I. Ứng dụng HCMUTE trong phân tích ổn định hệ thống điện
Công trình nghiên cứu Ứng dụng HCMUTE: Tính toán thông minh và nhận dạng ổn định hệ thống điện tập trung vào việc ứng dụng tính toán thông minh để cải thiện độ chính xác trong nhận dạng ổn định hệ thống điện. Nghiên cứu này có ý nghĩa thiết thực, giải quyết hạn chế của các phương pháp truyền thống trong việc đánh giá ổn định hệ thống điện. Các phương pháp truyền thống thường tốn nhiều thời gian, không phù hợp với việc giám sát trực tuyến. Công trình HCMUTE đề xuất một giải pháp mới, hứa hẹn nâng cao hiệu quả và tốc độ xử lý thông tin trong việc đảm bảo an toàn hệ thống điện.
1.1. Tổng quan về nghiên cứu ổn định hệ thống điện tại HCMUTE
Nhiều tác giả đã quan tâm đến việc ứng dụng tính toán thông minh vào nhận dạng ổn định hệ thống điện. Hệ thống điện luôn đối mặt với rủi ro sự cố. Phát hiện nhanh sự cố là yếu tố quan trọng để khôi phục ổn định hệ thống điện. Phương pháp truyền thống chậm, không thể hoạt động trực tuyến. HCMUTE nghiên cứu các phương pháp nhận dạng nhằm khắc phục điểm yếu này. Các nghiên cứu trước đây đã sử dụng kỹ thuật thống kê, giải thuật phân cụm mờ, và mạng nơ-ron. Tuy nhiên, dữ liệu ổn định động hệ thống điện phức tạp. Mạng nơ-ron đơn gặp khó khăn trong việc phân loại chính xác giữa trạng thái ổn định và không ổn định. Công trình HCMUTE hướng đến xây dựng mô hình bộ phân lớp cải tiến, nâng cao độ chính xác nhận dạng. Việc kết hợp nhiều bộ phân lớp đơn (ensemble classifier) là một hướng tiếp cận được HCMUTE lựa chọn. HCMUTE đã nghiên cứu và áp dụng nhiều thuật toán thông minh, bao gồm cả Deep learning, nhằm tối ưu hóa quá trình phân tích hệ thống điện.
1.2. Tính cần thiết của ứng dụng tính toán thông minh trong nhận dạng ổn định hệ thống điện
Hệ thống điện thường xuyên gặp sự cố: cắt máy phát, cắt đường dây, tăng tải đột ngột, ngắn mạch. Phát hiện nhanh sự cố giúp khôi phục ổn định hệ thống điện. Phương pháp truyền thống chậm, không phù hợp giám sát trực tuyến. Nhận dạng ổn định HTĐ cần giải pháp nhanh chóng. Tính toán thông minh, đặc biệt là mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), xử lý dữ liệu phức tạp hiệu quả. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu về ANN vẫn chưa đạt độ chính xác cao. Dữ liệu ổn định động hệ thống điện phức tạp, làm khó mạng nơ-ron đơn. HCMUTE đề xuất kết hợp nhiều bộ phân lớp đơn để nâng cao độ chính xác. Kết hợp song song các bộ phân lớp đơn giúp bổ khuyết, tăng độ chính xác. Đây là hướng nghiên cứu chính của công trình này. Công trình HCMUTE góp phần vào việc tăng cường độ tin cậy hệ thống điện.
II. Mô hình và phương pháp nghiên cứu của HCMUTE
Công trình nghiên cứu của HCMUTE tập trung vào việc xây dựng một mô hình nhận dạng ổn định hệ thống điện dựa trên tính toán thông minh. HCMUTE sử dụng thuật toán thông minh, cụ thể là kỹ thuật bộ phân lớp kết hợp (Ensemble Classifier), kết hợp nhiều bộ phân lớp đơn như ANN và K-NN. Mô hình này được huấn luyện trên dữ liệu từ hệ thống điện chuẩn IEEE 39-bus. Kết quả được đánh giá bằng luật bình bầu. Việc sử dụng mạng lưới điện thông minh (Smart Grid) và các công nghệ hiện đại như Internet vạn vật (IoT) và Big Data cũng được xem xét để nâng cao hiệu quả của mô hình. HCMUTE đã thực hiện việc mở rộng quy mô dữ liệu và phát triển thuật toán để tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu lớn.
2.1. Xây dựng mô hình nhận dạng ổn định động hệ thống điện
Công trình HCMUTE đề xuất quy trình xây dựng bộ phân lớp kết hợp. Mô hình này kết hợp các bộ phân lớp đơn lẻ, ví dụ ANN và K-NN, hoạt động song song. Kết quả của các bộ phân lớp đơn được tổng hợp bằng luật bình bầu để đưa ra kết luận cuối cùng về ổn định hệ thống điện. HCMUTE cũng nghiên cứu việc chọn lọc các thông số đặc trưng quan trọng ảnh hưởng đến ổn định hệ thống điện. Việc lựa chọn các thông số này đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu kích thước dữ liệu đầu vào, và làm tăng hiệu quả của quá trình học máy. HCMUTE đã sử dụng các kỹ thuật như SFS (Sequential Forward Selection) để tối ưu hóa quá trình này. Mô hình được huấn luyện và kiểm tra trên hệ thống điện chuẩn IEEE 39-bus. HCMUTE đã tiến hành mô phỏng hệ thống điện để đánh giá hiệu quả của mô hình đề xuất. Các kết quả mô phỏng cho thấy sự cải thiện đáng kể về độ chính xác so với các phương pháp truyền thống. Phát hiện lỗi hệ thống điện được cải thiện nhờ vào việc ứng dụng tính toán thông minh.
2.2. Đánh giá và ứng dụng mô hình
Công trình HCMUTE đánh giá mô hình trên hệ thống điện chuẩn IEEE 39-bus. Kết quả cho thấy mô hình đề xuất có độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Mô hình này có thể được ứng dụng trong việc giám sát và điều khiển tối ưu hệ thống điện. Việc quản lý năng lượng cũng được cải thiện nhờ khả năng dự báo và phát hiện sự cố kịp thời. Mô hình góp phần vào dự báo tải điện, hỗ trợ trong việc lập kế hoạch vận hành hệ thống điện. Công trình HCMUTE cũng đề xuất các hướng phát triển trong tương lai, bao gồm việc tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo như điện năng tái tạo vào mô hình. Việc ứng dụng công nghệ thông tin và IoT cũng được xem xét để xây dựng một hệ thống giám sát và điều khiển hệ thống điện thông minh (Smart Grid) toàn diện hơn. An ninh mạng cũng là một yếu tố được cân nhắc trong quá trình phát triển hệ thống. HCMUTE đã thực hiện các nghiên cứu về an toàn hệ thống điện, nhằm đảm bảo tính bảo mật và ổn định của hệ thống.
