Tối ưu tham số bộ ổn định điện áp (PSS) bằng thuật giải bầy đàn (PSO) Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu xác định thông số tối ưu cho bộ ổn định điện áp (Power System Stabilizer PSS) bằng thuật toán bầy đàn (Particle swarm optimization PSO). Đầu vào của bộ PSS là độ lệch tốc độ, đầu ra cung cấp tín hiệu cho bộ điều chỉnh điện áp (AVR). Kết quả mô phỏng được bằng công cụ SimulinkMatlab. Các kết quả mô phỏng cho thấy bộ PSO PSS được nghiên cứu trong hệ thống thanh cái một máy được mô phỏng trên máy tính theo điều kiện vận hành khác nhau chẳng hạn như tải nhẹ, tải nặng, các nhiễu loạn khác nhau như thay đổi công suất đầu vào, ngắn mạch 3 pha đều được kiểm tra, trong cùng 1 thời gian tất cả các trường hợp mô phỏng được nghiên cứu với bộ PSS thông thường, kết quả mô phỏng cho thấy rằng bộ PSO PSS đáp ứng được tất các dao động của hệ thống điện theo các điều kiện vận hành khác nhau và đã cải thiện đáng kể trạng thái ổn định của hệ thống.
Trang 1Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ 4 về Điều khiển và Tự động hoá VCCA -2017
1
Tối ưu tham số bộ ổn định điện áp (PSS) bằng thuật giải bầy đàn (PSO) Opimal Power System Stabilizer Parameters Using Particle Swarm
Optimization Huỳnh Đức Chấn1, Nguyễn Minh Tâm2, Nguyễn Hoàng Linh3
1ĐH Lạc Hồng, Đồng Nai, 2ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật, TPHCM
E-Mail: Huynhducchan@gmail.com Abstract:
The reseach results of tuning of Opimal Power System Stabilizer Parameters used Particle swarm optimazation algorithm are presented PSS input is the speed deviation, the output signal to supply the automatic voltage regulators (AVR) The data to train is implemented in all the different operating conditions of the system such as underload, overload, input distortion, change input power, short circuit for three phases The simulations are performed using the Simulink/Matlab The simulation results show that PSO based PSS can improve the dynamic performance of the system
Keywords: Particle Swarm Optimazation; Power System Stabilizer; Opimal
Tóm tắt:
Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu xác định thông
số tối ưu cho bộ ổn định điện áp (Power System
Stabilizer- PSS) bằng thuật toán bầy đàn (Particle
swarm optimization- PSO) Đầu vào của bộ PSS là độ
lệch tốc độ, đầu ra cung cấp tín hiệu cho bộ điều
chỉnh điện áp (AVR) Kết quả mô phỏng được bằng
công cụ Simulink/Matlab Các kết quả mô phỏng cho
thấy bộ PSO- PSS được nghiên cứu trong hệ thống
thanh cái một máy được mô phỏng trên máy tính theo
điều kiện vận hành khác nhau chẳng hạn như tải nhẹ,
tải nặng, các nhiễu loạn khác nhau như thay đổi công
suất đầu vào, ngắn mạch 3 pha đều được kiểm tra,
trong cùng 1 thời gian tất cả các trường hợp mô phỏng
được nghiên cứu với bộ PSS thông thường, kết quả
mô phỏng cho thấy rằng bộ PSO- PSS đáp ứng được
tất các dao động của hệ thống điện theo các điều kiện
vận hành khác nhau và đã cải thiện đáng kể trạng thái
ổn định của hệ thống.
Ký hiệu:
Ký hiệu Đơn vị Ý nghĩa
δ radian Góc rotor của máy phát
ωB rad/sec Tốc độ rotor cơ bản
Sm p.u Tốc độ rotor
Smo p.u Tốc độ rotor ban đầu
Pe p.u Công suất điện máy phát
Tm p.u Công suất sơ cấp
T’do Hằng số thời gian hở mạch
trục d T’qo Hằng số thời gian hở mạch
trục d
Xd p.u Điện kháng đồng bộ trục d
Xq p.u Điện kháng đồng bộ trục q
X’d p.u Điện kháng quá độ trục d
Xq p.u Điện kháng quá độ trục q
i best
G Vị trí tốt nhất của cá thể trong
quần thể
i
best
P Vị trí tốt nhất của cá thể thứ i
( ) ,
t
i m
v Vận tốc cá thể thứ i ở lần lặp lại thứ t
( ) ,
t
i m
x Vị trí cá thể thứ i ở lần lặp lại
thứ t Chữ viết tắt
PSS Power System Stabilizer AVR Automatic voltage regulators PSO Particle Swarm Optimazation
1 Phần mở đầu Trong đầu những năm sáu mươi, hầu hết các máy phát điện đã được kết nối với nhau và được tự động điều chỉnh điện áp (AVR) hiệu quả hơn Việc truyền tải công suất lớn trên đường dây dài cần phải có các AVR tác động nhanh, dao động nhỏ, tần số thấp cần phải được nghiên cứu
Việc giảm công suất truyền tải và dùng AVR để hạn chế những dao động thường được dùng đến trong trường hợp khẩn Tuy nhiên, đây không phải là giải pháp khả thi cho vấn đề này Sự ổn định của hệ thống
có thể được nâng cao bằng cách áp dụng một số phương pháp điều khiển hồi tiếp
Bài toán được giải quyết bằng cách lắp vào máy phát điện một bộ điều khiển hồi tiếp độ lệch tốc độ cấp cho bộ AVR với góc pha và biên độ thích hợp để tạo ra moment giảm chấn trên rotor [2] Thiết bị này được gọi là bộ ổn định (PSS) Những năm gần đây, một số bài báo áp dụng: Giải thuật di truyền, mạng nơron network, giải thuật PSO trong việc thiết kế bộ PSS đã được xuất bản [1], [2], [3] Các kết quả mô phỏng cho thấy mỗi giải thuật đều có những ưu và nhược điểm riêng
Trang 22
Trong bài báo này nhóm tác giả sử dụng giải thuật
tối ưu bầy đàn cho bộ PSS, kết quả mô phỏng cho
thấy thời gian loại trừ sự cố ngắn khoảng 0.1s, tốc độ
rotor dao động có biên độ nhỏ
2 Nội dung chính
2.1 Bộ ổn định hệ thống điện (PSS)
Ổn định hệ thống điện: Là khả năng lấy lại trạng thái
cân bằng sau khi bị nhiễu loạn, các thông số của hệ
thống nằm trong giới hạn cho phép Tính toàn vẹn của
hệ thống được bảo toàn, toàn bộ hệ thống điện vẫn
còn nguyên vẹn các máy phát và tải không bị cắt ra,
ngoại trừ một số bị cắt ra để loại trừ sự cố và duy trì
sự hoạt động phần còn lại của hệ thống Hệ thống điện
là một hệ thống phi tuyến cao, hoạt động trong một
môi trường: Tải, máy phát điện, cấu trúc liên kết thay
đổi liên tục Hệ thống phải có khả năng đáp ứng nhu
cầu phụ tải trong các điều kiện vận hành khác nhau
Ngoài ra hệ thống còn phải có khả năng tồn tại khi
gặp các sự cố có tính chất nghiêm trọng như ngắn
mạch hay một số máy phát lớn bị cắt ra
H.1 Sơ đồ khối tín hiệu bộ PSS cấp cho hệ thống kích từ
Bộ ổn định hệ thống điện Power System Stabilizer
(PSS) là một thiết bị dùng để thêm mạch điều khiển
cho hệ thống tự động điều chỉnh điện áp AVR như
hình 1:
Tín hiệu PSS cấp cho AVR máy phát điện để nâng
cao ổn định hệ thống điện trong các trường hợp nhiễu
loạn tín hiệu nhỏvà nhiễu loạn tín hiệu lớn
Ở trạng thái ổn định, có sự nhiễu loạn tín hiệu nhỏ thì
độ lệch tốc độ Δω là zero hay gần zero Không có tín
hiệu từ PSS cấp cho AVR
Ở trạng thái không ổn định tốc độ của máy phát
không còn là hằng số nữa, dao động của rotor làm
thay đổi góc lệch rotor Lúc này xuất hiện tín hiệu từ
bộ PSS cấp cho AVR, từ đó sinh ra công suất giảm
chấn PD làm giảm dao động và cùng pha với Δω
Bộ ổn định:
Cấu trúc bộ ổn định PSS của IEEE theo chuẩn 421.5
như hình 2:
H.2 Sơ đồ khối của bộ PSS thông thường
Khối độ lợi: Với độ lợi KPss được đặt tương ứng để tối ưu giảm dao động nhưng không gây ra quá biên độ tín hiệu đầu vào của bộ ổn định [1]
Tín hiệu đầu vào: Là độ lệch tốc độ (Δω)
Tín hiệu đầu ra: VS tín hiệu ổn định cấp cho AVR Khối lọc thông: Hoạt động như là bộ lọc thông cao với hệ số thời gian TWP đủ lớn để ngăn ngừa những thay đổi tốc độ do điều chỉnh điện áp kích từ tạo nên Thường bằng từ 1 đến 20 giây
Khối bù pha: Để giảm dao động, bộ ổn định PSS phải sinh ra một moment cùng pha với độ lệch tốc độ rotor Điều này đòi hỏi mạch sớm pha để bù cho mạch trể pha giữa đầu vào của AVR và moment điện sinh ra [1] Đặc tính pha phụ thuộc vào các thông số của hệ thống và điều kiện vận hành của hệ thống Yêu cầu sớm pha cho một điều kiện vận hành cụ thể và các thông số hệ thống có thể đạt được bằng cách chọn các giá trị hằng số thời gian T1, T2 và T3, T4 thích hợp 2.2 Tổng quan về giải thuật bầy đàn (PSO) PSO là một kỹ thuật tối ưu hóa ngẫu nhiên dựa trên một quần thể và sau đó tìm nghiệm tối ưu bằng cách cập nhật các thế hệ, được phát triển bỡi Dr.Eberhart
và Dr.Kennedy (1995) phỏng theo hành vi của các bầy chim hay các đàn cá trong quá trình tìm kiếm thức ăn [2], [5] Mỗi cá thể trong quần thể cập nhật vị trí của nó theo vị trí tốt nhất của nó và của cá thể trong quần thể tính tới thời điểm hiện tại [5] Quá trình cập nhật các phần tử dựa trên các công thức sau:
( 1) ( ) ( 1) , t , t , t ; 1, 2, , ; 1, 2,
Trong đó:
n: Số lượng bầy đàn; d: Kích thước quần thể (dimension); t: Số lần lặp lại; vi,m(t): Vận tốc của phần
tử thứ i ở lần lặp lại thứ t; w: Hệ số trọng lượng quán tính; c1,c2: Hệ số gia tốc; Rand (): Là một số ngẫu nhiên trong khoảng (0,1); xi,m(t): Vị trí của phần tử thứ
i ở lần lặp thứ t
Khái niệm về sự thay đổi những điểm tìm kiếm của giải thuật PSO được biễu diễn ở hình 3
H.3 Khái niệm về sự thay đổi điểm tìm kiếm của PSO
Với: XiK: Vị trí hiện tại; XiK+1: Vị trí đã được thay đổi
ViK: Vận tốc hiện tại; ViK+1: Vận tốc đã được thay đổi
i
best
P : Vị trí tốt nhất của cá thể thứ i; Gbesti: Phần tử
PSS
K
( )s
2
1
1
T s
T s
Pbest i
V iPbest
Gbest i
X ik+1
V ik+1
V iGbest
X ik
V ik
Input
Khối
Độ lợi
Khối Lọc thông Khối bù sớm Trễ pha
( )
PSS
6
1
1 T s
5 5
1
T s
T s
3 4
1 1
Ts Ts
Trang 3Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ 4 về Điều khiển và Tự động hoá VCCA -2017
3
tốt nhất của cá thể thứ i trong quần thể; ViPbest: Vận tốc
theo Pbest; ViGbest: Vận tốc theo Gbest
2.3 Điều chỉnh bộ PSS theo phương pháp bầy đàn
Hàm mục tiêu: Là hàm dùng để đánh giá các lời giải
của bài toán, tùy vào từng bài toán mà hàm mục tiêu
khác nhau Do yêu cầu mong muốn là tối thiểu hoá sai
số (e) ngõ ra nên hàm mục tiêu có thể chọn như sau:
2 0
( )
Một bộ PSS sử dụng thuật giải PSO để hiệu chỉnh
tham số bộ PSS trong việc cải thiện trạng thái ổn
định của máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động
của hệ thống
Trong thuật giải PSO thì mỗi phần tử sẽ chứa 5
tham số KP, T1, T2, T5, T6, điều đó có nghĩa là không
gian tìm kiếm là năm tham số trên, từ đó ta sẽ có lưu
đồ giải thuật của hệ thống điều khiển PSO-PSS như
sau:
Step 1: Khởi tạo cho mỗi cá thể thứ i trong quần thể:
Step 1.1: Khởi tạo giá trị vị trí (Xik) cho từng cá thể
trong quần thể với giá trị vị trí ngẫu nhiên
Step 1.2: Khởi tạo giá trị vận tốc Vik
Step 2: Chạy mô hình
Step 2.1: Chạy mô hình điều khiển với những tham số
đã thiết lập trước
Step 2.2: Tìm tham số KP, T1, T2, T5, T6 của bộ PSS
Step 2.3: Tìm hàm mục tiêu
Step 2.4: Đánh giá hàm vị trí Xik theo giá trị hàm mục
tiêu (fitness)
Step 3: Cập nhật lại giá trị vị trí và vận tốc cho từng
cá thể:
Step 3.1: Cập nhật giá trị vận tốc và vị trí theo công
thức (1) và (2)
Step 3.2: Đánh giá hàm mục tiêu (fitness)
Step 3.3: Nếu fitness < Pbest_fitness thì
Pbest= Xik, Pbest_fitness = fitness
Step 3.4: Cập nhật giá trị Gbest cho từng cá thể tương
ứng với vị trí nhỏ nhất hiện tại của hàm mục tiêu
trong quần thể
Step 4: Tìm giá trị phần tử mới
Nếu giá trị của phần tử mới tốt hơn giá trị tốt nhất của
phần tử trước đó trong bầy đàn, thì thay thế giá trị tốt
nhất trước đó bằng giá trị mới hiện tại
Step 5: Lặp lại bước 2 cho đến khi đã đủ số lần lặp
lại
Mục tiêu của phương pháp hiệu chỉnh PSS dùng
giải thuật PSO là: [5]
Cực tiểu hoá hàm mục tiêu
Tìm được bước đáp ứng của hệ thống và làm giảm sai
số
Lập lại các bước thực hiện cho đến khi đủ số bước lặp
lại
2.4 Thiết kế bộ ổn định PSO-PSS
Để giải thuật PSO thực hiện chính xác hành vi động
của hệ thống cần thu thập dữ liệu chính xác hình 4
Bộ dữ liệu là các trạng thái vận hành khác nhau của
hệ thống như ngắn mạch, đứt dây, công suất phụ tải
thay đổi (thay đổi công suất Pe) các giá trị này được
thay đổi ngẫu nhiên theo thời gian Bộ dữ liệu này đảm bảo cho bộ PSO-PSS thực hiện được tất cả các trạng thái vận hành của hệ thống
H.4 Thu thập giữ liệu để thục hiện
3 Kết quả mô phỏng 3.1 Thông số của hệ thống máy phát, đường dây khi chạy Matlab- Simulink
Máy phát:
B.1 Tham số mô phỏng máy phát
Lưới điện:
B.2 Tham số mô phỏng lưới điện
Các thông số sử dụng để mô phỏng:
Tất cả các thông số mô phỏng như điện trở, điện cảm, đơn vị là p.u Thời gian được tính bằng giây
3.2 Sơ đồ tổng quan các khối mô phỏng trên matlab
Ra=0 Xd=1.7572 T’do=6.66 T’qo=0.44 X’d= 0.4245 Xq=1.5845 X’q =1.04 δ0=44.370
X e =0.68 R=0 G=0 B=0
Trang 5Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ 4 về Điều khiển và Tự động hoá VCCA -2017
4
H.5 Sơ đồ mô phỏng trên Matlab
3.3 Mô hình nghiên cứu
H.6 Mô hình nghiên cứu
Các tham số dùng để mô phỏng cho bộ PSO- PSS và PSS thông thường
B.3 Các tham số mô phỏng của bộ PSO-PSS và PSS
Phương pháp KPSS T1 = T3 T2 = T4 T5 T6 Max Δω
(Rad/s)
Thời gian trở lại bình thường (s)
Trang 65
Tín hiệu độ lệch tốc độ Δω từ đầu cực máy phát và
đưa vào bộ PSS, chúng ta mô phỏng ba trạng thái
thông qua bộ chuyển đổi mạch (Switch) để so sánh
kết quả ổn định đó là:
Trạng thái 1: Không có Bộ PSS
Trạng thái 2: Có bộ PSS thông thường (PSS)
Trạng thái 3: Có bộ PSO-PSS
Sau khi tín hiệu qua bộ PSS sẽ được đưa vào bộ kích
từ của máy phát
Hai trường hợp để mô phỏng đó là:
Trường hợp 1: Khi đang mang tải thì xảy ra ngắn
mạch trên đầu cực máy phát điện
Trường hợp 2: Tải thay đổi đột ngột
3.4 Trường hợp 1 khi đang mang tải thì xảy ra
ngắn mạch trên đầu cực máy phát
3.4.1 Công suất điện khi xảy ra ngắn mạch trên
đầu cực của máy phát
H.7 Công suất điện khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực của
máy phát
Hình 7 biểu diễn công suất điện, máy phát đang mang
tải 0.6 p.u thì xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát
tại thời gian t = 1 giây, sau thời gian 0.1 giây sự cố
được loại trừ hệ thống trở lại bình thường sau 10
giây
B.4 Giới hạn ổn định động của công suất điện khi xảy ra
ngắn mạch trên đầu cực máy phát
NO PSS PSS PSO- PSS
Thời gian trở lại
bình thường (s)
3.4.2 Độ lệch tốc độ Rotor khi xảy ra ngắn mạch
trên đầu cực máy phát
Hình 8 biểu diễn độ lệch tốc độ Rotor, tại thời điểm t
= 1 giây thì xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát,
sau thời gian 0.1 giây sự cố được loại trừ, hệ thống trở
lại bình thường sau 10 giây
B.5 Giới hạn ổn định động của độ lệch tốc độ Rotor khi xảy
ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát
NO PSS PSS PSO- PSS
Thời gian trở lại
H.8 Độ lệch tốc độ Rotor khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát
3.4.3 Góc công suất khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát
H.9 Góc công suất khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát
Hình 9 biểu diễn góc công suất, máy phát đang mang tải 0.6 p.u thì xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát tại thời gian t = 1 giây, sau thời gian 0.1 giây sự cố được loại trừ hệ thống trở lại bình thường sau 10 giây B.6 Giới hạn ổn định động của góc công suất khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát
NO PSS PSS PSO- PSS Max δ (Rad) 2.48 2.28 2.18 Thời gian trở lại
3.5 Trường hợp 2 thay đổi công suất phụ tải bất ngờ
3.5.1 Công suất điện trên đầu cực máy phát khi thay đổi công suất
Hình 10 biểu diễn công suất điện trên đầu cực máy phát, máy phát đang vận hành ở tải 0.6 p.u tại 1 giây phụ tải bất ngờ giảm tải xuống 0.3 p.u đến vị trí 10 giây hệ thống ổn định Tại 10 giây tải bất ngờ tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định ở giây thứ 20 Điều này đảm bảo cho máy phát ổn định trong các tình huống vận hành
Trang 7Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ 4 về Điều khiển và Tự động hoá VCCA -2017
6
B.7 Giới hạn ổn định động của công suất điện khi thay đổi
phụ tải
NO PSS PSS PSO- PSS Max Pe (p.u) 0.45 0.42 0.37
Thời gian trở lại
H.10 Công suất điện trên đầu cực của máy phát khi thay đổi
công suất
3.5.2 Góc công suất delta của máy phát khi công
suất phụ tải thay đổi
H.11 Góc công suất delta của máy phát khi công suất phụ
tải thay đổi
Hình 11 biểu diễn góc công suất của máy phát, máy
phát đang vận hành ở tải 0.6 p.u ứng với góc delta là
1.6 p.u Tại 1 giây phụ tải bất ngờ giảm tải xuống 0.3
p.u đến vị trí 10 giây hệ thống ổn định ứng với góc
delta là 0.8 p.u Tại 10 giây tải bất ngờ tăng đến 0.5
p.u hệ thống ổn định ở giây thứ 20 ứng với góc delta
là 1.3 p.u
B.8 Giới hạn ổn định động của góc công suất khi thay đổi
phụ tải
NO PSS PSS PSO- PSS
Thời gian trở lại
3.5.3 Độ lệch tốc độ của máy phát khi công suất
phụ tải thay đổi
Hình 12 biểu diễn độ lệch tốc độ của máy phát, máy
phát đang vận hành ở tải 0.6 p.u Tại 1 giây phụ tải
bất ngờ giảm tải xuống 0.3 p.u đến vị trí 10 giây hệ
thống ổn định độ lệch tốc độ bằng 0 Tại 10 giây tải
bất ngờ tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định ở giây thứ
20 độ lệch tốc độ bằng không
B.9 Giới hạn ổn định động của độ lệch tốc độ máy phát khi công suất phụ tải thay đổi
NO PSS PSS PSO- PSS
Thời gian trở lại
H.12 Độ lệch tốc độ của máy phát khi công suất phụ tải thay đổi
4 Kết luận Bài báo này đã trình bày việc sử dụng giải thuật PSO
để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS Thông qua kết quả mô phỏng trên Matlab/Simulimk cho thấy bộ PSS với những thông số được xác định bằng giải thuật bầy đàn cho kết quả tốt hơn bộ PSS với những thông
số thông thường Bộ ổn định PSO-PSS làm cho độ lệch tốc độ của rotor dao động có biên độ nhỏ hơn, thời gian ổn định ngắn hơn Vì vậy nó đã cải thiện trạng thái ổn định của máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động của hệ thống
Tài liệu tham khảo [1] Wenxin liu, Ganesh k venayagamoorthy
“Comparisons of an adaptive neural network based controller and an optimized conventional power system stablilier” 16th IEEE international conference on control applications part of IEEE Multi- conference on systems and control singapore, 1-3 october 2007
[2] Jafaru Usman, Mohd Wazir Mustafa, Garba Aliyu “Design of AVR and PSS for Power System Stability based on Iteration Particle swarm Optimization” ISSN: 2277-3754, ISO 9001:2008 Certified International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT) Volume 2 Issue 6, December 2012
[3] Mehrdad Rostami, Ali Darvish Falehi, Hassan Mehrjardi “Transient Stability Analysis of Power System by Coordinated PSS-AVR Design Based on PSO Technique” Engineering, 2011 [4] Sidhartha Panda and Narayana Prasad Padhy
“Power system With PSS and FACTS Controller Modelling Simulation and Simultaneous Tuning Employing Genetic Algorithm”, International Journal of Electrial and Electronics Engineering,
2007
Trang 87
[5] Boumediene Allaoua, Brahim Gasbaoui and
Brahim Mebarki, “Setting Up PID DC Motor
Speed Control Alteration Parameters Using
Particle Swarm Optimization Strategy” Bechar
University, Departement of Electrical
Engineering, Issue 14, June 2009, pp 19-32
Huỳnh Đức Chấn sinh năm
1982 Anh nhận bằng Kỹ sư Điện- Điện tử tại trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TPHCM năm 2006, nhận bằng Thạc sỹ
Kỹ Thuật Điện Tử năm 2011 tại trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TPHCM Hiện anh đang
là Giảng viên Khoa Cơ Điện- Điện tử, Trường Đại Học Lạc Hồng, Đồng Nai
Hướng nghiên cứu chính là áp dụng kỹ thuật tính toán
mềm trong xây dựng mô hình và điều khiển.
Nguyễn Hoàng Linh sinh năm
1987 Anh nhận bằng Kỹ sư Điện- Điện tử tại trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh năm 2010, nhận bằng Thạc sỹ Kỹ Thuật Điện năm
2014 tại trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TPHCM Hiện anh đang là Giảng viên khoa Điện, Trường Cao Đẳng Kỹ Thuật Cao Thắng,
TPHCM
Nguyễn Minh Tâm sinh năm
1971 Anh nhận bằng Kỹ sư Điện Khí Hoá và Cung Cấp Điện tại Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh năm
1995, bằng Thạc sỹ Kỹ Thuật Điện tại Trường Đại Học Bách Khoa, Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh năm 2003, và nhận bằng Tiến sỹ Kỹ thuật tại Trường Đại Học Công
Nghệ Sydney, Úc năm 2010 Tiến sỹ Nguyễn Minh
Tâm tham gia giảng dạy tại Khoa Điện – Điện Tử,
Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh
từ năm 1995 đến nay Hướng nghiên cứu chính là áp
dụng kỹ thuật tính toán mềm trong xây dựng mô hình
và điều khiển