Luận văn Mạng nơron lai đánh giá ổn định động hệ thống điện (Phần 1)

22 trang phuongnguyen 130

Download

Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Luận văn Mạng nơron lai đánh giá ổn định động hệ thống điện (Phần 1)", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

luan_van_mang_noron_lai_danh_gia_on_dinh_dong_he_thong_dien.pdf

Nội dung text: Luận văn Mạng nơron lai đánh giá ổn định động hệ thống điện (Phần 1)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ ĐOÀN VĂN PHÚC MẠNG NƠRON LAI ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH ĐỘNG HỆ THỐNG ĐIỆN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN – 60520202 S K C0 0 5 1 8 7 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4 năm 2017
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ ĐOÀN VĂN PHÚC MẠNG NƠRON LAI ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH ĐỘNG HỆ THỐNG ĐIỆN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 60520202 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4 năm 2017
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ ĐOÀN VĂN PHÚC MẠNG NƠRON LAI ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH ĐỘNG HỆ THỐNG ĐIỆN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN – 60520202 Hướng dẫn khoa học: PGS.TS QUYỀN HUY ÁNH Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4 năm 2017
%Ӝ*,È2'Ө&9¬ĈҤ27Ҥ2 75ѬӠ1*ĈҤ,+Ӑ&6Ѭ3+Ҥ0.Ӻ7+8Ұ7 7+¬1+3+Ӕ+Ӗ&+Ë0,1+ 3+,ӂ81+Ұ1;e7/8Ұ19Ă17+Ҥ&6Ƭ 'jQKFKRJLҧQJYLrQKѭӟQJGүQ 7rQÿӅWjLOXұQYăQWKҥFVӻ0ҥQJQѫURQODLÿiQKJLiәQÿӏQKÿӝQJKӋWKӕQJÿLӋQ 7rQWiFJLҧ Ĉ2¬19Ă13+Ò& MSHV: 1520633 Ngành: .ӻWKXұWÿLӋQ Khóa: 2015 +ӑYjWrQQJѭӡLKѭӟQJGүQK͕FKjPK͕FY͓): 3*6764X\ӅQ+X\ÈQK &ѫTXDQF{QJWiF .KRDĈLӋQĈLӋQWӱ ĈLӋQWKRҥLOLrQKӋ 3+Ҫ11+Ұ1;e7 1. Nhұn xét vӅ tinh thҫǡ¯ӝ làm viӋc và nghiên cӭu cӫa hӑc viên: +ӑFYLrQFyWLQKWKҫQYjWKiLÿӝOjPYLӋF1&.+QJKLrPW~F 2. Nhұn xét vӅ kӃt quҧ thӵc hiӋn cӫa luұ£ǣ 2.1 ˰X QK˱ͫFÿL͋P ѬXÿLӇP+RjQWKjQKWҩWFҧFiFQKLӋPYөQJKLrQFӭXÿӅUD1ӝLGXQJWUuQKEj\FyWtQKNKRDKӑFU}UjQJ súc tích. 1KѭӧFÿLӇP+RjQFKӍQKQӝLGXQJOXұQYăQWKHRJySêFӫDFiFWKjQKYLrQKӝLÿӗQJ 2.2 ĈL͋PPͣLJLiWU͓WK͹FFͯDÿ͉WjL: ĈӅ[XҩWTX\WUuQKYj[k\GӵQJPҥQJQѫURQODLĈk\OjPҥQJQѫURQNӃWKӧSQKLӅXPҥQJQѫURQFRQVRQJ VRQJYӟLPөFÿtFKQkQJFDRÿӝFKtQK[iF.ӃWTXҧQJKLrQFӭXFyWKӇÿѭӧFVӱGөQJOjPWjLOLӋXWKDPNKҧR FKRFiF1&6KӑFYLrQFDRKӑF1JjQK.ӻWKXұWÿLӋQWURQJEjLWRiQQJKLrQFӭXQKұQGҥQJәQÿӏQKKӋWKӕQJ ÿLӋQ 2.3 1KͷQJW͛QW̩LQ͇XFy 7LӃSWөFQJKLrQFӭXSKiWWULӇQYjKRjQWKLӋQÿӅWjL KӂT LUҰN ĈҥW\rXFҫXOXұQYăQWKҥFVƭ1JjQK.ӻWKXұWÿLӋQ 73+&0QJj\WKiQJQăP *LҧQJYLrQKѭӟQJGүQ .ê JKLU}KӑWrQ 3*6764X\ӅQ+X\ÈQK
%Ӝ*,È2'Ө&9¬ĈҤ27Ҥ2 75ѬӠ1*ĈҤ,+Ӑ&6Ѭ3+Ҥ0.Ӻ7+8Ұ7 7+¬1+3+Ӕ+Ӗ&+Ë0,1+ 3+,ӂ81+Ұ1;e7/8Ұ19Ă17+Ҥ&6Ӻ 'jQKFKRJLҧQJYLrQSKҧQELӋQ 7rQÿӅWjLOXұQYăQWKҥFVӻ 0ҥQJQѫURQODLÿiQKJLiәQÿӏQKÿӝQJKӋWKӕQJÿLӋQ 7rQWiFJLҧ Ĉ2¬19Ă13+Ò& MSHV: 1520633 Ngành: .ӻWKXұWÿLӋQ Khóa: 2015 Ĉӏnh Kѭӟng: ӬQJGөQJ +ӑYjWrQQJѭӡLSKҧQELӋQ 3*6767UѭѫQJ9LӋW$QK &ѫTXDQF{QJWiF .KRDĈLӋQĈLӋQWӱ ĈLӋQWKRҥLOLrQKӋ 0913117659 ,é.,ӂ11+Ұ1;e7 9ӅKuQKWKӭF NӃWFҩXOXұQYăQ 1ӝLGXQJOXұQYăQJӗPFKѭѫQJEDRJӗPFiFQӝLGXQJFKtQKQKѭVDX/êWKX\ӃWәQÿӏKKӋWKӕQJÿLӋQWәQJ TXDQYj[k\GӵQJPҥQJQHXURQÿiQKJLiәQÿӏQKKӋWKӕQJÿLӋQJLӟLWKLӋXPҥQJQHXURQODLÿiQKJLiKӋ WKӕQJÿLӋQPi\EXV1HZ(QJODQG 9ӅQӝLGXQJ 2.1. Nh̵n xét v͉ÀбǡÙǡЛЛǡïЪOX̵QYăQ 7iFJLҧWUuQKEj\U}UjQJGӉWKHRG}LOұSOXұQORJLF .ӃWFҩXOXұQYăQWKHRÿ~QJPүXFӫDSKzQJÿjRWҥRFӫDWUѭӡQJÿҥLKӑF6ѭ3KҥP.ӻ7KXұWWS+&0 2.2. Nh̵±¯ЮуоЦÀРЪМпрк×¯ï¯а ЮпСлфÀЮ Ĉ~QJTX\ÿӏQKKLӋQKjQK 2.3. Nh̵±Ыͭc tiêu nghiên cͱu, ph˱˯ng pháp nghiên cͱu s͵ dͭng trong LVTN 6ӱGөQJPҥQJQHXURQWURQJYLӋFÿiQKJLiәQÿӏQKKӋWKӕQJÿLӋQOjJLҧLSKiSSKKӧS7X\QKLrQWiFJLҧFҫQ FKӍU}FiFKWKӭF[k\GӵQJEӝPүXKXҩQOX\ӋQPҥQJQHXURQNKLSKөWҧLF{QJVXҩWPi\SKiWFҩXKuQKYұQ KjQKOѭӟLWKD\ÿәLYjÿһFELӋWOjWK{QJVӕFiFEӝNtFKWӯPi\SKiWNҧQăQJÿLӅXFKӍQKF{QJVXҩWWiFGөQJ FӫDPi\SKiWWURQJFiFWәPi\NKiFQKDX 2.4. Nh̵n xét T͝ng quan cͯ¯͉ tài 3KҫQWәQJTXDQYӅPҥQQJQHXURQÿѭӧFWUuQKEj\ÿҫ\ÿӫѭXÿLӇPYjQKѭӧFÿLӇPFӫDPӝWVӕORҥLPҥQJ QHXURQQQKkQWҥRWK{QJGөQJYjFiFӭQJGөQJFӫDFK~QJ 2.5. С±¯͉ n͡ƬНрнп 13KҫQOêOXұQWULӇQNKDLPҥQJQHXURQYjRYLӋFÿiQKJLiәQÿӏQKFӫDKӋWKӕQJÿLӋQFKѭDFyOұSOXұQU}UjQJ ÿӇQJѭӡL[HPKLӇXU}EjLWRiQYjOêGRFKӑQORҥLPҥQJQHXURQQKѭFKѭѫQJ5 23KҫQWULӇQNKDLӭQJGөQJPҥQJQHXURQODLYjROѭӟLÿLӋQPүX39EXV1HZ(QJODQGFKѭDWUuQKEj\U}UjQJ FiFK[k\GӵQJEӝGӳOLӋXGҥ\KӑFFKRPҥQJQHXURQĈLӅXQj\FyWKӇGүQÿӃQQKӳQJWUѭӡQJKӧSFyWURQJ WKӵFWӃYұQKjQKPjNK{QJQҵPWURQJWұSPүXKӑFFӫDPҥQJQHXURQ 2.6. С±¯͉ kh̫£ͱng dͭǡахЭͯ¯͉ tài /XұQYăQFyWKӇOjPWjLOLӋXQJKLrQFӭXVkXYӅYҩQÿpÿiQKJLi{QÿӏQKKӋWKӕQJÿLӋQ 2.7. Lu̵£ОЯуǡефз¿ȋ͇t sót và t͛n t̩i):
&ҫQWUuQKFKLWLӃWFiFKWKӭF[k\GӵQJEӝPүXGӳOLӋXYjOêGRFKӑQPҥQJQHXURQODLWURQJEjLWRiQQj\ II. CÁC VҨ0ӄ CҪN LÀM RÕ &iFFkXK͗LFͯDJL̫QJYLrQSK̫QEL͏Q 1&ҫQOjPU}OêGRFKӑQPҥQJQHXURQODLWURQJYҩQÿӅÿiQKJLiәQÿӏQKFӫDKӋWKӕQJÿLӋQ 2&ҫQEәVXQJ[FKLWLӃWFiFOұSOXұQWURQJYLӋF[k\GӵQJEӝPүXÿiQKJLiәQÿӏQKFӫDOѭӟLÿLӋQPүX39 bus 1HZ(QJODQGÿӇÿҧPEҧRÿҫ\ÿӫDFiFWUҥQJWKiLYұQKjQKFyWKӵFFӫDKӋWKӕQJÿLӋQPүX39 bus NewEngland. Ǥ0 TT 0өFÿiQKJLi ĈiQKJLi ĈҥW Không ÿҥW 1 7tQKNKRDKӑFU}UjQJPҥFKOҥFNK~FFKLӃWWURQJOXұQYăQ x 2 ĈiQKJLiYLӋFVӱGөQJKRһFWUtFKGүQNӃWTXҧ1&FӫDQJѭӡLNKiFFyÿ~QJTXL x ÿӏQKKLӋQKjQKFӫDSKiSOXұWVӣKӳXWUtWXӋ 3 0өFWLrXQJKLrQFӭXSKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXVӱGөQJWURQJ/971 x 4 7әQJTXDQFӫDÿӅWjL x 5 ĈiQKJLiYӅQӝLGXQJ FKҩWOѭӧQJFӫD/971 x 6 ĈiQKJLiYӅNKҧQăQJӭQJGөQJJLiWUӏWKӵFWLӉQFӫDÿӅWjL x 0Н±ȋȌØг0 Ǥϸϯ *L̫QJYLrQSK̫QEL͏QJKLU}êNL͇Q³7iQWKjQKOX̵QYăQ” hay “.K{QJWiQWKjQKOX̵QYăQ”) 7iQWKjQKOXұQYăQQKѭQJSKҧLOjPU}QKӳQJYҩQÿӅQrXWҥLPөF,, 73+&0QJj\WKiQJQăP 1JѭӡLQKұQ[pW .ê JKLU}KӑWrQ 3*6767UѭѫQJ9LӋW$QK
%Ӝ*,È2'Ө&9¬ĈҤ27Ҥ2 75ѬӠ1*ĈҤ,+Ӑ&6Ѭ3+Ҥ0.Ӻ7+8Ұ7 7+¬1+3+Ӕ+Ӗ&+Ë0,1+ 3+,ӂ81+Ұ1;e7/8Ұ19Ă17+Ҥ&6Ӻ 'jQKFKRJLҧQJYLrQSKҧQELӋQ 7rQÿӅWjLOXұQYăQWKҥFVӻ 0ҥQJQѫURQODLÿiQKJLiәQÿӏQKÿӝQJKӋWKӕQJÿLӋQ 7rQWiFJLҧ Ĉ2¬19Ă13+Ò& MSHV: 1520633 Ngành: .ӻWKXұWÿLӋQ Khóa: 2015 Ĉӏnh Kѭӟng: ӬQJGөQJ +ӑYjWrQQJѭӡLSKҧQELӋQ 3*676+XǤQK&KkX'X\ &ѫTXDQF{QJWiF 7UѭӡQJĈҥLKӑF&{QJQJKӋ7S+ӗ&Kt0LQK ĈLӋQWKRҥLOLrQKӋ 0938 707 507 ,é.,ӂ11+Ұ1;e7 9ӅKuQKWKӭF NӃWFҩXOXұQYăQ +uQKWKӭFYjNӃWFҩXOXұQYăQÿѭӧFWUuQKEj\U}UjQJYjSKKӧS 9ӅQӝLGXQJ 2.1. Nh̵n xét v͉ÀбǡÙǡЛЛǡïЪOX̵QYăQ 1ӝLGXQJFӫDOXұQYăQFyWtQKNKRDKӑF 2.2. Nh̵±¯ЮуоЦÀРЪМпрк×¯ï¯а ЮпСлфÀЮ +ӑFYLrQÿmVӱGөQJYjWUtFKGүQNӃWTXҧQJKLrQFӭXFӫDFiFWiFJLҧNKiFWKHRÿ~QJTX\ÿӏQKKLӋQKjQK 2.3. Nh̵±Ыͭc tiêu nghiên cͱu, ph˱˯ng pháp nghiên cͱu s͵ dͭng trong LVTN 0өFWLrXQJKLrQFӭX5}UjQJ 3KѭѫQJSKiSQJKLrQFӭX+ӧSOê 2.4. Nh̵n xét T͝ng quan cͯ¯͉ tài 7әQJTXDQFӫDÿӅWjLQJKLrQFӭXÿѭӧFWUuQKEj\WѭѫQJÿӕLWӕW 2.5. С±¯͉ n͡ƬНрнп 1ӝLGXQJFӫDOXұQYăQWӕWQJKLӋSSKKӧSQKLӋPYөQJKLrQFӭXÿѭӧFJLDR 2.6. С±¯͉ kh̫£ͱng dͭǡахЭͯ¯͉ tài .ӃWTXҧQJKLrQFӭXFӫDÿӅWjLFyWKӇÿѭӧFVӱGөQJOjPWjLOLӋXWKDPNKҧRFKRFiFKӑFYLrQTXDQWkPÿӃQEjL WRiQSKkQWtFKәQÿӏQKÿӝQJKӋWKӕQJÿLӋQ 2.7. Lu̵£ОЯуǡефз¿ȋ͇t sót và t͛n t̩i): +ӑFYLrQOѭXêOӛLFKtQKWҧYjWKӕQJQKҩWWURQJYLӋFVӱGөQJFiFWӯQJӳFKX\rQP{Q9tGөQrQWKӕQJQKҩW YLӃW%XVOjQ~W6ODFNEXVOjQ~WWKDQKFiLY{FQJOӟQ II. CÁC VҨ0ӄ CҪN LÀM RÕ &iFFkXK͗LFͯDJL̫QJYLrQSK̫QEL͏Q
16ӕOѭӧQJPүXÿѭӧFVӱGөQJFKRKXҩQOX\ӋQEjLWRiQĈiQKJLiәQÿӏQKÿӝQJKӋWKӕQJÿLӋQÿѭӧF[iFÿӏQK GӵDWUrQFiF\ӃXWӕQjR"&ySKҧLFjQJQKLӅXPүXWKuNӃWTXҧÿiQKJLiFjQJWӕWNK{QJ" 29LӋFNKҧRViWÿiQKJLiәQÿӏQKÿӝQJFy[pWÿӃQFiFҧQKKѭӣQJFӫDFiFSKҫQWӱNKiFWURQJKӋWKӕQJÿLӋQ NK{QJ"&KҷQJKҥQQKѭ$*&.tFKWӯ7өE 31ӃXWăQJVӕQ~WNKҧRViWFӫDPӝWKӋWKӕQJÿLӋQWKuFiFJLҧLWKXұWJLӟLWKLӋXFyÿiSӭQJÿѭӧFÿӝFKtQK[iF FҫQWKLӃWWKHR\rXFҫXNK{QJ" Ǥ0 TT 0өFÿiQKJLi ĈiQKJLi ĈҥW Không ÿҥW 1 7tQKNKRDKӑFU}UjQJPҥFKOҥFNK~FFKLӃWWURQJOXұQYăQ x 2 ĈiQKJLiYLӋFVӱGөQJKRһFWUtFKGүQNӃWTXҧ1&FӫDQJѭӡLNKiFFyÿ~QJTXL x ÿӏQKKLӋQKjQKFӫDSKiSOXұWVӣKӳXWUtWXӋ 3 0өFWLrXQJKLrQFӭXSKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXVӱGөQJWURQJ/971 x 4 7әQJTXDQFӫDÿӅWjL x 5 ĈiQKJLiYӅQӝLGXQJ FKҩWOѭӧQJFӫD/971 x 6 ĈiQKJLiYӅNKҧQăQJӭQJGөQJJLiWUӏWKӵFWLӉQFӫDÿӅWjL x 0Н±ȋȌØг0 Ǥϸϯ *L̫QJYLrQSK̫QEL͏QJKLU}êNL͇Q³7iQWKjQKOX̵QYăQ” hay “.K{QJWiQWKjQKOX̵QYăQ”) 7iQWKjQKOXұQYăQ 73+&0QJj\WKiQJQăP 1JѭӡLQKұQ[pW .ê JKLU}KӑWrQ 3*676+XǤQK&KkX'X\
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh LÝ LỊCH KHOA HỌC I. LÝ LỊCH SƠ LƯỢC Họ & tên: ĐOÀN VĂN PHÚC Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 1985 Nơi sinh: An Giang Quê quán: An Giang Dân tộc: Kinh Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc : 17d/2d/6, Khóm Bình Khánh 5, Phường Bình Khánh, TP. Long Xuyên, tỉnh An Giang. Điện thoại: 0972567144 E-mail: phuca52003@yahoo.com II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO 1. Đại học Hệ đào tạo : Chính qui Thời gian đào tạo từ tháng 8/2004 đến tháng 8/2009 Nơi học (trường, thành phố): Đại học Cần Thơ Ngành học: Kỹ Thuật Điện Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: Quy hoạch hệ thống điện Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án hoặc thi tốt nghiệp: năm 2009 tại Trường Đại học Cần Thơ 2. Thạc sĩ Hệ đào tạo: Chính qui Thời gian đào tạo từ tháng 5/ 2015 đến 5/ 2017 Nơi học (trường, thành phố): Đại học Sư phạm kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh Ngành học: Kỹ Thuật điện Tên luận văn: MẠNG NƠRON LAI ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH ĐỘNG HỆ THỐNG ĐIỆN HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang i
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh Ngày & nơi bảo vệ luận văn: ngày 16/4/2017 tại trường Đại học SPKT TP. Hồ Chí Minh Người hướng dẫn: PGS. TS. Quyền Huy Ánh III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm Từ tháng 9/2010 Trường Cao đẳng nghề An Giang Giảng viên khoa Cơ khí chế tạo đến nay Tp. Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 2 năm 2017 Người khai Đoàn Văn Phúc HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang ii
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Trong luận văn có sử dụng một số tài liệu tham khảo như đã nêu trong phần tài liệu tham khảo. Tp.Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 02 năm 2017 Tác giả luận văn Đoàn Văn Phúc HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang iii
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh LỜI CẢM TẠ Trước tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến PGS.TS Quyền Huy Ánh, người đã tạo mọi điều kiện, động viên và hướng dẫn tôi hoàn thành luận văn này. Bên cạnh đó, tôi cũng muốn gửi lời cảm ơn đến NCS Nguyễn Ngọc Âu, người đã hỗ trợ tôi rất nhiều trong suốt quá trình thực hiện luận án. Cảm ơn cơ quan, bạn bè, đồng nghiệp, và trên tất cả, tôi muốn gửi lời cảm ơn đến tất cả các thành viên trong gia đình của tôi, đã cùng chia sẻ, động viên và tạo mọi điều kiện thuận lợi để tôi hoàn thành nhiệm vụ học tập và nghiên cứu. Xin chân thành cảm ơn quý thầy, cô đã truyền đạt cho tôi nhiều kinh nghiệm, kiến thức quý báu trong quá trình học tập và nghiên cứu. Xin cảm ơn PGS.TS Quyền Huy Ánh, NCS Nguyễn Ngọc Âu đã hướng dẫn và hỗ trợ tôi hoàn thành luận văn. Tp.Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 02 năm 2017 Tác giả luận văn Đoàn Văn Phúc HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang iv
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh TÓM TẮT LUẬN VĂN Hệ thống điện (HTĐ) là một trong những cơ sở hạ tầng quan trọng, hỗ trợ thúc đẩy các ngành kinh tế khác phát triển. Trong những năm gần đây, sự phát triển nhảy vọt về công suất và quy mô lảnh thổ của HTĐ Việt Nam đã làm HTĐ càng trở nên phức tạp, tăng trưởng phụ tải quá nhanh trong khi nguồn điện mới vẫn còn hạn chế khiến HTĐ bị áp lực vận hành với điều kiện cận biên về ổn định, điều này dẫn đến mất ổn định HTĐ là rất lớn. Hiện nay, việc đánh giá ổn định động cho những HTĐ phức tạp thực sự vẫn là vấn đề khó khăn. Các phương pháp nhận dạng ổn định truyền thống quá phức tạp hoặc mất nhiều thời gian và gây nên sự chậm trễ trong việc ra quyết định, nên cần đề xuất giải pháp chuẩn đoán, nhận dạng ổn định nhanh và chính xác, đảm bảo cho HTĐ vận hành an toàn, tin cậy hơn. Để giải quyết những vấn đề khó khăn trên, luận văn này tập trung nghiên cứu 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). Bộ nhận dạng được sử dụng là mang̣ nơron hồi quy tổng quát GRNN (Generalized Regression Nơron Network). Luận văn đã xây dựng mô hình mạng nơrơn lai, kết hợp các mạng nơron đơn cho kết quả nhận dạng cao hơn mô hình mạng nơron đơn. Mạng nơron đề xuất được xây dựng gồm bảy mạng nơron đơn với cùng biến ngõ vào, bộ tổng hợp đầu ra. Kết quả tính toán dựa trên luật bình bầu theo luật số đông. Kết quả kiểm tra trên sơ đồ IEEE 10-máy 39-bus bằng mồ hình đề xuất, cho thấy bộ nhận dạng GRNN với phương pháp chọn biến Relief, áp dụng cho bộ mẫu phân cụm Kmean (1100 mẫu) ở quá trình huấn luyện kết hợp. Mô hình này cho độ chính xác nhận dạng đạt 97,75%, tăng 0,32% so với bộ nhận dạng đơn. HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang v
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh ABSTRACT Power system is one of the most important infrastructures holding significant roles in supporting the development of the other economic fields. In the recent years, power system becomes more complicated based on the development of the economic scale, increasing load so quickly while the new power source still has limitation. This has put the system under operation pressure with margin stability, this undefined the HTĐ is extremely large. Currently, working range of a stable rate for the HTĐ complications problems are difficult to problem. The traditional solution of an alternative format is too much lost many time and cause you are slow in decision to determine, should be expected the normalization, fixed format fast and precision, đảm bảo cho The operators are an all, reliable. In order to solve the above problems, this thesis focuses on the method of rapid identification of highly dynamic high-precision electromechanical systems based on artificial neural network (ANN) technique. The identifier used is the generalized regression neural network (GRNN). The thesis built a hybrid neural network model, combining neural networks for higher recognition results than single neural network models. The proposed neural network consists of seven single neurons with the same input variable, the synthesized output. The results of the calculation are based on the law of mass vote. The test results on the proposed planar 39-bus IEEE 10-plane show that the GRNN identifier with the Relief variable selection method applied to the Kmean clustering prototype (1100 samples) in the training process combined. This pattern recognition accuracy reached 97,75%, 0,32% higher compared to the single application of neural networks. HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang vi
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh MỤC LỤC TRANG QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI PHIẾU NHẬN XÉT LUẬN VĂN THẠC SỸ BIÊN BẢN CHẤM LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SỸ LÝ LỊCH KHOA HỌC i LỜI CAM ĐOAN iii LỜI CẢM TẠ iv TÓM TẮT LUẬN VĂN v MỤC LỤC vii DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT/ KÝ HIỆU KHOA HỌC xii DANH SÁCH CÁC HÌNH xi DANH SÁCH CÁC BẢNG xi CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN 1 1.1. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu 1 1.2. Tính cấp thiết của đề tài 3 1.3. Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn 4 1.3.1. Mục tiêu của luận văn 4 1.3.2. Nhiệm vụ của luận văn 4 1.4. Phạm vi nghiên cứu 4 1.5. Phương pháp nghiên cứu 4 1.6. Điểm mới của luận văn 4 1.7. Ý nghĩa khoa học và giá trị thực tiễn của luận văn 5 CHƯƠNG 2. ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN 6 2.1. Chế độ làm việc 6 2.1.1. Các chế độ làm việc 6 2.1.2. Định nghĩa ổn định hệ thống điện 7 2.1.2.1. Ổn định tĩnh 7 HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang vii
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh 2.1.2.2. Ổn định động 10 2.2. Phân tích ổn định 15 2.2.1. Phương trình dao động 15 2.2.2. Mô hình đơn giản hóa máy phát và hệ thống tương đương 18 2.2.3. Tiêu chí cân bằng diện tích 20 2.2.4. Ổn định hệ nhiều máy 22 2.3. Đánh giá ổn định hệ thống điện 25 2.4. Kết luận chương 2 26 CHƯƠNG 3. TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON TRONG ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN 27 3.1. Giới thiệu tổng quát về mạng nơron nhân tạo 28 3.1.2. Mô hình nơron nhân tạo 29 3.1.2.1. Ký hiệu rút gọn 30 3.1.2.2. Hàm chuyển của mạng nơron 30 3.2. Phân loại cấu trúc mô hình mạng nơron 32 3.3. Lý thuyết các mạng nơron lai 32 3.3.1. Mạng Perceptron 32 3.3.2. Mạng Hàm truyền xuyên tâm 33 3.3.2.1. Mạng hồi quy tổng quát 35 3.3.2.2. Mạng nơron xác suất 36 3.3.3. Luật đầu ra của bộ phân loại 39 3.3.4. Thuật toán lan truyền ngược 40 3.3.5. Mạng nơron lai 42 3.3.5.1. Mạng nơron dựa trên các nơron kết hợp 42 3.3.5.2. Bộ tổng hợp và luật bình bầu theo số đông 44 3.4. Huấn luyện và đánh giá mô hình nhận dạng 45 3.5. Nhận dạng và phương pháp tiếp cận 45 3.6. Thuật toán huấn luyện Levenberg - Marquardt (trianlm 45 3.7. Mô hình nhận dạng 47 HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang viii
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh 3.8. Kết luận chương 3 48 CHƯƠNG 4. XÂY DỤNG MẠNG NƠRON ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN 49 4.1. Mạng nơron đánh giá ổn định hệ thống điện 49 4.2. Tạo cơ sở dữ liệu ổn định động 49 4.3. Chuẩn hóa dữ liệu 50 4.4. Lựa chọn biến đặc trưng 51 4.4.1. Khái niệm 51 4.4.2.Quy trình lựa chọn biến đặc trưng 51 4.5. Phân cụm dữ liệu 56 4.5. 1. Giới thiệu phân cụm dữ liệu 56 4.5. 2. Định nghĩa về phân cụm dữ liệu 57 4.5. 3. Phương pháp phân cụm dữ liệu Kmeans 57 4.5. 4. Các bước cơ bản của thuật toán Kmean 59 4.5. 5. Hàm Kmeans trong phần mềm Matlab 60 4.6. Quy trình rút gọn dữ liệu 60 4.7. Mô hình mạng Nơron lai nhận dạng ổn định động hệ thống điện 62 4.8. Kết luận chương 4 64 CHƯƠNG 5. MẠNG NƠRON LAI ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH ĐỘNG HỆ THỐNG ĐIỆN IEEE 10 – MÁY 39 – BUS NEW ENLAND 65 5.1. Sơ đồ hệ thống điện IEEE 10 máy 39 – bus New England 65 5.2. Mô hình mạng nơron lại nhận dạng ổn định hệ thống điện 66 5.3. Dữ liệu đầu vào 66 5.4. Đánh giá mô hình đề nghị 66 5.4.1. Mạng nơron đơn 66 5.4.1.1. Cấu hình mạng nơron đơn 66 5.4.1.2. Kết quả huấn luyện và kiểm tra 67 5.4.1.3. Nhận xét 68 5.4.2. Mạng nơron lai 68 HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang ix
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh 5.4.2.1. Cấu hình mạng nơron lai 68 5.4.2.2. Kết quả huấn luyện và kiểm tra 69 5.5.Nhận xét 70 5.5. Kết luận chương 5 70 CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN 71 6.1. Kết luận 71 6.2. Hướng nghiên cứu phát triển 71 TÀI LIỆU THAM KHẢO 72 PHỤ LỤC 75 HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang x
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT/KÝ HIỆU KHOA HỌC ANN (Artificial Nơron Network) BPLNN (Backpropagation Learning Nơron Network) CCT (Critical Clearing Time) CNN (Committee Nơron Network) FCT (Fault Clearing Time) GRNN (Generalized Regression Nơron Network) HTĐ (Hệ thống điện) IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engnineers) MLFNN (Multilayer Feedforward Nơron Network) MLPNN (Multilayer Perceptron Nơron Network) PNN (Probabilistic Nơron Network) RBFN (Radial Basis Function Network) HVTH: Đoàn Văn Phúc Trang xi
S K L 0 0 2 1 5 4