TỐI ƯU HÓA VỊ TRÍ VÀ CÔNG SUẤT CỦA NGUỒN PHÁT PHÂN TÁN TRONG HỆ THỐNG PHÂN PHỐI SỬ DỤNG THUẬT TOÁN HỌC TĂNG CƯỜNG SÂU ĐA MỤC TIÊU

Tóm tắt

Các nguồn phát điện phân tán đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống phân phối hiện đại nhờ khả năng giảm tổn thất công suất, cải thiện ổn định điện áp và nâng cao độ tin cậy của hệ thống. Tuy nhiên, việc xác định vị trí và công suất tối ưu của DGs là một bài toán phức tạp với nhiều mục tiêu khác nhau và không gian tìm kiếm rộng lớn. Bài báo này giới thiệu thuật toán Học Tăng Cường Sâu Đa Mục Tiêu (Multi-Objective Deep Reinforcement Learning - MODRL) để giải quyết thách thức này. Hàm mục tiêu được thiết kế nhằm tối ưu hóa tổn thất công suất, độ lệch điện áp và chi phí đầu tư. Phương pháp được kiểm chứng trên các hệ thống phân phối 33 nút và 69 nút, với kết quả được so sánh với các thuật toán truyền thống như thuật toán di truyền, thuật tối tối ưu bầy đàn và các phương pháp hiện đại Thuật toán tối ưu Cuckoo, bầy cá voi, tối ưu bầy đom đóm. Kết quả thực nghiệm cho thấy MODRL vượt trội hơn các phương pháp khác, đạt được giảm tổn thất công suất đáng kể, đồng thời cung cấp độ ổn định điện áp tốt nhất và chi phí đầu tư thấp nhất