I. Tổng quan đề tài
Hệ thống điện (HTĐ) đóng vai trò quan trọng đối với sự phát triển kinh tế của mỗi quốc gia. Đánh giá ổn định động của hệ thống điện là một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất trong quá trình thiết kế và vận hành hệ thống điện. HTĐ hiện đại đang phải đối mặt với nhiều khó khăn thách thức do phụ tải ngày càng tăng, làm cho quy mô của hệ thống điện trở nên lớn hơn và phức tạp hơn. Hệ thống điện luôn phải đối mặt với các kích động bất thường như cắt điện máy phát, ngắn mạch trên đường dây truyền tải hay trên những thanh cái. Những kích động này có thể dẫn đến gián đoạn quy trình công nghiệp quan trọng và gây tổn thất lớn về kinh tế. Để đánh giá hệ thống ổn định hay không ổn định sau kích động lớn, nhiều phương pháp đã được áp dụng, bao gồm phương pháp mô phỏng theo miền thời gian, phương pháp số, và phương pháp sử dụng hàm Lyapunov. Tuy nhiên, các phương pháp này thường tốn nhiều thời gian và không phù hợp cho việc đánh giá trực tuyến. Do đó, việc phát triển các phương pháp mới như mạng nơron nhân tạo (ANN) để đánh giá ổn định động hệ thống điện là rất cần thiết.
1.1. Tính cấp thiết của đề tài
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và nhu cầu sử dụng điện ngày càng tăng, việc đảm bảo ổn định động cho hệ thống điện trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Các sự cố trong hệ thống điện có thể gây ra những thiệt hại nghiêm trọng, không chỉ về kinh tế mà còn ảnh hưởng đến an toàn của người dân. Việc áp dụng kỹ thuật điều khiển và mạng nơron trong việc đánh giá và cải thiện ổn định động của hệ thống điện sẽ giúp nâng cao hiệu quả vận hành và giảm thiểu rủi ro. Nghiên cứu này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn mang lại ứng dụng thực tiễn cao trong việc quản lý và vận hành hệ thống điện hiện đại.
II. Đánh giá ổn định hệ thống điện
Khái niệm ổn định động trong hệ thống điện đề cập đến khả năng của hệ thống máy phát kiểm soát hoạt động của tuabin và thiết bị điều tốc sau những kích động lớn. Để đánh giá ổn định động, cần phải hiểu rõ các khái niệm như cân bằng công suất, ổn định tĩnh và ổn định động. Các phương pháp phân tích truyền thống như mô phỏng theo miền thời gian và phương pháp số thường tốn nhiều thời gian và không phù hợp cho việc đánh giá trực tuyến. Do đó, việc áp dụng mạng nơron nhân tạo để đánh giá ổn định động hệ thống điện là một giải pháp khả thi. Mạng nơron có khả năng học hỏi nhanh chóng và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả, giúp cải thiện độ chính xác trong việc đánh giá trạng thái ổn định của hệ thống điện.
2.1. Khái niệm chung
Ổn định hệ thống điện được định nghĩa là khả năng của hệ thống duy trì trạng thái hoạt động ổn định sau khi chịu tác động từ các kích động. Các yếu tố ảnh hưởng đến ổn định động bao gồm cấu trúc của hệ thống, các thông số kỹ thuật của máy phát và thiết bị điều tốc. Việc phân tích và đánh giá ổn định động là rất quan trọng để đảm bảo hệ thống điện hoạt động hiệu quả và an toàn. Các phương pháp hiện có như phương pháp mô phỏng và phương pháp số có thể cung cấp thông tin chi tiết về trạng thái ổn định, nhưng thường không đáp ứng được yêu cầu về thời gian thực. Do đó, việc phát triển các phương pháp mới như mạng nơron nhân tạo là cần thiết để cải thiện khả năng đánh giá và phản ứng nhanh chóng với các sự cố trong hệ thống điện.
III. Lý thuyết nhận dạng và mạng nơron
Mạng nơron nhân tạo (ANN) là một trong những công nghệ tiên tiến được sử dụng để đánh giá ổn định động hệ thống điện. ANN có khả năng học hỏi từ dữ liệu và nhận diện các mẫu phi tuyến, giúp cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán trạng thái ổn định của hệ thống. Các mô hình nơron như mạng nơron song song có thể được áp dụng để xử lý thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả. Việc xây dựng mô hình nơron cần phải chú ý đến các yếu tố như lựa chọn biến đặc trưng, chuẩn hóa dữ liệu và quy trình huấn luyện. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng việc áp dụng ANN trong đánh giá ổn định động có thể mang lại kết quả khả quan, giúp nâng cao độ tin cậy của hệ thống điện.
3.1. Các khái niệm và tính chất của nhận dạng
Nhận dạng mẫu là quá trình phân tích và phân loại dữ liệu dựa trên các đặc trưng đã được xác định. Trong lĩnh vực ổn định động hệ thống điện, nhận dạng mẫu giúp xác định trạng thái ổn định hoặc không ổn định của hệ thống dựa trên các thông số đầu vào. Việc áp dụng mạng nơron trong nhận dạng mẫu cho phép hệ thống học hỏi từ dữ liệu lịch sử và đưa ra dự đoán chính xác hơn về trạng thái của hệ thống. Các mô hình nơron như mạng hồi quy tổng quát và mạng nơron xác suất có thể được sử dụng để cải thiện khả năng nhận dạng và đánh giá trạng thái ổn định của hệ thống điện.
IV. Xây dựng mạng nơron song song đánh giá ổn định động HTĐ
Quy trình xây dựng mạng nơron song song để đánh giá ổn định động hệ thống điện bao gồm nhiều bước quan trọng. Đầu tiên, cần tạo cơ sở dữ liệu ổn định động từ các thông số vận hành của hệ thống điện. Sau đó, quy trình mô phỏng lấy mẫu trong PowerWorld sẽ được thực hiện để thu thập dữ liệu. Việc lựa chọn biến đặc trưng và chuẩn hóa dữ liệu là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của mô hình. Huấn luyện mạng nơron cần được thực hiện với các tiêu chuẩn dừng rõ ràng để đảm bảo mô hình không bị quá khớp. Kết quả huấn luyện và kiểm tra sẽ giúp đánh giá độ chính xác của mô hình trong việc nhận dạng trạng thái ổn định của hệ thống điện.
4.1. Quy trình thực hiện mạng nơron đơn
Quy trình thực hiện mạng nơron đơn bao gồm các bước từ việc thu thập dữ liệu, xử lý và huấn luyện mô hình. Đầu tiên, cần xác định các biến đặc trưng quan trọng để đưa vào mô hình. Sau đó, dữ liệu sẽ được chuẩn hóa để đảm bảo tính đồng nhất và chính xác. Việc lựa chọn biến đặc trưng cũng cần phải dựa trên các tiêu chí khoa học và thực tiễn. Sau khi hoàn tất quá trình huấn luyện, mô hình sẽ được kiểm tra với dữ liệu mới để đánh giá độ chính xác và khả năng nhận dạng trạng thái ổn định của hệ thống điện. Kết quả từ quá trình này sẽ cung cấp thông tin quý giá cho việc cải thiện và tối ưu hóa hệ thống điện.
