Luận văn thạc sĩ HCMUTE: Ứng dụng giải thuật PSO để tối ưu hóa bộ PSS

2014

70
0
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỆN

1.1. Hệ thống điện và sự ổn định

1.2. Kỹ thuật điều khiển để hạn chế dao động trong hệ thống điện

1.2.1. Điều khiển hạn chế dao động trên đường dây truyền tải

1.2.2. Bộ điều khiển giảm dao động đặt tại máy phát

1.3. Các loại bộ ổn định hệ thống điện

1.3.1. Bộ ổn định hệ thống thông thường (CPSS)

1.3.2. Bộ ổn định hệ thống thích nghi (APSS)

1.4. Mục tiêu nghiên cứu

1.5. Phạm vi nghiên cứu

1.6. Kết cấu của luận văn

1.7. Phương pháp nghiên cứu

2. CHƯƠNG 2: GIẢI THUẬT TỐI ƢU HÓA BẦY ĐÀN

2.1. Lịch sử phát triển

2.2. Các khái niệm cơ bản trong giải thuật bầy đàn

2.3. Mô tả thuật toán

2.4. Những vấn đề cần quan tâm khi xây dựng giải thuật PSO

2.5. Đặc điểm và ứng dụng của giải thuật bầy đàn

2.6. Hiệu chỉnh bộ PSS bằng thuật giải bầy đàn

3. CHƯƠNG 3: LÝ THUYẾT VỀ BỘ ỔN ĐỊNH PSS

3.1. Nâng cao độ ổn định hệ thống điện

3.2. Bộ ổn định hệ thống điện (PSS) đưa tín hiệu vào hệ thống kích từ

3.3. Công suất giảm chấn trong máy phát

4. CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÁY PHÁT ĐIỆN

4.1. Phương trình góc công suất máy phát điện

4.2. Phương trình độ lệch tốc độ

4.3. Phương trình sức điện động quá độ trục q của máy phát điện

4.4. Phương trình tính sức điện động quá độ trục d (E’d)

4.5. Phương trình công suất trên đầu cực máy phát

4.6. Phương trình tính điện áp trục q của máy phát

4.7. Phương trình tính điện áp trục d của máy phát

4.8. Phương trình tính dòng điện trục d của máy phát

4.9. Phương trình tính dòng điện trục q của máy phát

4.10. Bộ ổn định PSS thông thường theo IEEE chuẩn PSS1A

5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG

5.1. Thông số của Hệ thống máy phát, đường dây khi chạy bằng Matlab Simulink

5.2. Sơ đồ tổng quan các khối mô phỏng trên Matlab

5.3. Mô hình nghiên cứu

5.4. Trường hợp 1 khi đang mang tải 0.u thì xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát

5.5. Trường hợp 2 thay đổi công suất phụ tải bất ngờ

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI

6.1. Các kết quả đạt được trong đề tài

6.2. Hướng phát triển của đề tài

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về hệ thống điện

Hệ thống điện hiện đại không còn là một thực thể đơn lẻ mà là một mạng lưới phức tạp bao gồm hàng ngàn thiết bị điện. Việc liên kết các hệ thống điện mang lại nhiều lợi ích như cung cấp công suất lớn và tăng độ tin cậy. Tuy nhiên, nó cũng tạo ra những thách thức mới, đặc biệt là vấn đề dao động tần số thấp. Nghiên cứu về ổn định hệ thống điện là rất quan trọng, với mục tiêu đảm bảo rằng các máy phát điện có thể phản ứng hiệu quả với các nhiễu loạn. Ổn định hệ thống điện được phân thành ba loại: ổn định lâu dài, ổn định động và ổn định quá độ. Mỗi loại ổn định có những đặc điểm riêng và yêu cầu các phương pháp điều khiển khác nhau để duy trì sự ổn định của hệ thống.

1.1 Hệ thống điện và sự ổn định

Hệ thống điện hiện đại bao gồm nhiều thiết bị và kết nối phức tạp. Sự ổn định của hệ thống điện phụ thuộc vào khả năng phản ứng của các máy phát điện với các nhiễu loạn. Nghiên cứu về ổn định hệ thống điện giúp cải thiện khả năng duy trì hoạt động bình thường của hệ thống trong các điều kiện khác nhau.

1.2 Kỹ thuật điều khiển để hạn chế dao động

Các kỹ thuật điều khiển được chia thành hai nhóm chính: điều khiển hạn chế dao động trên đường dây truyền tải và điều khiển tại nhà máy phát điện. Việc sử dụng bộ ổn định hệ thống điện (PSS) là một trong những phương pháp hiệu quả để giảm thiểu dao động và nâng cao độ ổn định của hệ thống.

II. Giải thuật tối ưu hóa bầy đàn

Giải thuật PSO (Particle Swarm Optimization) là một trong những phương pháp tối ưu hóa hiệu quả, dựa trên hành vi của các cá thể trong quần thể. PSO được phát triển từ việc quan sát các quần thể sinh vật trong tự nhiên, nơi mà các cá thể tương tác và tự tổ chức để tìm kiếm thức ăn hoặc giải quyết các vấn đề. PSO có khả năng tìm kiếm tối ưu trong không gian lớn và phức tạp, giúp xác định thông số tối ưu cho bộ PSS. Việc áp dụng PSO trong tối ưu hóa bộ PSS không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn nâng cao độ ổn định của hệ thống điện.

2.1 Lịch sử phát triển

Giải thuật PSO được giới thiệu lần đầu vào năm 1995 và đã nhanh chóng trở thành một trong những phương pháp tối ưu hóa phổ biến nhất. PSO đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ kỹ thuật đến kinh tế, nhờ vào tính linh hoạt và hiệu quả của nó.

2.2 Các khái niệm cơ bản trong giải thuật bầy đàn

PSO hoạt động dựa trên nguyên tắc của quần thể, nơi mỗi cá thể trong quần thể tìm kiếm giải pháp tối ưu bằng cách học hỏi từ những cá thể khác. Các cá thể cập nhật vị trí của mình dựa trên thông tin cá nhân và thông tin của quần thể, giúp cải thiện khả năng tìm kiếm giải pháp tối ưu.

III. Lý thuyết về bộ ổn định PSS

Bộ ổn định hệ thống điện (PSS) là một thiết bị quan trọng trong việc duy trì sự ổn định của hệ thống điện. PSS hoạt động bằng cách cung cấp tín hiệu điều chỉnh cho hệ thống kích từ, giúp giảm thiểu dao động và nâng cao độ ổn định động của máy phát. Việc tối ưu hóa thông số của PSS thông qua giải thuật PSO đã chứng minh được hiệu quả trong việc cải thiện khả năng phản ứng của hệ thống điện trước các nhiễu loạn.

3.1 Nâng cao độ ổn định hệ thống điện

Để nâng cao độ ổn định của hệ thống điện, việc sử dụng PSS là rất cần thiết. PSS giúp điều chỉnh tín hiệu kích từ, từ đó cải thiện khả năng duy trì sự ổn định của máy phát trong các điều kiện vận hành khác nhau.

3.2 Bộ ổn định hệ thống điện

Bộ PSS có nhiều loại khác nhau, bao gồm bộ ổn định thông thường và bộ ổn định thích nghi. Mỗi loại PSS có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn loại PSS phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất tối ưu của hệ thống điện.

25/01/2025

Bài viết "Luận văn thạc sĩ HCMUTE: Ứng dụng giải thuật PSO để tối ưu hóa bộ PSS" của tác giả Nguyễn Hoàng Linh, dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Minh Tâm, trình bày về việc áp dụng giải thuật Particle Swarm Optimization (PSO) trong việc tối ưu hóa bộ điều chỉnh ổn định hệ thống điện. Nghiên cứu này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các phương pháp tối ưu hóa hiện đại mà còn giúp người đọc hiểu rõ hơn về cách thức cải thiện hiệu suất của các hệ thống điện thông qua các thuật toán thông minh.

Để mở rộng thêm kiến thức về các ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực kỹ thuật điện và khoa học máy tính, bạn có thể tham khảo các bài viết liên quan như Luận Văn Thạc Sĩ: Ứng Dụng Active Learning trong Lựa Chọn Dữ Liệu Gán Nhãn cho Bài Toán Nhận Diện Giọng Nói, nơi nghiên cứu về các phương pháp học máy trong nhận diện giọng nói, hay Nghiên cứu ứng dụng học sâu vào dịch từ vựng mà không cần dữ liệu song ngữ, bài viết này khám phá ứng dụng của học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quát hơn về các xu hướng và công nghệ mới trong lĩnh vực này.