Đánh giá ổn định động hệ thống điện bằng mạng nơron lai

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM TẠ

1. CHƯƠNG 1: Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu

1.1. Tính cấp thiết của đề tài

1.2. Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn

1.2.1. Mục tiêu của luận văn

1.2.2. Nhiệm vụ của luận văn

1.3. Phạm vi nghiên cứu

1.4. Phương pháp nghiên cứu

1.5. Điểm mới của luận văn

1.6. Ý nghĩa khoa học và giá trị thực tiễn của luận văn

1.7. ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN

1.7.1. Chế độ làm việc

1.7.1.1. Các chế độ làm việc

1.7.2. Định nghĩa ổn định hệ thống điện

1.7.3. Ổn định tĩnh

1.7.4. Ổn định động

1.7.4.1. Phân tích ổn định

1.7.4.2. Phương trình dao động

1.7.4.3. Mô hình đơn giản hóa máy phát và hệ thống tương đương

1.7.4.4. Tiêu chí cân bằng diện tích

1.7.4.5. Ổn định hệ nhiều máy

1.7.5. Đánh giá ổn định hệ thống điện

1.7.6. Kết luận chương 2

2. TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON TRONG ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN

2.1. Giới thiệu tổng quát về mạng nơron nhân tạo

2.2. Mô hình nơron nhân tạo

2.3. Hàm chuyển của mạng nơron

2.4. Phân loại cấu trúc mô hình mạng nơron

2.5. Lý thuyết các mạng nơron lai

2.5.1. Mạng Hàm truyền xuyên tâm

2.5.2. Mạng hồi quy tổng quát

2.5.3. Mạng nơron xác suất

2.5.4. Luật đầu ra của bộ phân loại

2.6. Thuật toán lan truyền ngược

2.7. Mạng nơron lai

2.7.1. Mạng nơron dựa trên các nơron kết hợp

2.7.2. Bộ tổng hợp và luật bình bầu theo số đông

2.8. Huấn luyện và đánh giá mô hình nhận dạng

2.8.1. Nhận dạng và phương pháp tiếp cận

2.8.2. Thuật toán huấn luyện Levenberg - Marquardt (trianlm)

2.8.3. Mô hình nhận dạng

2.9. Kết luận chương 3

3. XÂY DỰNG MẠNG NƠRON ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN

3.1. Mạng nơron đánh giá ổn định hệ thống điện

3.2. Tạo cơ sở dữ liệu ổn định động

3.3. Chuẩn hóa dữ liệu

3.4. Lựa chọn biến đặc trưng. Quy trình lựa chọn biến đặc trưng

3.5. Phân cụm dữ liệu

3.5.1. Giới thiệu phân cụm dữ liệu

3.5.2. Định nghĩa về phân cụm dữ liệu

3.5.3. Phương pháp phân cụm dữ liệu Kmeans

3.5.4. Các bước cơ bản của thuật toán Kmean

3.5.5. Hàm Kmeans trong phần mềm Matlab

3.6. Quy trình rút gọn dữ liệu

3.7. Mô hình mạng Nơron lai nhận dạng ổn định động hệ thống điện

3.8. Kết luận chương 4

4. MẠNG NƠRON LAI ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH ĐỘNG HỆ THỐNG ĐIỆN IEEE 10 – MÁY 39 – BUS NEW ENLAND

4.1. Sơ đồ hệ thống điện IEEE 10 máy 39 – bus New England

4.2. Mô hình mạng nơron lại nhận dạng ổn định hệ thống điện

4.3. Dữ liệu đầu vào

4.4. Đánh giá mô hình đề nghị

4.5. Cấu hình mạng nơron đơn

4.6. Kết quả huấn luyện và kiểm tra

4.7. Mạng nơron lai

5. Cấu hình mạng nơron lai

5.1. Kết quả huấn luyện và kiểm tra

5.2. Kết luận chương 5

6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN

6.1. Hướng nghiên cứu phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về ổn định động hệ thống điện

Hệ thống điện (HTĐ) là một phần quan trọng trong cơ sở hạ tầng quốc gia, ảnh hưởng trực tiếp đến sự phát triển kinh tế. Đánh giá ổn định động của HTĐ là một nhiệm vụ cần thiết để đảm bảo an toàn và tin cậy trong vận hành. Sự phát triển nhanh chóng của HTĐ Việt Nam đã tạo ra nhiều thách thức trong việc duy trì ổn định động. Các phương pháp truyền thống thường phức tạp và tốn thời gian, dẫn đến việc cần thiết phải phát triển các phương pháp mới, hiệu quả hơn. Luận văn này tập trung vào việc sử dụng mạng nơron lai để cải thiện khả năng đánh giá ổn định động của HTĐ, nhằm đáp ứng yêu cầu ngày càng cao trong quản lý và vận hành hệ thống.

1.1. Tính cấp thiết của nghiên cứu

Sự gia tăng nhanh chóng về công suất và quy mô của HTĐ đã tạo ra áp lực lớn lên khả năng vận hành. Việc đánh giá hệ thống không chỉ giúp phát hiện sớm các vấn đề mà còn đảm bảo rằng hệ thống có thể hoạt động trong các điều kiện cận biên. Mạng nơron được xem là một công cụ hữu ích trong việc nhận dạng và dự đoán các trạng thái của HTĐ, từ đó giúp cải thiện độ chính xác trong việc đánh giá ổn định động.

II. Phương pháp nghiên cứu

Luận văn áp dụng phương pháp mạng nơron lai để đánh giá ổn định động của HTĐ. Mô hình này kết hợp nhiều mạng nơron đơn, cho phép cải thiện độ chính xác trong việc nhận dạng các trạng thái của hệ thống. Mạng nơron hồi quy tổng quát (GRNN) được sử dụng làm bộ nhận dạng chính, với khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp. Phương pháp chọn biến Relief và phân cụm Kmean được áp dụng để tối ưu hóa quá trình huấn luyện, giúp tăng cường hiệu suất của mô hình. Kết quả cho thấy mô hình đạt độ chính xác lên đến 97,75%, cho thấy sự hiệu quả của phương pháp này trong việc đánh giá ổn định động.

2.1. Xây dựng mô hình mạng nơron

Mô hình mạng nơron lai được xây dựng với bảy mạng nơron đơn, mỗi mạng có cùng biến ngõ vào và bộ tổng hợp đầu ra. Việc sử dụng luật bình bầu theo số đông giúp cải thiện độ chính xác của mô hình. Kết quả kiểm tra trên sơ đồ IEEE 10-máy 39-bus cho thấy mô hình có khả năng nhận dạng cao hơn so với các mô hình đơn lẻ. Điều này chứng tỏ rằng việc kết hợp nhiều mạng nơron có thể mang lại lợi ích lớn trong việc đánh giá ổn định động của HTĐ.

III. Kết quả và thảo luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình mạng nơron lai không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giảm thiểu thời gian xử lý so với các phương pháp truyền thống. Việc áp dụng mạng nơron trong đánh giá ổn định động của HTĐ mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu trong lĩnh vực này. Các kết quả đạt được có thể được áp dụng trong thực tiễn để nâng cao hiệu quả vận hành của HTĐ, đồng thời đảm bảo an toàn cho hệ thống. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của ngành điện lực tại Việt Nam.

3.1. Ý nghĩa thực tiễn

Việc áp dụng mạng nơron lai trong đánh giá ổn định động không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tạo ra một công cụ hữu ích cho các nhà quản lý trong việc ra quyết định. Mô hình này có thể được sử dụng để dự đoán các tình huống khẩn cấp, từ đó giúp giảm thiểu rủi ro và nâng cao độ tin cậy của HTĐ. Hơn nữa, nghiên cứu này cũng mở ra cơ hội cho các nghiên cứu tiếp theo trong việc phát triển các phương pháp mới, hiệu quả hơn trong lĩnh vực điện lực.

Nghiên cứu đánh giá ổn định động hệ thống điện bằng mạng nơron lai