(LUẬN văn THẠC sĩ) tối ưu phối hợp rơle số

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ HUỲNH TUẤN LÂM TỐI ƯU PHỐI HỢP RƠLE SỐ NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 62520202 SKC007542 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2017 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ HUỲNH TUẤN LÂM TỐI ƯU PHỐI HỢP RƠLE SỐ NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN – 62520202 Hướng dẫn khoa học: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU Tp Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2017 ii TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com iii TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com iv TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com v TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com vi TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com vii TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com viii TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com ix TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ & tên: HUỲNH TUẤN LÂM Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 01/01/1991 Nơi sinh: Bình Định Q qn: Hồi Ân – Bình Định Dân tộc: Kinh Chỗ riêng địa liên lạc: 15 – Phan Bội Châu – Phường – TP Vũng Tàu Điện thoại quan: Điện thoại nhà riêng: 0919409488 Fax: E-mail: lamudec@gmail.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Trung học chuyên nghiệp: Hệ đào tạo: Thời gian đào tạo từ …/… đến …/ … Nơi học (trường, thành phố): Ngành học: Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 09/2009 đến 09/2013 Nơi học (trường, thành phố): Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM Ngành học: Điện công nghiệp Tên đồ án tốt nghiệp:Áp dụng CDIO giáo trình thực hành máy điện x TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 1.1 Giới thiệu tốn Hình minh họa sơ đồ cho phối hợp rơle nhà máy công nghiệp Hệ thống nằm trạm biến áp công ty điện lực (3-ph 69-kV xuống 11,4 kV máy biến áp TR-M 16 MVA ) Hai phát tuyến (52F1 52F2) nằm nguồn cấp phát tuyến (52FA / FB / FC ) cung cấp lượng cho phụ tải.[1] 69KV 52M 200/1 TR-M 69/11.1kV 16MVA 52T 1000/1 52F1 52F2 500/1 500/1 52FA 200/1 52FB 200/1 52FC 150/1 Hình 2.1: Sơ đồ hệ thống điện u cầu tính tốn cài dặt bảo vệ rơle dòng cho mạng điện đảm bảo yêu cầu sau: - Điều kiện 1: đặc tuyến bên nằm đặc tuyến bên 0.3s - Điều kiện 2: thời gian cắt ngắn mạch dòng ngắn mạch lớn Inmmax = 22,8kA phía 11.1kV nhỏ 1s 1.2 Đặc tuyến rơle bảo vệ dòng ( ) ( ( ) Trong đó: - t(I): Thời gian tác động rơle theo dòng điện TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com ) - TD: dãy cài đặt thời gian rơle - Giá trị m giá trị dòng điện đưa vào rơle tính tốn - M, α: giá trị phụ thuộc vào loại đường cong đặc tuyến có độ dốc khác Ví dụ tương ứng với tiêu chuẩn ta có giá trị sau: IEC255-3A: M = 0.14, α = 0.02; IEC2553B: M = 13.5, α = 1; IEC255-3B: M = 80, α = - Tap dãy cài đặt dòng điện rơle dao động từ 0.5 đến 1.2 với độ tăng 0.1 - k2: tỉ số máy biến áp, cấp điện áp - ct: Tỉ số biến dòng - 52FA, 52FB 52FC sử dụng đặc tuyến EI với giá trị M52FA= M52FB = M52FC = 80 - 52F1 sử dụng đặc tuyến VI với M52F1 = 13,5 - 52T 52M sử dùng đặc tuyến với M52T = M52M = 0.14 1.3 Phương án đề xuất phối hợp bảo vệ rơle dòng Phối hợp bảo vệ 52F1 52FA, 52F1 52FB, 52F1 52FC Hàm phạt thời gian trễ rơle tính sau: if t0  0.3 0 Pt0   0.3  t0 if t0  0.3 (2.2) if t1  0.3 0 Pt1   0.3  t1 if t1  0.3 (2.3) if t2  0.3 0 Pt2   0.3  t2 if t2  0.3 (2.4) Phạt không thỏa thời gian cắt ngắn mạch if t52 FA,min (22800 A)  0.4  0 Pt52 FA,min    t52 FA,min (22800 A)  0.4 if t52 FA,min (22800 A)  0.4 (2.5) if t52 FB ,min (22800 A)  0.4  0 Pt52 FB ,min    t52 FB ,min (22800 A)  0.4 if t52 FB ,min (22800 A)  0.4 (2.6) if t52 FC ,min (22800 A)  0.4  0 Pt52 FC ,min    t52 FC ,min (22800 A)  0.4 if t52 FC ,min (22800 A)  0.4 (2.7) TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com if t52 F 1,min (22800 A)  0.7  0 Pt52 F 1,min    t52 F 1,min (22800 A)  0.7 if t52 F 1,min (22800 A)  0.7 (2.8) Cuối hàm phạt cho tất rơle tham gia bảo vệ xét tính sau: Fitness1  Ktre   Pt0  Pt1  Pt2   K NM   Pt52 FA,min  Pt52 FB,min  Pt52 FC,min  Pt52 F 1,min  (2.9) Phối hợp bảo vệ 52F1 52T Hàm phạt thời gian trễ hàm phạt thời gian cắt ngắn mạch nhanh nhưu sau: if t3  0.3 0 Pt3   0.3  t3 if t3  0.3 (2.10) if t52T ,min (22800 A)  1.0  0 Pt52T ,min    t52T ,min (22800 A)  1.0 if t52T ,min (22800 A)  1.0 (2.11) Tương tự phối hợp cấp 1, ta có hàm phạt tổng sau: Fitness2  Ktre   Pt3   K NM   Pt52T ,min  (2.12) Phối hợp bảo vệ 52T 52M Hàm phạt thời gian trễ hàm phạt thời gian cắt ngắn mạch nhanh sau: if t4  0.3 0 Pt4   0.3  t4 if t4  0.3 (2.13) if t52 M ,min (22800 A)  1.3  0 Pt52 M ,min    t52 M ,min (22800 A)  1.3 if t52 M ,min (22800 A)  1.3 (2.14) Hàm phạt tổng cho trường hợp cấp tính theo cơng thức sau: Fitness3  Ktre   Pt4   K NM   Pt52 M ,min  (2.15) Trong đó: - P∆t khoảng thời gian vi phạm thời gian trễ nhỏ 0.3 giây Pt khoảng thời gian vi phạm thời gian cắt ngắn mạch lớn 22,8 Ka TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com - tmin thời gian cắt ngắn mạch nhanh cho phép rơle dòng ngắn mạch lớn 22,8 kA Ktre KNM hệ số khuếch đại lượng vi phạm ràng buộc thời gian trễ thời gian ngắn mạch có giá trị chọn dựa kinh nghiệm trình lập trình Phương pháp PSO 2.1 Phương pháp PSO cổ điển.[2] Start Khởi tạo Đánh giá chất lượng nghiệm Xác định vị trí tốt cho cá thể tính đến thời điểm Tìm vị trí tốt cho cá thể tính đến thời điểm K=1 Cập nhật vận tốc Cập nhật vị trí Đánh giá chất lượng nghiệm K=K+1 Xác định vị trí tốt cho cá thể tính đến thời điểm Tìm vị trí tốt cho cá thể tính đến thời điểm K=Kmax Stop Hình 2.2: Lưu đồ giải thuật áp dụng PSO cho toán tối ưu Bước 1: Khởi tạo dân số ban đầu(Np) Mỗi cá thể xác định vị trí Xi với giá trị ban đầu sau: X  X  rand  (Xmax  X ) i i - (2.16) Trong đó: X giá trị nhỏ biến điều khiển max giá trị lớn biến điều khiển - X TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com Bước 2: Đánh giá chất lượng nghiệm Xi Chất lượng đánh giá nghiệm thông qua giá trị FTi (Fitness) giá trị hàm mục tiêu mà ta cần thoả FTi=F(xim) Bước 3: Cập nhật vận tốc (2.17) V k  V k  c rand  ( Pbest k  X k )  c rand  (Gbest k  X k ) i i 1 i i 2 i i Trong đó: - c1 c2 hệ số gia tốc có giá trị từ đến - Rand1 rand2 giá trị ngẫu nhiên khoảng giá trị từ đến Bước 4: Cập nhật vị trí (tạo giá trị nghiệm mới) (2.18) X k 1  X k V k 1 i i i Bước 5: So sánh tìm kiếm vị trí tốt cho cá thể  X k  if FT k   FT k ; i  1, 2, , Np  k  i i Pbest  i ; i  1, 2, , Np i k  X otherwise   i (2.19)  FT k  if FT k   FT k ; i  1, 2, , Np  i i FTbest k    i ; i  1, 2, , Np i k  FT otherwise   i (2.20) Bước 6: Tìm vị trí tốt cho quần thể Ví trí tốt cho đàn quần thể Gbest vị trí có chất lượng tốt tức giá trị hàm Fitness nhỏ FTbest tìm tất giá trị FT FTGbest k   min[ FTbest k  1, , FTbestk  1] Np (2.21) Bước 7: Kiểm tra: Nếu vòng lặp k vòng lặp lớn xác định trước kmax vịng lặp dừng lại, ngược lại tiếp tục tăng lên k = k+1 quay lại bước 2.2 Thuật toán tối ưu PSO cải tiến với trọng số ω (GW-PSO)[3] So với thuật tốn PSO cổ điển GW-PSO cải tiển dựa trọng số ω tập trung vào cải thiện trọng số ω cho trình tìm kiếm nghiệm tối ưu gần đến lúc dừng lại giá trị trọng số nhỏ lại để thu hẹp khơng gian tìm kiếm nghiệm Như vậy, vận tốc cập nhật trọng số thuật tốn tính theo cơng thức sau: (2.22) V new   V  c rand  ( Pbest  X )  c rand  (Gbest  X ) i i 1 i i 2 i i Trong đó:    I (2.23)    max max ter max I ter Với ωmax ωmin giá trị lớn nhỏ trọng số TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com Trong đó, việc xác định giá trị trọng số phải phụ thuộc vào giá trị lớn vá giá trị nhỏ trọng số Giá trị lớn giá trị nhỏ chọn nằm khoảng [0,1] cho ωmax > ωmin Trong vận tốc bị giới hạn khoảng giá trị lớn nhỏ chúng xác định dựa công thức sau:   max if V  V max  V i V  i  1, 2, , Np i if V  V V  i  V otherwise   i Trong đó: - Vmax = 10%(Xmax- Xmin) - Vmin = -Vmax Như vị trí cập nhật sau: X k 1  X k V k 1 i i i (2.24) (2.24) (2.25) (2.26) 4.3.2 Thuật toán PSO cải tiến với hệ số giới hạn (GC-PSO)[4] Khác với thuật toán PSO cổ điển ω-PSO, Cleck nhìn thấy ưu điểm hệ số giới hạn cho trình tìm nghiệm PSO nhằm cải thiện chất lượng nghiệm tăng tốc độ tìm kiếm cho thuật tốn Hệ số Shi Eberhart nghiên cứu áp dụng chúng đạt hiệu cao hàm toán tối ưu Vận tốc thuật toán PSO cải tiến dựa sở hệ số giới hạn (GC-PSO) tính theo cơng thức sau: V k   CF  [V k  c  rand ( Pbest k  X k )  c  rand (Gbest k  X k )] i i 1 i i 2 i i (2.27) Với: X k 1  X k V k 1 i i i (2.28) Và: CF  (2.29)      4 Trong đó:   c  c Với c1 c2 số gia tốc thuật toán TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com Áp dụng phương pháp PSO để giải tốn NHẬP DỮ LIỆU Chọn thông số Chọn thông số Khởi tạo Xi (i=1, 2, ,Np) Khởi tạo Xi (i=1, 2, ,Np) Khởi tạo Xi (i=1, 2, ,Np) Khởi tạo Vi Khởi tạo Vi Khởi tạo Vi Tính FTi Tính FTi Tính FTi FTbest i = FTi 1 Pbest i = X i 3 Fbest i= FT i Pbest3i = X 3i FGbest = min(Fbest 1i ) => Gbest Fgbest = min(Fbest 2i ) => Gbest Fgbest = min(Fbest 3i ) => Gbest k=1 k=1 k=1 Cập nhật hiệu chỉnh V1i Cập nhật hiệu chỉnh V 2i Cập nhật hiệu chỉnh V 3i Cập nhật hiệu chỉnh X 1i Cập nhật hiệu chỉnh X 2i Cập nhật hiệu chỉnh X 3i Tính lại FT i Tính lại FT i Tính lại FT i Cập nhật FTbest i1 Pbest1i Cập nhật FTbest i2 Pbest2i Cập nhật FTbest i3 Pbest3i Xác định FGest Gbest k =k + Xác định FGbest Gbest k =k + S k = k max Fbest i = FT i Pbest2i = X 2i Ð Choïn thông số S S FGbest =0 Ð k = k max Xác định FGbest Gbest k =k + S S Ð FGbest =0 Ð k = k max S FGbest =0 Ð KEÁT QUẢ Hình 2.3: Lưu đồ giải thuật áp dụng phương pháp PSO cho toán tối ưu xét TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com III KẾT QUẢ Cài đạt thông số Để chạy ba phương pháp PSO cho toán xét, dân số số vòng lặp lớn 10 100 Bên cạnh thơng số khác ba phương pháp chọn sau: PSO: c1=c2=2.0 GWPSO: c1=c2=2.0, ωmax=0.9 ωmin=0.3 GCPSO: c1=c2=2.05 Kết đạt Bảng 3.1 Giá trị cài đặt thông số đạt từ phương pháp PSO TD_52M 0.4 Tap_52M 0.5 TD52T 0.3 Tap_52T 0.5 TD_52F1 1.2 Tap_52F1 1.0 TD_52FA 0.2 Tap_52FA 0.5 TD52FB 1.4 Tap_52FB 0.6 TD_52FC 1.1 Tap_52FC 0.5 Bảng 3.2 Giá trị cài đặt thông số đạt từ phương pháp GWPSO TD_52M 0.5 Tap_52M 0.7 TD52T 0.4 Tap_52T 0.7 TD_52F1 1.5 Tap_52F1 1.2 TD_52FA 0.1 Tap_52FA 0.5 TD52FB 3.0 Tap_52FB 1.2 TD_52FC 3.0 Tap_52FC 1.2 10 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com Bảng 3.3 Giá trị cài đặt thông số đạt từ phương pháp GCPSO TD_52M 0.4 Tap_52M 0.5 TD52T 0.3 Tap_52T 0.5 TD_52F1 1.0 Tap_52F1 0.8 TD_52FA 1.6 Tap_52FA 0.7 TD52FB 1.0 Tap_52FB 0.9 TD_52FC 2.6 Tap_52FC 0.8 Hình 3.1: Đặc tính phối hợp bảo vệ rơle 52 F1 rơle 52 FA, 52 FB 52 FC đạt từ phương pháp PSO Hình 3.2: Đặc tính phối hợp bảo vệ rơle 52 T rơle 52 F1 đạt từ phương pháp PSO 11 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com Hình 3.3: Đặc tính phối hợp bảo vệ rơle 52 M rơle 52 T đạt từ phương pháp PSO Hình 3.4: Đặc tính phối hợp bảo vệ rơle 52 F1 rơle 52 FA, 52 FB 52 FC đạt từ phương pháp GWPSO 12 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com Hình 3.5 Đặc tính phối hợp bảo vệ rơle 52 T rơle 52 F1 đạt từ phương pháp GWPSO Hình 3.6: Đặc tính phối hợp bảo vệ rơle 52 M rơle 52 T đạt từ phương pháp GWPSO Hình 3.7: Đặc tính phối hợp bảo vệ rơle 52 F1 rơle 52 FA, 52 FB 52 FC đạt từ phương pháp GCPSO 13 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com Hình 3.8: Đặc tính phối hợp bảo vệ rơle 52 T rơle 52 F1 đạt từ phương pháp GCPSO Hình 3.9: Đặc tính phối hợp bảo vệ rơle 52 M rơle 52 T đạt từ phương pháp GCPSO Kết từ tỉ lệ thành công cho thấy: - GCPSO đạt hiệu với 76%, GWPSO đạt 72% PSO đạt 56% - GCPSO phương pháp đơn giản gồm giá trị c1, c2 CF giá trị c1, c2 cố định với 2.05 giá trị c1, c2 PSO GWPSO thay đổi từ đến - GWPSO cịn có giá trị ωmax ωmin ωmax chọn từ 0.5 đến ωmin chọn từ đến 0.5 Như việc chọn giá trị PSO GWPSO nhiều thời gian so với GCPSO Do đó, phương pháp GCPSO phương pháp hiệu phương pháp PSO áp dụng luận văn 14 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Chao-Rong Chen , Cheng Hung Lee & Chi-Juin Chang (2011) Overcurrent Relay Coordination Optimization with Partial Differentiation Approach for the Validation of Coordination Violation, Electric Power Components and Systems, 39:10, 933-947 [2] Kennedy, J and Eberhart, R “Particle swarm optimization” Proc IEEE Int Conf Neural Networks, pp.1942–8 (1995) [3] Shi, Y H., Eberhart, R C “A modified particle swarm optimizer, IEEE Intl Conf on Evolutionary Computation, Anchorage, AK, in press, pp 69-73 (1998) [4] [C] Clerc, M “The swarm and the queen: towards a deterministic and adaptive particle swarm optimization” Proc I999 ICEC, Washington, DC, pp 1951 – 1957 (1999) Thơng tinh liên hệ tác giả chính: Nguyễn Trung Thắng Đơn vị công tác: Đại học Tôn Đức Thắng Số điện thoại: 0986515857 Email: nguyentrungthang@tdt.edu.vn Võ Ngọc Điều Đơn vị công tác: Đại học Bách Khoa TP.HCM Số điện thoại: 0978590231 Email: vndieu@gmail.com Huỳnh Tuấn Lâm Đơn vị công tác: Công ty truyền tải điện Số điện thoại: 0919409488 Email: lamudec@gmail.com 15 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 16 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com S K L 0 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com ... thuật phối hợp tối ưu rơle đặt ra, mạng điện công nghiệp sử dụng với mục tiêu cài đặt thông số rơle cho thỏa mãn tất thời gian phối hợp thời gian cắt ngắn mạch Kết thể qua hình vẽ đặc tính phối hợp. .. đề xuất phối hợp bảo vệ rơle dòng 25 3.4.1 Phối hợp cấp 26 3.4.2 Phối hợp cấp 27 3.4.3 Phối hợp cấp 28 CHƯƠNG 4: THUẬT TOÁN TỐI ƯU PSO... Phương án đề xuất phối hợp bảo vệ rơle dòng Việc phối hợp bảo vệ thực theo trình tự sau: 52F1 phối hợp bảo vệ đồng thời với 52FA, 52FB 52FC 52T phối hợp bảo vệ với 52F1 52M phối hợp bảo vệ với 52T