Luận văn: Mạng nơron lai đánh giá ổn định động hệ thống điện - Đoàn Văn Phúc

Luận văn trình bày phương pháp mạng nơron lai đánh giá ổn định động hệ thống điện, cho kết quả nhận dạng nhanh và có độ chính xác cao.

• Tác giả: Đoàn Văn Phúc
• Người hướng dẫn: Pgs.ts Quyền Huy Ánh
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện
• Đề tài: Mạng Nơron Lai Đánh Giá Ổn Định Động Hệ Thống Điện
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Khái niệm về Đánh giá Ổn định Động Hệ thống Điện

Đánh giá ổn định động hệ thống điện (HTĐ) là một trong những vấn đề cốt lõi trong quản lý và vận hành các hệ thống điện hiện đại. Với sự phát triển nhanh chóng của công suất và quy mô lãnh thổ, HTĐ Việt Nam ngày càng trở nên phức tạp, tăng trưởng phụ tải quá nhanh trong khi nguồn điện mới vẫn còn hạn chế. Điều này khiến hệ thống vận hành trong tình trạng cận biên về ổn định, dẫn đến nguy cơ mất ổn định hệ thống điện là rất lớn. Việc đánh giá ổn định động cho những HTĐ phức tạp là một thách thức lớn đòi hỏi các phương pháp tiên tiến và hiệu quả để đảm bảo an toàn vận hành.

1.1. Định nghĩa Ổn định Động

Ổn định động là khả năng của hệ thống điện duy trì trạng thái ổn định sau khi chịu tác động của các nhiễu loạn tức thời. Đây là tiêu chí quan trọng để đánh giá mức độ an toàn, tin cậy của hệ thống. Ổn định động hệ thống điện phản ánh khả năng hệ thống phục hồi và duy trì hoạt động bình thường sau các sự cố như ngắn mạch, mất tải đột ngột hoặc các biến động khác.

1.2. Tầm quan trọng của Đánh giá Ổn định

Đánh giá ổn định giúp xác định xem hệ thống điện có khả năng duy trì hoạt động bình thường hay không khi gặp các tình huống khẩn cấp. Việc này là nền tảng cho các quyết định điều hành, bảo vệ và nâng cấp hệ thống. Một hệ thống đánh giá ổn định nhanh và chính xác đảm bảo ra quyết định kịp thời, giảm thiểu thiệt hại và đảm bảo cung cấp điện liên tục.

II. Phương Pháp Truyền Thống và Những Hạn Chế

Các phương pháp nhận dạng ổn định truyền thống như phân tích ổn định động, mô phỏng tức thời, hoặc phương pháp hàm Lyapunov thường quá phức tạp, tốn nhiều thời gian tính toán và gây nên sự chậm trễ trong việc ra quyết định. Những hạn chế này trở nên rõ rệt khi hệ thống điện ngày càng lớn và phức tạp với hàng trăm máy phát, trạm biến áp và đường dây truyền tải. Việc xử lý dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực đòi hỏi các giải pháp công nghệ mới, hiện đại hơn để chuẩn đoán và nhận dạng ổn định nhanh chóng mà không mất độ chính xác.

2.1. Các Phương Pháp Cổ Điển

Các phương pháp truyền thống bao gồm phương pháp năng lượng bảo toàn (energy function method), phương pháp quỹ tích nhân tố (transient stability), và các kỹ thuật mô phỏng tức thời. Những phương pháp này đòi hỏi mô hình toán học chi tiết, tính toán phức tạp và thời gian xử lý lâu, không phù hợp với yêu cầu ra quyết định nhanh chóng trong các tình huống khẩn cấp.

2.2. Những Thách Thức Hiện Tại

Thách thức lớn nhất là sự phức tạp ngày càng tăng của hệ thống điện hiện đại, kết hợp với nhu cầu xử lý dữ liệu thời gian thực. Sự chậm trễ trong nhận dạng ổn định có thể dẫn đến mất ổn định hệ thống, gây mất điện diện rộng. Do đó, cần giải pháp nhận dạng nhanh và chính xác bằng công nghệ mạng nơron nhân tạo.

III. Mạng Nơron Nhân Tạo và Ứng Dụng trong Đánh Giá Ổn Định

Mạng nơron nhân tạo (ANN - Artificial Neural Network) là một giải pháp đột phá trong đánh giá ổn định hệ thống điện. Công nghệ này có khả năng học hỏi từ dữ liệu lịch sử, nhận ra các mẫu phức tạp và đưa ra dự báo nhanh chóng mà không cần mô hình toán học chi tiết. Mạng nơron hồi quy tổng quát GRNN (Generalized Regression Neural Network) được sử dụng làm bộ nhận dạng chính, kết hợp các lợi thế của mạng RBF và khả năng hồi quy phi tuyến. Phương pháp này giúp chuẩn đoán ổn định động một cách nhanh chóng và đáng tin cậy, giảm đáng kể thời gian xử lý so với các phương pháp truyền thống.

3.1. Mạng Nơron Hồi Quy Tổng Quát GRNN

GRNN là một dạng mạng RBF (Radial Basis Function) đặc biệt, có khả năng nhận dạng ổn định với độ chính xác cao. Mạng này sử dụng hàm cơ sở xuyên tâm làm hàm kích hoạt, cho phép nó xấp xỉ hàm phức tạp một cách hiệu quả. Mạng nơron GRNN có ưu điểm là tốc độ huấn luyện nhanh, không cần điều chỉnh tham số phức tạp.

3.2. Mạng Nơron Lai Hybrid Neural Network

Mạng nơron lai là sự kết hợp của nhiều mạng nơron đơn có cùng biến ngõ vào nhưng sử dụng các kiến trúc khác nhau. Luận văn đề xuất mạng nơron lai gồm bảy mạng nơron đơn, với bộ tổng hợp đầu ra sử dụng luật bình bầu theo số đông. Phương pháp này cho kết quả nhận dạng cao hơn so với mô hình mạng nơron đơn.

IV. Mô Hình Đề Xuất và Kết Quả Thực Nghiệm

Luận văn thạc sĩ của Đoàn Văn Phúc đã xây dựng mô hình mạng nơron lai cho đánh giá ổn định động hệ thống điện với độ chính xác vượt trội. Mô hình gồm bảy mạng nơron đơn GRNN hoạt động song song, mỗi mạng đào tạo trên các tập dữ liệu khác nhau hoặc với các tham số khác nhau. Kết quả đầu ra được tổng hợp bằng luật bình bầu theo số đông, tăng độ ổn định và độ chính xác của dự báo. Kiểm tra trên sơ đồ IEEE 10-máy 39-bus cho thấy mô hình đề xuất có hiệu suất cao, đáp ứng yêu cầu nhận dạng nhanh ổn định động trong các ứng dụng thực tế.

4.1. Kiến Trúc Mô Hình Lai Đề Xuất

Mô hình mạng nơron lai gồm bảy mạng GRNN song song, nhận cùng biến ngõ vào (các thông số hệ thống điện), xử lý độc lập và đưa ra kết quả. Bộ tổng hợp đầu ra sử dụng luật bình bầu, lựa chọn kết quả được hầu hết các mạng con chọn. Cấu trúc này nâng cao độ chính xác so với mạng đơn.

4.2. Kết Quả Kiểm Chứng và Ứng Dụng

Kiểm tra trên sơ đồ IEEE 10-máy 39-bus cho thấy mô hình đề xuất đạt độ chính xác cao trong nhận dạng ổn định động. Phương pháp này xử lý nhanh, thích hợp cho ra quyết định thời gian thực, giảm rủi ro mất ổn định hệ thống điện. Giải pháp này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong vận hành các HTĐ phức tạp của Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 1. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu Hệ thống điện (HTĐ) của Việt Nam và thế giới đã xảy ra một số sự cố lớn, làm rã lưới toàn bộ hệ thống do mất ổn định, mà nguyên nhân chính là do tốc độ phát triển của HTĐ không kịp đáp ứng với nhu cầu phát triển của phụ tải. Sự phát triển không tương xứng này làm cho việc vận hành HTĐ rất gần với điều kiện cận biên về ổn định. Do vậy, các sự cố bất thường như ngắt máy phát, ngắn mạch đường dây, … dẫn đến xảy ra mất ổn định HTĐ.

Ổn định HTĐ là khả năng của hệ thống lặp lại chế độ đồng bộ sau khi đã rơi vào chế độ mất đồng bộ do các kích động nhỏ hoặc lớn gây ra. Ổn định HTĐ đề cập đến quá trình dao động điện từ do những kích động gây nên, duy trì sự đồng bộ của hệ thống máy phát để kiểm soát hoạt động của tuabin, thiết bị điều tốc, hệ thống kích từ sau những kích động lớn [1, 2]. để giảm thiệt hại và tăng sự an toàn cho HTĐ thì cần có một hệ thống đánh giá nhanh ổn định, bằng cách phân tích ổn định của hệ thống và cảnh báo sớm. 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 HTĐ.

Lần đầu tiên, từ năm 1920 ổn định động HTĐ được chú ý đến khi các hệ thống nhỏ được liên kết lại thành một hệ thông có quy mô lớn, giữa các vùng của một quốc gia hoặc giữa nhiều quốc gia như hệ thống điện 500 kV của Việt Nam và hệ thống điện Bắc Mỹ, đến nay qua hơn 90 năm, với nhiều công trình nghiên cứu của nhiều tác giả khác nhau trên thế giới cùng với sự phát triển của công nghệ bán dẫn và công nghệ thông tin, lý thuyết cũng như những công cụ phân tích và đánh giá ổn định động của HTĐ đã cơ bản hình thành. Tuy vậy, việc đánh giá ổn định động cho những hệ thống điện phức tạp này là một trong những vấn đề đặc biệt khó khăn. HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang 1 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh Để đánh giá tính ổn định của HTĐ trong những dao động lớn (sự cố), các phương pháp truyền thống, chẳng hạn như phương pháp mô phỏng miền thời gian (Time Domain Simulation), phương pháp trực tiếp và phương pháp hàm năng lượng [10, 11], sử dụng hệ phương trình đơn giản mô tả chế độ vận hành HTĐ tỏ ra không hiệu quả và không thuận lợi, đặc biệt trong những điều kiện bất định, thiếu thông tin và hạn chế khắc khe về thời gian giải. Như vậy, với yêu cầu đó đòi hỏi phải nghiên cứu và ứng dụng phương pháp khác hiệu quả hơn để đánh giá.

Một trong những phương pháp hiệu quả đó là phương pháp nhận dạng mẫu và mạng nơron [12], áp dụng đánh giá HTĐ bỏ qua giải tích và thay thế bằng cách học quan hệ giữa mẫu đầu vào và đầu ra [13]. Bên cạnh đó, với ưu điểm nổi bật là xử lý dữ liệu song song nên mạng nơron có tốc độ đáp ứng nhanh sẽ giải quyết được bài toán đánh giá nhanh chế độ ổn định của hệ thống điện. Mạng nơron làm việc thông qua các chương trình huấn luyện, chương trình này dạy mạng nơron học tất cả các tập mẫu. Các tập mẫu này được đúc kết từ kinh nghiệm của các chuyên gia và kết quả quá trình học được lưu trữ ở các kết nối trong mạng.

Trong một số nghiên cứu trước đây của các tác giả trên thế giới đã trình bày một số ứng dụng của mạng Nơron nhân tạo (Artificial Nơron Network – ANN) như: đánh giá an ninh HTĐ [14], qua đó giúp hệ thống xữ lý dữ liệu một cách nhanh chóng và độ chính xác chấp nhận, trong [11] ứng dụng mạng MLNN (Multilayer Perceptron Neural Network) để ước lượng biên ổn định quá độ trong HTĐ, tác giả [13] sử dụng CNN (Committee Neural Network) để đánh giá ổn định quá độ qua góc rotor tương đối của máy phát. Về tình hình nghiên cứu trong nước. Tác giả [3] đề xuất ứng dụng mạng hàm truyền xuyên tâm RBFN (Radial Basis Function Network) và MLNN với kỹ thuật lựa chọn biến đặc trưng bằng giải thuật Relief, lựa chọn những biến tốt nhất có khả năng phân biệt cao nhất, qua đó giúp cho hệ thống xử lý dữ liệu một cách nhanh chóng và độ chính xác chấp nhận. Trong [4], người thực hiện luận văn trình bày mạng ANN cải tiến, sử dụng phương pháp giảm không gian mẫu Kmean, loại bỏ những biến thừa, giảm thời gian huấn luyện và tăng độ chính xác nhận dạng.

HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang 2 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh 1. Tính cấp thiết của đề tài Để đánh giá hệ thống ổn định hay không ổn định sau sự cố lớn, có nhiều phương pháp được áp dụng. Các phương pháp phân tích đánh giá ổn định động HTĐ truyền thống tốn nhiều thời gian giải gây nên chậm trễ trong việc ra quyết định. Bên cạnh đó, tính phi tuyến của HTĐ cũng có một trở ngại trong việc phân tích ổn định động, cho nên rất cần giải pháp chuẩn đoán nhanh và tin cậy.

Vì vậy, ANN được đề xuất như là một giải pháp thay thế để giải quyết những vấn đề khó khăn mà những phương pháp truyền thống không giải quyết được về tốc độ tính toán cũng như hiệu suất. Sự đơn giản trong cấu trúc liên hệ giữa các biến đầu vào và kết quả đầu ra. Bằng quá trình học cơ sở dữ liệu, phân tích mối quan hệ phi tuyến vào ra giữa những thông số vận hành hệ thống điện và tiǹ h tra ̣ng ổ n đinh ̣ HTĐ, có thể tính toán và ra quyết định nhanh chóng. Đây là đặc điểm quan trọng, đặc trưng của ANN.

Nhận xét chung trong các hướng nghiên cứu chẩn đoán/đánh giá ổn định động HTĐ thì hướng ứng dụng ANN, nhận dạng, … là hướng được nhiều tác giả quan tâm và tập trung nghiên cứu nhiều trong những năm gần đây. Lựa chọn biến đặc trưng rất quan trọng trong bước xây dựng hệ thống nhận dạng thông minh đánh giá ổn định động HTĐ sử dụng mạng nơron, vấn đề này được thực hiện bởi [3], chỉ tập trung vào khâu lựa chọn biến đặc trưng, chọn ra những biến có khả năng tốt để huấn luyện và nhận dạng, người thực hiện chưa quan tâm đến việc xử lý bộ mẫu dẫn đến độ chính xác kiểm tra nhận dạng chưa cao. Vì vậy, vấn đề giảm không gian mẫu đã được [4], nghiên cứu ở khâu rút gọn mẫu. Tuy nhiên, việc áp dụng giải thuật Kmean gặp vấn đề ở đặc tính hội tụ, phụ thuộc mạnh vào tâm khởi tạo ban đầu, dẫn đến hội tụ ở các nghiệm khác nhau.

Khi tâm cụm thay đổi thì việc huấn luyện không bao quát được hết biên của tâm cụm, điều này dẫn đến độ chính xác nhận dạng chưa cao. Vì vậy, nếu thực thi kết hợp song song các bộ nhận dạng thì sẽ bao quát được hết các biên của tâm cụm, cho kết quả nhận dạng tốt hơn. Từ đó, luận văn này đề xuất mô hình mạng nơron lai kết hợp các mạng nơron đơn, cụ thể được trình bày trong các phần sau. HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang 3 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh 1.

Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn 1. Mục tiêu của luận văn Xây dựng mô hình nhận dạng chuẩn đoán nhanh ổn định động hệ thống điện sử dụng mạng nơron lai để tăng độ chính xác nhận dạng. Nhiệm vụ của luận văn - Giới thiệu các phương pháp đánh giá ổn định hệ thống điện. - Giới thiệu tổng quan về mạng nơron.

- Nghiên cứu xây dựng mô hình nhận dạng dựa trên cơ sở mạng nơron lai. - Áp dụng đánh giá hiệu quả của mô hình nhận dạng được xây dựng trên hệ thống điện chuẩn IEEE 10-máy 39-bus. Phạm vi nghiên cứu - Nghiên cứu lý thuyết ổn định hệ thống điện, lý thuyết mạng nơron lai. - Nghiên cứu quy trình và xây dựng mô hình nhận dạng dựa trên cơ sở mạng nơron lai.

- Áp dụng đánh giá ổn định động trên hệ thống điện chuẩn IEEE 10- máy 39- bus New England , bao gồm 10 máy phát, 12 máy biến áp, 34 đường dây truyền tải và 19 tải, có 2 cấp điện áp khác nhau là 345kV và 20kV. Phương pháp nghiên cứu - Tham khảo tài liệu, các bài báo, các sách về chẩn đoán ổn định hệ thống điện trong nước và nước ngoài. - Sử dụng phương pháp mô hình hóa mô phỏng để kiểm tra và đánh giá kết quả nghiên cứu. - Phân tích và tổng hợp.

- Nghiên cứu sử dụng và lập trình bằng phần mềm Matlab; mô phỏng bằng phần mềm Matlab. HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang 4 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh 1. Điểm mới của luận văn Đề xuất quy trình và xây dựng mạng nơron lai. Đây là mạng nơron kết hợp nhiều mạng nơron con song song với mục đích nâng cao độ chính xác.

Ý nghĩa khoa học và giá trị thực tiễn của luận văn - Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo cho học viên cao học ngành kỹ thuật điện trong nghiên cứu bài toán nhận dạng ổn định động hệ thống điện. - Mô hình nhận dạng được xây dựng có thể sử dụng để trợ giúp trong huấn luyện các điều độ viên ra quyết định trong những tình huống khẩn cấp, sớm đưa hệ thống điện về trạng thái ổn định. HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang 5 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh CHƯƠNG 2 ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN 2. Chế độ của hệ thống điện 2.

Các chế độ làm việc Các chế độ làm việc của hệ thống điện được chia làm 2 loại chính: chế độ xác lập và chế độ quá độ. Chế độ xác lập: là chế độ trong đó các thông số của hệ thống không thay đổi hoặc thay đổi trong những khoảng thời gian tương đối ngắn, chỉ biến thiên nhỏ xung quanh các trị số định mức, là chế độ bình thường và lâu dài của hệ thống điện, còn được gọi là chế độ xác lập bình thường. Chế độ sau sự cố hệ thống được phục hồi và làm việc tạm thời cũng thuộc về chế độ xác lập, mà còn được gọi là chế độ xác lập sau sự cố. Chế độ quá độ: là chế độ trung gian chuyển từ chế độ xác lập này sang chế độ xác lập khác.

Các trạng thái quá độ được định nghĩa là tình trạng hoạt động của một hệ thống điện được đặc trưng bởi sự thay đổi đột ngột về tải hoặc trong điều kiện ngắn mạch.