Luận văn thạc sĩ kỹ thuật điện: Đánh giá trạng thái lưới điện sử dụng trí tuệ nhân tạo

Bài viết này tập trung vào việc đánh giá trạng thái lưới điện bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong khuôn khổ luận văn thạc sĩ kỹ thuật điện. Tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xác định trạng thái vận hành của hệ thống điện, nhằm đảm bảo an toàn và khả năng chống chịu với các sự cố ngẫu nhiên. Các thông số trạng thái như điện áp, góc pha, công suất tác dụng và phản kháng, dòng điện được phân tích để xây dựng mô hình đánh giá chính xác hơn. Việc sử dụng các phương pháp truyền thống như lắp đặt thiết bị đo tại tất cả các nút trong hệ thống gặp nhiều khó khăn về mặt chi phí và độ chính xác. Do đó, nghiên cứu này hướng tới việc áp dụng công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu để cải thiện hiệu quả đánh giá trạng thái hệ thống điện.

Đánh giá trạng thái lưới điện (PSSE) là một công cụ quan trọng trong việc giám sát và điều khiển hệ thống điện. Các phương pháp truyền thống như phương pháp bình phương cực tiểu có trọng số (WLS) thường không hiệu quả trong các điều kiện vận hành phức tạp. Nghiên cứu này đề xuất việc áp dụng các phương pháp học máy như MLP, LSTM và CNN để cải thiện độ chính xác và hiệu quả tính toán. Việc sử dụng hệ thống tự động và giám sát giúp cung cấp dữ liệu thời gian thực cho các nhà vận hành, từ đó đưa ra quyết định kịp thời. Đặc biệt, sự gia tăng của các nguồn năng lượng tái tạo đã làm cho việc đánh giá trạng thái trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết.

Mạng nơ ron nhân tạo là một trong những phương pháp học máy tiên tiến được sử dụng để đánh giá trạng thái lưới điện. Các kiến trúc như MLP, LSTM và CNN có khả năng học hỏi từ dữ liệu lớn và cải thiện độ chính xác của các phép đo trạng thái. Việc xây dựng mô hình mạng nơ ron giúp tối ưu hóa quá trình ước lượng các thông số như điện áp và góc pha. Tác giả đã tiến hành thử nghiệm trên các lưới điện IEEE 14, 30 và 57 nút, cho thấy mô hình học máy có thể đạt được kết quả gần với giá trị thực tế khi so sánh với phương pháp truyền thống. Điều này chứng tỏ rằng ứng dụng AI trong kỹ thuật điện đang mở ra nhiều cơ hội mới cho việc cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống điện.

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình học máy MLP, LSTM và CNN có khả năng dự đoán trạng thái lưới điện với độ chính xác cao. Các chỉ số như RMSE và MAE được sử dụng để đánh giá độ chính xác của các mô hình, cho thấy rằng mạng nơ ron có thể giảm thiểu sai số so với phương pháp truyền thống. Việc so sánh các kết quả giữa các mô hình cũng cho thấy rằng mỗi mô hình có những ưu điểm riêng, tùy thuộc vào loại dữ liệu và cấu trúc lưới điện. Từ đó, nghiên cứu này không chỉ cung cấp một cái nhìn sâu sắc về hiệu suất lưới điện mà còn mở ra hướng đi mới cho việc quản lý và điều hành lưới điện trong tương lai.

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong đánh giá trạng thái lưới điện mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Tác giả đề xuất tiếp tục nghiên cứu để cải thiện hơn nữa các mô hình học máy, đồng thời mở rộng ứng dụng của chúng trong các hệ thống điện phức tạp hơn. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để tăng cường độ chính xác của việc đánh giá. Sự phát triển của công nghệ thông tin và hệ thống tự động sẽ là yếu tố then chốt trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của lưới điện hiện đại.