Ứng dụng mạng nơron đánh giá ổn định động hệ thống điện: luận văn thạc sĩ kỹ thuật điện

Có nhiều phương pháp nghiên cứu để đánh giá ổn định động hệ thống điện khi có dao động lớn như: phương pháp mô phỏng theo miền thời gian, phương pháp số, phương pháp hàm năng lượng … Tuy

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG

* * *

CHÂU NGỌC DANH

ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH ĐỘNG HỆ THỐNG ĐIỆN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG

* * *

CHÂU NGỌC DANH

ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH ĐỘNG HỆ THỐNG ĐIỆN

CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN

MÃ SỐ: 8520201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS QUYỀN HUY ÁNH

Đồng Nai, tháng 06 năm 2018

LỜI CẢM ƠN

Tôi chân thành cảm ơn Quý thầy cô trong Ban Giám Hiệu, Chủ nhiệm khoa

Cơ điện - Điện tử, phòng Quản lý sau đại học trường Đại Học Lạc Hồng - tỉnh Đồng Nai đã tạo mọi điều kiện cho tôi học tập, nghiên cứu để hoàn thành tốt luận văn trong thời gian qua

Tôi xin chân thành biết ơn đến thầy PGS.TS Quyền Huy Ánh đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ tôi trong quá trình học tập, nghiên cứu thực hiện luận văn này,

và tôi cũng gửi lời cảm ơn đến NCS Nguyễn Ngọc Âu, người đã hỗ trợ tôi rất nhiều

về chuyên môn trong suốt thời gian qua

Tôi xin chân thành cảm ơn tình cảm gia đình, bạn bè đã luôn động viên góp ý giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện

Tôi chân thành biết ơn quý thầy cô khoa Cơ điện - Điện tử trường Đại học Lạc Hồng - tỉnh Đồng Nai đã truyền đạt những kinh nghiệm quý báo, những kiến thức chuyên môn và những kỹ năng thiết thực giúp tôi hoàn thành tốt khóa học và là bước đệm cho công tác nghiên cứu sau này

Tôi xin trân trọng cảm ơn!

Bình Dương, ngày 01 tháng 06 năm 2018 Tác giả luận văn

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi

Các thông số, số liệu, kết quả nhận đƣợc trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Bình Dương, ngày 01 tháng 06 năm 2018

Tác giả luận văn

Châu Ngọc Danh

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Trong vận hành, hệ thống điện luôn phải đối diện rất nhiều những dao động bất thường từ bên ngoài lẫn bên trong hệ thống Những dao động này có thể gây mất cân bằng công suất nghiêm trọng dẫn đến hệ thống điện mất ổn định và nhanh chóng tan

rã Có nhiều phương pháp nghiên cứu để đánh giá ổn định động hệ thống điện khi có dao động lớn như: phương pháp mô phỏng theo miền thời gian, phương pháp số, phương pháp hàm năng lượng … Tuy nhiên, các phương pháp phân tích truyền thống này thường mất nhiều thời gian giải dẫn đến chậm trễ trong việc ra quyết định Với yêu cầu khắc khe về thời gian tính toán để đưa ra quyến định nhanh chóng, cần nghiên cứu phương pháp khác đáp ứng tốt các yêu cầu nêu trên Phương pháp nhận dạng trạng thái ổn định động bằng mạng nơron được khuyến nghị như là một phương pháp phù hợp để giải quyết những khó khăn về tốc độ nhận dạng cũng như hiệu suất học Bằng quá trình học cơ sở dữ liệu bao gồm các mẫu ổn định và không ổn định cho trước, phân tích mối quan hệ phi tuyến vào/ra giữa các thông số vận hành của hệ thống mạng, mạng nơron nhanh chóng đưa ra quyết định tình trạng của hệ thống điện Dựa trên cơ sở đó, luận văn đã xây dựng mô hình mạng nơron đánh giá ổn định động hệ thống điện, kết hợp kỹ thuật phân cụm dữ liệu sử dụng phương pháp K-Means để giảm số mẫu học và kỹ thuật Relief nhằm giảm số dấu hiệu mô tả mẫu,

bộ nhận dạng được sử dụng là mạng nơron hồi quy tổng quát GRNN (Generalized Regression Nơron Network)

Hiệu quả nhận dạng của mạng nơron đề xuất được kiểm chứng trên sơ đồ IEEE 10-máy 39-bus, kết quả cho thấy độ chính xác nhận dạng đạt 98,2%

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN……… i

LỜI CAM ĐOAN ……… ii

TÓM TẮT LUẬN VĂN ……….……… iii

MỤC LỤC ……… iv

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ……… vii

DANH MỤC BẢNG ……… viii

DANH MỤC HÌNH VẼ ……… ix

Chương 1: TỔNG QUAN ……… 1

1.1 Lý do chọn đề tài ……….…… 1

1.2 Mục tiêu và nhiệm vụ 2 1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ……… 2

1.3.1 Đối tượng nghiên cứu ……….… 2

1.3.2 Phạm vi nghiên cứu ……… 3

1.4 Phương pháp thực hiện ……… 3

1.5 Ý nghĩa khoa học và giá trị thực tiễn ……… 3

Chương 2: TỔNG QUAN VỀ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN ……….… 4

2.1 Dẫn nhập ……… 4

2.2 Các chế độ của hệ thống điện ……… 5

2.2.1 Chế độ xác lập ……… 5

2.2.2 Chế độ quá độ ……… 6

2.3 Phân loại ổn định hệ thống điện ……….…… 6

2.3.1 Điều kiện ổn định ……….……… 7

2.3.2 Ổn định tĩnh (Static Stability) ……… 8

2.3.3 Ổn định động (Dynamic Stability) ……… 11

2.4 Phân tích ổn định động hệ thống điện ……… 12

2.4.1 Các phương pháp nghiên cứu ……… 12

2.4.2 Phương trình dao động ……… 14

2.4.3 Ổn định hệ thống nhiều máy phát điện ……… 17

2.5 Các nghiên cứu trước đây ……… 19

2.6 Kết luận chương 2 ……… 20

Chương 3: TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON ……… 21

3.1 Khái niệm chung ……… 21

3.2 Nơron sinh học ……… … 21

3.3 Nơron nhân tạo ……… ……… 22

3.4 Phân loại mạng noron nhân tạo ……… 23

3.4.1 Mạng nơron đơn ……… 24

3.4.2 Mạng nơron nhiều lớp ……… 25

3.4.3 Mạng Perceptron nhiều lớp ……… 25

3.4.4 Mạng hàm truyền xuyên tâm ……… 27

3.4.4.1 Mạng hồi quy tổng quát ……… 28

3.4.4.2 Mạng nơron xác suất ……… 31

3.5 Luật đầu ra của bộ phân loại ……… 32

3.6 Đánh giá mô hình nhận dạng ……… 33

3.7 Kết luận chương 3 ……… 33

Chương 4: XÂY DỰNG MẠNG NƠRON ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH ĐỘNG HỆ THỐNG ĐIỆN ……… ……… 34

4.1 Xây dựng mô hình mạng nơron đánh giá ổn định động hệ thống điện … 34 4.2 Các bước thực hiện ……… 35

4.2.1 Tạo cơ sở dữ liệu đầu vào ……… 35

4.2.2 Chuẩn hóa dữ liệu ……… 36

4.2.3 Lựa chọn biến đặc trưng ……… 36

4.2.4 Rút gọn dữ liệu ……… 41

4.2.4.1 Thuật toán K-Means ……… 41

4.2.4.2 Ví dụ minh họa thuật toán K-Means ……… 42

4.2.4.3 Hàm K-Means trong Matlab ……… 46

4.2.4.4 Quy trình rút gọn mẫu ……… 47

4.2.5 Huấn luyện mạng nơron ……… 48

4.2.6 Đánh giá kết quả nhận dạng ……… 48

4.3 Kết luận chương 4 ……… ……… 48

Chương 5: ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH

5.1 Sơ đồ hệ thống điện IEEE 10 máy 39-bus New England ……… 49

5.2 Xây dựng cơ sở dữ liệu đầu vào ……… 50

5.3 Chuẩn hóa dữ liệu ……… 50

5.4 Lựa chọn biến đặc trưng ……… 51

5.5 Rút gọn dữ liệu và huấn luyện ……… 53

5.5.1 Các thông số được cài đặt ……… 55

5.5.2 Các điều kiện dừng khi huấn luyện ……… 56

5.5.3 Tiến hành huấn luyện và kiển tra ……… 56

5.6 Đánh giá kết quả ……… 59

5.7 Kết luận chương 5 ……… 60

Chương 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN … 61 6.1 Kết luận ……… 61

6.2 Hướng nghiên cứu phát triển ……… 61

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

STT Chữ

viết tắt Nghĩa tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt

1 ANN Artificial Neural Network Mạng nơron nhân tạo

2 GRNN

Generalized Regression Neural Network

Mạng nơron hồi quy tổng quát

3 IEEE

Institute of Electrical and Electronics Engnineers

Viện kỹ nghệ Điện và Điện tử

4 K-NN K nearest neighbors K láng giềng gần nhất

Multilayer Perceptron Neural Network

Mạng nơron Perceptron đa lớp

6 RBFN Radial Basis Function Network Mạng hàm truyền xuyên tâm

DANH MỤC BẢNG

TRANG Bảng 2.1 Tương quan công suất cơ và công suất điện của máy phát 11

Bảng 4.2 Thuộc tính các mẫu sau khi nhóm xong 46

Bảng 5.2 Số lượng mẫu ổn định động sau khi phân cụm 53 Bảng 5.3 Kết quả rút gọn mẫu bằng giải thuật K-Means 53

DANH MỤC HÌNH VẼ

TRANG

Hình 2.4 Đặt tuyến công suất điện-cơ của máy phát điện 9 Hình 2.5 Quan hệ góc quay rotor theo thời gian với các chế độ quá độ

hệ thống khác nhau

12

Hình 2.6 Hệ thống điện N nút dùng cho các nghiên cứu ổn định quá độ 17

Hình 4.1 Các bước đánh giá ổn định động hệ thống điện 35

Hình 4.7 Cập nhật lại tâm mới cho nhóm sau 1 vòng lặp 45

Hình 4.9 Phương pháp kết hợp tuần tự để chọn số tâm cụm dữ liệu 48 Hình 5.1 Sơ đồ hệ thống điện IEEE 10-máy 39-bus 49

Hình 5.3 Giải thuật nhận dạng K-NN 52 Hình 5.4 Quan hệ giữa số biến và độ chính xác nhận dạng theo giải

thuật K-NN

52

Hình 5.5 Quan hệ số mạng nơron và tỉ lệ chính xác huấn luyện 54

Hình 5.7 Biểu đồ sai số bình phương trung bình 58 Hình 5.8 Biểu đồ mối quan hệ tuyến tính giữa ngõ ra và mẫu huấn

luyện

58

Hình 5.9 Giao diện tính toán và nhận dạng của mạng MLP 59

Chương 1 TỔNG QUAN

Nguyên nhân thứ nhất do sự cố, vị trí sự cố có thể ở đường dây, ở các trạm

điện hay tại máy phát các nhà máy điện [2] Những sự cố lớn về hệ thống điện xảy

ra trên thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng trong nhiều năm trở lại đây gây thiệt hại về kinh tế và đời sống người dân là nghiêm trọng Ví dụ sự cố hệ thống điện của các quốc gia trên thế giới như ở Mỹ năm 2003; Châu Âu năm 2006; Braxin năm 2009; Ấn Độ năm 2012… làm thiệt hại lớn về kinh tế và ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống gần 900 triệu người dân Riêng quốc gia Việt Nam đã xảy ra những sự

cố nghiêm trọng làm mất cân đối cung cầu, điển hình là sự cố bật đường dây 500kV Bắc Nam tại tỉnh Bình Dương vào năm 2013 gây mất điện toàn Miền Nam, ước thiệt hại nhiều tỷ đồng và đời sống hàng triệu người dân bị đảo lộn…

Nguyên nhân thứ hai là do việc tăng quá nhanh phụ tải làm cho hệ thống điện

không những ngày càng phát triển về quy mô với kết cấu phức tạp hơn mà còn luôn phải đối mặt với áp lực vận hành đầy tải và áp lực vận hành rất gần với giới hạn biên ổn định Cạnh đó, nguồn tài nguyên thiên nhiên dùng để sản xuất điện giá rẻ, kinh tế ngày càng cạn kiệt như than đá, dầu mỏ, khí đốt và nguồn nước… bắt buộc dần phải thay thế

Nguyên nhân thứ ba hệ thống điện thiếu tính đồng bộ, qui chuẩn về thiết bị,

vận hành, thiếu độ dự trữ ổn định, thiếu đánh giá, dự báo điều đó gây khó khăn trong việc giám sát và điều khiển

Những nguyên nhân kể trên đã chứng tỏ rằng, vấn đề mất ổn định hệ thống điện vẫn đang được đặc biệt quan tâm Mặc dù đã có những đầu tư lớn trong việc

nguy cơ về tan rã hệ thống điện vẫn còn nguyên tính thời sự Chính vì vậy, việc đánh giá ổn định hệ thống điện trở nên cần thiết và cấp bách

Ổn định hệ thống điện được xếp thành hai dạng:

Ổn định tĩnh (ổn định tín hiệu nhỏ)

Ổn định động (ổn định quá độ)

Riêng ổn định động thường có các kích động lớn, biên độ lớn, cường độ mạnh, khả năng chịu đựng của hệ thống điện kém hơn, khả năng mất ổn định cao hơn, nên

đề tài được chọn nghiên cứu “Ổn định động hệ thống điện”

Do sự phức tạp của hệ thống điện, những phương pháp phân tích truyền thống tốn nhiều thời gian giải gây chậm trễ trong việc ra quyết định Mặt khác, tính phi tuyến của hệ thống cũng gây trở ngại cho bài toán phân tích ổn định động Vì vậy cần giải pháp tiên tiến hiệu quả hơn Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network-ANN) [3] được đề xuất là một trong những phương pháp đánh giá ổn định

hệ thống điện được nhiều sự quan tâm chú ý của các nhà nghiên cứu, do có khả năng học cơ sở dữ liệu nhanh chóng, phân tích quan hệ phi tuyến vào/ra giữa các thông số vận hành hệ thống điện, nó có thể tính toán ra kết quả nhanh và chính xác Đây là đặc điểm quan trọng và đặc trưng của ANN Vì vậy, trong luận văn này đề xuất mô hình “ Ứng dụng mạng nơron đánh giá ổn định động hệ thống điện” Tuy nhiên, để ANN làm việc tin cậy và hiệu quả thì phải có phương pháp xử lý mẫu ban đầu sao cho bộ mẫu đủ gọn nhưng mang tính đại diện và bao trùm các trạng thái vận hành của hệ thống điện

1.2 Mục tiêu và nhiệm vụ

Xây dựng mô hình mạng nơron đánh giá nhanh, chính xác ổn định động trong

hệ thống điện

Kiểm tra kết quả nghiên cứu trên hệ thống điện tiêu chuẩn

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.3.1 Đối tượng nghiên cứu:

- Lý thuyết về ổn định hệ thống điện

- Lý thuyết mạng nơron nhân tạo

- Phần mềm Matlab R2014a, PowerWorld

1.5 Ý nghĩa khoa học và giá trị thực tiễn

Đề tài nghiên cứu dùng làm tài liệu tham khảo, huấn luyện cho Kỹ sư điều hành hay Điều độ viên vận hành hệ thống điện trong công tác chỉ huy vận hành và

xử lý sự cố hệ thống điện đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác, giúp hệ thống điện nhanh trở lại trạng thái ổn định

Kết quả nghiên cứu chọn biến, xây dựng mô hình mạng nơron nhân tạo để đánh giá ổn định động qua giải thuật k láng giềng gần nhất (K-NN) và dùng phương pháp K-Means phân cụm dữ liệu có thể tạo hướng mới cho nghiên cứu bài toán đánh giá ổn định hệ thống điện

Chương 2 TỔNG QUAN VỀ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN

- Nhóm các phần tử điều chỉnh: điều chỉnh kích từ máy phát đồng bộ, các rơle bảo

vệ, các máy cắt, điều chỉnh tần số…Nhiệm vụ là điều chỉnh các giá trị thực trở về bằng hoặc gần giá trị yêu cầu

Cấu trúc một hệ thống điện gồm: nhà máy sản xuất điện phát điện lên lưới; lưới truyền tải nâng áp và chuyển tải đi xa; lưới phân phối giảm áp và cung cấp đến nơi tiêu thụ, như Hình 2.1

Ổn định hệ thống điện: là khả năng trở lại làm việc bình thường hay ổn định của hệ thống sau khi chịu tác động dao động bất thường Đây là điều kiện quan trọng để hệ thống duy trì vận hành lâu dài

Hình 2.1: Cấu trúc hệ thống điện

Ổn định động: là tập con của ổn định hệ thống điện, là khả năng duy trì đồng

bộ sau một dao động lớn

Đánh giá ổn định động hệ thống điện: là xác định xem khi dao động lớn xảy ra trong hệ thống điện thì có dẫn đến mất ổn định hay không Nói cách khác, là sau khi chịu các dao động ngẫu nhiên, kết quả là hệ thống điện ổn định hay không ổn định [5]

- Chế độ xác lập bình thường: là chế độ vận hành bình thường, ổn định và lâu dài của hệ thống điện

Các yêu cầu đối với chế độ xác lập bình thường:

+ Đảm bảo chất lượng điện năng: thông qua hai thông số điện áp U và tần số f nằm trong giới hạn tiêu chuẩn đã quy định trước

+ Đảm bảo độ tin cậy: các phụ tải được cung cấp điện liên tục với chất lượng đảm bảo Mức độ liên tục này phải đáp ứng được yêu cầu của các hộ dùng điện và điều kiện của hệ thống điện

+ Hiệu quả kinh tế cao: trên cơ sở thỏa mãn độ tin cậy và đảm bảo chất lượng điện năng được thực hiện với chi phí sản xuất và vận hành của toàn bộ quá trình là nhỏ nhất

+ Đảm bảo tính an toàn điện: trong quá trình sản xuất – truyền tải – phân phối – tiêu thụ phải tuyệt đối sự an toàn cho con người tham gia sản xuất, con người sử dụng và tất cả các thiết bị điện

Các yêu cầu đối với chế độ xác lập sau sự cố:

+ Cho phép kéo dài trong thời gian ngắn Sau đó phải có biện pháp xử lý hoặc thay đổi thông số vận hành hoặc thay đổi sơ đồ hệ thống, nhằm mục đích đưa chế

độ này về chế độ xác lập bình thường

2.2.2 Chế độ quá độ

Là chế độ trung gian chuyển từ chế độ xác lập này sang chế độ xác lập khác

Có thể tạm chia ra thành hai dạng: chế độ quá độ bình thường và chế độ quá độ sự

cố Chế độ quá độ bình thường là khi diễn ra, các thông số biến thiên và sau một thời gian sẽ trở lại giá trị định mức hoặc gần định mức Chế độ quá độ sự cố là khi diễn ra, các thông số hệ thống biến thiên với biên độ lớn, sau đó giảm đến 0 hoặc gia tăng vô hạn Như vậy, quá trình quá độ diễn ra có thể ổn định hoặc không ổn định phụ thuộc mức độ của các dao động

Các yêu cầu đối với chế độ quá độ:

2.3 Phân loại ổn định hệ thống điện

Trong [6] ổn định hệ thống điện được chia thành 3 loại:

 Ổn định điện áp: là khả năng của hệ thống duy trì mức điện áp tại các nút có thể chấp nhận được sau dao động Ổn định điện áp được chia thành hai phần

là nhiễu lớn, nhiễu nhỏ và được phân phạm vi nhỏ hơn là ngắn hạn, dài hạn

 Ổn định tần số: là khả năng của hệ thống điện duy trì tần số trong khoảng

phạm vi định mức, và được chia ra ngắn hạn, dài hạn

 Ổn định góc rotor: là khả năng duy trì tính đồng bộ và cân bằng mô-men xoắn của các máy phát đồng bộ sau khi chịu dao động lớn, được chia thành

hai phần là ổn định tín hiệu nhỏ và ổn định quá độ Phân loại ổn định được trình bày ở Hình 2.2

Như đã đề cập ở phần 1.1 của Chương 1, ổn định hệ thống điện xếp thành hai

dạng là ổn định tĩnh và ổn định động; ổn định động (hay còn gọi là ổn định quá độ) tuy xảy ra với xác suất ít hơn trường hợp ổn định tĩnh nhưng hậu quả nặng nề Vì vậy, trong khuôn khổ của luận văn sẽ tập trung nghiên cứu ổn định động dựa trên góc rotor (góc công suất) của máy phát

2.3.1 Điều kiện ổn định

Khi làm việc bình thường công suất phát cân bằng với công suất thu, nếu có dao động ngẫu nhiên thì các thông số chế độ xoay quanh giá trị định mức Hay nói chính xác hơn công suất tác dụng và công suất phản kháng từ các nguồn phát bằng tổng công suất tác dụng và phản kháng của phụ tải cộng với một lượng tổn hao trong quá trình vận hành

Hình 2.2 Phân loại ổn định hệ thống điện

trong thực tế tính toán và vận hành hệ thống điện một cách gần đúng có thể xem sự biến đổi của công suất tác dụng và công suất phản kháng tuân theo các quy luật riêng biệt ít ảnh hưởng đến nhau Sự biến đổi công suất phản kháng ảnh hưởng chủ yếu đến điện áp của hệ thống và sự biến đổi công suất tác dụng chỉ có ảnh hưởng đến tần số của hệ thống

Trong ổn định hệ thống điện có đề cập đến khả năng của các máy điện đồng

bộ, chuyển từ điểm vận hành xác lập này sang điểm vận hành xác lập khác sau khi

bị dao động mà không mất tính đồng bộ Như vậy, có thể thấy rằng điều kiện tồn tại chế độ xác lập gắn liền với sự tồn tại điểm cân bằng công suất, bởi chỉ khi đó giá trị các thông số hệ thống mới giữ được không đổi Tuy nhiên, trạng thái cân bằng chỉ

là điều kiện cần nhưng chưa đủ của chế độ xác lập Thực tế, luôn tồn tại các dao động ngẫu nhiên làm lệch giá trị các thông số khỏi điểm cân bằng (tuy rất nhỏ) Chẳng hạn, những thay đổi thường xuyên của công suất phụ tải Trong điều kiện này hệ thống vẫn phải duy trì được độ lệch nhỏ của các thông số, nghĩa là đảm bảo tồn tại chế độ xác lập, khả năng này phụ thuộc vào độ dự trữ ổn định của hệ thống Tóm lại, điều kiện để ổn định thứ nhất là cân bằng công suất thu và phát; thứ hai là duy trì độ dự trữ ổn định hệ thống

2.3.2 Ổn định tĩnh (Static Stability)

Ổn định tĩnh là khả năng của hệ thống điện khôi phục lại chế độ ban đầu hoặc rất gần chế độ ban đầu sau khi bị dao động nhỏ [7] Như vậy, ổn định tĩnh là điều kiện đủ để một chế độ xác lập trong thực tế

Trong công tác vận hành, các dao động có biên độ nhỏ rất nhiều và thường xuyên tác động vào hệ thống như đóng cắt phụ tải, sự biến đổi của các thiết bị điều chỉnh, thay đổi phương thức vận hành… Các dao động này tác động lên rotor của máy phát, làm lệch sự cân bằng công suất ban đầu dẫn đến chế độ xác lập tương ứng bị dao động Chế độ xác lập được giữ nguyên nếu chịu được các dao động nhỏ này, có nghĩa là sự cân bằng công suất phải được duy trì hay là sự cân bằng công suất phải được khôi phục sau những dao động nhỏ, trong trường hợp này ta nói hệ thống có tính ổn định tĩnh

Hình 2.3 Sơ đồ hệ thống điện đơn giản

Xét trạng thái cân bằng công suất của một sơ đồ hệ thống điện đơn giản như Hình 2.3 với đặt tính công suất điện từ của máy phát (Pe) và công suất cơ của tuabin (Pm) được minh họa ở Hình 2.4

Chế độ của hệ thống điện tồn tại khi công suất cơ Pm của Tuabin cân bằng với công suất điện Pe

Hình 2.4 Đặc tuyến công suất điện-cơ của máy phát điện

Với công suất cơ của tuabin máy phát được xem là không đổi và công suất điện từ của máy phát được trình bày đưới dạng:

H e

UE P( ) = sinδ = P sinδ

Trong đó: XH là điện kháng tổng tương đương của hệ thống; XF là điện kháng tương đương của máy phát; XB là điện kháng tương đương của máy biến áp; XD là điện kháng tương đương của một đường dây đơn

Ứng với mỗi giá trị của Pm tồn tại hai điểm cân bằng công suất a và b có giá trị khác nhau là δ1 và δ2 và có các giá trị lần lượt là:

m 1

e

Parcsin

Có một dao động ngẫu nhiên tác động làm lệch góc δ khỏi giá trị δ1 một lượng

∆δ (∆δ > 0) sau đó dao động triệt tiêu Theo đặc tính công suất, ở vị trí mới, công

suất điện từ lớn hơn công suất cơ (P(δ) > P m ), do đó máy phát quay chậm lại, góc

lệch δ giảm đi và trở về giá trị δ1

Ngược lại, khi ∆δ < 0 tương quan giữa công suất điện và công suất cơ sẽ là

(P(δ) < P m ), rotor máy phát quay nhanh lên, trị số góc lệch δ tăng đến vị trí δ1.Vậy, điểm a của hệ thống có khả năng tự khôi phục trở lại chế độ ban đầu, tức là có ổn định tĩnh

Xét tại điểm b:

Khi góc δ2 tăng lên một lượng ∆δ ( ∆δ > 0) thì công suất điện lại giảm đi một

lượng ∆P khiến cho công suất điện từ nhỏ hơn công suất cơ (P(δ)<P m ), làm rotor bị

tăng tốc và góc δ tăng lên ngày càng xa dần giá trị δ2 ban đầu

Tương tự, khi góc δ2 giảm xuống một lượng ∆δ < 0 thì (P(δ) > P m ) cũng làm

góc δ lệch càng xa dần giá trị δ2 ban đầu Như vậy điểm b của hệ thống không có khả năng tự khôi phục, tức là không có ổn định tĩnh

Mô tả tương quan công suất trình bày ở Bảng 2.1

Bảng 2.1 Tương quan công suất cơ và công suất điện của máy phát

Xét tại

điểm cân

bằng

lệch góc δ khỏi vị trí

Tương quan giữa công suất điện và công suất cơ

Để đơn giản trong nghiên cứu về ổn định động hệ thống điện, các giả thiết sau đây được xây dựng:

 Chỉ xét hệ thống ba pha cân bằng và ngắn mạch cân bằng

 Sự biến thiên tần số từ tần số đồng bộ là tương đối nhỏ, tác động của sóng hài được bỏ qua Vì vậy, hệ thống đường dây truyền tải, máy biến áp, tổng dẫn tải chủ yếu là xác lập Điện áp, dòng điện, công suất có thể tính toán từ các phương trình đại số

Đánh giá ổn định động thường được xem như đánh giá ổn định quá độ [8] Luận văn áp dụng đánh giá ổn định động hệ thống điện dựa trên góc rotor (góc công suất) Đánh giá thuộc tính động của hệ thống điện trong quá trình ngắn mạch dựa trên quan sát mối quan hệ giữa các góc công suất của các máy phát điện Hệ thống điện ổn định nếu bất kỳ góc công suất tương đối của máy phát thứ i (i) so với

mỏy phỏt thứ j (j) khụng vượt quỏ 1800 Ngược lại, nếu gúc cụng suất tương đối vượt quỏ 1800

0 ij

Nếu: 180 ổ định Nếu : 180 không ổn định (2.8)

Tựy thuộc vào từng chế độ quỏ độ khỏc nhau, sẽ cú đỏp ứng của gúc quay rotor tương ứng như mụ tả ở Hỡnh 2.5

- Đường cong a: Mụ tả sự mất ổn định xảy ra ngay trong vũng quay đầu tiờn

Hỡnh 2.5 Quan hệ gúc quay rotor theo t với cỏc chế độ quỏ độ hệ thống khỏc nhau

 Đường cong a: Mụ tả sự mất ổn định xảy ra ngay trong vũng quay đầu tiờn

 Đường cong b: Trong cỏc hệ thống lớn, ổn định quỏ độ cú thể khụng xảy ra trong vũng quay đầu tiờn, mà cú thể là kết quả của việc xếp chồng nhiều chế

độ dao động, điều này cú thể dẫn đến sự sai lệch lớn hơn của gúc quay rotor trong cỏc vũng quay kế tiếp

 Đường cong c: Mụ tả ổn định quỏ độ khi hóm cỏc vũng quay gúc rotor Khung thời gian khảo sỏt hữu ớch là từ 1 đến 3 giõy

2.4 Phõn tớch ổn định động hệ thống điện

2.4.1.Cỏc phương phỏp nghiờn cứu

δ

T b

c a

Để đánh giá hệ thống ổn định hay không ổn định sau dao động lớn có nhiều phương pháp được áp dụng, trong luận văn này, tác giả trình bày bốn phương pháp

áp dụng khảo sát về ổn định động hệ thống điện

a Phương pháp mô phỏng theo miền thời gian [10] là phương pháp phân tích

dựa trên góc lệch của các máy phát so với máy phát chuẩn để từ đó xác định hệ thống ổn định hay không ổn định Phương pháp này không cần phải biến đổi hệ

nhiều máy tương đương thành hệ một máy nối với hệ thống vô cùng lớn Trong hệ

thống điện có nhiều máy phát việc phân tích tính ổn định là bài toán khá phức tạp

Khi hệ thống bị dao động lớn thì tất cả các thông số hệ thống sẽ thay đổi theo Các thông số đầu vào được chọn sử dụng chính là các kết quả từ bài toán phân bổ công suất, các thông số này không thể tính toán một các trực tiếp mà thông qua thực nghiệm vòng lặp nhiều lần Mặt hạn chế của phương pháp này là vấn đề thời gian giải

b.Phương pháp tích phân số [11] là phương pháp được áp dụng phổ biến trong

nghiên cứu về ổn định quá độ Tuy nhiên, gặp khó khăn trong giải phương trình vi phân bậc hai, khối lượng tính toán nhiều, thời gian giải quyết tương đối lâu

Phương pháp này cũng chưa chỉ ra mô hình cụ thể các thành phần cần thiết cho đánh giá ổn định

c.Phương pháp trực tiếp [12] hay là phương pháp hàm năng lượng Với

phương pháp này xác định ổn định quá độ mà không cần giải các phương trình không gian trạng thái của hệ thống, nhưng cần nhiều tính toán để xác định chỉ số ổn

định quá độ

d.Phương pháp diện tích phương pháp tỏ ra hiệu quả đối với hệ thống điện

đơn giản xét theo mô hình đơn giản hóa quá trình quá độ Tuy nhiên, với hệ thống điện lớn, phức tạp thì phương pháp này không còn phù hợp

Từ những phân tích trên, với yêu cầu rất cao về thời gian tính toán, tính nhanh nhưng phải chính xác, nên luận văn đã ứng dụng phương pháp khác hiệu quả hơn,

đó là phương pháp sử dụng mạng nơron nhân tạo trong đánh giá ổn định

Tuy nhiên, trước khi đi vào nghiên cứu cụ thể phương pháp sẽ được vận dụng

để chẩn đoán ổn định động trong hệ thống điện, cần phải nhắc đến phương trình cơ bản để xác định thuộc tính động rotor và mô hình đơn giản hóa máy phát được sử dụng trong các nghiên cứu ổn định quá độ, đó là phương trình chuyển động rotor [13]

2.4.2 Phương trình dao động

Xét một tổ máy phát điện gồm một máy phát điện đồng bộ 3 pha và động cơ

sơ cấp của nó Phương trình dao động liên quan đến chuyển động của rotor, được viết lại như sau:

m  m  e  a

J (t) T (t) T (t) T (t) (2.9) Trong đó: J là tổng mômen quán tính của khối lượng quay, kgm2

; là gia tốc góc rotor, rad/s2; là mômen cơ được cung cấp bởi động cơ sơ cấp trừ mômen cản

do tổn thất cơ, Nm; : Mômen điện đại diện cho tổng công suất điện 3 pha ngõ ra của máy phát, cộng với tổn thất điện, Nm; : Mômen gia tốc cuối cùng, Nm

Ngoài ra, gia tốc góc rotor được cho bởi:

2

d (t) d (t)(t)

d (t)(t)

dt



(2.11)

Trong đó: : Tốc độ góc rotor, rad/s; là vị trí góc rotor đối với một trục

cố định, rad/s;

và là dương cho hoạt động máy phát Ở trạng thái xác lập = , mômen gia tốc = 0, và từ (2.9), gia tốc rotor = 0, dẫn đến tốc độ rotor không thay đổi được gọi là tốc độ đồng bộ Khi > , > 0 và do đó > 0, dẫn đến tốc độ rotor tăng Tương tự, khi < , tốc độ rotor giảm

Để thuận tiện cho việc đo vị trí góc rotor đối với một trục quy chiếu quay đồng

bộ thay cho một trục cố định Theo đó, chúng ta định nghĩa:

m(t)  msyn(t)  m(t) (2.12) Trong đó: : Tốc độ góc đồng bộ của rotor, rad/s; là vị trí góc rotor đối với một trục quy chiếu quay đồng bộ, rad;

Trong đó: là công suất cơ đƣợc cung cấp bởi động cơ sơ cấp trừ tổn thất

cơ, pu; là công suất điện ngõ ra của máy phát cộng với tổn thất điện, pu

Cuối cùng, để tiện tính toán với một hằng số quán tính H là:





2 msyn

rated

1J2

msyn

(t)(t) 

2(t)

(t)

2P

Phương trình (2.25) là phương trình vi phân bậc hai, có thể viết lại như hai phương trình vi phân bậc một

Lấy vi phân (2.12), và sau đó sử dụng (2.11) và (2.20) - (2.22), chúng ta có được:

syn

d (t)

(t)dt

Phương trình (2.26) và (2.27) là hai phương trình vi phân bậc một

2.4.3 Ổn định hệ thống nhiều máy phát điện

Xét hệ thống có M máy phát điện đồng bộ và có N nút như Hình 2.6 Các sức điện động của các máy phát được ký hiệu E1, E2,… EM Các đầu cực máy phát

được kết nối với các nút hệ thống được ký hiệu G1, G2, … GM Tất cả phụ tải ở đây được mô hình hóa như các tổng dẫn không đổi [15]

Phương trình nút của hệ thống:

(2.28)

Trong đó:

(2.29)

là một ma trận đường chéo của các trở kháng máy phát điện nghịch đão:

(2.36) Giả sử E đã được biết, (2.30) là một phương trình tuyến tính trong V mà có thể được giải hoặc lặp hoặc khử Gauss Sử dụng phương pháp lặp Gauss-Seidel cho bởi phương trình (2.32)

(2.39)

Công suất điện (thực) ngõ ra của máy phát thứ n khi đó là:

(2.40)

2.5 Các nghiên cứu trước đây

Những nghiên cứu trong nước gần đây về nhận dạng ổn định, đánh giá an ninh

hệ thống điện được thực hiện bởi nhiều nghiên cứu khác nhau, như nghiên cứu của

Phan Viết Thịnh với luận văn Thạc sĩ Mạng Nơron nhận dạng ổn định động hệ

thống điện bảo vệ tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh vào năm

2015 Luận văn dừng lại ở khâu so sánh các phương pháp nhận dạng mẫu và chọn phương pháp chọn biến relief để đánh giá xếp hạng các biến đặt trưng, phương pháp này đạt độ chính xác cao hơn các phương pháp khác là Divergence và Fisher cụ thể đạt 95,27% [16]

Bên cạnh đó, các nghiên cứu khoa học về ổn định động hệ thống điện ở ngoài nước cũng được nghiên cứu sâu và mở rộng chẳn hạn như các công trình nghiên cứu của Yan Xu từ đại học kỹ thuận tỉnh Quảng Châu – Trung Quốc lĩnh vực nghiên cứu chuyên về hệ thống điện ổn định và điều khiển, qui hoạch hệ thống điện,

nghiên cứu Lựa chọn biến để đánh giá tính ổn định trong hệ thống điện, năm 2012

[17]

Swarup, thuộc Bộ Kỹ thuật điện, Viện Công nghệ Ấn Độ Madras- Ấn Độ, đã nghiên cứu về hệ thống điện, mạng nơron, trí tuệ tính toán, tính toán mềm và mô

hình đối tượng và thiết kế các hệ thống điện, nghiên cứu Mạng thần kinh nhân tạo

sử dụng công nghệ nhận mẫu để đánh giá và phân tích an ninh trong hệ thống điện,

năm 2008 [11] và Nghiên cứu mô hình mạng nơron đánh giá an ninh trong hệ thống

điện được đăng trên Tạp chí Nghiên cứu và Đánh giá Quốc tế về Khoa học Ứng

dụng năm 2009 [18]

Nhóm nghiên cứu Khalilian của Đại học Putra Malaysia cũng đã đề xuất Chia

bộ dữ liệu thành nhiều nhóm để cải thiện hiệu xuất cho phương pháp phân cụm means được đăng Tạp chí Khoa học Máy tính và Công nghệ thông tin Malaysia

K-năm 2009 [19]

Nhìn chung, các công trình nghiên cứu đã tìm hiểu và chuyên sâu hơn về mạng nơron nhân tạo, mục đích là ứng dụng tối đa khả năng đáp ứng tốt của mạng nơron mang lại, đây là xu hướng nghiên cứu đầy hứa hẹn và cũng là hướng nghiên cứu được đề xuất của tác giả luận văn này

2.6 Kết luận chương 2

Chương 2 trình bày tổng quan về lý thuyết ổn định hệ thống điện, phân tích các dạng ổn định, các phương pháp nghiên cứu, các công trình nghiên cứu liên quan Chương 3 sẽ tìm hiểu về mạng nơron

Chương 3 TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON

3.1 Khái niệm chung

Hiện nay, trong lĩnh vực điều khiển, con người đang cố gắng tiếp cận bộ não của mình Để tiếp cận khả năng tư duy của bộ não, người ta sử dụng khả năng suy diễn của hệ mờ (Fuzzy Systems) dựa trên các luật logic mờ Để tiếp cận khả năng học, người ta đưa ra mô hình mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network-ANN) gồm các nơron liên kết với nhau thành mạng phỏng theo cấu trúc mạng thần kinh con người Mỗi một nơron riêng lẻ có tốc độ xử lý thông tin thấp, không có ý nghĩa khoa học, nhưng khi được ghép thành mạng thì tốc độ xử lý thông tin của nó rất cao là điều rất đáng được quan tâm

3.2 Nơron sinh học

Hình 3.1 Mô hình nơron sinh học

Cấu trúc chung của một nơron sinh học ở Hình 3.1 gồm có ba phần:

 Thân, bên trong có nhân

 Cây gồm các dây thần kinh liên kết với thân

 Trục có cấu trúc đơn, dài liên kết với thân Phần cuối của trục có dạng phân nhánh

Trong mỗi nhánh có một khớp thần kinh, liên kết với các nơron khác Các

Lượng tín hiệu đã được biến đổi gọi là cường độ khớp thần kinh, đó chính là trọng số của nơron Sự thu nhận thông tin của nơron sinh học được thực hiện từ cây hoặc từ thân của nó

Tín hiệu thu, nhận ở dạng các xung điện Khi tế bào thần kinh nhận thông tin,

sẽ tạo ra dòng điện trong tế bào, ý nghĩa dòng điện đó được giải mã và lưu ở thần kinh trung ương Từ đây, kết quả xử lý thông tin được gởi đến các tế bào cơ

3.3 Nơron nhân tạo

Nơron nhân tạo là chương trình máy tính được mô phỏng hoạt động bộ não người để thực hiện một nhiệm vụ định trước

Mỗi nơron có thể có nhiều đầu vào nhưng chỉ có một ngõ ra, mỗi đầu vào kết nối với một trọng số (weight - W) Trọng số có giá trị dương tương ứng với khớp thần kinh bị kích thích, ngược lại có giá trị âm khi khớp thần kinh bị kiềm chế, mô hình nơron nhân tạo được trình bày ở Hình 3.2

Hình 3.2 Mô hình nơron nhân tạo

Đặc tính của mạng nơron nhân tạo là tốc độ tính toán nhanh nhờ khả năng tính toán tiến hành song song Tri thức của mạng được hình thành thông qua quá trình học Mỗi nơron đều có một giá trị ngưỡng (threshold), ngưỡng này được đưa qua thành phần dịch chuyển bias (b)

3.4 Phân loại mạng nơron nhân tạo

Nhiều nơron liên kết với nhau thành mạng, ngõ ra của một nơron kết nối một nơron khác thông qua các trọng số, hoặc tự phản hồi trở về đầu vào của chính nó Căn cứ vào tính chất nơron được phân loại như sau:

b Phân theo cấu trúc:

 Mạng truyền thẳng: các tín hiệu ngõ vào được xử lý và xuất ở ngõ ra theo một chiều, như Hình 3.3

Hình 3.3 Mạng nơron truyền thẳng

 Mạng hồi quy (recurrent network): các tín hiệu ngõ ra được đưa ngược trở lại đầu vào của các lớp nơron trước nó hoặc chính nó tạo thành vòng kín, như Hình 3.4

Hình 3.4 Mạng nơron hồi quy

0

neáu

Wx b

f

Hình 3.6 Mô hình mạng nơron nhiều lớp

Trong đó: Vectơ x được mô tả bằng một mảng, kích thước R1, với R là số các phần tử ngõ vào của vectơ x Đầu vào mạng là hàm chuyển f là n, là tổng của b

và tích số của Wx Tổng này được cho qua hàm chuyển đổi f để tạo ra ngõ ra

nơron y Nếu có nhiều hơn một nơron, ngõ ra là một vectơ

3.4.2 Mạng nơron nhiều lớp

Mạng nơron gồm nhiều lớp ẩn nối tiếp nhau, giá trị ra của một lớp là giá trị vào của lớp tiếp theo, mạng nơron nhiều lớp có khả năng xử lý rất lớn, tùy thuộc vào dữ liệu bài toán mà số lớp ẩn có thể thay đổi

Các nơron có sử dụng các hàm chuyển đổi khác nhau để tạo ra các tín hiệu ngõ ra như mong muốn Các hàm chuyển đổi được trình bày ở Hình 3.7

Hàm chuyển đổi còn gọi là hàm kích hoạt, có nhiệm vụ biến đổi net thành tín hiệu ngõ ra y

3.4.3 Mạng Perceptron nhiều lớp

Mạng Perceptron nhiều lớp (MLP) gồm có lớp ngõ vào, một hay nhiều lớp ẩn

và lớp ngõ ra Số lượng nơron trong lớp ngõ vào bằng với số lượng biến đặc trưng trong mỗi mẫu huấn luyện Mạng MLP được mô tả như Hình 3.8

y 1

n 0

  n sig

y  tan

y 1

0.5 n 0

 n sig

ylog

y 1

n 0

  n purelin

y 1

n 0

  n radbas

y  log

  n sig

Hàm chuyển đổi

11

Hình 3.7 Các dạng hàm chuyển đổi

Hình 3.8 Mạng nơron Perceptron

Tùy thuộc vào dữ liệu bài toán mà số lớp ẩn có thể tăng thêm hay giảm đi trong quá trình huấn luyện Quy trình huấn luyện phổ biến nhất là học có giám sát với giải thuật lan truyền ngược, với giải thuật này nó làm giảm Gradient sai số trung bình bình phương giữa ngõ ra và ngõ ra mong muốn

Có nhiều giải thuật huấn luyện, trong đó thuật toán Levenberg-Marquardt có hiệu suất cao hơn và tốc độ hội tụ nhanh hơn Thông số mạng ban đầu là ngẫu nhiên, quá trình huấn luyện dừng khi số vòng lặp đạt giá trị tối đa, sai số đạt một mức cho phép hoặc sai số không tăng nữa

S1x1

MLP được hỗ trợ code trong phần mềm Matlab, nên thuận tiện trong huấn luyện và thiết kế mô hình nhận dạng Tuy nhiên, việc huấn luyện mạng là công việc khó khăn, trong đó việc chọn số nơron trong lớp ẩn cho MLP là rất quan trọng, vì

nó ảnh hưởng lớn đến độ chính xác Bằng phương pháp thực nghiệm thử sai huấn nhiều lần với số nơron ẩn khác nhau để tìm kết quả tốt nhất

3.4.4 Mạng hàm truyền xuyên tâm

Mạng hàm truyền xuyên tâm (Radial Basis Function Network - RBFN) được dùng để giải quyết bài toán phân loại So với MLP, RBFN yêu cầu nhiều số nơron hơn nhưng thời gian huấn luyện ít hơn RBFN có hai biến thể là mạng hồi quy tổng quát (Generalized Regression Neural Network - GRNN) và mạng nơron xác suất (Probabilistic Neural Network)

RBFN có cấu trúc trình bày ở Hình 3.9, gồm lớp ngõ vào, lớp ẩn hàm xuyên tâm và lớp ngõ ra tuyến tính Số lượng nơron trong lớp ẩn bằng với số mẫu huấn luyện

dist

* 1

IW S1 R

2

S

S 

1 , 2

LW

1

Ngõ ra

Hình 3.9 Mạng hàm truyền xuyên tâm

Hàm dist là hàm trọng số khoảng cách (Euclidean - Euclidean Distance Weight Function) tính toán khoảng cách giữa vectơ ngõ vào và vectơ trọng số của

nó, và tạo ra ngõ vào có trọng số của mỗi nơron Mỗi ngõ vào mạng của nơron được tính toán với hàm tạo ngõ vào mạng (Product Net Input Function) netprod bằng cách kết hợp ngõ vào có trọng số và ngưỡng của nó qua việc nhân phần tử với phần

tử Mỗi ngõ ra của nơron là ngõ vào mạng của nó đi xuyên qua hàm truyền xuyên

a Hàm mạng newrbe

Hàm mạng newrbe tạo ra một mạng gồm lớp ngõ vào, lớp ẩn hàm xuyên tâm

và lớp ngõ ra tuyến tính Lớp ẩn hàm xuyên tâm có các nơron radbas, tính toán các ngõ vào có trọng số của nó với dist và ngõ vào mạng với netprod Lớp ngõ ra tuyến tính có các nơron purelin, tính toán ngõ vào có trọng số của nó với dotprod (Dot Product Weight Function) và các ngõ vào mạng với netsum (Sum Net Input Function) Hàm mạng newrbe cả lớp ẩn hàm xuyên tâm và lớp ngõ ra tuyến tính đều

có ngưỡng b

Trong Matlab, hàm mạng newrbe được gọi theo cú pháp sau:

net = newrbe(x,t,spread) Trong đó: x là vectơ dữ liệu ngõ vào, t là ngõ ra mục tiêu, spread là độ rộng của hàm xuyên tâm

b Hàm mạng newrb

Hàm mạng newrb tạo ra một mạng gồm lớp ngõ vào, lớp ẩn hàm xuyên tâm và lớp ngõ ra tuyến tính Lớp ẩn hàm xuyên tâm có các nơron radbas, tính toán các ngõ vào có trọng số của nó với dist và ngõ vào mạng với netprod Lớp ngõ ra tuyến tính

có các nơron purelin, tính toán ngõ vào có trọng số của nó với dotprod và các ngõ vào mạng với netsum Hàm mạng newrb cả lớp ẩn hàm xuyên tâm và lớp ngõ ra tuyến tính đều có ngưỡng b

Trong Matlab, hàm mạng newrb được gọi theo cú pháp sau:

net = newrb(x,t,goal,spread,MN,DF) Trong đó: x là vectơ dữ liệu ngõ vào, t là ngõ ra mục tiêu, goal là mục tiêu sai

số trung bình bình phương, spread là độ rộng của hàm xuyên tâm, MN là số nơron lớn nhất, DF là số nơron thêm vào giữa hai thời điểm hiển thị (mặc định 25)

3.4.4.1 Mạng hồi quy tổng quát

Mạng hồi qui tổng quát GRNN (Generalized Regression Neural Network) là biến thể của RBFN, là công cụ mạnh trong ứng dụng cho bài toán nhận dạng So với MLP, GRNN yêu cầu nhiều số nơron hơn nhưng thời gian huấn luyện ít hơn GRNN có cấu trúc cơ bản như Hình 3.10 gồm lớp ngõ vào, lớp ẩn hàm xuyên tâm