(LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng giải thuật cukoo search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS

TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỆN

TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỆN

Hệ thống điện bao gồm việc sản xuất điện năng tại trạm phát điện và truyền tải đến người tiêu dùng qua một mạng lưới phức tạp, bao gồm đường dây truyền tải, máy biến áp và thiết bị đóng cắt Mạng lưới điện có thể được phân chia thành các hệ thống chính như hệ thống truyền tải, hệ thống truyền tải trung gian và hệ thống phân phối.

Hình 1.1: Các phần tử cơ bản của một hệ thống điện

Hệ thống điện (HTĐ) tạo ra sự phức tạp trong cấu trúc và độ tin cậy, cho phép khai thác tối đa các ưu điểm vận hành kinh tế HTĐ giúp hệ thống chống lại các sự cố bất thường mà không gián đoạn cung cấp điện cho người tiêu dùng, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các nguồn điện công suất lớn và kết nối vào hệ thống Tuy nhiên, sự phức tạp này cũng gây ra vấn đề về ổn định của HTĐ.

Nghiên cứu ổn định hệ thống điện đang thu hút sự quan tâm lớn từ các nhà nghiên cứu kỹ thuật điện trong và ngoài nước Ổn định hệ thống điện là khả năng duy trì trạng thái hoạt động bình thường sau khi bị tác động bởi các nhiễu loạn như ngắt máy phát, thay đổi đột ngột nhu cầu tải, hoặc sự cố ngắn mạch Khả năng trở về trạng thái ổn định của hệ thống phụ thuộc vào điều kiện ban đầu và loại nhiễu xảy ra Sự xáo trộn trong mạng điện có thể gây ra dao động điện giữa các nhà máy điện và toàn bộ hệ thống.

Để hệ thống điện (HTĐ) hoạt động ổn định, việc đồng bộ giữa các máy phát là điều kiện thiết yếu Điều này liên quan đến đặc tính động học của rotor và mối quan hệ giữa công suất và góc.

Nghiên cứu ổn định phụ thuộc bản chất và đặc tính của biên độ nhiễu, và được phân ra làm các loại như sau :

Ổn định hệ thống điện được phân loại thành ba loại chính: ổn định góc rotor, ổn định tần số và ổn định điện áp Ổn định góc rotor đảm bảo rằng các máy phát đồng bộ duy trì trạng thái đồng bộ sau khi có nhiễu loạn Trong khi đó, ổn định tần số và ổn định điện áp liên quan đến mối quan hệ giữa công suất phát điện và điện năng tiêu thụ Sự thay đổi trong phân bố công suất phản kháng sẽ làm thay đổi điện áp trong hệ thống, trong khi sự thay đổi phân bố công suất tác dụng sẽ ảnh hưởng đến tần số.

1.2 Kỹ thuật điều khiển để hạn chế dao động trong hệ thống điện

Một vấn đề phổ biến trong các hệ thống điện, cả lớn lẫn nhỏ, là hiện tượng dao động không ổn định Trong nhiều thập kỷ qua, đã có nhiều nghiên cứu nhằm cải thiện độ ổn định của hệ thống, trong đó phương pháp điều khiển hạn chế dao động được phân thành hai nhóm chính.

Hình 1.3: Phân nhánh các khối điều kiển ổn định dao động hệ thống điện

Khối điều khiển của nhà máy điện bao gồm hai bộ phận chính: điều khiển tần số tải (LFC) giúp duy trì tần số máy phát ở mức định mức và hệ thống điều khiển kích từ nhằm ổn định điện áp.

Khối điều khiển phía đường dây trong hệ thống điện (HTĐ) bao gồm các thiết bị FACTS, giúp tăng cường khả năng truyền tải, điều khiển luồng công suất và giảm thiểu dao động Bên cạnh đó, hệ thống điện Việt Nam còn có các trung tâm điều độ quốc gia và các miền Bắc, Trung, Nam để quản lý vận hành, đáp ứng nhu cầu sản xuất và tiêu thụ điện năng Hai thông số quan trọng cần được điều khiển trong chế độ hệ thống là điện áp và tần số.

1.3 Bộ ổn định hệ thống điện

Lý do chính để thêm bộ ổn định hệ thống điện (PSS) vào điều khiển điện áp là nhằm cải thiện ổn định tín hiệu nhỏ của hệ thống Vào những năm 1940 và 1950, máy phát điện được thiết kế với điện kháng đồng bộ lớn, dẫn đến giảm từ thông và làm giảm momen đồng bộ.

Kết quả là máy phát gặp phải sự ổn định quá độ kém, đặc biệt khi kết nối với mạng yếu Để khắc phục vấn đề này, một hệ thống kích từ tĩnh điều khiển thyristor hiệu quả đã được giới thiệu Hệ thống này giúp giảm phản ứng phần ứng cao, nhưng đồng thời cũng tạo ra vấn đề mới Khi máy phát hoạt động ở tải cao và kết nối với mạng lưới yếu, việc điều chỉnh điện áp gây ra momen hảm âm, dẫn đến dao động và mất ổn định.

Hệ thống ổn định công suất PSS được giới thiệu nhằm cung cấp tín hiệu ổn định bên ngoài để điều chỉnh điện áp, giúp cải thiện khả năng hảm các dao động rotor PSS tạo ra tín hiệu tối ưu, góp phần hiệu quả vào việc hảm momen điện ở rotor, momen này ngược chiều với sự biến đổi tốc độ của rotor.

Trên thế giới PSS nhận được rất nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu

Trong nước, việc nghiên cứu và tài liệu về PSS (Power System Stabilizer) còn rất hạn chế, với ít tác giả đề cập đến chủ đề này Hầu hết các nhà máy phát điện tại Việt Nam đã tích hợp PSS vào hệ thống kích từ của máy phát điện, nhưng chỉ một số ít nhà máy như nhiệt điện Phú Mỹ, Phả Lại, Vũng Áng và thủy điện Sông Tranh 2 thực sự đưa PSS vào hoạt động hiệu quả.

Nghiên cứu tác động của PSS đến ổn định góc rotor là rất quan trọng trong việc đảm bảo ổn định cho hệ thống điện Nhiều tác giả trong và ngoài nước đã áp dụng mô hình tuyến tính hóa các phần tử trong hệ thống điện để phân tích PSS Tuy nhiên, thực tế cho thấy hệ thống điện mang tính không tuyến tính, dẫn đến việc đánh giá chỉ có hiệu lực tại một thời điểm nhất định.

Bộ PSS thông thường, được thiết kế dựa trên lý thuyết điều khiển cổ điển, sử dụng hàm truyền để điều chỉnh hệ thống bù sớm trễ pha Nó nhằm bù đắp sự dịch chuyển pha do dao động tần số thấp gây ra bởi nhiễu loạn trong hệ thống Việc điều chỉnh thích hợp các thông số của hệ thống bù giúp giảm thiểu dao động, cải thiện hiệu suất của hệ thống.

Những thiết kế bộ điều khiển PSS truyền thống không thể hoạt động tốt vì nó tồn tại một số vấn đề :

 Cách chọn một hàm truyền chính xác để cho bộ PSS đáp ứng cho việc cung cấp tín hiệu điều khiển

 Cách điều chỉnh hiệu quả các thông số PSS

 Cách tự động bám theo trạng thái thay đổi của hệ thống

 Cách tính toán phản ứng sự thay đổi giữa các máy phát

Trong những năm gần đây, bộ PSS được thiết kế dựa trên trí tuệ nhân tạo nhằm khắc phục nhược điểm của bộ PSS truyền thống Thiết kế này sử dụng mạng nơ ron nhân tạo (ANN), cho thấy hiệu quả vượt trội so với các bộ CPSS, mặc dù thời gian đào tạo dài và việc lựa chọn cấu trúc nơ ron vẫn là thách thức Một phương pháp khác, điều khiển logic mờ (FLC), đã thu hút sự chú ý trong các ứng dụng điều khiển nhờ vào khả năng không yêu cầu mô hình chính xác của nhà máy điện, nhưng việc thu thập thông tin hiệu quả cho thiết kế PSS vẫn gặp khó khăn Ngoài ra, các phương pháp điều khiển bền vững H∞ và H2 cũng được áp dụng trong thiết kế PSS, tuy nhiên, các phương pháp này thường không tạo ra định dạng đặc biệt, làm giảm khả năng ứng dụng của chúng.

LÝ THUYẾT VỀ BỘ ỔN ĐỊNH (POWER SYSTEM STABILIZER - PSS)

LÝ THUYẾT VỀ BỘ ỔN ĐỊNH (POWER SYSTEM

2.1 Lịch sử phát triển về bộ ổn định

Bộ ổn công suất (PSS) đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì ổn định góc rotor của máy phát điện đồng bộ Thiết bị này hoạt động thông qua hệ thống kích từ, được phát triển cùng với các hệ thống kích từ nhạy cao, giúp điều chỉnh điện áp một cách liên tục và hiệu quả.

Vào giữa những năm 1960, nhiều tác giả đã nghiên cứu thành công việc bổ sung tín hiệu hồi tiếp để tăng cường khả năng giảm thiểu dao động gốc rotor của máy phát điện Kể từ đó, hệ thống điều chỉnh công suất (PSS) đã trở thành thành phần thiết yếu trong hệ thống kích từ của tất cả các máy phát điện lớn, và không ngừng phát triển để nâng cao hiệu suất.

PSS được giới thiệu hơn một thập kỷ trước, với nhiều phương pháp thiết kế cho các sản phẩm hoạt động trên nhiều hệ thống điện khác nhau Tuy nhiên, sự bất ổn trong các hệ thống điện do cấu trúc, độ phức tạp và vị trí địa lý, cùng với các sự kiện bất ngờ, đã đặt ra thách thức Do đó, nhiều phương pháp thiết kế đã được áp dụng và chứng minh hiệu quả trong các hệ thống điện qua các năm.

2.2 Bộ ổn định hệ thống điện Power System Stabilizer (PSS)

Bộ ổn định hệ thống điện Power System Stabilizer (PSS) là thiết bị quan trọng giúp cung cấp tín hiệu điều khiển cho hệ thống tự động điều chỉnh điện áp AVR, nhằm nâng cao hiệu quả và độ ổn định của lưới điện.

Hình 2.1: Sơ đồ khối tín hiệu bộ PSS cấp cho hệ thống kích từ [3]

Chức năng chính của AVR là để kiểm soát V g điện áp đầu ra của máy phát điện, với việc điều khiển tín hiệu Ef hoặc từ trường rotor

Máy phát điện đồng bộ là loại máy phát điện phổ biến trên thế giới Điện năng được sản xuất từ stator và rotor của máy, yêu cầu dòng điện một chiều để hoạt động Hệ thống kích từ đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp dòng điện này.

Hình 2.2: Sơ đồ nguyên lý tạo ra công suất hảm của bộ PSS

Động cơ đồng bộ hoạt động với rotor và từ trường stator quay cùng một hướng, trong đó từ trường stator quay với tốc độ đồng bộ Trong trạng thái ổn định, rotor cũng quay với tốc độ này Tuy nhiên, khi có dao động xảy ra, tốc độ của động cơ sẽ thay đổi, với đại diện cho sự thay đổi tốc độ rotor là △ω.

Hình 2.2 minh họa vị trí tương đối giữa rotor và từ trường stator, trong đó điểm A và C xác định giới hạn thay đổi góc của dao động rotor trước các nhiễu nhỏ Khi rotor di chuyển đến điểm A, nó sẽ trở về điểm C và ngược lại Điểm B là vị trí trung gian, nơi rotor đứng yên nếu không có dao động Mục tiêu của momen hảm là giảm giới hạn dao động, giúp rotor tắt dần các dao động.

Sự thay đổi mô men điện từ của mỗi máy phát đồng bộ trong giai đoạn có sự thay đổi nhỏ có thể chia ra làm hai thành phần

Thành phần mô men đồng bộ được xác định bởi công thức TS  KS, trong đó  là sai lệch góc rotor và K S là hệ số mô men đồng bộ Mô men này thay đổi cùng pha với sai lệch góc rotor, tạo ra sự ổn định trong hệ thống.

Thành phần mô men thay đổi cùng pha với sai lệch tốc độ ω được biểu diễn bằng công thức ΔTD = KDΔω, trong đó KD là hệ số mô men hảm.

Theo lý thuyết ổn định để máy phát vận hành ổn định thì vector mô men tổng

Te phải nằm ở góc phần tư thứ nhất, hay nói cách khác cả ∆TS và ∆TD phải dương

 Khi một máy phát kết nối với HTĐ, mà hệ thống kích từ là hằng số:

Hình 2.3: Moment hệ thống kích từ là hằng số

Khi xem xét AVR, cả mô men đồng bộ và mô men damping đều cần phải dương AVR có đáp ứng nhanh tạo ra vector mô men lớn với thành phần mô men đồng bộ dương Tuy nhiên, thành phần mô men hảm của AVR lại tăng theo chiều âm, dẫn đến khả năng hoạt động không ổn định của máy phát khi mô men hảm tổng trở nên âm.

Hình 2.4: Moment hệ thống kích từ có AVR

Khi xem xét AVR kết hợp với tín hiệu hồi tiếp từ bộ ổn định công suất PSS, tổng momen hảm dương giúp giảm dao động và cải thiện tốc độ ổn định của rotor một cách nhanh chóng.

Hình 2.5: Moment hệ thống kích từ có AVR và PSS

Hầu hết các nhà sản xuất cung cấp giải pháp riêng để tạo tín hiệu momen hảm, trong đó PSS sử dụng độ lệch tốc độ rotor (Δω) so sánh giữa tốc độ thực tế và tốc độ đồng bộ Các thông số khác như tần số điện, công suất, hoặc tích phân tín hiệu công suất cũng có thể được đo lường để cung cấp momen hảm Tuy nhiên, trong quá trình đo, có thể xuất hiện các tín hiệu nhiễu Để khắc phục, các bộ ổn định được trang bị bộ lọc tín hiệu nhiễu, nhằm cung cấp cho AVR một tín hiệu ổn định để kiểm soát dao động rotor.

Hình 2.6: Sơ đồ khối của Bộ CPSS Theo chuẩn IEEE 421.5–2005

 T 6 Là hằng số thời gian của khối chuyển đổi tín hiệu ngỏ vào

 KS Là hệ số khếch đại của bộ CPSS

T5 là hằng số của khối lọc thông cao, có chức năng loại bỏ các tín hiệu nhiễu có tần số cao Bộ CPSS chỉ ảnh hưởng đến những nhiễu có tần số nằm trong giới hạn hoạt động của nó.

A1 và A2 là các hằng số quan trọng trong bộ lọc xoắn tần số cao, giúp xử lý một số loại nhiễu xoắn tần số thấp Những loại nhiễu này thường bị bỏ qua trong nhiều nghiên cứu, nhưng việc chú ý đến chúng có thể cải thiện độ chính xác của kết quả.

T1, T2, T3, T4 là các hằng số của hai khối Lead - Lag, được sử dụng để điều chỉnh độ sớm hoặc trễ pha của tín hiệu vào cho AVR, nhằm cung cấp một mô men hãm hiệu quả.

 Cuối cùng là khối giới hạn điện áp ngõ ra đặc trưng bởi hai thông số

2.3 Một số phương pháp thiết kế PSS

XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu

Từ các phương trình trạng thái của máy điện chúng ta xây dựng mô hình Simulink trong Matlab để mô phỏng [30]:

Góc công suất, ký hiệu là δg hoặc δ, là góc giữa vector điện áp tại đầu cực máy phát Vg và vector suất điện động Ef, như được minh họa trong hình 3.2.

Hình 3.2: Máy phát điện đồng bộ: a, sơ đồ mạch tương đương; b sơ đồ vector

Phương trình góc công suất: d B ( m mo )

 δ Góc Rotor của máy phát đơn vị radian

 ω B Tốc độ Rotor cơ bản đơn vị rad/sec

 S m Tốc độ Rotor đơn vị p.u

 S mo Tốc độ Rotor ban đầu đơn vị p.u

3.2 Phương trình độ lệch tốc độ

 Tm Công suất cơ cấp vào đơn vị p.u

 Te (hay Pe) là công suất điện phát ra đơn vị p.u

Từ hai phương trình (3.1), (3.2) ta xây dựng sơ đồ mô phỏng góc công suất của máy phát điện trong Matlab:

Hình 3.3: Mô hình Simulink để tính góc công suất của máy phát điện trong Matlab

3.3 Phương trình suất điện động quá độ trục q của máy phát điện

 E fd Điện áp của hệ thống kích từ đơn vị pu

 x d Điện kháng đồng bộ dọc trục d đơn vị p.u

 x'd Điện kháng quá độ dọc trục d đơn vị p.u

 xq Điện kháng đồng bộ trục q đơn vị p.u

 x'q Điện kháng quá độ trục q đơn vị p.u

Sơ đồ mô phỏng tính suất điện động quá độ trục q của máy phát điện trong Matlab:

Hình 3.4: Mô hình Simulink để tính thành phần suất điện động E’q

3.4 Phương trình tính suất điện động quá độ trục d (E’d)

T' qo Hằng số thời gian hở mạch trục q đơn vị giây

Hình 3.4: Mô hình Simulink để tính thành phần E’d

3.5 Phương trình công suất trên đầu cực máy phát

Hình 3.6: Mô hình Simulink để tính công suất trên đầu cực máy phát

3.6 Phương trình tính điện áp trục q của máy phát

3.7 Phương trình tính điện áp trục d của máy phát

3.8 Phương trình tính dòng điện trục d của máy phát

3.9 Phương trình tính dòng điện trục q của máy phát

Hình 3.7: Mô hình Simulink để tính tính dòng điện id, iq của máy phát

Hình 3.8: Mô hình Simulink để tính điện áp trên đầu cực máy phát Vt

Hình 3.9: Mô hình Simulink để tính công suất điện Pe trên đầu cực máy phát

3.10 Mô hình hệ thống kích từ

Hình 3.10: Sơ đồ khối hệ thống kích từ [29]

Tổng hợp các mô hình ta được mô hình của máy phát nối vào đường dây truyền tải:

Hình 3.11: Mô hình mô phỏng tính góc công suất δ, công suất điện Pe

Hình 3.12: Mô hình mô phỏng tính tiện áp Vt trong SIMULINK.

GIẢI THUẬT CUCKOO SEARCH VÀ ỨNG DỤNG CHỌN THÔNG SỐ TỐI ƯU CHO PSS

GIẢI THUẬT CUCKOO SEARCH VÀ ỨNG DỤNG

CHỌN THÔNG SỐ TỐI ƯU CHO PSS

Metaheuristic là thuật ngữ chỉ các giải thuật heuristic nhằm giải quyết các bài toán tổ hợp phức tạp, bao gồm nhiều chiến lược khám phá không gian tìm kiếm bằng các phương thức khác nhau Một số thuật toán phổ biến trong nhóm này là thuật toán di truyền (GA), tìm kiếm tabu (TS), mô phỏng luyện kim (SA), tối ưu hóa đàn kiến (ACO) và tối ưu hóa bầy đàn (PSO) Ngoài ra, còn có các thuật toán tìm kiếm hài hòa (HS), thuật toán đom đóm (FA), giọt nước thông minh (IWD) và thuật toán bầy ong (BCO) Hầu hết các thuật toán Metaheuristic đều được lấy cảm hứng từ thiên nhiên, học hỏi từ các hệ thống sinh học, vật lý hoặc xã hội Gần đây, thuật toán Tìm kiếm Cuckoo (CS) cũng đã được đề xuất như một phương pháp Metaheuristic mới.

4.1 Giới thiệu thuật toán cuckoo search (CS)

Vào năm 2009, hai nhà toán học Xin-She Yang và Suash Deb đã phát triển thuật toán Cuckoo Search (CS), được lấy cảm hứng từ hành vi của loài chim Cuckoo và đặc tính phân phối Lévy flight.

Chim cuckoo là loài chim trung bình với đặc điểm thú vị là đẻ trứng nhưng không ấp Chúng thường đẻ trứng trong tổ của các loài chim khác, để chim tổ chủ ấp và nuôi dưỡng con của mình Để tăng khả năng sống sót cho trứng và giảm nguy cơ bị bỏ rơi, chim cuckoo áp dụng một số chiến lược thông minh.

4.3 Đặc tính phân phối Lévy Flight

Lévy flight, được đặt theo tên nhà toán học Pháp Paul Pierre Lévy, là một loại hình bước đi ngẫu nhiên với gia số phân phối theo quy luật tập trung về phía sau Đây là một chuỗi Markov, trong đó khoảng cách từ điểm xuất phát có xu hướng phân bố theo một quy luật ổn định sau nhiều bước đi Đặc biệt, hàm phân phối của Lévy flight có dạng lũy thừa, thể hiện qua công thức u = t^(-β) với 0 < β.

Thuật toán Cuckoo Search được phát triển dựa trên hành vi của chim Cuckoo và đặc điểm của chuyển động Lévy flight Trong quá trình nghiên cứu, thuật toán này tuân theo ba quy luật cơ bản.

− Mỗi con chim cuckoo đẻ một quả trứng vào một thời điểm một tổ bất kỳ trong số tổ chủ ban đầu;

− Tổ tốt nhất với chất lượng trứng cao nhất có thể vượt qua để cho ra các thế hệ mới;

− Số lượng tổ của tổ chủ là cố định, và xác suất chim tổ chủ phát hiện trứng của chim cuckoo là Pa ∈ [0,1]

Hình 4.1: Chim Cuckoo và hành vi của chúng

Trên cơ sở đó, mô hình toán cho thuật toán được tóm tắt như sau [32]:

− Tạo số tổ chủ (số giải pháp) ban đầu xi (1,2,…,n);

− Vòng lặp while: Với số lần lặp t < tmax (hoặc chuẩn dừng khác)

− Tạo một trứng Cuckoo (giải pháp mới) ngẫu nhiên dựa trên phép Lévy flight,

− Đánh giá chất lượng của trứng Cuckoo mới được tạo Fi ,

− Chọn một tổ ngẫu nhiên thứ j trong n tổ ban đầu,

− Nếu Fi >Fj thì thay tổ j bằng giải pháp mới,

− Một phần nhỏ xác suất Pa không tốt (giải pháp xấu) được bỏ và xây mới,

− Giữ lại những giải pháp tốt nhất (tổ có chất lượng tốt nhất),

− Sắp xếp lại các giải pháp tốt và chọn giải pháp tốt nhất

− Kết thúc vòng lặp while

− Xử lý kết quả tìm được và so sánh kết quả Kết thúc:

Sau khi tạo ra giải pháp mới xi

(t +1) cho cuckoo i, một phân phối Lévi flight được sử dụng theo công thức sau.

Trong nghiên cứu này, α > 0 được xác định là bước tính liên quan đến vấn đề quan tâm, với dấu ⊕ biểu thị cho phép nhân mảng Thông thường, ta có thể chọn α = O(L/10), trong đó L là tỉ lệ đặc trưng của vấn đề Phương trình (4.2) mô tả một bước đi ngẫu nhiên, là chuỗi Markov nối tiếp, trong đó vị trí tiếp theo phụ thuộc vào vị trí hiện tại Hơn nữa, Lévy fight cung cấp một mô hình bước đi ngẫu nhiên, trong đó chiều dài bước đi được rút ra từ phân phối Lévy: Levy ut   1, với 1 < β < 3.

Trong đó t là độ dài bước được lấy ra từ phân phối Lévy, phân phối Lévy thì thay đổi vô hạn

Thuật toán CS (Cuckoo Search) có sự tương đồng với GA (Genetic Algorithm) và PSO (Particle Swarm Optimization), nhưng CS sử dụng bước đi ngẫu nhiên dựa trên phân phối Lévy, tập trung vào các giá trị phía sau Với ít tham số điều chỉnh hơn, CS đơn giản hơn và hứa hẹn thời gian tìm kiếm giải pháp nhanh chóng Bên cạnh đó, mỗi tổ trong CS có thể đại diện cho một tập hợp các giải pháp, cho phép khả năng mở rộng của thuật toán này.

4.5 Một số lưu ý khi lựa chọn các thông số cho bài toán CS

Số tổ (số giải pháp) Np là số giải pháp ban đầu, với Np càng lớn, khả năng tạo ra giải pháp mới và đạt kết quả tối ưu toàn cục sẽ cao hơn Điều này giúp giảm số lần lặp, nhưng cũng đồng nghĩa với việc thời gian tính toán trong mỗi lần lặp sẽ tăng lên.

Xác suất Pa nằm trong khoảng [0,1] và mỗi giá trị khác nhau của Pa sẽ tạo ra những kết quả tối ưu khác nhau Do đó, việc thực hiện nhiều lần với các giá trị Pa khác nhau sẽ giúp so sánh và tìm ra kết quả tốt nhất.

Hệ số α ảnh hưởng lớn đến độ chính xác và tốc độ hội tụ của bài toán Chọn α nhỏ mang lại kết quả chính xác hơn, trong khi α lớn giúp bài toán hội tụ nhanh hơn nhưng có thể không chính xác Tuy nhiên, nếu α quá lớn, kết quả sẽ chỉ dao động quanh điểm tối ưu toàn cục mà không tiến gần hơn.

Số lần lặp cực đại Nmax nên được chọn dựa trên kinh nghiệm thực tiễn và không có thông số cụ thể cho từng bài toán Việc xác định Nmax cần trải qua quá trình kiểm nghiệm qua nhiều lần thực hiện để đánh giá tính ổn định của thuật toán Kết quả thu được từ những lần lặp này sẽ giúp tìm ra giải pháp gần nhất với điểm tối ưu cho bài toán.

4.6 Hàm mục tiêu của thuật toán

Hàm mục tiêu, hay còn gọi là hàm thích nghi, đóng vai trò quan trọng trong việc xác định thành công của giải thuật Nó thực hiện việc đánh giá các cá thể trong quần thể, đảm bảo rằng giá trị thích nghi phản ánh chính xác khả năng của cá thể trong việc đáp ứng yêu cầu của bài toán.

Chất lượng trứng trong thuật toán Cuckoo Search (CS) tương ứng với hàm thích nghi, với mỗi trứng đại diện cho một giải pháp Trong đó, trứng chim Cuckoo tượng trưng cho giải pháp mới Mục tiêu của bài toán là thay thế giải pháp không hiệu quả (trứng của tổ chủ) bằng giải pháp tốt hơn (trứng Cuckoo).

Cấu trúc đơn giản và dễ cài đặt của CS giúp loại bỏ nhu cầu tính toán các đạo hàm, đồng thời cho phép song song hóa hiệu quả Nhờ những đặc điểm này, CS đã được ứng dụng rộng rãi để giải quyết nhiều loại bài toán khác nhau.

− Tối ưu hóa không ràng buộc – Unconstrained Optimization

− Tối ưu hóa ràng buộc – Constrained Optimization

− Tối ưu đa mục tiêu – Multi Objective Optimization

− Bài toán nhiều lời giải – Multi Solution Problem

− Tối ưu hóa động – Dynamic Optimization Problem

− Huấn luyện mạng neural – Training Neural Network

4.8 Hiệu chỉnh thông số bộ PSS bằng thuật toán Cuckoo Search

Hình4.2 : Mô hình PSS đề suất

Hàm truyền của mô hình PSS : Vpss = KPSS

Khả năng cung cấp hiệu quả moment hảm cho hệ thống của bộ PSS phụ thuộc hệ số khuếch đại Kpss và các tham số T1,T2,T3,T4,T5,T6

Sử dụng giải thuật CS để điều chỉnh các tham số của bộ PSS nhằm cải thiện ổn định cho máy phát Trong trạng thái ổn định, Vpss bằng 0, nhưng khi xuất hiện dao động, giải thuật CS sẽ điều chỉnh các tham số Kpss, T1, T2, T5, T6 của bộ PSS để cung cấp cho AVR một mức điện áp Vpss Mục tiêu là tạo ra một mức moment hãm tối ưu giúp dập tắt dao động và đưa hệ thống trở về trạng thái ổn định Đối với bài toán ổn định dao động tần số thấp (0.1 - 3Hz) qua bộ PSS, nhằm duy trì công suất phát, hàm mục tiêu được chọn theo công thức 4.5 = ∫ ( ) ( ).

Trong đó: Δω(t) là độ lệch tốc độ thời điểm t

Mục tiêu của giải thuật CS là hiệu chỉnh các tham số của bộ PSS để hệ thống đạt được F min

KẾT QUẢ MÔ PHỎNG

5.1 Thông số của Hệ thống máy phát, đường dây khi chạy bằng Matlab – Simulink a Máy phát

Ra=0, Pe=0.6, f Phz b Lưới truyền tải

R=0, Xe=0.68, G=0, B=0 c CPSS của IEEE theo chuẩn 421.5

Bỏ qua khâu lọc xoắn:

KS = 16.7 ,T3 = 0.15, T6 = 0, T1 = 0.15, T4 = 0.03,T2 = 0.03, T5 = 1.65 d Hệ thống kích từ

KA = 25, TA =0.025, Efdmax =0.6, Efdmim = -0.6 e Các thông số sử dụng để mô phỏng

Tất cả các thông số như điện trở, điện cảm, đơn vị là pu Thời gian được tính bằng giây f Thông số bộ PSS-PSO[37]

5.2 Sơ đồ tổng quan các khối mô phỏng trên Matlab

Hình 5.1: Mô hình mô phỏng liên kết với thuật toán

Sau khi chạy thuật toán CS tìm ra được các thông số của bộ PSS-CS:

Cho hệ thống như hình 3.1 (chương 3) máy phát điện được nối vào thanh cái vô hạn thông qua 2 đường dây truyền tải

Tín hiệu độ lệch tốc độ Δω từ đầu cực máy phát và đưa vào bộ PSS:

 Trạng thái 1: có bộ PSS-CSO

 Trạng thái 2: có bộ PSS-PSO

 Trạng thái 3: có bộ CPSS

 Trạng thái 4: không có bộ PSS Hai trường hợp để mô phỏng đó là:

Khi xe đang mang tải 6.0 pu và điện kháng hệ thống là 0.68 pu, xảy ra ngắn mạch tại đầu cực máy phát điện, khiến điện kháng xe giảm xuống 0 Sau 1 giây, sự cố được khắc phục và hệ thống quay trở lại hoạt động bình thường.

Hình 5.2: Mô phỏng Matlab trường hợp 1

 Trường hợp 2: tải thay đổi đột ngột công suất máy phát từ 6 pu xuống 3 pu trở về ổn định 5 pu

Hình 5.3: Mô phỏng Matlab trường hợp 2

5.4 Trường hợp 1 khi đang mang tải thì xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát điện

5.4.1 Công suất điện khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát

Hình 5.4: Công suất điện khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát

SS-CS PSS-PSO CPSS

Bảng 5.1: Giới hạn ổn định động của công suất trong trường hợp 1

No PSS CPSS PSS-PSO PSS-CS

Biên độ dao động của Pe (pu)

Thời gian trở lại bình thường (s)

Kết quả mô phỏng cho thấy bộ PSS-CS giúp giảm biên độ dao động công suất điện xuống còn 1.5 pu, thấp hơn so với các trường hợp khác, đồng thời cải thiện thời gian ổn định đạt 3.5 giây.

5.4.2 Độ lệch tốc độ Rotor khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát

Hình 5.5: Độ lệch tốc độ Rotor khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát

SS-CS PSS-PSO CPSS

Bảng 5.2: Giới hạn ổn định động của độ lệch tốc độ trong trường hợp 1

NO PSS C PSS PSS-PSO PSS-CS

Biên độ dao động của Δω (p.u)*10 -3

Thời gian trở lại bình thường (s)

Các kết quả mô phỏng cho thấy bộ ổn định PSS-CS giúp giảm biên độ dao động của độ lệch tốc độ rotor, đồng thời thời gian ổn định cũng ngắn hơn So với các trường hợp khác, PSS-CS đã cải thiện đáng kể trạng thái ổn định của máy phát, từ đó nâng cao đặc tính ổn định động của hệ thống.

5.4.3 Góc công suất khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát

Hình 5.6: Góc công suất khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát

SS-CS PSS-PSO CPSS

Bảng 5.3: Giới hạn ổn định động của góc công suất trong trường hợp 1

NO PSS CPSS PSS-PSO PSS-CS

Biên độ dao động của góc δ (Rad/s)

Thời gian trở lại bình thường (s)

Bộ CPSS hoạt động hiệu quả với biên độ góc công suất nhỏ nhất, tuy nhiên, chu kỳ dao động và thời gian ổn định lớn hơn so với bộ PSS-CS Ngược lại, bộ PSS-PSO không đạt hiệu quả tốt cả về biên độ lẫn thời gian ổn định trong trường hợp này.

5.4.4 Điện áp Vt khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát

Hình 5.7: Điện áp Vt khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát

SS-CS PSS-PSO CPSS

5.5 Trường hợp 2 thay đổi công suất phụ tải bất ngờ

5.5.1 Công suất điện trên đầu cực máy phát khi thay đổi công suất

Hình 5.8: Công suất điện trên đầu cực máy phát khi thay đổi công suất

Bảng 5.4: Giới hạn ổn định động của công suất trong trường hợp 2

No PSS CPSS PSO-PSS PSS-CS

Biên độ dao động của Pe (pu)

Thời gian trở lại bình thường (s)

SS-CS PSS-PSO CPSS

Khi tải thay đổi, công suất dao động kéo dài và không ổn định nếu không có bộ PSS Trong trường hợp sử dụng bộ CPSS, hiệu suất hoạt động rất tốt ở tình huống 1, nhưng lại kém hiệu quả trong điều kiện vận hành này.

Bộ điều chỉnh PSS-PSO hoạt động hiệu quả trong điều kiện tải thay đổi, nhưng kém hơn so với bộ PSS-CS Bộ PSS-CS cung cấp mức mô-men hãm đáng kể, giúp cải thiện trạng thái ổn định của máy phát và nâng cao đặc tính ổn định động của hệ thống.

5.5.2 Góc công suất delta của máy phát khi công suất phụ tải thay đổi

Hình 5.9: Góc công suất delta của máy phát khi công suất phụ tải thay đổi

SS-CS PSS-PSO CPSS

Bảng 5.5: Giới hạn ổn định động của góc công suất trong trường hợp 2

No - PSS CPSS PSO- PSS PSS-CS

Biên độ dao động của góc δ (Rad/s)

Thời gian trở lại bình thường (s)

Kết quả mô phỏng cho thấy bộ PSS-CS hoạt động hiệu quả, đáp ứng tốt cả về biên độ và thời gian ổn định.

5.5.3 Độ lệch tốc độ của máy phát khi công suất phụ tải thay đổi

Hình 5.10: Độ lệch tốc độ của máy phát khi công suất phụ tải thay đổi

SS-CS PSS-PSO CPSS

Bảng 5.6: Giới hạn ổn định động của độ lệch tốc độ trong trường hợp 2

No PSS C PSS PSO-PSS PSS-CS

Biên độ dao động của Δω (p.u)*10 -3

Thời gian trở lại bình thường (s)

5.5.4 Điện áp đầu cục Vt khi công suất phụ tải thay đổi

Hình 5.11: Điện áp đầu cục Vt khi công suất phụ tải thay đổi

SS-CS PSS-PSO CPSS