Tổng quan nghiên cứu

Hệ thống điện đóng vai trò thiết yếu trong việc cung cấp năng lượng cho các hoạt động kinh tế - xã hội. Theo ước tính, sự cố mất máy phát trong hệ thống điện có thể gây ra mất ổn định tần số, ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng và độ tin cậy cung cấp điện. Việc duy trì ổn định tần số hệ thống điện khi xảy ra sự cố là một thách thức lớn đối với các nhà điều độ và kỹ sư vận hành. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là đề xuất một phương pháp sa thải phụ tải dựa trên khoảng cách pha ngành, kết hợp mạng nơ-ron lan truyền ngược và mạng nơ-ron hồi quy nhằm xác định chính xác máy phát bị sự cố và lượng phụ tải cần sa thải để duy trì ổn định tần số hệ thống. Phạm vi nghiên cứu tập trung trên mô hình hệ thống điện chuẩn IEEE 39 bus với 10 máy phát, mô phỏng các trường hợp sự cố mất máy phát ở mức tải từ 60% đến 100%. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc giảm tổng lượng công suất sa thải đến 45.6% và rút ngắn thời gian phục hồi hệ thống nhanh hơn 55% so với phương pháp truyền thống, góp phần nâng cao hiệu quả vận hành và giảm thiểu tổn thất kinh tế trong hệ thống điện.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) và lý thuyết khoảng cách pha ngành trong hệ thống điện. Mạng nơ-ron lan truyền ngược (Backpropagation Neural Network - BPNN) được sử dụng để nhận dạng máy phát bị sự cố và xác định nhu cầu sa thải phụ tải, với thuật toán huấn luyện Levenberg-Marquardt đạt độ chính xác huấn luyện 99.75% và kiểm tra 96.59%. Mạng nơ-ron hồi quy tổng quát (Generalized Regression Neural Network - GRNN) được áp dụng để xây dựng chiến lược điều khiển sa thải phụ tải dựa trên khoảng cách pha, với độ chính xác huấn luyện gần 100% và kiểm tra 100%. Khoảng cách pha được tính toán dựa trên ma trận Jacobian nghịch đảo, phản ánh mối quan hệ điện giữa các nút máy phát và nút tải trong hệ thống. Các khái niệm chính bao gồm: sa thải phụ tải, khoảng cách pha ngành, mạng nơ-ron lan truyền ngược, mạng nơ-ron hồi quy, và thuật toán huấn luyện Levenberg-Marquardt.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu được thu thập từ mô phỏng offline trên hệ thống điện chuẩn IEEE 39 bus với 10 máy phát, sử dụng phần mềm PowerWorld để mô phỏng các trường hợp sự cố mất máy phát ở các mức tải từ 60% đến 100%. Các thông số thu thập gồm: thay đổi công suất máy phát (ΔPG), thay đổi công suất tải (ΔPL), thay đổi công suất truyền trên nhánh (ΔPBranch), thay đổi điện áp bus (ΔVBus), và thay đổi tần số bus (ΔFBus). Phương pháp phân tích sử dụng mạng nơ-ron kép gồm BPNN để nhận dạng sự cố và GRNN để xác định lượng sa thải phụ tải theo khoảng cách pha. Cỡ mẫu huấn luyện và kiểm tra được xây dựng từ dữ liệu mô phỏng, đảm bảo tính đại diện và độ chính xác cao. Timeline nghiên cứu bao gồm giai đoạn thu thập dữ liệu, huấn luyện mạng nơ-ron, xây dựng chiến lược sa thải phụ tải, và thử nghiệm mô phỏng so sánh với các phương pháp truyền thống.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Độ chính xác nhận dạng sự cố máy phát: Mạng nơ-ron lan truyền ngược đạt độ chính xác huấn luyện 99.75% và kiểm tra 96.59%, cho phép xác định chính xác máy phát bị sự cố và nhu cầu sa thải phụ tải.

  2. Chiến lược sa thải phụ tải theo khoảng cách pha: Mạng nơ-ron hồi quy xây dựng chiến lược sa thải phụ tải với độ chính xác huấn luyện gần 100% và kiểm tra 100%, ưu tiên sa thải tại các nút tải có khoảng cách pha tăng dần so với máy phát bị sự cố.

  3. Hiệu quả giảm công suất sa thải: Kết quả mô phỏng trên hệ thống IEEE 39 bus cho thấy tổng lượng công suất sa thải giảm 45.6% so với phương pháp sa thải truyền thống dựa trên relay dưới tần số.

  4. Thời gian phục hồi hệ thống: Thời gian phục hồi tần số hệ thống nhanh hơn 55% so với phương pháp truyền thống, giúp hệ thống điện trở lại trạng thái ổn định nhanh chóng hơn.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của hiệu quả trên là do phương pháp sa thải phụ tải đề xuất tận dụng thông tin khoảng cách pha ngành để ưu tiên cắt tải hợp lý, tránh sa thải quá mức hoặc thiếu tải không cần thiết. Việc kết hợp mạng nơ-ron lan truyền ngược và hồi quy giúp nhận dạng sự cố và đưa ra quyết định sa thải chính xác, giảm thiểu tổn thất và tăng tính ổn định hệ thống. So sánh với các nghiên cứu trước đây, phương pháp này vượt trội hơn về độ chính xác và hiệu quả vận hành, đồng thời giảm thiểu thời gian phục hồi. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh tổng công suất sa thải và thời gian phục hồi giữa các phương pháp, cũng như bảng số liệu độ chính xác huấn luyện và kiểm tra mạng nơ-ron, giúp minh họa rõ ràng hiệu quả của phương pháp đề xuất.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai hệ thống sa thải phụ tải thông minh: Áp dụng phương pháp sa thải phụ tải dựa trên khoảng cách pha và mạng nơ-ron kép trong các trung tâm điều độ điện lực nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu quả sa thải phụ tải, giảm thiểu tổn thất điện năng. Thời gian thực hiện: 12-18 tháng.

  2. Đào tạo và nâng cao năng lực nhân sự: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về mạng nơ-ron và kỹ thuật sa thải phụ tải cho kỹ sư vận hành và điều độ viên, đảm bảo vận hành hệ thống hiệu quả và an toàn. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng.

  3. Nâng cấp hệ thống đo lường và thu thập dữ liệu: Cải tiến hệ thống đo lường điện áp, tần số và công suất để thu thập dữ liệu chính xác, phục vụ cho việc huấn luyện và vận hành mạng nơ-ron. Thời gian thực hiện: 12 tháng.

  4. Phát triển phần mềm hỗ trợ quyết định: Xây dựng phần mềm tích hợp mạng nơ-ron kép và thuật toán sa thải phụ tải theo khoảng cách pha, hỗ trợ điều độ viên ra quyết định nhanh chóng và chính xác khi xảy ra sự cố. Thời gian thực hiện: 12-24 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành Kỹ thuật Điện: Luận văn cung cấp cơ sở lý thuyết và phương pháp ứng dụng mạng nơ-ron trong sa thải phụ tải, hỗ trợ nghiên cứu chuyên sâu về ổn định hệ thống điện.

  2. Kỹ sư vận hành và điều độ viên hệ thống điện: Tài liệu giúp hiểu rõ về chiến lược sa thải phụ tải thông minh, nâng cao khả năng xử lý sự cố và duy trì ổn định tần số hệ thống.

  3. Các nhà quản lý và hoạch định chính sách năng lượng: Cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng các quy định và chính sách vận hành hệ thống điện an toàn, hiệu quả, giảm thiểu rủi ro mất điện diện rộng.

  4. Các nhà phát triển phần mềm và công nghệ trong ngành điện: Tham khảo để phát triển các giải pháp công nghệ mới ứng dụng mạng nơ-ron và trí tuệ nhân tạo trong quản lý và vận hành hệ thống điện.

Câu hỏi thường gặp

  1. Phương pháp sa thải phụ tải dựa trên khoảng cách pha là gì?
    Phương pháp này ưu tiên sa thải phụ tải tại các nút tải có khoảng cách pha điện tăng dần so với máy phát bị sự cố, giúp giảm thiểu lượng tải cần cắt và duy trì ổn định tần số hệ thống.

  2. Mạng nơ-ron lan truyền ngược và hồi quy được sử dụng như thế nào trong nghiên cứu?
    Mạng nơ-ron lan truyền ngược (BPNN) nhận dạng máy phát bị sự cố và xác định nhu cầu sa thải, trong khi mạng nơ-ron hồi quy (GRNN) xác định lượng công suất sa thải tại các nút tải dựa trên khoảng cách pha.

  3. Hiệu quả của phương pháp đề xuất so với phương pháp truyền thống ra sao?
    Phương pháp đề xuất giảm tổng lượng công suất sa thải đến 45.6% và rút ngắn thời gian phục hồi hệ thống nhanh hơn 55% so với phương pháp sa thải bằng relay dưới tần số truyền thống.

  4. Phạm vi áp dụng của phương pháp này là gì?
    Phương pháp được áp dụng trên mô hình hệ thống điện chuẩn IEEE 39 bus với 10 máy phát, có thể mở rộng cho các hệ thống điện thực tế với quy mô tương tự hoặc lớn hơn.

  5. Làm thế nào để triển khai phương pháp này trong thực tế?
    Cần nâng cấp hệ thống đo lường, xây dựng phần mềm hỗ trợ quyết định tích hợp mạng nơ-ron kép, đồng thời đào tạo nhân sự vận hành để áp dụng hiệu quả phương pháp sa thải phụ tải thông minh.

Kết luận

  • Đề xuất thành công phương pháp sa thải phụ tải dựa trên khoảng cách pha kết hợp mạng nơ-ron lan truyền ngược và hồi quy, nâng cao độ chính xác nhận dạng sự cố và hiệu quả sa thải.
  • Mô phỏng trên hệ thống IEEE 39 bus cho thấy giảm 45.6% tổng công suất sa thải và rút ngắn 55% thời gian phục hồi so với phương pháp truyền thống.
  • Phương pháp giúp duy trì ổn định tần số hệ thống điện khi xảy ra sự cố mất máy phát, giảm thiểu tổn thất kinh tế và nâng cao độ tin cậy cung cấp điện.
  • Khuyến nghị triển khai hệ thống sa thải phụ tải thông minh, nâng cấp hệ thống đo lường và đào tạo nhân sự để áp dụng rộng rãi trong thực tế.
  • Các bước tiếp theo bao gồm phát triển phần mềm hỗ trợ, thử nghiệm thực tế và mở rộng nghiên cứu cho các hệ thống điện quy mô lớn hơn nhằm hoàn thiện giải pháp.

Hành động tiếp theo: Các đơn vị quản lý và vận hành hệ thống điện nên xem xét áp dụng phương pháp này để nâng cao hiệu quả vận hành và đảm bảo an toàn hệ thống điện quốc gia.