Nghiên cứu sa thải phụ tải áp dụng mạng nơron và thuật toán Fuzzy-AHP

• Tác giả: Đỗ Ngọc Ẩn
• Người hướng dẫn: PGS. Quyền Huy Ánh
• Trường học: Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Đề tài: Nghiên cứu phương pháp sa thải phụ tải dưới tần số áp dụng thuật toán Fuzzy - AHP và mạng Nơ ron nhân tạo.
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Giới thiệu
• 1.2. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.3. Mục tiêu – Cách tiếp cận – Phương pháp nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Nội dung nghiên cứu
• 2. CÁC PHƯƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI
• 2.1. Tổng quan các kết quả nghiên cứu
• 2.2. Các phương pháp sa thải phụ tải đang áp dụng
• 2.3. Phương pháp sa thải phụ tải truyền thống
• 2.3.1. Sa thải phụ tải dưới tần số (Under Frequency Load Shedding - UFLS)
• 2.3.2. Sa thải phụ tải dưới điện áp (Under Voltage Load Shedding - UVLS)
• 2.3.3. Hạn chế của các phương pháp sa thải phụ tải truyền thống
• 2.4. Sa thải phụ tải thích nghi
• 2.5. Các phương pháp sa thải phụ tải thông minh (ILS - Intelligent Load Shedding)
• 2.5.1. Phương pháp ứng dụng mạng neural (Artificial Neural Network - ANN) trong sa thải phụ tải
• 2.5.2. Ứng dụng điều khiển mờ trong sa thải phụ tải (Fuzzy Logic Control - FLC)
• 2.5.3. Ứng dụng hệ thống suy luận neural-mờ thích nghi (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System - ANFIS) trong sa thải phụ tải
• 2.5.4. Ứng dụng thuật toán di truyền (Genetic Algorithm - GA) trong sa thải phụ tải
• 2.5.5. Ứng dụng tối ưu hóa phần tử đám đông (Particle Swarm Optimization - PSO) trong sa thải phụ tải
• 2.5.6. Ưu và nhược điểm của các phương pháp tính toán STPT thông minh
• 3. MÔ HÌNH PHÂN CẤP
• 3.1. AHP - THUẬT TOÁN FUZZY AHP VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT MẠNG NƠRON
• 3.1.1. Quá trình phân tích hệ thống phân cấp - Thuật toán AHP
• 3.1.2. Thuật toán AHP - Analytic Hierarchy Process
• 3.1.3. Kỹ thuật mờ hóa và luật hoạt động
• 3.1.4. Mô hình Fuzzy - AHP
• 3.1.5. Lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN)
• 3.1.6. Mô hình toán học của mạng nơ-ron
• 3.1.7. Cấu trúc mạng nơ-ron
• 3.1.8. Các phương pháp huấn luyện mạng nơ-ron
• 3.1.9. Phân loại mạng nơ-ron
• 4. PHƯƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN FUZZY - AHP VÀ MẠNG NƠRON
• 4.1. Phương pháp STPT dựa trên thuật toán Fuzzy – AHP và mạng nơ-ron
• 4.2. Huấn luyện mạng Nơ ron
• 5. KHẢO SÁT, THỬ NGHIỆM NHẰM KIỂM CHỨNG HIỆU QUẢ PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT TRONG LUẬN VĂN
• 5.1. Tính toán hệ số tầm quan trọng của tải dựa trên thuật toán Fuzzy - AHP
• 5.2. Quá trình lấy mẫu huấn luyện mạng Neural
• 5.3. Thử nghiệm phương pháp đề xuất trên hệ thống điện chuẩn IEEE 39 bus 10 máy phát
• 5.4. Sa thải phụ tải theo phương pháp truyền thống
• 5.5. Sa thải phụ tải theo Fuzzy - AHP
• 5.6. Nhận xét đánh giá
• 6. VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về nghiên cứu sa thải phụ tải bằng mạng nơron

Nghiên cứu sa thải phụ tải là một trong những vấn đề quan trọng trong quản lý hệ thống điện. Việc duy trì sự ổn định của hệ thống điện là cần thiết để đảm bảo cung cấp điện liên tục cho các phụ tải. Trong bối cảnh hiện nay, với sự phát triển của công nghệ, việc áp dụng các phương pháp hiện đại như mạng nơron và thuật toán Fuzzy-AHP đã trở thành xu hướng. Nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về các phương pháp này và cách chúng có thể được áp dụng để cải thiện hiệu quả sa thải phụ tải.

1.1. Khái niệm về sa thải phụ tải và tầm quan trọng

Sa thải phụ tải là quá trình cắt giảm công suất tiêu thụ điện trong một hệ thống điện nhằm duy trì sự ổn định của tần số và điện áp. Việc này trở nên cần thiết khi có sự mất cân bằng giữa cung và cầu điện năng. Tầm quan trọng của sa thải phụ tải không chỉ nằm ở việc bảo vệ hệ thống mà còn giúp giảm thiểu thiệt hại kinh tế cho các doanh nghiệp và người tiêu dùng.

1.2. Vai trò của mạng nơron trong sa thải phụ tải

Mạng nơron nhân tạo có khả năng học hỏi và nhận diện các mẫu phức tạp trong dữ liệu. Trong bối cảnh sa thải phụ tải, mạng nơron có thể được sử dụng để dự đoán các tình huống mất ổn định và đưa ra quyết định cắt giảm phụ tải một cách nhanh chóng và hiệu quả. Điều này giúp cải thiện thời gian phản ứng của hệ thống khi xảy ra sự cố.

II. Thách thức trong việc sa thải phụ tải hiện nay

Mặc dù có nhiều phương pháp hiện đại, việc sa thải phụ tải vẫn gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như độ chính xác trong dự đoán, thời gian phản ứng chậm và sự không đồng nhất trong việc cắt giảm phụ tải là những yếu tố cần được giải quyết. Hệ thống điện hiện đại yêu cầu các giải pháp linh hoạt và hiệu quả để đảm bảo sự ổn định.

2.1. Độ chính xác trong dự đoán tình huống mất ổn định

Một trong những thách thức lớn nhất là đảm bảo độ chính xác trong việc dự đoán các tình huống mất ổn định. Nếu không có thông tin chính xác, việc sa thải phụ tải có thể dẫn đến những quyết định sai lầm, gây thiệt hại cho hệ thống điện.

2.2. Thời gian phản ứng chậm trong sa thải phụ tải

Thời gian phản ứng chậm có thể dẫn đến việc mất ổn định hệ thống. Việc áp dụng các công nghệ mới như thuật toán Fuzzy-AHP có thể giúp cải thiện thời gian phản ứng, nhưng vẫn cần có sự nghiên cứu và phát triển thêm để tối ưu hóa quy trình này.

III. Phương pháp sa thải phụ tải bằng thuật toán Fuzzy AHP

Thuật toán Fuzzy-AHP là một phương pháp mạnh mẽ trong việc ra quyết định. Nó cho phép đánh giá tầm quan trọng của các phụ tải khác nhau và xác định thứ tự ưu tiên trong việc cắt giảm. Phương pháp này giúp giảm thiểu thiệt hại khi phải cắt điện và đảm bảo rằng các phụ tải quan trọng nhất được giữ lại.

3.1. Cách thức hoạt động của thuật toán Fuzzy AHP

Thuật toán Fuzzy-AHP sử dụng các yếu tố mờ để đánh giá tầm quan trọng của các phụ tải. Bằng cách này, nó có thể đưa ra quyết định cắt giảm phụ tải một cách linh hoạt và chính xác hơn, phù hợp với tình hình thực tế của hệ thống điện.

3.2. Lợi ích của việc áp dụng Fuzzy AHP trong sa thải phụ tải

Việc áp dụng Fuzzy-AHP trong sa thải phụ tải mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng giảm thiểu thiệt hại kinh tế, cải thiện thời gian phục hồi tần số và tăng cường độ tin cậy của hệ thống điện. Điều này giúp đảm bảo rằng các phụ tải quan trọng được duy trì trong khi vẫn giữ cho hệ thống ổn định.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mạng nơron và Fuzzy AHP

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng mạng nơron và Fuzzy-AHP trong sa thải phụ tải có thể mang lại kết quả tích cực. Các thử nghiệm trên hệ thống điện chuẩn IEEE 39 bus cho thấy phương pháp này giúp cải thiện đáng kể hiệu quả sa thải phụ tải và thời gian phục hồi tần số.

4.1. Kết quả thử nghiệm trên hệ thống điện chuẩn

Các thử nghiệm cho thấy rằng việc áp dụng mạng nơron và Fuzzy-AHP giúp giảm thiểu thời gian cắt điện và cải thiện độ ổn định của hệ thống. Kết quả này cho thấy tiềm năng lớn của phương pháp trong việc quản lý phụ tải điện.

4.2. Đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất

Đánh giá hiệu quả của phương pháp cho thấy rằng việc sử dụng mạng nơron và Fuzzy-AHP không chỉ giúp cải thiện thời gian phản ứng mà còn giảm thiểu thiệt hại kinh tế cho các doanh nghiệp và người tiêu dùng. Điều này chứng tỏ rằng phương pháp này có thể được áp dụng rộng rãi trong thực tiễn.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Nghiên cứu sa thải phụ tải bằng mạng nơron và thuật toán Fuzzy-AHP đã mở ra nhiều hướng đi mới trong việc quản lý hệ thống điện. Các phương pháp này không chỉ giúp cải thiện hiệu quả sa thải phụ tải mà còn đảm bảo sự ổn định của hệ thống điện trong bối cảnh nhu cầu ngày càng tăng.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng mạng nơron và Fuzzy-AHP có thể cải thiện đáng kể hiệu quả sa thải phụ tải. Điều này mở ra cơ hội cho việc phát triển các phương pháp mới trong quản lý hệ thống điện.

5.2. Hướng nghiên cứu phát triển trong tương lai

Hướng nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc tối ưu hóa các thuật toán hiện có và phát triển các mô hình mới để cải thiện hơn nữa hiệu quả sa thải phụ tải. Việc kết hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy cũng có thể mang lại những bước tiến lớn trong lĩnh vực này.