Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu các phương pháp nhận dạng ổn định hệ thống điện

• Tác giả: Võ Thanh An
• Người hướng dẫn: PGS.TS Quyền Huy Ánh
• Trường học: Hồ Chí Minh University of Technology
• Chuyên ngành: Electrical Engineering
• Đề tài: Nghiên Cứu Phương Pháp Nhận Dạng Ổn Định Hệ Thống Điện Hiệu Quả
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM TẠ
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• ABSTRACT
• MỤC LỤC
• DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH SÁCH CÁC HÌNH
• DANH SÁCH CÁC BẢNG
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu
• 1.2. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.3. Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn
• 1.4. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Ý nghĩa khoa học và giá trị thực tiễn của luận văn
• 1.7. ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN
• 1.7.1. Ổn định hệ thống điện
• 1.7.2. Phân loại ổn định hệ thống điện
• 1.7.3. Ổn định góc quay rotor
• 1.7.4. Ổn định điện áp
• 1.7.5. Ổn định tĩnh. Phương trình dao động của máy phát. Mô hình đơn giản hóa máy phát và hệ thống tương đương
• 1.7.6. Ổn định hệ nhiều máy
• 1.7.7. Đánh giá ổn định hệ thống điện
• 2. Quy trình mô phỏng lấy mẫu trong PowerWorld
• 2.1. Mô tả quá trình lấy mẫu
• 2.2. Kết luận chương 2
• 3. LỰA CHỌN BIẾN ĐẶC TRƯNG
• 3.1. Lựa chọn biến đặc trưng. Các phương pháp tiếp cận
• 3.2. Quy trình lựa chọn biến đặc trưng
• 3.3. Lựa chọn biến đặc trưng ban đầu
• 3.4. Tìm kiếm biến đặc trưng ứng viên
• 3.5. Đánh giá biến đặc trưng ứng viên
• 3.6. Hàm khoảng cách Fisher
• 3.7. Hàm khoảng cách Divergence
• 3.8. Giải thuật Relief
• 3.9. Tiêu chuẩn dừng
• 3.10. Kết luận chương 3
• 4. PHÂN CỤM DỮ LIỆU
• 4.1. Giới thiệu về phân cụm dữ liệu
• 4.2. Định nghĩa về phân cụm dữ liệu
• 4.3. Các phương pháp phân cụm dữ liệu. Phương pháp phân cụm dữ liệu Kmeans
• 4.4. Các bước cơ bản của thuật toán Kmeans
• 4.5. Hàm Kmeans trong phần mềm Matlab
• 4.6. Phương pháp phân cụm dữ liệu Fuzzy Cmeans
• 4.7. Hàm mục tiêu của thuật toán Fuzzy Cmeans
• 4.8. Các bước cơ bản của thuật toán Fuzzy Cmeans
• 4.9. Hàm Fuzzy Cmeans trong phần mềm Matlab
• 4.10. Quy trình rút gọn dữ liệu
• 4.11. Kết luận chương 4
• 5. MẠNG NƠRON VÀ MÔ HÌNH NHẬN DẠNG
• 5.1. Giới thiệu về mạng nơron
• 5.2. Mô hình nơron sinh học
• 5.3. Mô hình nơron nhân tạo
• 5.4. Hàm chuyển đổi
• 5.5. Phân loại mô hình cấu trúc mạng nơron
• 5.6. Mạng Perceptron nhiều lớp
• 5.7. Mạng hàm truyền xuyên tâm
• 5.8. Mạng hồi quy tổng quát
• 5.9. Mạng nơron xác suất
• 5.10. Luật đầu ra của bộ phân loại
• 5.11. Huấn luyện và đánh giá mô hình nhận dạng
• 5.12. Nhận dạng và phương pháp tiếp cận
• 5.13. Các giai đoạn trong một mô hình nhận dạng
• 5.14. Mô hình nhận dạng. Kết luận chương 5
• 6. ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHẬN DẠNG ỔN ĐỊNH ĐỘNG HỆ THỐNG ĐIỆN IEEE 10-MÁY 39-BUS
• 6.1. Sơ đồ hệ thống điện IEEE 10-máy 39-bus New England
• 6.2. Mô hình mạng nơron nhận dạng ổn định động hệ thống điện
• 6.3. Tạo cơ sở dữ liệu ổn định động
• 6.4. Xây dựng tập mẫu học
• 6.5. Biến đầu vào và biến đầu ra
• 6.6. Chuẩn hóa dữ liệu
• 6.7. Phân chia dữ liệu
• 6.8. Lựa chọn biến đặc trưng và mô hình mạng nơron
• 6.9. Đánh giá chọn biến đặc trưng
• 6.10. Các bước thực hiện. Lựa chọn biến và mô hình mạng nơron
• 6.11. Các bước thực hiện. Kết quả huấn luyện nhận dạng ANN
• 6.12. Thu gọn mẫu
• 6.13. Các bước thực hiện thu gọn mẫu
• 6.14. Kết quả đánh giá độ chính xác
• 6.15. Chọn tập mẫu phân cụm
• 6.16. Ứng dụng mạng sau huấn luyện
• 6.17. Kết luận chương 6
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về nghiên cứu phương pháp nhận dạng ổn định hệ thống điện

Nghiên cứu về nhận dạng hệ thống điện đang trở thành một lĩnh vực quan trọng trong ngành điện lực. Sự phát triển nhanh chóng của hệ thống điện đã tạo ra nhiều thách thức trong việc duy trì ổn định. Việc phát hiện và cảnh báo sớm mất ổn định là rất cần thiết để đảm bảo an toàn cho hệ thống. Các phương pháp truyền thống thường tốn nhiều thời gian và không đáp ứng kịp thời yêu cầu thực tiễn. Do đó, việc áp dụng các phương pháp mới như mạng nơron nhân tạo đang được nghiên cứu và phát triển.

1.1. Tính cấp thiết của nghiên cứu phương pháp nhận dạng

Sự phát triển của hệ thống điện kéo theo nhiều thách thức trong việc duy trì ổn định. Các sự cố như ngắn mạch có thể gây ra mất ổn định nghiêm trọng. Do đó, việc phát hiện nhanh chóng và chính xác tình trạng ổn định của hệ thống điện là rất quan trọng.

1.2. Mục tiêu và nhiệm vụ của nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu là phát triển phương pháp nhận dạng ổn định động hệ thống điện với độ chính xác cao. Nghiên cứu sẽ tập trung vào việc áp dụng kỹ thuật mạng nơron nhân tạo và xử lý dữ liệu để cải thiện hiệu quả nhận dạng.

II. Vấn đề và thách thức trong nhận dạng ổn định hệ thống điện

Việc đánh giá ổn định hệ thống điện gặp nhiều khó khăn do tính phi tuyến và quy mô lớn của hệ thống. Các phương pháp truyền thống thường không đáp ứng kịp thời yêu cầu thực tiễn. Thách thức lớn nhất là làm sao để phát hiện và cảnh báo sớm tình trạng mất ổn định mà không làm chậm trễ quá trình ra quyết định.

2.1. Các phương pháp đánh giá ổn định truyền thống

Các phương pháp như mô phỏng miền thời gian và phương pháp ổn định trực tiếp thường tốn nhiều thời gian và không thể kiểm tra biên ổn định một cách hiệu quả. Điều này dẫn đến việc ra quyết định chậm trễ trong các tình huống khẩn cấp.

2.2. Thách thức trong việc áp dụng công nghệ mới

Mặc dù công nghệ mới như mạng nơron nhân tạo có tiềm năng lớn, nhưng việc áp dụng chúng vào thực tiễn vẫn gặp nhiều khó khăn. Cần có các kỹ thuật xử lý dữ liệu hiệu quả để giảm thiểu chi phí huấn luyện và tăng độ chính xác của mô hình.

III. Phương pháp nhận dạng ổn định động hệ thống điện hiệu quả

Nghiên cứu đã phát triển phương pháp nhận dạng ổn định động dựa trên kỹ thuật mạng nơron nhân tạo kết hợp với các kỹ thuật xử lý dữ liệu. Phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác và giảm thời gian tính toán, từ đó hỗ trợ việc ra quyết định kịp thời.

3.1. Kỹ thuật mạng nơron nhân tạo trong nhận dạng

Mạng nơron nhân tạo (ANN) cho phép học từ dữ liệu và dự đoán tình trạng ổn định của hệ thống điện. Việc áp dụng ANN giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận dạng ổn định động.

3.2. Kỹ thuật xử lý dữ liệu và lựa chọn biến đặc trưng

Kỹ thuật xử lý dữ liệu như phân cụm và lựa chọn biến đặc trưng giúp giảm thiểu kích thước bộ dữ liệu, từ đó tăng tốc độ huấn luyện và cải thiện độ chính xác của mô hình nhận dạng.

IV. Ứng dụng thực tiễn của phương pháp nhận dạng ổn định

Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp nhận dạng ổn định động có thể áp dụng hiệu quả trong thực tiễn. Các thử nghiệm trên sơ đồ IEEE 10-máy 39-bus đã chứng minh độ chính xác cao và thời gian xử lý nhanh chóng của mô hình.

4.1. Kết quả thử nghiệm trên sơ đồ IEEE

Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình GRNN với phương pháp chọn biến Relief đạt độ chính xác 97,25%. Điều này cho thấy khả năng nhận dạng ổn định động của hệ thống điện là rất khả thi.

4.2. Lợi ích của việc áp dụng công nghệ mới

Việc áp dụng công nghệ mới không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn giảm thiểu thời gian xử lý, từ đó hỗ trợ các nhà điều hành trong việc ra quyết định kịp thời và hiệu quả.

V. Kết luận và hướng nghiên cứu phát triển trong tương lai

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng phương pháp nhận dạng ổn định động hệ thống điện có thể cải thiện đáng kể độ chính xác và thời gian xử lý. Hướng nghiên cứu trong tương lai sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa các thuật toán và mở rộng ứng dụng của phương pháp này.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp nhận dạng ổn định động có tiềm năng lớn trong việc cải thiện an toàn và hiệu quả cho hệ thống điện.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào việc phát triển các mô hình nhận dạng mới và cải thiện kỹ thuật xử lý dữ liệu để nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong thực tiễn.