân bằng công suất. 
Ràng buộc (11) đảm bảo rằng dòng điện 
trên các nhánh không được vượt quá dòng 
điện định mức của dao đặt trên nhánh đó. 
Các chỉ số ENS, SAIDI và Ui được xác 
định bởi các ràng buộc (12), (13) và (14). 
Tính không âm của dòng điện (công suất) 
được giới thiệu bởi các ràng buộc (15). 
Chúng ta cần lưu ý rằng, các biến quyết 
định xsij sẽ được đặt bằng 1 nếu như 
nhánh đang xét trên lưới điện đã cho đã 
có một dao phân đoạn. 
2.3. Xây dựng giải thuật 
Thuật toán tối ưu sử dụng dao phân đoạn 
bao gồm hai bước: các chỉ tiêu đánh giá 
độ tin cậy được tính toán trong bước 1 
dựa trên các dữ liệu lịch sử về tần suất sự 
cố của lưới điện, thuật toán di truyền được 
sử dụng trong bước 2 để tìm lời giải tối 
ưu về loại dao, số lượng và vị trí đặt mới 
trên lưới. 
Các chỉ tiêu độ tin cậy được sử dụng ở 
đây là ENS và SAIDI, các thông số này 
được tính toán theo các công thức (12) và 
(13) dựa trên dữ liệu lịch sử về tần suất sự 
cố của lưới điện. 
Thuật toán di truyền sau đó được áp dụng 
để tìm lời giải tối ưu về loại, số lượng và 
vị trí đặt dao mới trên lưới sao cho tối 
thiểu hóa lượng điện năng không được 
cung cấp ENS. Ta có E là số nhánh và k là 
số loại dao (trong đó có các lựa chọn về 
dao thường đóng hoặc thường mở, tự 
động hoặc bằng tay). Như vậy với mỗi 
nhánh, một quá trình tối ưu phải lựa chọn 
một giải pháp trong số k giải pháp. Không 
gian tìm kiếm lời giải sẽ bao gồm kE lời 
giải. Chính vì vậy, thuật toán di truyền 
được áp dụng để hạn chế bớt không gian 
tìm kiếm mà đôi khi quá lớn đối với các 
vòng lặp thông thường. Tại mỗi thế hệ, 
các cá thể tốt nhất sẽ được di truyền mã 
gien cho thế hệ con cháu tiếp theo. 
Một cá thể được mô tả bởi một nhiễm sắc 
thể, là một chuỗi kí tự nhị phân biểu diễn 
một lời giải. Mỗi nhiễm sắc thể là một 
mảng nhị phân. Mỗi vị trí trong chuỗi 
nhiễm sắc thể giới thiệu một nhánh và 
được gán một giá trị nằm trong giới hạn 
[0,4], trong đó các giá trị này giới thiệu 
một loại dao được sử dụng. Các loại dao 
tương ứng với giá trị [0,4] được giới thiệu 
trong bảng 1. 
Ngoài giá thành, sự khác biệt giữa dao 
phân đoạn bằng tay và tự động là thời 
gian chuyển tải của dao tự động nhanh 
hơn rất nhiều. Do đó các dao tự động khi 
bố trí tại các vị trí hợp lí trên lưới sẽ cải 
thiện đáng kể các chỉ số độ tin cậy cung 
cấp điện. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
Số 18 
5 
Bảng 1. Loại dao phân đoạn được sử dụng 
Giá trị 
gán cho 
nhánh 
(hay 
loại 
dao) 
Kí 
hiệu 
Dòng 
điện 
cực đại 
(A) 
Đặc tính 
thao tác 
Giá 
thành 
(triệu 
đồng) 
0 Không 
có dao 
Không 
có dao 
Không 
có dao 
Không 
có dao 
1 C400 400 Bằng 
tay 
28 
2 C630 630 Bằng 
tay 
50 
3 A400 400 Tự động 250 
4 A630 630 Tự động 350 
Cấu trúc của một nhiễm sắc thể được giới 
thiệu trên hình 1, Nm là số nhánh của lưới 
điện có thể được đặt dao phân đoạn. Mỗi 
vị trí trong số Nm vị trí này, như đã trình 
bày ở trên được gán ngẫu nhiên các giá trị 
trong khoảng [0,4] tương ứng với một 
trong sáu loại dao được sử dụng. 
Hình 1. Nhiễm sắc thể chứa đựng thông tin 
cho một phương thức bố trí dao phân đoạn 
Các bước của thuật toán di truyền sau đó 
được thực hiện như sau: 
Khởi tạo quần thể đầu tiên: Quần thể 
đầu tiên được khởi tạo một cách ngẫu 
nhiên gồm 50 cá thể. Mỗi cá thể được tạo 
ra tương ứng với một phương thức bố trí 
dao phân đoạn của xuất tuyến. Mỗi vị trí 
trên nhiếm sắc thể (cá thể) sẽ được gán 
một loại dao phân đoạn hoặc không chứa 
dao. Sau đó, hàm mục tiêu sẽ được tính 
toán với từng phương thức (hay từng cá 
thể) đồng thời các ràng buộc cũng phải 
được thỏa mãn. Các cá thể có lợi nhất 
được sắp xếp lên các vị trí đầu tiên; 
Trực giao: Sau khi xác định được các cá 
thể tốt nhất trong từng thế hệ di truyền, 
thao tác trực giao được thực hiện giữa các 
cá thể này. Vị trí ngắt nhiễm sắc thể để 
thực hiện trực giao được xác định một 
cách ngẫu nhiên, thao tác này sẽ chia 
nhiễm sắc thể gốc thành hai phần. Từ đó, 
nhiễm sắc thể con được tạo ra bởi sự ghép 
nối phần đầu và phần sau của các nhiễm 
sắc thể bố mẹ. Như vậy số lượng cá thể 
trong sau mỗi thế hệ được cập nhật thêm 
các nhiễm sắc thể con; 
Đột biến: phép đột biến được áp dụng 
nhằm làm tăng tính đa dạng của quần thể. 
Sự đột biến được thực hiện trên nhiễm sắc 
thể con sau khi trực giao. Nếu một nhánh 
không có dao phân đoạn nào thì thuật toán 
sẽ đặt một dao trên nó với xác xuất là 0,1. 
Ngược lại, nếu như trên nhánh đó đã có 
dao phân đoạn rồi thì dao này được thay 
thế bởi loại dao rẻ hơn cũng với xác suất 
0,1. 
Như vậy, tại mỗi thế hệ, các nhiễm sắc thể 
được thực hiện trực giao, đột biến và tái 
sắp xếp với trị số hàm mục tiêu từ nhỏ 
đến lớn. Các vòng lặp của thuật toán di 
truyền sẽ được thực hiện cho tới khi đạt 
số thế hệ tối đa (chọn bằng 100) hoặc 
thuật toán hội tụ. Khi đó lời giải tối ưu 
được chấp nhận là cá thể đầu tiên của 
quần thể cuối cùng. Lưu đồ giải thuật di 
truyền cho tối ưu sử dụng dao phân đoạn 
được giới thiệu trên hình 2. 
0 1 2 3  Nm 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
 Số 18 
6 
Hình 2. Lưu đồ thuật toán di truyền để tối ưu 
sử dụng dao phân đoạn 
3. KẾT QUẢ TÍNH TOÁN TỐI ƯU SỬ 
DỤNG THIẾT BỊ PHÂN ĐOẠN CHO 
XUẤT TUYẾN 482E4.3 
Các thông số về tần suất sự cố trên các 
nhánh và hiện trạng bố trí các dao phân 
đoạn trên xuất tuyến 482E4.3 theo dữ liệu 
năm 2016 được thống kê và từ đó cho 
phép tính toán được các chỉ số độ tin cậy 
cung cấp điện như sau: 
 SAIDI = 71,94 giờ; 
 SAIFI = 12,86 lần; 
 ENS = 248580 kWh. 
Hiện trạng sử dụng các dao phân đoạn 
trên xuất tuyến 482E4.3 được giới thiệu 
trong bảng 2. 
Bảng 2. Hiện trạng sử dụng dao phân đoạn 
 trên xuất tuyến 482E4.3 [6] 
STT Mã hiệu 
dao 
Vị trí Dòng 
định 
mức 
(A) 
Giá 
thành 
(triệu 
đồng) 
1 482-7E4.3/1 Nhánh 2 
(nút 2 đến 3) 
400 28 
2 482-7E4.3/21 Nhánh 4 
(nút 3 đến 5) 
400 28 
3 482-7E4.3/22 Nhánh 5 
(nút 5 đến 6) 
400 28 
4 482-7E4.3/4 Nhánh 7 
(nút 7 đến 8) 
400 28 
5 Dao 8 Nhánh 8 
(nút 8 đến 9) 
400 28 
6 Dao 9 Nhánh 9 
(nút 9 đến 
10) 
400 28 
7 482-7E4.3/44 Nhánh 14 
(nút 13 đến 
15) 
400 28 
Hình 3. Môđun chương trình tính toán tối ưu 
sử dụng dao phân đoạn trên lưới điện 
phân phối 
Đọc dữ liệu lưới điện
Tính toán trào lưu công suất bằng thuật toán
dòngđiện nút tương đương
Lựa chọn các nút bù tiềm năng
bằnghệ số độ nhạy tổn thất
Tạo ra quần thể đầu tiên (dung lượng bù
của các nút bù được lựa chọn)
Đánh giá hàm mục tiêu
Lựa chọn các cá thể tốt nhất
Trực giao
Hoán chuyển
Độ lệch của hàm
mục tiêu < Sai số
Đánh giá hàm mục tiêu
Kết thúc
Đúng
Sai
Lựa chọn
Đọc dữ liệu lưới
điện
Tính toán trào lưu công suất để kiểm
tra dòng điệ qua các dao
Tạo ra quần thể đầu
tiên
Đánh giá hàm mục
tiêu
Lựa chọn các cá thể
tốt nhất
Trực giao
Đột biến
Đánh giá hàm mục
tiêu
Kết úc
úng
S i
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
Số 18 
7 
Bảng 3. Dữ liệu về tần suất sự cố trên các nhánh đường dây của xuất tuyến 482E4.3 [6] 
Nhánh 
Nút 
đầu 
Nút 
cuối 
Chiều 
dài 
(km) 
Tần suất 
sự cố 
(lần/năm) 
Thời gian 
mất điện 
trung bình 
(giờ/năm) 
Có đặt thiết 
bị bảo vệ 
hoặc phân 
đoạn không 
Số lượng 
khách 
hàng 
Công suất 
phụ tải 
(kVA) 
1 1 2 0,35 2 1 1 616 0 
2 2 3 0,2 5 4 1 473 0 
3 3 4 0,02 3 4 0 352 360 
4 3 5 0,26 5 8 1 831 0 
5 5 6 0,2 4 8 1 585 0 
6 6 7 0,22 2 2 0 550 0 
7 7 8 0,02 6 5 1 917 360 
8 8 9 0,16 5 4 1 286 288 
9 9 10 0,1 7 6 1 757 360 
10 6 11 0,2 5 7 0 754 0 
11 11 12 0,23 3 8 0 380 288 
12 11 13 0,3 2 3 0 568 0 
13 13 14 0,18 7 7 0 529 567 
14 13 15 0,1 4 7 1 529 0 
15 15 16 0,3 6 2 0 531 360 
16 16 17 0,47 3 1 0 779 360 
Các thông số về tần suất sự cố trên các 
nhánh theo dữ liệu năm 2016 và số lượng 
khách hàng được giới thiệu trong bảng 3. 
Với chi phí cho các loại dao phân đoạn cs 
được báo cáo trong bảng 1, giá điện năng 
trung áp tính cho 1 kWh tham khảo là 
2013 đồng. Trên cơ sở đó, kết quả chạy 
tối ưu sử dụng dao phân đoạn bằng 
môđun tối ưu được viết bằng chương trình 
MATLAB (hình 3) được giới thiệu trong 
bảng 4. 
Sự cải thiện của các chỉ số độ tin cậy cung 
cấp điện sau khi tối ưu sử dụng dao phân 
đoạn như sau: 
Bảng 4. Kết quả tối ưu sử dụng dao phân đoạn 
trên xuất tuyến 482E4.3 
STT Từ nút Tới nút Loại dao sử dụng 
1 1 2 Máy cắt 
STT Từ nút Tới nút Loại dao sử dụng 
2 2 3 0 
3 3 4 A400 
4 3 5 C630 
5 5 6 0 
6 6 7 A630 
7 7 8 0 
8 8 9 A400 
9 9 10 0 
10 6 11 0 
11 11 12 A400 
12 11 13 0 
13 13 14 C400 
14 13 15 A400 
15 15 16 0 
16 16 17 C400 
 SAIDI = 30,76 giờ; 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
 Số 18 
8 
 SAIFI = 6,06 lần; 
 ENS = 94095 kWh. 
Như vậy, chúng ta thấy rằng nhờ tính 
toán tối ưu sử dụng dao phân đoạn mà các 
chỉ số độ tin cậy cung cấp điện đã được 
cải thiện rõ rệt. Các chỉ số này đều được 
giảm xuống hơn hai lần. Điện năng thiếu 
hụt do mất điện từ 248580 kWh giảm 
xuống còn 94094 kWh. Những sự cải 
thiện này có ý nghĩa lớn trong việc nâng 
cao độ tin cậy cung cấp điện, mang lại 
những lợi ích kinh tế-xã hội to lớn cho 
khách hàng. Sơ đồ bố trí các dao phân 
đoạn trước và sau tối ưu được giới thiệu 
trên hình 4. 
4. KẾT LUẬN 
Thuật toán di truyền đề xuất dựa trên việc 
tối thiểu hóa hàm mục tiêu gồm lượng 
điện năng thiếu hụt do mất điện và chi phí 
cho các loại dao phân đoạn để tìm ra lời 
giải tối ưu. Kết quả đã cho thấy thuật toán 
sử dụng nhiều hơn các dao phân đoạn tự 
động để có thể cải thiện các chỉ số độ tin 
cậy cung cấp điện. Các chỉ số sau khi tối 
ưu của xuất tuyến 482E4.3 của điện lực 
Vĩnh Phúc lần lượt là SAIDI = 30,76 giờ, 
SAIFI = 6,06 lần, lượng điện năng thiếu 
hụt do mất điện ENS = 94095 kWh. Sự 
cải thiện này có ý nghĩa lớn trong việc 
nâng cao độ tin cậy cung cấp điện. Bên 
cạnh đó, xây dựng được môđun phần 
mềm có thể được ứng dụng vào nghiên 
cứu và giảng dạy tại Khoa Kỹ thuật điện - 
Trường Đại học Điện lực. 
Hình 4. Bố trí dao phân đoạn trên xuất tuyến 482E4.3: trước tối ưu (bên trái); sau tối ưu (bên phải) 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
Số 18 9 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] Billinton, R. and Allan, R.N., Reliability evaluation of power systems, 2rd ed. Plenum Press, 
1996. 
[2] Billinton, R. and Jonnavithula, S., Optimal switching device placement in radial distribution 
systems, IEEE Transactions on Power Delivery, 11:1646 - 1651, 1996. 
[3] Haghifam, M.R., Optimal allocation of tie points in radial distribution systems using a genetic 
algorithm, EUROPEAN TRANSACTIONS ON ELECTRICAL POWER, 14:85 - 96, 2004. 
[4] Ramirez-Rosado, I.J. and Bemal-Agustin, J.L., Reliability and costs optimization for distribution 
networks expansion using an evolutionary algorithm, IEEE Transactions on Power Systems 
16:111–118, 2001. 
[5] Carvalho, P.M.S., Ferreira, L.A.F.M., and Cerejo da Silva, A.J., A decomposition approach to 
optimal remote controlled switch allocation in distribution systems, IEEE TRANSACTIONS ON 
POWER DELIVERY, 20:1031 - 1036, 2005. 
[6] Báo cáo Vận hành lưới điện phân phối Công ty điện lực Vĩnh Phúc, 2016. 
Giới thiệu tác giả: 
Tác giả Trần Anh Tùng tốt nghiệp đại học tại Trường Đại học Bách khoa Hà 
Nội ngành hệ thống điện năm 2007; bảo vệ luận án Tiến sỹ Kỹ thuật điện tại 
Đại học Paul Sabatier – Toulouse - Pháp năm 2011. Tác giả hiện là Trưởng 
Bộ môn Mạng và Hệ thống điện - Khoa Kỹ thuật điện - Trường Đại học 
Điện lực. 
Lĩnh vực nghiên cứu: lưới điện thông minh, tính toán khả năng tải của cáp 
ngầm cao thế, vật liệu cách điện polyme và nanocomposite.