Ứng dụng giải thuật PSO để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS

Nội dung text: Ứng dụng giải thuật PSO để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS

1. Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014 ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT PSO ĐỂ XÁC ĐỊNH THÔNG SỐ TỐI ƯU CHO BỘ PSS Opimal Power System Stabilizer Parameters Tuned By Particle swarm optimization 1Nguyễn Hoàng Linh Trường ĐH SPKT TPHCM e-Mail: hoanglinhute@gmail.com 2Nguyễn Minh Tâm Trường ĐH SPKT TPHCM e-Mail: tamnguyenspkt@gmail.com 3Huỳnh Đức Chấn Trường ĐH Lạc Hồng Đồng Nai e-Mail: Huynhducchan@yahoo.com Tóm tắt Bài báo trình bày về việc xác định thông số tối ưu cho 1. Phần mở đầu bộ PSS và thuật toán bầy đàn (Particle swarm Dao động nhỏ trong các hệ thống điện đã được nghiên optimization- PSO) để xác định thông số tối ưu cho cứu từ đầu thế kỷ 20. Sự dao động được mô tả như là bộ PSS. Đầu vào của bộ PSS là độ lệch tốc độ, đầu ra lắc lư của rotor máy phát đồng bộ. Quan hệ rotor máy cung cấp tín hiệu cho bộ điều chỉnh điện áp (AVR). phát với phụ tải tương tự như vật có khối lượng m Các dữ liệu thực hiện trong tất cả các điều kiện vận treo vào cái lo xo, khi thay đổi khối lượng m thì loxo hành khác nhau của hệ thống. Kết quả mô phỏng được sẽ dao động trước khi trở về vị trí cân bằng mới. bằng công cụ Simulink/Matlab. Các kết quả mô Trong đầu những năm sáu mươi, hầu hết các máy phát phỏng cho thấy rằng giải thuật tối ưu bầy đàn PSO điện đã được kết nối với nhau và có tự động điều ứng dụng cho bộ PSS để giảm dao động rất tốt cho hệ chỉnh điện áp (AVR) hiệu quả hơn. Việc truyền tải thống điện trong các điều kiện vận hành khác nhau và công suất lớn trên đường dây dài cần phải có các cải thiện đáng kể ổn định của hệ thống. AVR tác động nhanh, dao động nhỏ, tần số thấp cần phải được nghiên cứu. Abstract: Việc giảm công suất truyền tải và dùng AVR để hạn This paper presents in details about tuning of Opimal chế những dao động thường được dùng đến trong Power System Stabilizer Parameters and Particle trường hợp khẩn. Tuy nhiên, đây không phải là giải swarm optimazation algorithm. PSS input is the speed pháp khả thi cho vấn đề này. Sự ổn định của hệ thống deviation, the output signal to supply the automatic có thể được nâng cao bằng cách áp dụng một số voltage regulators (AVR). The data to train is phương pháp điều khiển hồi tiếp. implemented in all the different operating conditions Bài toán được giải quyết bằng cách lắp vào máy phát of the system. The simulations are performed using điện một bộ điều khiển hồi tiếp độ lệch tốc độ cấp cho the tool Simulink/Matlab. The simulation results show bộ AVR với góc pha và biên độ thích hợp để tạo ra that PSO based PSS can provide good of the power moment giảm chấn trên rotor [3]. Thiết bị này được system over a wider operating range significantly gọi là bộ ổn định (PSS). Những năm gần đây, một số improve the dynamic performance of the system. bài báo áp dụng giải thuật PSO trong việc thiết kế PSS đã được xuất bản. Ký hiệu Kết quả mô phỏng trong các bài báo cho thấy rằng Ký hiệu Đơn vị Ý nghĩa giải thuật tối ưu bầy đàn PSO có một tiềm năng đáng vị trí tốt nhất của cá thể kể trong ổn định hệ thống điện. G besti trong quần thể vị trí tốt nhất của cá thể 2. Nội dung chính P besti thứ i 2.1. Bộ ổn định ()t vận tốc cá thể thứ i ở lần Ổn định hệ thống điện: vim, lặp lại thứ t Ổn định hệ thống điện là khả năng lấy lại trạng thái cân bằng sau khi bị nhiễu loạn, các thông số của hệ x()t vị trí cá thể thứ i ở lần lặp im, lại thứ t thống nằm trong giới hạn cho phép. Tính toàn vẹn của hệ thống được bảo toàn, toàn bộ hệ thống điện vẫn Chữ viết tắt còn nguyên vẹn các máy phát và tải không bị cắt ra, PSS Power System Stabilizer ngoại trừ một số bị cắt ra để loại trừ sự cố và duy trì AVR Automatic voltage regulators sự hoạt động phần còn lại của hệ thống. Hệ thống điện PSO Particle Swarm Optimazation là một hệ thống phi tuyến cao, hoạt động trong một VCM-2014
2. Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014 môi trường: tải, máy phát điện, cấu trúc liên kết thay cho một điều kiện vận hành cụ thể và các thông số hệ đổi liên tục. Hệ thống phải có khả năng đáp ứng nhu thống có thể đạt được bằng cách chọn các giá trị hằng cầu phụ tải trong các điều kiện vận hành khác nhau. số thời gian T1, T2 và T3, T4 thích hợp. 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. Bộ ổn định: Cấu trúc của bộ ổn định PSS như hình 1 gồm: Khối độ lợi: với độ lợi K được đặt tương ứng để tối P H. 1 Sơ đồ khối của bộ PSS thông thường. ưu giảm dao động nhưng không gây ra quá biên độ tín 2.2. Tổng quan về giải thuật bầy đàn (PSO) hiệu đầu vào của bộ ổn định. PSO là một kỹ thuật tối ưu hóa ngẫu nhiên dựa trên Tín hiệu đầu vào: là độ lệch tốc độ (Δω). một quần thể và sau đó tìm nghiệm tối ưu bằng cách Tín hiệu đầu ra: V tín hiệu ổn định cấp cho AVR. S cập nhật các thế hệ, được phát triển bỡi Dr.Eberhart Khối lọc thông: hoạt động như là bộ lọc thông cao với và Dr.Kennedy (1995) phỏng theo hành vi của các hệ số thời gian T đủ lớn để ngăn ngừa những thay WP bầy chim hay các đàn cá trong quá trình tìm kiếm đổi tốc độ do điều chỉnh điện áp kích từ tạo nên. thức ăn. [4], [5]. Thường bằng từ 1 đến 20 giây. Mỗi cá thể trong quần thể cập nhật vị trí của nó theo Khối bù pha: để giảm dao động, bộ ổn định PSS phải vị trí tốt nhất của nó và của cá thể trong quần thể tính sinh ra một moment cùng pha với độ lệch tốc độ rotor. tới thời điểm hiện tại [4]. Quá trình cập nhật các Điều này đòi hỏi mạch sớm pha để bù cho mạch trể particles dựa trên công thức sau: pha giữa đầu vào của AVR và moment điện sinh ra. Đặc tính pha phụ thuộc vào các thông số của hệ thống và điều kiện vận hành của hệ thống. Yêu cầu sớm pha (t 1) ( t ) ( t ) ( t ) vimim, wv. , c 1 * rand ()*( Pbest imim , x , )* c 2 Rand ()*( Gbest mim x , ) (1) (t 1) ( t ) ( t 1) xi,,, m x i m v i m ; i 1,2, , n ; m 1,2, d (2) Trong đó: n: Số lượng bầy đàn; d: Kích thước quần thể Fitness e2 () t dt (t) (dimension); t: Số lần lặp lại; vi,m : Vận tốc của phần 0 tử thứ i ở lần lặp lại thứ t; w: Hệ số trọng lượng quán (3) Một bộ PSS sử dụng thuật giải PSO để hiệu chỉnh tính; c1,c2: Hệ số gia tốc; Rand (): Là một số ngẫu (t) tham số bộ PSS trong việc cải thiện trạng thái ổn nhiên trong khoảng (0,1); xi,m : Vị trí của phần tử thứ i ở lần lặp thứ t. định của máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động Khái niệm về sự thay đổi những điểm tìm kiếm của của hệ thống. giải thuật PSO được biễu diễn ở hình 2. Trong thuật giải PSO thì mỗi phần tử sẽ chứa 5 tham số Kp, Ki, Kd, Kdd, Ka, điều đó có nghĩa là không gian X k+1 i 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: V k+1 k i Step 1.1: Khởi tạo giá trị vị trí (X[i]) cho từng cá thể Vi trong quần thể với giá trị vị trí ngẫu nhiên. Gbest Gbesti Vi Step 1.2: Khởi tạo giá trị vận tốc V[i]. Step 2: Chạy mô hình k Step 2.1: Chạy mô hình điều khiển với những tham số Xi Pbesti đã thiết lập trước. Pbest Vi Step 2.2: Tìm tham số Kp, Ki, Kd, Kdd, Ka của bộ PSS. Step 2.3: Tìm hàm mục tiêu. H. 2 Khái niệm về sự thay đổi điểm tìm kiếm của PSO Step 2.4: Đánh giá hàm vị trí X[i] theo giá trị hàm Trong đó: mục tiêu (fitness[i]). Xk: Vị trí cá thể ở thời điểm hiện tại; Xk+1: Vị trí cá Step 3: Cập nhật lại giá trị vị trí và vận tốc cho từng thể đã được cập nhật; Vk: Vận tốc cá thể ở thời điểm cá thể: hiện tại; Vk+1: Vận tốc cá thể đã được cập nhật; VPbest: Step 3.1: Cập nhật giá trị vận tốc V[i] và vị trí X[i] Gbest theo công thức (1). Vận tốc theo Pbest; V : Vận tốc theo Gbest 2.3. Điều chỉnh bộ PSS theo phương pháp bầy đàn Step 3.2: Đánh giá hàm mục tiêu (fitness[i]) Hàm mục tiêu: Là hàm dùng để đánh giá các lời giải Step 3.3: Nếu fitness[i] < Pbest_fitness[i] thì của bài toán, tùy vào từng bài toán mà hàm mục tiêu Pbest[i] =X[i], Pbest_fitness[i] = fitness[i]. khác nhau. Do yêu cầu mong muốn là tối thiểu hoá sai Step 3.4: Cập nhật giá trị Gbest cho từng cá thể tương số ngõ ra nên hàm mục tiêu có thể chọn như sau: ứng với vị trí nhỏ nhất hiện tại của hàm mục tiêu trong quần thể. Step 4: Tìm giá trị phần tử mới VCM-2014
3. Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014 Nếu giá trị của phần tử mới tốt hơn giá trị tốt nhất của Tìm được bước đáp ứng của hệ thống và làm giảm phần tử trước đó trong bầy đàn, thì thay thế giá trị tốt sai số. nhất trước đó bằng giá trị mới hiện tại. Lập lại các bước thực hiện cho đến khi đủ số bước Step 5: Lặp lại bước 2 cho đến khi đã đủ số lần lặp lặp lại. lại. 2.4. Thiết kế bộ ổn định PSO-PSS Mục tiêu của phương pháp hiệu chỉnh PSS dùng giải Để giải thuật PSO thực hiện chính xác hành vi động thuật PSO là: [5] của hệ thống cần thu thập dữ liệu chính xác hình 3. Cực tiểu hoá hàm mục tiêu. H. 3 Thu thập dữ liệu để thực hiện. Bộ dữ liệu là các trạng thái vận hành khác nhau của hệ thống như ngắn mạch, đứt dây (thay đổi điện kháng của đường dây xe), 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 H. 4 Cấu trúc bộ CPSS của IEEE theo chuẩn 421.5. cho bộ PSO-PSS thực hiện được tất cả các trạng thái K = 0.0403 T =5.7049 vận hành của hệ thống. PSS 5 T = T3 = 0.7827 T = 0.0069 2.5. Kết quả mô phỏng 1 6 T = T4 = 0.0651 2.5.1. Thông số của hệ thống máy phát, đường dây 2 Lưới điện: khi chạy Matlab- Simulink Máy phát: R=0 Xe=0.68 G=0 B=0 H=3.542 D = 0 Ra=0 T’do=6.66 Các thông số sử dụng để mô phỏng: Xd=1.7572 Xq=1.5845 Pe=0.6 T’qo=0.44 Tất cả các thông số như điện trở, điện cảm, đơn vị là 0 X’d=0.4245 X’q=1.04 δ0=44.37 p.u. Thời gian được tính bằng giây. Cấu trúc bộ CPSS của IEEE theo chuẩn 421.5 2.5.2. Sơ đồ tổng quan các khối mô phỏng trên Matlab: H. 5 Sơ đồ mô phỏng trên matlab. 2.5.3. Mô hình nghiên cứu VCM-2014
4. Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014 H. 6 Mô hình nghiên cứu. Tín hiệu độ lệch tốc độ Δω từ đầu cực máy phát và PSO NO PSS C PSS đưa vào bộ PSS, chúng ta mô phỏng ba trạng thái PSS thông qua bộ chuyển đổi mạch (Switch) để so sánh max Pe (p.u) 2.2 1.8 1.6 kết quả ổn định đó là: Thời gian trở lại 10 8 3.5 Trạng thái 1: không có Bộ PSS. bình thường (s) Trạng thái 2: có bộ PSS thông thường (CPSS). 2.5.4.2 Độ lệch tốc độ Rotor khi xảy ra ngắn Trạng thái 3: có bộ PSO-PSS mạch trên đầu cực máy phát 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. 2.5.4 Trường hợp 1 khi đang mang tải thì xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát điện. 2.5.4.1 Công suất điện khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát H. 8 Độ lệch tốc độ Rotor khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát. Hình 8 biểu diễn độ lệch tốc độ Rotor, 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. Giới hạn ổn định động: PSO NO PSS C PSS H. 7 Công suất điện khi xảy ra ngắn mạch trên đầu PSS cực máy phát max Δω (Rad/s) 8.2 6.8 6.7 Hình 7 biểu diễn công suất điện, máy phát đang Thời gian trở lại 10 9 4.6 mang tải 0.6 p.u thì xảy ra ngắn mạch trên đầu cực bình thường (s) 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. Giới hạn ổn định động: 2.5.4.3. Góc công suất khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát VCM-2014
5. Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014 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 H. 11 Góc công suất delta của máy phát khi công suất mang tải 0.6 p.u thì xảy ra ngắn mạch trên đầu cực phụ tải thay đổi. Hình 11 biểu diễn góc công suất của máy phát, máy máy phát tại thời gian t = 1 giây, sau thời gian 0.1 phát đang vận hành ở tải 0.6 p.u ứng với góc delta giây sự cố được loại trừ hệ thống trở lại bình là 1.6 p.u. Tại 1 giây phụ tải bất ngờ giảm tải xuống thường sau 10 giây. 0.3 p.u đến vị trí 10 giây hệ thống ổn định ứng với Giới hạn ổn định động: góc delta là 0.8 p.u. Tại 10 giây tải bất ngờ tăng đến PSO NO PSS C PSS 0.5 p.u hệ thống ổn định ở giây thứ 20 ứng với góc PSS delta là 1.3 p.u. max δ (Rad) 2.48 2.28 2.18 Giới hạn ổn định động: Thời gian trở lại 10 8.5 4.6 PSO bình thường (s) NO PSS C PSS 2.5.5 Trường hợp 2 thay đổi công suất phụ tải PSS bất ngờ max δ (Rad) 1.2 1.19 1 2.5.5.1 Công suất điện trên đầu cực máy phát Thời gian trở lại 10 9 5 khi thay đổi công suất bình thường (s) 2.5.5.3 Độ lệch tốc độ của máy phát khi công suất phụ tải thay đổi H. 10 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 H. 12 Độ lệch tốc độ của máy phát khi công suất phụ trí 10 giây hệ thống ổn định. Tại 10 giây tải bất ngờ tải thay đổi. tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định ở giây thứ 20. Giới hạn ổn định động: Điều này đảm bảo cho máy phát ổn định trong các PSO tình huống vận hành. NO PSS C PSS PSS Giới hạn ổn định động: max Δω (Rad/s) 5.2 5 3 PSO Thời gian trở lại 10 9 4.7 NO PSS C PSS PSS bình thường (s) max Pe (p.u) 0.45 0.42 0.37 Hình 12 biểu diễn độ lệch tốc độ của máy phát, Thời gian trở lại 10 9 4.5 máy phát đang vận hành ở tải 0.6 p.u. Tại 1 giây bình thường (s) phụ tải bất ngờ giảm tải xuống 0.3 p.u đến vị trí 10 2.5.5.2 Góc công suất delta của máy phát khi giây hệ thống ổn định độ lệch tốc độ bằng 0. Tại 10 công suất phụ tải thay đổi giây tải bất ngờ tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định ở giây thứ 20 độ lệch tốc độ bằng không. VCM-2014
6. Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014 3. Kết luận Stabilizer”, 16th IEEE International Conference on Bài báo này đã cho thấy bộ PSS thông thường áp Control Applications Part of IEEE Multi- dụng thành công trong hệ thống điện, tuy nhiên các conference on Systems and Control Singapore, 1-3 tham số này cố định chọn theo mô hình tuyến tính, October 2007. nó không có khả năng đáp ứng tốt được tất cả các [10] Peng Zhao and O. P. Malik “Design of an điều kiện vận hành. Việc ứng dụng giải thuật bầy Adaptive PSS Based on Recurrent Adaptive Control đàn (PSO: Particle swarm optimization) để xác định Theory”, IEEE TRANSACTIONS ON ENERGY thông số tối ưu cho bộ PSS nhằm cải thiện trạng CONVERSION, VOL.24, NO.4, DECEMBER thái ổn định của máy phát, nâng cao đặc tính ổn 2009. định động của hệ thống. Từ các kết quả mô phỏng trên Matlab/Simulimk với các điều kiện vận hành Nguyễn Hoàng Linh sinh khác nhau như: tải nhẹ, tải nặng, các nhiễu loạn năm 1987. Anh nhận bằng Kỹ khác nhau, thay đổi công suất đầu vào, ngắn mạch sư Điện- Điện tử tại trường 3 pha đều được kiểm tra, trong cùng 1 thời gian cho Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh năm 2010, thấy: Hiện anh đang là Học Viên Bộ ổn định PSO- PSS làm cho độ lệch tốc độ của cao học tại Trường Đại Học Rotor dao động có biên độ nhỏ hơn, thời gian ổn Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ định ngắn hơn. Chí Minh. Tài liệu tham khảo Nguyễn Minh Tâm sinh [1] Jian He, “Adaptive power system stabilizer năm 1971. Anh nhận bằng Kỹ sư Điện Khí Hoá và Cung based on recurrent neural network”, the University Cấp Điện tại Trường Đại Học of Calgary october 1998. Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ [2] Sidhartha Panda and Narayana Prasad Padhy Chí Minh năm 1995, bằng “Power System with PSS and FACTS Controller: Thạc sỹ Kỹ thuật Điện tại Modelling, Simulation and SimultaneousTuning Trường Đại Học Bách Khoa, Employing Genetic Algorithm”, International Đại Học Quốc Gia Tp. Hồ Journal of Electrical and Electronics Engineering Chí Minh năm 2003, và nhận 1:1 2007. bằng Tiến sỹ Kỹ thuật tại Trường Đại Học Công [3] Jan Machowski, Janusz W. Bialek and James R. Nghệ Sydney, Úc năm 2010. Tiến sỹ Nguyễn Minh Bumby “Power System Dynamics Stability and Tâm tham gia giảng dạy tại Khoa Điện – Điện Tử, Control” john wiley & sons, Ltd. Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí [4] Ayman Saber Elwer, A Novel Technique for Minh từ năm 1995 đến nay. Hướng nghiên cứu Tuning PI-Controllers in InductionMotor Drive chính là áp dụng kỹ thuật tính toán mềm trong xây Systems for Electric Vehicle Applications, Journal dựng mô hình và điều khiển. of Power Electronics, Vol. 6, No. 4 2006. Huỳnh Đức Chấn sinh [5] Boumediene Allaoua Brahim GASBAOUI and năm 1982. Anh nhận bằng Kỹ Brahim MEBARKI, Setting Up PID DC Motor sư Điện- Điện tử tại trường Speed Control Alteration Parameters Using Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Particle Swarm Optimization Strategy Bechar TPHCM năm 2006, bằng University, Departement of Electrical Engineering, Thạc sỹ Kỹ thuật điện tử năm B.P 417 BECHAR (08000) Algeria pp. 19-32. 2011 tại trường Đại Học Sư [6] M.L.Kothari, Shekhar Madriani and Ravi Segal Phạm Kỹ Thuật TPHCM. “Orthogonal Least Squares Learning Algorithm Hiện anh đang là Giảng viên Based Radial Basis Function (Rbf) Network Khoa Cơ Điện- Điện tử, Adaptive Power System Stabilizer”,0-7803-4053- Trường Đại Học Lạc Hồng, Đồng Nai. 1/97/$10.00 @ 1997 IEEE. [7] M. Z. Youssef, P. K. Jain E. A. Mohamed “A Robust Power System Stabilizer Configuration Using Artificial Neural Network Based On Linear Optimalcontrol (Student Paper Competition)”, CCECE 2003-CCGEI 2003, Montreal, Mayhai 2003 0-7803-7781-8/03/$17.020060 3 IEEE. [8] Wenxin Liu, Ganesh K. Venayagamoorthy, Donald C. Wunsch I1 “Adaptive Neural Network Based Power System Stabilizer Design”,0-7803- 7898-9/03/$17.00 02003 IEEE. [9] Wenxin Liu1, Ganesh K. V “Comparisons Of An Adaptive Neural Network Based Controller And An Optimized Conventional Power System VCM-2014
7. BÀI BÁO KHOA HỌC THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ Bài báo khoa học của học viên có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH và TÁC GIẢ Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam. Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của tác giả và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. ĐỂ CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC TỐT, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN! Thực hiện theo MTCL & KHTHMTCL Năm học 2016-2017 của Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.