1. Trang chủ
  2. Luận Văn - Báo Cáo

Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

80 14 0
Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 12/05/2022, 10:22

Xem thêm:

Hình ảnh liên quan

Cấu hình các bộ nghịch lưu đa bậc được biểu diễn như sau: - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

u.

hình các bộ nghịch lưu đa bậc được biểu diễn như sau: Xem tại trang 18 của tài liệu.
Hình 1.2: Cấu trúc bộ nghịch lưu đa bậc dạng nối tụ - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 1.2.

Cấu trúc bộ nghịch lưu đa bậc dạng nối tụ Xem tại trang 19 của tài liệu.
Hình 1.3: Cấu trúc bộ nghịch lưu đa bậc dạng module ghép tầng với nguồn DC độc - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 1.3.

Cấu trúc bộ nghịch lưu đa bậc dạng module ghép tầng với nguồn DC độc Xem tại trang 20 của tài liệu.
Hình 1.5: Phương pháp điều khiển PWM tối ưu [7] - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 1.5.

Phương pháp điều khiển PWM tối ưu [7] Xem tại trang 22 của tài liệu.
Hình 2.1: Các thuật ngữ cơ bản trong giải thuật gen di truyền. - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 2.1.

Các thuật ngữ cơ bản trong giải thuật gen di truyền Xem tại trang 24 của tài liệu.
Hình 2.3: Quá trình thực hiện giải thuật GA - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 2.3.

Quá trình thực hiện giải thuật GA Xem tại trang 26 của tài liệu.
Hình 2.4: Lựa chọn quần thể mới bằng bánh xe Roullete - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 2.4.

Lựa chọn quần thể mới bằng bánh xe Roullete Xem tại trang 27 của tài liệu.
Hình 2.5: Minh họa giải thuật GWO[5]. - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 2.5.

Minh họa giải thuật GWO[5] Xem tại trang 29 của tài liệu.
Hình 3.1: Các bước thực hiện giải thuật GA - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 3.1.

Các bước thực hiện giải thuật GA Xem tại trang 31 của tài liệu.
Hình 3.3: Các bước thực hiện giải thuật GWO - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 3.3.

Các bước thực hiện giải thuật GWO Xem tại trang 36 của tài liệu.
3.3 Xây dựng mô hình tổng quan của bộ nghịch lưu đa bậc (11 bậc) trên simulink. - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

3.3.

Xây dựng mô hình tổng quan của bộ nghịch lưu đa bậc (11 bậc) trên simulink. Xem tại trang 37 của tài liệu.
Hình 3.6: Mô hình bộ nghịch lưu 3 pha dạng mô-đun ghép tầng - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 3.6.

Mô hình bộ nghịch lưu 3 pha dạng mô-đun ghép tầng Xem tại trang 39 của tài liệu.
Hình 4.1: Giá trị các góc đóng cắt khi tỉ số điều biên thay đổi từ 0.4 đến 1 với dạng mã hóa bằng mã nhị phân - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 4.1.

Giá trị các góc đóng cắt khi tỉ số điều biên thay đổi từ 0.4 đến 1 với dạng mã hóa bằng mã nhị phân Xem tại trang 41 của tài liệu.
Hình 4.4: Góc kích thay đổi theo tỉ số điều biên với dạng mã hóa bằng mã gray - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 4.4.

Góc kích thay đổi theo tỉ số điều biên với dạng mã hóa bằng mã gray Xem tại trang 42 của tài liệu.
Hình 4.5: Góc kích thay đổi khi tỉ số điều biên thay đổi từ 0.01 đến 1 ứng với phương pháp GWO - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 4.5.

Góc kích thay đổi khi tỉ số điều biên thay đổi từ 0.01 đến 1 ứng với phương pháp GWO Xem tại trang 43 của tài liệu.
Về mặt điện áp ngõ ra, thành phần điện áp cơ bản đầu ra của GA (Hình 4.7a) và GWO (Hình 4.7b) cho thấy một số đánh giá như sau: - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

m.

ặt điện áp ngõ ra, thành phần điện áp cơ bản đầu ra của GA (Hình 4.7a) và GWO (Hình 4.7b) cho thấy một số đánh giá như sau: Xem tại trang 44 của tài liệu.
Bảng 4.1: So sánh về tổng độ méo dạng sóng hài (THD) của GA và GWO khi cùng số vòng lặp và tỉ số điều biên - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Bảng 4.1.

So sánh về tổng độ méo dạng sóng hài (THD) của GA và GWO khi cùng số vòng lặp và tỉ số điều biên Xem tại trang 45 của tài liệu.
Hình 4.7: So sánh THA% củ a2 phương pháp khi tỉ số điều biên thay đổi từ 0.01-1 - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 4.7.

So sánh THA% củ a2 phương pháp khi tỉ số điều biên thay đổi từ 0.01-1 Xem tại trang 46 của tài liệu.
Hình 4.8: So sánh tốc độ hội tụ của GA và GWO khi tỉ số điều biên thay đổi từ 0.7 đến 0.8 - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 4.8.

So sánh tốc độ hội tụ của GA và GWO khi tỉ số điều biên thay đổi từ 0.7 đến 0.8 Xem tại trang 48 của tài liệu.
Bảng 5.1: Cấu hình mạng LSTM chuyển từ mã Gray sang Decimal - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Bảng 5.1.

Cấu hình mạng LSTM chuyển từ mã Gray sang Decimal Xem tại trang 51 của tài liệu.
Bảng 5.2: Cấu hình mạng LSTM chuyển từ Decimal sang mã Gray - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Bảng 5.2.

Cấu hình mạng LSTM chuyển từ Decimal sang mã Gray Xem tại trang 52 của tài liệu.
Hình 5.1: RMSE và Loss của quá trình training mạng LSTM chuyển từ mã Gray sang Decimal với đầu vào 2500 data, 350 epochs, 70 neurons ở lớp ẩn - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 5.1.

RMSE và Loss của quá trình training mạng LSTM chuyển từ mã Gray sang Decimal với đầu vào 2500 data, 350 epochs, 70 neurons ở lớp ẩn Xem tại trang 52 của tài liệu.
Hình 5.2: RMSE và Loss của quá trình training mạng LSTM chuyển từ Decimal sang Gray với đầu vào 10000 data, 90 epochs, 125 neurons ở lớp ẩn. - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 5.2.

RMSE và Loss của quá trình training mạng LSTM chuyển từ Decimal sang Gray với đầu vào 10000 data, 90 epochs, 125 neurons ở lớp ẩn Xem tại trang 53 của tài liệu.
Nhìn chung thời gian chạy của giải thuật GA-encoded khi áp dụng bảng tham chiếu (GA improve) giảm đáng kể so với khi chưa áp dụng - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

h.

ìn chung thời gian chạy của giải thuật GA-encoded khi áp dụng bảng tham chiếu (GA improve) giảm đáng kể so với khi chưa áp dụng Xem tại trang 56 của tài liệu.
Hình 1. Cấu hình bộ nghịch lưu đa bậc dạng mô-đun ghép tầng - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 1..

Cấu hình bộ nghịch lưu đa bậc dạng mô-đun ghép tầng Xem tại trang 60 của tài liệu.
Hình 2. Tìm góc đóng cắt tối ưu cho khóa bán dẫn bằng giải thuật GA tại một giá trị xác định của tỉ số điều biên - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 2..

Tìm góc đóng cắt tối ưu cho khóa bán dẫn bằng giải thuật GA tại một giá trị xác định của tỉ số điều biên Xem tại trang 61 của tài liệu.
Hình 4. Các bước thực hiện giải thuật GWO - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 4..

Các bước thực hiện giải thuật GWO Xem tại trang 62 của tài liệu.
Hình 12. Thành phần điện áp cơ bản của bộ nghịch lưu khi áp dụng giải thuật điều khiển GWO - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 12..

Thành phần điện áp cơ bản của bộ nghịch lưu khi áp dụng giải thuật điều khiển GWO Xem tại trang 64 của tài liệu.
Hình 11. Thành phần điện áp cơ bản của bộ nghịch lưu khi áp dụng giải thuật điều khiển GA - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Hình 11..

Thành phần điện áp cơ bản của bộ nghịch lưu khi áp dụng giải thuật điều khiển GA Xem tại trang 64 của tài liệu.
Bảng 4: So sánh về thời gian thực thi của phương pháp GA, GA cải tiến và GWO - Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

Bảng 4.

So sánh về thời gian thực thi của phương pháp GA, GA cải tiến và GWO Xem tại trang 66 của tài liệu.

Trích đoạn

Lựa chọn quần thể mới bằng giải thuật Tournement

Xây dựng giải thuật GWO

Xây dựng mô hình tổng quan của bộ nghịch lưu đa bậc (11 bậc) trên

Nghiên cứu áp dụng machine learning

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan