Ứng dụng mạng nơron đánh giá ổn định hệ thống điện

Ứng dụng mạng nơron đánh giá ổn định hệ thống điện Ứng dụng mạng nơron đánh giá ổn định hệ thống điện Ứng dụng mạng nơron đánh giá ổn định hệ thống điện Ứng dụng mạng nơron đánh giá ổn định hệ thống điện Ứng dụng mạng nơron đánh giá ổn định hệ thống điện

TÓM TẮT

Các hệ thống điện hiện đại đang được đẩy mạnh để vận hành gần hơn với các giới hạn an ninh do sự tăng trưởng nhanh của nhu cầu điện và các công trình xây dựng cơ sở hạ tầng Khi gặp phải các trường hợp sự cố, hệ thống dễ bị mất an ninh động, có thể dẫn đến các hậu quả thảm khốc như cúp điện hoặc mất điện trên diện rộng Vì thế, việc nhận dạng nhanh và đưa ra các cảnh báo sớm để có những điều khiển kịp thời sẽ giúp hệ thống điện chống chọi được các yếu tố nguy hiểm

Để giải quyết những vấn đề trên, luận văn đã xây dựng mô hình chẩn đoán an ninh động và đánh giá ổn định động hệ thống điện sử dụng mạng MLPNN (Multilayer Perceptron Neural Network) Bên cạnh đó một đề xuất điều khiển phòng ngừa dựa trên chẩn đoán an ninh động được thực hiện nhằm giúp hệ thống điện có thể chịu được các tình huốn gây hại nếu chúng thực sự xảy ra Để chứng minh cho phần lý thuyết, luận văn đã kiểm tra hiệu quả mô hình đề xuất trên sơ đồ 4 máy- 10 bus

ABSTRACT Modern power systems are being pushed to operate ever closer to their security limits due to the rapid growth of electricity demand and the unmatched infrastructure constructions When exposed to a severe contingency, the system is more prone to losing its dynamic security, which can result in catastrophic consequences such as cascading outages and/or widespread blackouts Therefore , to assess quickly and give the warning soon to have the timely control will help the system withstands are dangerous elements

To solve the above problems, the thesis developed a model of Dynamic Security Assessment and Stable Assessment using MLPNN (Multilayer Perceptron Neural Network) In addition, the Preventive Dynamic Security Control based on dynamic security assessment is implemented to change the operating state of the system so that the electrical system can withstand harmful conditions if they actually occur To prove the theory, the thesis examined the effectiveness of the proposed model on the 4-machine 10-bus model.

MỤC LỤC

LÝ LỊCH KHOA HỌC i

LỜI CAM ĐOAN iii

LỜI CẢM ƠN iv

TÓM TẮT v

ABSTRACT vi

MỤC LỤC vii

DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT xi

DANH SÁCH CÁC HÌNH xii

DANH SÁCH CÁC BẢNG xv

Chương 1: Mở đầu 1

1.1 Tính cấp thiết của đề tài 1

1.2 Mục tiêu của luận văn: 2

1.3 Nội dung và phương pháp nghiên cứu: 2

1.4 Phạm vi và giới hạn nghiên cứu: 3

Chương 2: Tổng quan 4

2.1 Chế độ của hệ thống điện 4

2.1.1 Các chế độ làm việc 4

2.1.2 Định nghĩa ổn định hệ thống điện 4

2.2 Phân tích ổn định 12

2.2.1 Phương trình dao động 12

2.2.2 Mô hình đơn giản hóa máy phát và hệ thống tương đương 15

2.2.3 Tiêu chí cân bằng diện tích 16

2.2.4 Phương pháp tích phân số cho phương trình dao động 18

2.2.5 Ổn định hệ nhiều máy 20

2.4 Các biện pháp nâng cao tính ổn định 23

2.4.1 Cải thiện các phần tử chính của HTĐ 23

2.4.2 Thêm vào hệ thống các phân tử phụ 25

2.5 Phân tích các công trình liên quan 26

2.6 Kết luận chương 2 26

Chương 3: Lý thuyết dận dạng và mạng Nơron 27

3.1 Các khái niệm và tính chất của nhận dạng 27

3.2 Nhận dạng mẫu trên cơ sở hình thức hóa tri thức 29

3.3 Quy trình nhận dạng 31

3.4 Giới thiệu mạng nơron 32

3.4.1 Mô hình nơron sinh học 33

3.4.2 Mô hình nơron nhân tạo 34

3.5 Phân loại mạng nơron 36

3.5.1 Mạng Perceptron 37

3.5.2 Mạng hàm truyền xuyên tâm 38

3.6 Luật đầu ra của bộ phân loại 43

3.7 Huấn luyện và đánh giá mô hình nhận dạng 44

3.8 Kết luận chương 3 44

Chương 4: Xây dựng mạng Nơron nhận dạng ổn dịnh động HTĐ 46

4.1 Đặt vấn đề 46

4.2 Chẩn đoán an ninh hệ thống điện ( DSP) 49

4.2.1 Tạo cơ sở dữ liệu 49

4.2.2 Lựa chọn biến đặc trưng 50

4.2.3 Phân chia dữ liệu, huấn luyện ANN 54

4.2.4 Đánh giá độ chính xác kết quả huấn luyện 54

4.3 Điều khiển phòng ngừa 54

4.3.1 Phương pháp điều khiển phòng ngừa 54

4.3.2 Giới hạn vùng tính toán 55

4.3.3 Tìm mẫu đại diện cho chiến lược PDSC 57

4.4 Đánh giá ổn định động (DSA) 58

4.4.1 Cơ sở dữ liệu 58

4.4.2 Lựa chọn biến đặc trưng 59

4.4.3 Phân chia dữ liệu, huấn luyện ANN 59

4.4.4 Đánh giá độ chính xác kết quả 59

4.5 Kết luận chương 4 60

Chương 5: Ứng dụng mạng Nơron nhận dạng ổn định động HTĐ 61

5.1 Sơ đồ hệ thống điện 4-máy 10-bus 61

5.2 Mô hình mạng nơron chẩn đoán an ninh hệ thống điện ( DSP) 62

5.2.1 Dữ liệu đầu vào 62

5.2.2 Chuẩn hóa dữ liệu 62

5.2.3 Tỷ lệ bộ dữ liệu huấn luyện và kiểm tra 63

5.2.4 Lựa chọn biến đặc trưng DSP 63

5.3 Mô hình điều khiển PDCS 65

5.3.1 Điều khiển phòng ngừa với bộ mẫu ban đầu 65

5.3.1 Giới hạn vùng làm việc 66

5.3.2 Tìm mẫu đại diện cho chiến lược PDSC 67

5.4 Mô hình mạng nơron đánh giá ổn định động (DSA) 73

5.4.1 Dữ liệu đầu vào 73

5.4.2 Chuẩn hóa dữ liệu 74

5.4.3 Tỷ lệ dữ liệu huấn luyện và kiểm tra 74

5.4.4 Lựa chọn biến đặc trưng đánh giá ổn định động 74

5.5 Kết luận chương 5 76

Chương 6: Kết luận và hướng nghiên cứu phát triển 77

6.1 Kết luận 77

6.2 Hướng nghiên cứu phát triển 77

TÀI LIỆU THAM KHẢO 78

PHỤ LỤC 80

1 Chương trình chuẩn hóa dữ liệu 80

2 Chương trình huấn luyện, đánh giá độ chính xác nhận dạng sử dụng MLPNN 80

3 Chương trình tính trọng số Relief và vẽ đồ thị xếp hạng biến đặc trưng 811

4 Thông số cài đặt cho mô hình 4-máy 10-bus 822

DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT ANN Artificial Neural Network

BPLNN Backpropagation Learning Neural Network

CCT Critical Clearing Time

FCT Fault Clearing Time

GRNN Generalized Regression Neural Network

HTĐ Hệ thống điện

IEEE Institute of Electrical and Electronics Engnineers

MF Máy phát điện

MLFNN Multilayer Feedforward Neural Network

MLPNN Multilayer Perceptron Neural Network

PNN Parallel Neural Network

RBFN Radial Basis Function Network

TĐK Hệ thống tự động điều chỉnh kích từ

DSP Dynamic Security Prediction

DSA Dynamic Stable Assessment

PDSC Preventive Dynamic Security Control

DANH SÁCH CÁC HÌNH

Hình 2.2: Đặc tính công suất của máy phát và đặc tính công suất cơ của

Hình 2.4: Sơ đồ thay thế hệ thống điện đơn gản 9 Hình 2.5: Sơ đồ đặc tính công suất điện và sơ đồ thay thế khi ngắn mạch

Hình 2.6: Sơ đồ đặc tính công suất điện và sơ đồ thay thế sau khi ngắn

Hình 2.11: Máy phát điện đồng bộ kết nối với một hệ thống tương đương

16 Hình 2.12: Đặc tính sông suất của 1 tổ máy phát 17

Hình 2.15: Hệ thống điện N nút dùng cho các nghiên cứu ổn định quá

Hình 2.16: Tác dụng của điệ kháng Xd MF đến ổn định HTĐ 24 Hình 2.17: Tác dụng của hằng số quán tính Tj đến ổn định HTĐ 24 Hình 2.18: Quan hệ Pmax và cos của MPĐ 24

Hình 3.5: cấu trúc một lớp của mạng Perceptron 37

Hình 3.6: Mạng hàm truyền xuyên tâm 38

Hình 4.2: Quy trình thực hiện chẩn đoán an ninh hệ thống điện 48

Hình 4.5: Minh họa điểm làm việc ổn định gần nhất 55

Hình 5.1: Mô hình hệ thống điện 4-máy 10-bus 61 Hình 5.2: Xếp hạng biến theo trọng số Relief (DSP) 63 Hình 5.3: Kết quả đánh giá Train, Test với số biến khác nhau cho DSP 64

Hình 5.5: Các đường cong góc quay Rotor khi mất ổn định 65 Hình 5.6: Đường cong góc quay Rotor của điểm làm việc tìm được khi

Hình 5.8: Phân bố mức năng lượng của dữ liệu ổn định Mức tải 1 67 Hình 5.9: Phân bố mức năng lượng của dữ liệu ổn định Mức tải 2 68 Hình 5.10: Phân bố mức năng lượng của dữ liệu ổn định Mức tải 3 68 Hình 5.11: Kết quả mô phỏng trước (a) và sau điều khiển (b) của điểm

Hình 5.17: Kết quả mô phỏng trước (a) và sau điều khiển (b) của điểm

DANH SÁCH CÁC BẢNG

Bảng 5.1: Kết quả đánh giá với số biến đầu vào là 10 và 22(DSP) 64 Bảng 5.2: Kết quả tính toán mờ hóa đồ thị phụ tải 67

Bảng 5.6: Kết quả đánh giá với số biến đầu vào là 10 và 22(DSA) 76

Chương 1

MỞ ĐẦU

1.1 Tính cấp thiết của đề tài

Ngành công nghiệp đang phát triển đã tạo sức ép lên ngành công nghiệp năng lượng phải cung cấp đủ công suất điện Khả năng phát điện sẽ tăng theo tỷ lệ gia tăng

số lượng phụ tải Việc truyền tải công suất lớn thông qua lưới điện dẫn đến điều kiện vận hành của các đường dây truyền tải gần với giới hạn làm việc Ngoài ra, nguồn dự trữ phát điện rất nhỏ và thường là công suất phản kháng, nhưng cũng không đủ để đáp ứng nhu cầu phụ tải Vì những lý do này, các hệ thống điện trở nên dễ bị nhiễu loạn và mất điện gây thiệt hại nặng nề Khi tiếp xúc với tình huốn nghiêm trọng, hệ thống dễ bị mất an ninh động, có thể dẫn đến các hậu quả thảm khốc như cúp điện và / hoặc mất điện trên diện rộng [1][2] Tính cấp thiết đã trở nên hiện hữu khi những năm gần đây, các sự cố mất điện đã gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến nền kinh tế ở nhiều quốc gia trên thế giới điển hình như: Ấn Độ vào ngày 30 tháng 7 năm 2012 [3]

và ở Mỹ là ngày 24 tháng 08 năm 2003 [1] Một sự cố mất điện tại miền Bắc Ấn Độ

đã ảnh hưởng đến 14 bang, sự cố kéo dài trong 2 ngày khiến cho hơn 600 triệu người dân bị ảnh hưởng [3] Với sự cố mất điện trên diện rộng ở Mỹ ước tính thiệt hại lên đến 6 tỷ USD Đáng chú ý, sự cố lại bắt nguồn từ một cây mọc quá cao chạm vào đường dây điện cao thế Gần tương tự như sự cố mất điện ở Mỹ [1], ở Việt Nam một

xe cẩu chở cây dầu ( dài 10 m) đã vướng vào đường dây truyền tải 500kV trên tuyến

Di Linh – Tân Định vào lúc 14 giờ 15’ ngày 22 tháng 05 năm 2013 Sự cố này đã gây mất điện đồng loạt các tỉnh miền Nam Ước tính có đến 8 triệu khách hàng bị ảnh hưởng bởi sự cố [4][5] Trước hậu quả nghiêm trọng do sự cố gây ra, để giảm thiệt hại và tăng sự an toàn cho HTĐ thì cần có một hệ thống đánh giá nhanh hệ thống điện nhằm đưa ra cảnh báo sớm để có những hành động phòng ngừa kịp thời

Trong Những năm gần đây, Do khả năng học nhanh quan hệ phi tuyến vào ra của các điều kiện vận hành hệ thống điện để mô phỏng hoạt động động của hệ thống, nên mạng nơron ANN (Artificial Neural Network) là phương pháp tiếp cận đánh giá

ổn định hệ thống điện được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm Qua nghiên cứu tài liệu,

đề tài đã đi tìm hiểu, tham khảo những công trình của nhiều nhà nghiên cứu trong nước có liên quan đến ứng dụng mạng nơron đánh giá ổn định hệ thống điện [6][7][8] Kết quả cho thấy, các tác giả tập trung nghiên cứu kỹ thuật xử lý mẫu cho bài toán đánh giá ổn định động dựa vào biến đặc trưng sự cố [9] Tuy nhiên an ninh hệ thống điện có thể được chẩn đoán sớm trước khi sự cố xảy ra dựa trên các biến đặc trưng của trạng thánh xác lập hệ thống điện [9] Khi đó, một điều khiển phòng ngừa sẽ giúp bảo vệ hệ thống điện trước những yếu tố bất ngờ Vì vậy, nếu cùng lúc kết hợp quá trình chẩn đoán an ninh và đánh giá ổn định hệ thống điện thì hệ thống điện sẽ được bảo vệ tốt hơn trước những yếu tố nguy hiểm Từ đó, luận văn này đề xuất hai phương

án nhận dạng hệ thống điện là chẩn đoán an ninh hệ thống điện, đánh giá ổn định hệ thống điện, kèm theo đó là một chiến lược điều khiển ngăn chăn dựa trên kết quả chẩn đoán an ninh động

1.2 Mục tiêu của luận văn:

Xây dựng hai mô hình nhận dạng: chẩn đoán an ninh động và mô hình nhận dạng ổn định động hệ thống điện Thông qua quá trình chẩn đoán an ninh động đề xuất một chiến lược điều khiển phòng ngừa nhằm tìm điểm làm việc ổn định khi hệ thống rơi vào điểm làm việc mất ổn định

1.3 Nội dung và phương pháp nghiên cứu:

1.3.1 Nội dung nghiên cứu:

Tìm hiểu về lý thuyết ổn định hệ thống điện

Nghiên cứu quy trình xây dựng mô hình chẩn đoán an ninh động và nhận dạng

ổn định động hệ thống điện dựa trên cơ sở mạng nơron

Nghiên cứu mô hình điều khiển phòng ngừa cho hệ thống điện

1.3.2 Phương pháp nghiên cứu:

Nghiên cứu tài liệu: Tham khảo các bài báo, các sách về chẩn đoán ổn định hệ thống điện trong nước và nước ngoài

Mô hình hóa và mô phỏng: Ứng dụng phần mềm Matlab để xây dựng mô hình

và mô phỏng việc nhận dạng ổn định và điểu khiển sa thải phụ tải

Mạng nơ ron: Tra cứu, tìm hiểu về mạng nơron nhân tạo ứng dụng trong nhận dạng và điều khiển hệ thống

Phân tích, tổng hợp: Phân tích, đánh giá dựa trên kết quả mô phỏng

1.4 Phạm vi và giới hạn nghiên cứu:

- Nghiên cứu lý thuyết ổn định hệ thống điện, lý thuyết mạng nơron

- Nghiên cứu phương pháp xử lý mẫu, chọn biến

- Nghiên cứu xây dựng mô hình chẩn đoán an ninh động, nhận dạng ổn định động và điều khiển hệ thống điện dựa trên cơ sở mạng nơron

- Nghiên cứu mô hình đề xuất điều khiển phòng ngừa

Chế độ quá độ: là chế độ trung gian chuyển từ chế độ xác lập này sang chế độ xác lập khác

Các trạng thái quá độ được định nghĩa là tình trạng hoạt động của một hệ thống điện được đặc trưng bởi sự thay đổi đột ngột về tải hoặc trong điều kiện ngắn mạch Các rối loạn có thể bao gồm sự cố, chuyển đổi các sự kiện, cũng như những thay đổi đột ngột và đáng kể trong tải Cả hai hệ thống điện và các hệ thống máy phát đang ở trong một trạng thái quá độ đặc trưng bởi sự thay đổi trong năng lượng điện, điện áp,

vv cũng như các biến đổi trong tốc độ rotor của máy phát Quá trình quá độ diễn ra

có thể ổn định hoặc không ổn định phụ thuộc mức độ của các kích động Tính ổn định

hệ thống trong trường hợp này gọi là ổn định động (Dynamic Stability), hay còn gọi

là ổn định quá độ (Transient Stability)

xác lập đến trạng thái vận hành xác lập khác sau khi bị kích động mà không mất đồng

bộ, có hai loại ổn định hệ thống điện : ổn định tĩnh và ổn định động

Để có khái niệm rõ hơn về tính chất ổn định tĩnh, xét trạng thái cân bằng công suất của một máy phát trong 1 HTĐ đơn giản như Hình 2.1

Hình 2.1: Sơ đồ hệ thống điện đơn giản

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

XH: điện kháng tổng tương đương của hệ thống

XF: là điện kháng tương đương của máy phát

XB1, B2: là điện kháng tương đương của máy biến áp

XD: là điện kháng tương đương của một đường dây đơn

Điều kiện (2.1) được biểu diễn tương ứng trên Hình 2.2 Pm được giả thiết là hằng số không phụ thuộc vào góc, ứng với mỗi giá trị của Pm có hai điểm cân bằng công suất a và b ứng với hai giá trị của góc δ khác nhau

Hình 2.2: Đặc tính công suất của máy phát và đặc tính công suất cơ của Tuabin Hình 2.2 tồn tại 2 điểm cân bằng a và b tương ứng với các góc lệch δ1 và δ2 Trong đó:

1 arcsin m

e

PP

m e

PP

  (2.4)

Pm: là công suất cơ của máy phát

Pe: là công suất điện từ của máy phát

Theo khảo sát được trình bày [10] rút ra điều kiện ổn định tỉnh của HTĐ là:

δ

Miền

ổn định

Miền không ổn

định

dP=dδ

0 maxcos 0 gh 90 , gh max

Hình 2.3: Đặc tính công suất

Trạng thái tại điểm b ngược lại điểm a, khi góc tăng lên một lượng ∆δ thì công suất điện lại giảm đi một lượng ∆P khiến cho công suất cơ lớn hơn công suất điện, làm roto bị tăng tốc và góc δ tăng lên mãi mãi, chế độ này không có ổn định tỉnh, minh họa như đường số 2 của Hình 2.3

2.1.2.2 Ổn định động

Ổn định động là khả năng của hệ thống sau những kích động lớn (nhiễu lớn) phục hồi trạng thái ban đầu hoặc gần với trạng thái ban đầu [11] Vai trò của hệ thống điều tốc Tua-bin, hệ thống kích từ, hệ thống chuyển đổi đầu phân áp máy biến áp và các biện pháp điều khiển khác từ trung tâm điều phối có thể tác động đến sự ổn định hoặc không ổn định của hệ thống điện trong vài phút sau khi xảy ra sự cố

Các kích động lớn xảy ra trong HTĐ do các nguyên nhân sau:

- Cắt đường dây tải điện hoặc máy biến áp đang mang tải

Đánh giá ổn định động thường được xem như đánh giá ổn định quá độ [12] Đánh giá ổn định động là nhằm để xác định hệ thống điện có thể chịu được những kích động ngẫu nhiên mà không làm mất sự ổn định Đánh giá ổn định động có tầm quan trọng to lớn để vận hành an toàn và đáng tin cậy hệ thống điện Như vậy, đánh giá ổn định động của hệ thống điện là một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất trong quá trình thiết kế và vận hành hệ thống điện

Toàn bộ quá trình quá độ có điện xảy ra khi ngắn mạch gồm 3 giai đoạn, trước khi ngắn mạch, trong khi ngắn mạch và sau khi ngắn mạch Để có thể khảo sát ổn định động ta phải xây dựng các đường đặc tính công suất tương ứng

 Đặc tính công suất trước khi ngắn mạch PI

Sơ đồ hệ thống điện được mô ta như Hình 2.1 Sơ đồ thay thế được hình thành như Hình 2.4 Khi đó đặc tính công suất PI được xem như là công suất của máy phát

và được tính như công thức (2.1)

Hình 2.4: Sơ đồ thay thế hệ thống điện đơn giản

 Đặc tính công suất khi ngắn mạch PII

Khi có sự cố ngắn mạch trên đường dây thì sơ đồ HTĐ và sơ đồ thay thế được minh họa như Hình 2.5

Hình 2.5: Sơ đồ đặc tính công suất điện và sơ đồ thay thế khi ngắn mạch trên đường dây

Trong sơ đồ thay thế, tại điểm ngắn mạch N có thêm điện trở kháng X∆, phụ thuộc vào dạng ngắn mạch Khi đó đường đặc tính công suất PII sẽ được tính khi biến đổi Hình 25b về dạng sao tam giác như Hình 25c

Đường đặc tính công suất sẽ là (hệ thống thuần kháng nên XE’ = 0):

Sự mất ổn định xảy ra trong suốt vòng quay đầu tiên, như đường cong a Hình 2.7 Trong các hệ thống lớn, ổn định quá độ có thể không xảy ra trong vòng quay đầu tiên Nó có thể là kết quả của việc xếp chồng nhiều chế độ dao động, điều này có thể

jXjX

(c)

dẫn đến sự sai lệch lớn hơn của góc quay rotor trong các vòng quay kế tiếp, như đường cong b của Hình 2.7 Đường cong c của Hình 2.7 cho thấy ổn định quá độ khi hãm các vòng quay góc rotor Khung thời gian khảo sát hữu ích có thể từ 1 – 3 giây

Hình 2.7: Ổn định góc quay rotor dưới các chế độ quá độ hệ thống điện khác nhau

Hệ thống điện ổn định nếu bất kỳ góc công suất tương đối của máy phát thứ i δi

so với máy phát thứ j j không vượt quá 1800 Ngược lại, nếu góc công suất tương đối vượt quá 1800 thì hệ thống mất ổn định

Tiêu chuẩn để đánh giá ổn định là:

0 0

180180

ij ij

Neáu khoâng oån ñònh

Để đánh giá hệ thống ổn định hay không ổn định sau kích động lớn có nhiều phương pháp toán được áp dụng Trong đó, các phương pháp tích phân số có thể xác định sự ổn định và góc công suất lớn nhất thông qua giải phương trình dao động phi tuyến cho mỗi máy đối với hệ thống nhiều máy Tuy nhiên, các phương pháp phân tích truyền thống tốn nhiều thời gian giải nên gây chậm trễ trong việc ra quyết định

Dó đó, với yêu cầu rất khắc khe 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 nhận dạng sử dụng ANN

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 [11] 2.2 Phân tích ổn định

2.2.1 Phương trình dao động

Phương trình dao động liên quan đến chuyển động của rotor [11][12], được viết lại như sau:

e m

dt

d

Trong đó J là moment quán tính kg-m2, ωrlà tốc độ góc của rotor, cơ học rad,

Tm là moment cơ và Te là moment điện N-m Các đại lượng này có thể được chuyển sang hệ đơn vị tương đối bởi mối quan hệ giữa H, hằng số quán tính và J, moment quán tính:

eu mu

02

ru base

JHVA

ratingMVA

ftlbWRRPM

10 2

2 2

0 0 0 0

mu T KT

2

(2.18) Phương trình (2.18) được gọi là phương trình dao động Nó có thể được biểu diễn dưới hai phương trình vi phân bậc nhất như sau:

r

r D e m r

dt d

K T T H dt d





(2.20)

K1 (đơn vị tương đối P/rad) = hệ số đồng bộ

Giới hạn K1 có thể được gọi là công suất đồng bộ, có tác dụng tăng và giảm quán tính để đưa hệ thống về điểm làm việc ổn định, nếu có Đối với các sai lệch nhỏ,

K1 là độ dốc của đường cong góc công suất quá độ, tại điểm làm việc ổn định riêng biệt, như thể hiện ở Hình 2.8:

0

VEdP

Hình 2.8: Đặc tính đường cong góc công suất

Đối chiếu với Hình 2.9 của một máy phát đồng bộ kết nối với một thanh cái vô hạn thông qua điện kháng Xe, và bỏ qua phần dư, E′ là điện áp nội phía sau điện kháng quá độ, Eq là điện áp nội phía sau điện kháng đồng bộ, V là điện áp thanh cái vô hạn,

Vt là điện áp đầu cực máy phát, và  là góc giữa E′qvà V

Phương trình (2.18) điều chỉnh đáp ứng động, có tần số dao động khoảng:

sradH

2.2.2 Mô hình đơn giản hóa máy phát và hệ thống tương đương

Hình 2.10 trình bày một mô hình đơn giản hóa của một máy phát điện đồng bộ, được gọi là mô hình cổ điển, mà có thể được sử dụng trong các nghiên cứu ổn định quá độ Như đã cho thấy, máy phát điện đồng bộ được miêu tả bằng một sức điện động không đổi E’, theo sau trục thẳng của nó là điện kháng quá độ Xd’ Mô hình này được dựa trên các giả định sau đây:

1 Máy phát đang hoạt động dưới các điều kiện ba pha thứ tự thuận cân bằng

2 Kích từ máy phát là không đổi

3 Tổn thất máy phát, sự bão hòa, và cực lồi được bỏ qua

Hình 2.10: Mô hình đơn giản hóa máy điện đồng bộ cho nghiên cứu ổn định quá độ

(a): Sơ đồ mạch, (b): Sơ đồ pha

Trong các chương trình tính toán ổn định quá độ, các mô hình chi tiết hơn có thể được sử dụng để miêu tả các bộ kích từ, các tổn thất, sự bão hòa, … Tuy nhiên,

mô hình đơn giản hóa làm giảm tính phức tạp mô hình trong khi vẫn duy trì độ chính xác hợp lý trong các tính toán ổn định

Mỗi máy phát điện trong mô hình được kết nối với một hệ thống bao gồm các đường dây truyền tải, các máy biến áp, các phụ tải và các máy khác Với một xấp xỉ đầu tiên hệ thống có thể được miêu tả bởi một thanh góp vô hạn đằng sau một điện kháng hệ thống Một thanh góp vô hạn là một nguồn điện áp lý tưởng mà duy trì độ lớn điện áp không đổi, pha không đổi, và tần số không đổi

Hình 2.11: Máy phát điện đồng bộ kết nối với một hệ thống tương đương

Hình 2.11 trình bày một máy phát điện đồng bộ kết nối với một hệ thống tương đương Biên độ điện áp Vbus và góc pha 00 của thanh góp vô hạn là không đổi Góc pha 𝛿 của sức điện động máy phát là góc công suất máy phát đối với thanh góp vô hạn

Điện kháng tương đương giữa sức điện động máy phát và thanh góp vô hạn là

) ( X X

Xeq  d  Công suất thực được cung cấp bởi máy phát điện đồng bộ đến thanh góp vô hạn là:

Trong các sự nhiễu loạn thoáng qua cả E’ và Vbus được coi không thay đổi Do

đó Pe là một hàm sin của góc công suất δ máy phát

2.2.3 Tiêu chí cân bằng diện tích

Xét 1 tổ máy phát kết nối qua điện kháng đến thanh góp vô hạn Mối quan hệ giữa công suất điện pe và công suất cơ pm theo góc công suất δ được trình bày trong Hình 2.12, pe là hàm sin của δ

Giả sử tổ máy đang vận hành ở trạng thái xác lập pe = pm = pm0, δ = δ0, khi có một sự thay đổi từ pm đến pm0 xuất hiện tại thời điểm t = 0 Do quán tính của rotor,vị trí của rotor không thể thay đổi tức thời

Ta có δm(0+) = δm(0-)

Vì vậy δ(0+) = δ(0-)=δ0 và pe(0+) = pe(0-)

Khi pm(0+) = pm1> pe(0+), độ gia tăng công suất pe(0+) > 0 Khi tiến dần đến δ1,

pe = pm1 và ( d2 ) ( ) dt2 dần bằng 0 Tuy nhiên, dδ/dt vẫn >0 và δ tiếp tục tăng, vượt

quá điểm xác lập cuối cùng của nó

Khi δ>δ1, pe> pm, pa < 0, rotor giảm tốc Cuối cùng, δ đạt đến giá trị cực đại δ2

và dao động ngược trở lại δ1 Khi không có mômen cản, δ sẽ dao động liên tục quanh

δ1 Tuy nhiên mômen cản tác động lên tổn thất cơ, điện làm cho δổn định tại điểm xác lập cuối cùng δ1 Chú ý rằng góc công suất vượt quá δ3, thì pm sẽ vượt quá pe thì rotor sẽ tăng tốc lại, dẫn đến δ tiếp tục gia tăng và mất ổn định

Hình 2.12: Đặc tính công suất của 1 tổ máy phát

Một phương pháp để tính toán ổn định và góc công suất cực đại nhằm giải phương trình dao động phi tuyến thông qua kỹ thuật tích phân số dùng máy vi tính được áp dụng cho hệ nhiều máy được gọi là tiêu chuẩn cân bằng diện tích

Trong Hình 2.12 pm > pe trong suốt khoảng giá trị δ0 <δ< δ1 và rotor tăng tốc Diện tích A1 nằm giữa pmvàpe trong suốt khoảng giá trị δ1 <δ< δ2, pm<pe , rotor giảm tốc, phần diện tích A2 được gọi là diện tích giảm tốc Tại giá trị xác lập ban đầu δ =

δ0 và giá trị cực đại δ = δ2, dδ/dt = 0 Phát biểu của tiêu chuẩn cân bằng diện tích đó

Tách tích phân thành phần diện tích dương cho trường hợp tăng tốc, diện tích

âm cho trường hợp giảm tốc, chúng ta tìm được tiêu chuẩn cân bằng diện tích

từ sự thay đổi ngột công suất điện ảnh hưởng bởi ngắn mạch hoặc chuyển mạch trên đường dây truyền tải

2.2.4 Phương pháp tích phân số cho phương trình dao động

Tiêu chuẩn cân bằng diện tích được áp dụng cho hệ thống điện gồm 1 máy phát liên kết với thanh góp vô hạn hoặc 2 máy liên kết với nhau Đối với hệ nhiều máy,

phương pháp tích phân số có thể được sử dụng để giải phương trình dao động cho mỗi máy

Cho phương trình vi phân bậc nhất

Một kỹ thuật tích phân đơn giản được gọi là phương pháp Euler, được minh họa trong Hình 2.13 Bước tích phân được ký hiệu là ∆t Quá trình tính toán độ dốc tại thời điểm bắt đầu của quá trình lấy tích phân

Đầu tiên đường dốc của khoảng lặp được tính toán từ (2.29) và được dùng để tính giá trị đầu tiên , cho bởi phương trình

Kế đến , độ dốc tại được tính:

Hình 2.14: Phương pháp Euler cải tiến

Sau đó, giá trị mới được tính dùng giá trị trung bình của đường dốc:

Bây giờ chúng ta áp dụng phương pháp Euler cải tiến để tính tần số máy ω và góc công suất Những giá trị cũ tại thời điểm bắt đầu của khoảng giá trị lấy tích phân được ký hiệu là δtvà ωt

2.2.5 Ổn định hệ nhiều máy

Hình 2.15 trình bày một hệ thống điện N nút với M máy phát điện đồng bộ Mỗi máy cùng được miêu tả bằng mô hình đơn giản hóa, các sức điện động của các máy phát được ký hiệu E1, E2,… EM Các đầu cực M máy được kết nối với các nút hệ

x

t t

thống được ký hiệu G1, G2, … GM Tất cả phụ tải ở đây được mô hình hóa như các tổng dẫn không đổi

Hình 2.15: Hệ thống điện N nút dùng cho các nghiên cứu ổn định quá độ Phương trình nút của hệ thống:

Ma trận tổng dẫn trong (2.39) được phân chia theo đúng N nút hệ thống và M nút sức điện động như sau:

Y11nm. Ngoài ra, thành phần 1/jX’dn được cộng vào phần tử đường chéoY11GmGn

Y22 là một ma trận đường chéo của các trở kháng máy phát điện nghịch đảo:

' 1 22

'

1

010

10

Sau khi tính được V, các dòng điện máy phát có thể tìm được từ (2.46)

2.4 Các biện pháp nâng cao tính ổn định

Việc đảm bảo cho HTĐ được ổn định trong mọi điều kiện có tầm quan trọng đặc biệt nhằm đảm bảo việc cung cấp điện năng liên tục cho các hộ tiêu thụ

Trong thực tế nhiều khi bản thân HTĐ với các thiết bị cơ bản không đủ để đảm bảo ổn định, không đủ độ dự trữ ổn định cần thiết, người ta phải dùng các biện pháp nhằm tăng cường ổn định của HTĐ[10]

Các biện pháp nâng cao ổn định có thể chia làm hai loại:

- Cải thiện các phần tử chính của HTĐ

- Thêm vào hệ thống các phân tử phụ nhằm nâng cao khả năng ổn định của hệ thống

2.4.1 Cải thiện các phần tử chính của HTĐ

 Máy phát điện

- Cải tạo tham số của MPĐ:

Ta thấy rằng trong trường hợp không có hệ thống tự động điều chỉnh kích từ (TĐK), nếu giảm Xd thì sẽ tăng được dự trữ ổn định tĩnh Đối với ổn định động thì việc giảm Xd sẽ có tác dụng tốt (hình 2.16) Ngoài ra việc tăng hằng số quán tính Tj

sẽ có lợi đối với ổn định động ở chỗ nó cho tcat kéo dài hơn hoặc với tcat không đổi thì công suất truyền tải sẽ cao hơn (hình 2.17)

cosHình 2.18: Quan hệ Pmax và cos  của MPĐ

Qua phân tích trên ta thấy rằng nếu cos của MPĐ càng cao thì càng không lợi về ổn định Nhưng sản xuất máy phát với cos  thấp thì cùng một giá trị của công suất tác dụng P, công suất biểu kiến sẽ lớn vì S = P/cos  làm cho máy phát đắt tiền, trong thực tế người ta chọn giá trị thích hợp của cos 

 Thiết bị tự động điều chỉnh kích thích

Cần đạt các yêu cầu:

- Yêu cầu thứ 1: là tác động nhanh, tức là độ tăng của sức điện động Eq theo thời gian phải lớn, tốc độ tăng này lại phụ thuộc vào tốc độ tăng của điện áp đặt trên cuộn kích thích Uk

- Yêu cầu thứ 2: là Ukmax hay Eqmax phải cao, vì điện áp của cuộn kích thích cũng như Eq không thể tăng vô hạn nó chỉ có thể tăng đến giá trị cực đại cho phép Eqmax

và Ukmax

- Yêu cầu thứ 3: là TĐK phải rất nhạy, không có vùng chết (tức là vùng tuy đã

có tín hiệu nhưng TĐK vẫn không tác động), nhờ có độ nhạy rất cao MPĐ có thể làm việc được ở vùng ổn định nhân tạo

 Máy cắt điện sử dụng máy cắt điện cắt nhanh sự cố là biện pháp cơ bản

để đảm bảo ổn định động của HTĐ

 Đường dây tải điện: Điện thế của đường dây tải điện đi xa đóng vai trò quan trọng nâng cao ổn định của HTĐ, nó làm giảm điện kháng tương đối của đường dây tải điện so với các phần tử còn lại

2.4.2 Thêm vào hệ thống các phân tử phụ

 Nối đất các điểm trung tính của máy biến thế qua điện kháng hoặc điện trở tác dụng

 Ghìm điện: Trong HTĐ có thể xảy ra trường hợp tcắt rất nhỏ, đến mức bảo vệ rơle và máy cắt không đủ khả năng thực hiện, hoặc là thực hiện được nhưng

độ dự trữ ổn định động không đảm bảo, khi đó ghìm điện được áp dụng để nâng cao

ổn định động

2.5 Phân tích các công trình liên quan

Liên quan đến vấn đề ứng dụng mạng nơron đánh giá ổn định hệ thống điện, đề tài đã đi tìm hiểu, tham khảo những công trình của nhiều học giả có liên quan Điển hình như[13], tác giả đã đề xuất quy trình tổng quát của kỹ thuật lựa chọn biến đặc trưng như là một bước trong thứ tự để nhận dạng có hệ thống các biến đầu vào quan trọng trong việc phát triển một hệ thống nhận dạng thông minh được áp dụng trong đánh giá ổn định hệ thống điện thời gian thực Trong[6][7] trình bày phương pháp nhận dạng nhanh ổn định động hệ thống điện có độ chính xác cao dựa trên kỹ thuật mạng nơron nhân tạo ANN (Artificial Nơron Network) Trong [8] tác giả đã đề xuất quy trình đánh giá ổn định động hệ thống điện sử dụng mạng noron song song Qua tìm hiểu người thực hiện đề tài nhận thấy, các công trình trên chỉ tập trung nghiên cứu các giải thuật xử lý số liệu, lựa chọn biến nhằm giải quyết bài toán về thời gian

và độ chính xác của quy trình nhận dạng ổn định động Các tác giả chưa nghiên cứu

về bài toán về an ninh động Đồng thời các tác giả trên chỉ đưa ra được giải pháp đánh giá ổn định HTĐ nhưng chưa đề xuất được chiến lược điều khiển

2.6 Kết luận chương 2

Chương này đã trình bày tổng quan về lý thuyết ổn định HTĐ và phân tích các công trình nghiên cứu có liên quan đến nhận dạng ổn định hệ thống điện Trong chương 3 giới thiệu tổng quan về mạng nơron và mô hình ANN nhận dạng ổn định động hệ thống điện

Chương 3

LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG VÀ MẠNG NƠRON

3.1 Các khái niệm và tính chất của nhận dạng

Lý thuyết nhận dạng là một lĩnh vực khoa học đã đạt được nhiều thành tựu đáng

kể về lý luận cũng như về ứng dụng trong thực tiễn Điều này chứng tỏ máy tính có thể mô hình hóa được một số chức năng tương đối phức tạp của trí tuệ con người Nhận dạng là dựa trên những mẫu đã được học để xếp loại những đối tượng mới Nhận dạng là quá trình phân loại các đối tượng được biểu diễn theo một mô hình nào đó và gán cho chúng vào một lớp dựa theo các quy luật và các mẫu chuẩn [14] Quá trình nhận dạng dựa vào những mẫu học biết trước gọi là nhận dạng có thầy hay học có thầy, trường hợp ngược lại dựa vào những mẫu học không biết trước gọi

là nhận dạng không có thầy hay học không có thầy

Trong đề tài này, phương pháp tiếp cận nhận dạng dựa vào kỹ thuật ANN Nhận dạng dựa vào kỹ thuật ANN là dựa vào cơ chế đoán nhận, lưu trữ và phân biệt đối tượng mô phỏng theo hoạt động của hệ thần kinh con người Do cơ chế đặc biệt, các đối tượng thu nhận không cần qua giai đoạn cải thiện mà chuyển ngay sang giai đoạn tổng hợp, đối sánh với các mẫu đã lưu trữ để nhận dạng

Về cơ sở toán học, mô hình nhận dạng được xây dựng và phát triển dựa trên lý thuyết thống kê về nhận dạng, sử dụng phương pháp cơ bản của toán thống kê để nghiên cứu các vấn đề nhận dạng có tính ngẫu nhiên và lượng thông tin đủ lớn Cho đến nay, cơ sở toán học của lý thuyết nhận dạng được xây dựng và phát triển đồng thời theo các hướng chính sau đây:

- Lý thuyết thống kê về nhận dạng

- Lý thuyết cấu trúc về nhận dạng

- Lý thuyết đại số về nhận dang

Mỗi lý thuyết nói trên đều có mục đích, đối tượng nghiên cứu, và phương pháp giải quyết vấn đề khác nhau

 Lý thuyết thống kê về nhận dạng: là một nhánh phát triển từ thống kê toán học, sử dụng các phương pháp cơ bản của toán thống kê để nghiên cứu các vấn đề nhận dạng có tính yếu tố ngẫu nhiên và lượng thông tin đủ lớn

 Lý thuyết cấu trúc về nhận dạng: tập trung nghiên cứu các đối tượng, mà các đối tượng này lại là tập hợp của các đối tượng sơ cấp liên hệ với nhau bằng một

cơ sở thực nghiệm theo cách tiếp cận heuristic

Song song với việc xây dựng cơ sở lý thuyết nhận dạng, các hoạt động nghiên cứu cũng được tiến hành một cách mạnh mẽ trên nhiều lĩnh vực khác nhau ở nhiều nước trên thế giới

Các hướng nghiên cứu và ứng dụng lý thuyết nhận dạng chủ yếu tập trung xung quanh vấn đề trí tuệ nhân tạo và vấn đề trao đổi thông tin giữa người và máy

Kết quả là đã xây dựng được 4 bộ chương trình máy tính tương ứng với bốn phương hướng giải quyết vấn đề nhận dạng:

 Xây dựng tập hợp các thuật toán nhận dạng và từng phần tử riêng biệt của mô hình, được mô tả như số điểm của không gian pha Mỗi thuật toán tương ứng với một hàm xác định chất lượng, qua đó chọn được thuật toán có chất lượng tốt nhất đối với các đối tượng thử cho trước

 Tổng hợp các hệ làm việc tin cậy được xây dựng từ các phần tử làm việc không tin cậy Cơ sở của hệ là các thành phần heuristic mà mỗi heuristic này nói chung là làm việc không tin cậy Kết quả làm việc của các heuristic đó thông qua một khối lượng chỉnh lý và quyết định nhận dạng chủ yếu là nhờ thuật toán siêu phẳng phân cách để giải các bài toán nhận dạng có giám sát cũng như bài toán nhận dạng không

3.2 Nhận dạng mẫu trên cơ sở hình thức hóa tri thức

Các luật quyết định có thể nhận được từ những khái niệm chung của lớp Các khái niệm này biểu thị những luật cơ bản hay những tính chất riêng của các mẫu hình thành trên lớp Khái niệm là những thông tin riêng về tập mẫu, thông tin này được biểu thị bằng một bộ giá trị dấu hiệu mà bộ giá trị này biểu thị những tính chất đặc trưng cho lớp hay cho nhóm Bằng những quan hệ luận lý giữa những giá trị riêng của các dấu hiệu, có nghĩa là đủ để nhận dạng với sự giúp đỡ của một luật, một đối tượng nào đó sẽ được xác định thuộc về lớp này hay không thuộc về lớp này Khái niệm cũng như luật bao gồm những giá trị chủ yếu của dấu hiệu đặc trưng cho nhóm mẫu trong toàn thể và không bao gồm những giá trị riêng, đặc trưng cho những phần

tử riêng Nhóm mẫu tương ứng với khái niệm được gọi là đối tượng của khái niệm Trong quan hệ này bao gồm hay không bao gồm mẫu trong một tập những khái niệm được gọi là những đối tượng dương hay những đối tượng âm của khái niệm Bài toán thành lập khái niệm cho một tập mẫu P có thể được thực hiện theo cách sau:

Gọi O là tập mẫu với O ∩ P ≠ Φ và P không phải là tập con của O (P  O) Đối với một đối tượng X thuộc O (X ∈ O), nếu X ∈ P thì X là đối tượng dương và nếu X P thì X là đối tượng âm Cần phải phân tích tập O để xây dựng khái niệm phân chia những đối tượng dương và âm của nó (có nghĩa là những khái niệm này,

mà trên cơ sở đó có thể ứng dụng một vài luật nhận dạng cho phép nhận dạng tất cả những mẫu dương hoặc âm của nhóm O, tức là tập học) Trong phần lớn các trường hợp các khái niệm được xây dựng dựa trên việc giải một bài toán cụ thể có nghĩa là gần với khái niệm tập P thêm vào đó mức độ giống nhau của tất cả các khái niệm này thì phụ thuộc vào tính chất biểu thị của tập học, có nghĩa là phụ thuộc vào tập học đã phản ảnh đầy đủ đến mức nào tính chất riêng của tập P