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

Đang tải... (xem toàn văn)

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

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Ứng Dụng Các Giải Thuật Metaheuristic Vào Vấn Đề Loại Bỏ Sóng Hài Cho Bộ Nghịch Lưu Đa Bậc
Tác giả Nguyễn Thanh Hằng
Người hướng dẫn PGS.TS Phan Quốc Dũng
Trường học Đại học Bách Khoa
Chuyên ngành Kỹ thuật điện
Thể loại luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản 2022
Thành phố TP.HCM
Định dạng
Số trang 80
Dung lượng 2,95 MB

Nội dung

Ngày đăng: 12/05/2022, 10:22

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] E. S. N. P. Raju, and T. Jain, “Hybrid AC/DC Micro Grid: An Overview,” The Fifth International Conference on Power and Energy Systems, Kathmandu, Nepal, October. 2013, pp. 1-2 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Hybrid AC/DC Micro Grid: An Overview,” "The Fifth International Conference on Power and Energy Systems
[3] O. Sanchez-Vargas et al., “Evolutionary Metaheuristic Methods Applied to Minimize the THD in Inverters: A Systematic Review,” European journal of Electrical Engineering, vol. 23, 2021, pp.237-245 Sách, tạp chí
Tiêu đề: et al., “"Evolutionary Metaheuristic Methods Applied to Minimize the THD in Inverters: A Systematic Review,” "European journal of Electrical Engineering
[4] De León-Aldaco et al., “Metaheuristic Optimization Methods Applied to Power Converters: A Review,” IEEE Transactions on Power Electronics, 2020, pp.6791-6803 Sách, tạp chí
Tiêu đề: et al., “"Metaheuristic Optimization Methods Applied to Power Converters: A Review,” "IEEE Transactions on Power Electronics
[5] G. Nalcaci and M. Ermis, “Effect of Grey Wolf Optimization on THD of 3-Phase Voltage Source Inverter with Selective Harmonic Elimination Base,” The 4th International Conferencen Power Electronics and their Applications (ICPEA), IEEE, vol. 30, 2019, pp. 1-5 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “"Effect of Grey Wolf Optimization on THD of 3-Phase Voltage Source Inverter with Selective Harmonic Elimination Base,” "The 4th International Conferencen Power Electronics and their Applications (ICPEA)
[6] P. Q. Dzung et al., "Selective harmonic elimination for cascaded multilevel inverters using Grey Wolf Optimizer algorithm," the 9th International Conference on Power Electronics and ECCE Asia (ICPE-ECCE Asia), 2015, pp Sách, tạp chí
Tiêu đề: Selective harmonic elimination for cascaded multilevel inverters using Grey Wolf Optimizer algorithm
[7] P. Q. Dũng, Topic: “Multilevel Inverters” Cấu tạo và tập hợp các bộ biến đổi công suất, Khoa Điện – Điện Tử, Trường Đại học Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh, 2018 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Multilevel Inverters
[8] MathWorks, “Long short-term memory networks.” Internet: www.mathworks.com/help/deeplearning/ug/long-short-term-memory-networks.html, November, 2021 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Long short-term memory networks
[9] MathWorks, “Support Vector Machine Classification.” Internet: www.mathworks.com/help/stats/support-vector-machine-classification.html, November, 2021 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Support Vector Machine Classification

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: (Trang 18)
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 (Trang 19)
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 (Trang 20)
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] (Trang 22)
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 (Trang 24)
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 (Trang 26)
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 (Trang 27)
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] (Trang 29)
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 (Trang 31)
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 (Trang 36)
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. (Trang 37)
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 (Trang 39)
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 (Trang 41)
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 (Trang 42)
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 (Trang 43)
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: (Trang 44)
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 (Trang 45)
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 (Trang 46)
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 (Trang 48)
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 (Trang 51)
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 (Trang 52)
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 (Trang 52)
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 (Trang 53)
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 (Trang 56)
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 (Trang 60)
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 (Trang 61)
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 (Trang 62)
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 (Trang 64)
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 (Trang 64)
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 (Trang 66)

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

w