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

TĨM TẮT   Luận  văn  trình  bày  về  việc  xác  định  thông  số  tối  ưu  cho  bộ  PSS  dựa  trên  thuật tốn (Cuckoo search- CS. Đầu vào của bộ PSS là độ lệch tốc độ, đầu ra cung  cấp tín hiệu cho bộ tự động điều chỉnh điện áp (AVR). Bộ PSS  nghiên cứu được áp  dụng trên hệ thống điện một máy phát kết nối với lưới có cơng suất vơ hạn.Tất cả  các điều kiện vận hành của hệ thống đều được nghiên cứu.  Kết quả mơ phỏng được  bằng cơng cụ Simulink/Matlab. Từ các kết quả mơ phỏng cho thấy rằng bộ PSS-CS  hoạt động rất hiệu quả,  cải thiện đáng kể trạng thái ổn định của máy phát, nâng cao  đặc tính ổn định động của hệ thống. So sánh với các trạng thái khơng có bộ PSS và  bộ PSS - PSO trong cùng một mơ hình và điều kiện vận hành thì hiệu suất của bộ  PSS  -CS  hoạt  động  tốt  hơn  nó  chứng  minh  khả  năng  ứng  dụng  của  thuật  toán  đề  xuất trong việc cải thiện hảm dao động trong hệ thống điện.  Abstract: The  thesis  presents  the  optimum  parameters  for  the  PSS  based  on  the  algorithm.  (Cuckoo  search-  CS)  The  input  of  the  PSS  is  the  speed  deviation,  the  output  provides  the  signal  for  the  automatic  voltage  regulator  (AVR)  The  PSS  study  is  applied  on  a    single  machine  connected  to  the  infinite  bus(SMIB).  All  operating  conditions of the system are studied. Simulink / Matlab simulation results show that  the PSS-CS is very efficient, significantly improving the stability of the generator,  enhancing the dynamic stability of the system. compared to those without PSS and  PSS-PSO in the same model and operating conditions, the performance of The PSS  -CS works better. This demonstrates the applicability of the proposed algorithm to  improve oscillation in the electrical system v   MỤC LỤC Trang tựa                         TRANG  Quyết định giao đề tài  Lý lịch khoa học     i  Lời cam đoan    . ii  Lời cảm ơn       iv  Tóm tắt         . v     vi  Mục lục      Danh sách các hình     ix  Danh sách các bảng     xi  Chương 1. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỆN  . 1    1.1  Hệ thống điện và ổn định . 1    1.2  Kỹ thuật điều khiển để hạn chế dao động trong hệ thống điện   3    1.3  Bộ ổn định hệ thống điện . 4    1.4  Mục tiêu nghiên cứu   7    1.5  Phạm vi nghiên cứu   7    1.6  Kết cấu của luận văn   7    1.7  Phương pháp nghiên cứu  . 9  Chương 2. LÝ THUYẾT VỀ BỘ ỔN ĐỊNH (POWER SYSTEM STABILIZER -     10  PSS)           2.1  Lịch sử phát triển về bộ ổn định   10    2.2  Bộ ổn định hệ thống điện Power System Stabilizer (PSS)  . 10    2.3   Một số phương pháp thiết kế PSS . 15           2.3.1 Phương pháp tiếp cận mô men hảm  . 15      2.3.2 Phương pháp tiếp cận đáp ứng tần số  . 16      2.3.3 Phương pháp tiếp cận giá trị riêng và biến trạng thái   16    2.4  Cơng suất giảm chấn trong máy phát được sinh ra để giảm dao động   16  Chương 3. XÂY DỰNG MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU  . 19    3.1  Mơ hình nghiên cứu  19  vi       3.2  Phương trình độ lệch tốc độ  . 20    3.3  Phương trình suất điện động q độ trục q của máy phát điện  . 21    3.4  Phương trình tính suất điện động q độ trục d (E’d)   22    3.5  Phương trình cơng suất trên đầu cực máy phát . 22    3.6  Phương trình tính điện áp trục q của máy phát  . 23    3.7  Phương trình tính điện áp trục d của máy phát  . 23    3.8  Phương trình tính dịng điện trục d của máy phát   23    3.9  Phương trình tính dịng điện trục q của máy phát   23    3.10  Mơ hình hệ thống kích từ   25  Chương 4. GIẢI THUẬT CUCKOO SEARCH VÀ ỨNG DỤNG CHỌN THÔNG  SỐ TỐI ƯU CHO PSS   28    4.1  Giới thiệu thuật toán cuckoo search (CS)   28    4.2  Hành vi chim Cuckoo  . 28    4.3  Đặc tính phân phối  Lévy Flight   29    4.4  Thuật toán Cuckoo Search   29    4.5   Một số lưu ý khi lựa chọn các thơng số cho bài tốn CS  . 31    4.6   Hàm mục tiêu của thuật toán  . 31    4.7  Một số ứng dụng   32    4.8  Hiệu chỉnh thơng số bộ PSS bằng thuật tốn Cuckoo Search   32      4.8.1 Hàm mục tiêu   33      4.8.2 Lưu đồ thuật toán   33  Chương 5. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG   37    5.1  Thông số của Hệ thống máy phát, đường dây khi chạy bằng Matlab –     37  Simulink          a.  Máy phát     37      c.  CPSS của IEEE theo chuẩn 421.5   37      e.  Các thơng số sử dụng để mơ phỏng   37  d. Hệ thống kích từ  . 37    e. Các thông số sử dụng để mô phỏng  37    f. Thông số bộ PSS-PSO[36]   37  vii     5.2  Sơ đồ tổng quan các khối mô phỏng trên Matlab   38    5.3  Mô phỏng matlab  . 38    5.4  Trường hợp 1 khi đang mang tải thì xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy     41  phát điện.          5.4.1 Công suất điện khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát   41    5.4.2 Độ lệch tốc độ Rotor khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát.     42      5.4.3 Góc cơng suất khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát  . 43    5.4.4 Điện áp Vt khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát 44    5.5   Trường hợp 2 thay đổi công suất phụ tải bất ngờ      45      5.5.1 Cơng suất điện trên đầu cực máy phát khi cơng suất phụ tải thay đổi.   45      5.5.2 Góc cơng suất delta của máy phát khi cơng suất phụ tải thay đổi.   46    5.4.2 Độ lệch tốc độ Rotor khi cơng suất phụ tải thay đổi   47    5.4.4 Điện áp Vt khi công suất phụ tải thay đổi  48  Chương 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI   49    6.1  Kết luận     49    6.1.1 Các kết quả đạt được trong đề tài  . 49    6.1.2 Hạn chế     50    6.2  Hướng phát triển của đề tài   50  TÀI LIỆU THAM KHẢO  . 51  PHỤ LỤC       55              viii   DANH SÁCH CÁC HÌNH  HÌNH                      TRANG Hình 1.1: Các phần tử cơ bản của một hệ thống điện.   1  Hình 1.2: Phân loại ổn định hệ thống điện.   3  Hình 1.3: Phân nhánh các khối điều kiển ổn định dao động hệ thống điện.   4  Hình 2.1: Sơ đồ khối tín hiệu bộ PSS cấp cho hệ thống kích từ.   11  Hình 2.2: Sơ đồ ngun lý tạo ra cơng suất hảm của bộ PSS.   11  Hình 2.3: Moment hệ thống kích từ hằng số.  . 13  Hình 2.4. Moment hệ thống kích từ có AVR  13  Hình 2.5: Moment hệ thống kích từ có AVR và PSS.   14  Hình 2.6: Sơ đồ khối của Bộ CPSS Theo chuẩn IEEE 421.5–2005 [5],  . 14  Hình 2.7: Sơ đồ ngun lý tạo ra cơng suất giảm chấn.   16  Hình 2.8: Cuộn dây giảm chấn D được đặt trên rotor máy phát.   17  Hình 2.9: Đường đi từ thơng phần ứng ở các trạng thái khác nhau: a,trạng thái trước  q độ (hiệu ứng chắn của cuộn dây giảm chấn và của cuộn dây kích từ);  b,trạng  thái q độ (hiệu ứng chắn của chỉ cuộn dây kích từ);  c, trạng thái ổn định ;   18  Hình 3.1: Mơ hình nghiên cứu .   19  Hình 3.2: Máy phát điện đồng bộ: a, sơ đồ mạch tương đương; b sơ đồ vector.   20  Hình 3.3: Mơ hình Simulink để tính góc cơng suất của máy phát điện trong Matlab    21  Hình 3.4: Mơ hình Simulink để tính thành phần suất điện động E’q.   22  Hình 3.5: Mơ hình Simulink để tính thành phần E’d.   22  Hình 3.6: Mơ hình Simulink để tính cơng suất trên đầu cực máy phát.   23  Hình 3.7: Mơ hình Simulink để tính tính dịng điện id, iq của máy phát.   24  Hình 3.8: Mơ hình Simulink để tính điện áp trên đầu cực máy phát Vt.  . 24  Hình 3.9: Mơ hình Simulink để tính cơng suất điện Pe trên đầu cực máy phát.   24  ix   Hình 3.10: Sơ đồ khối hệ thống kích từ [29].  . 25  Hình 3.11: Mơ hình mơ phỏng tính góc cơng suất δ, cơng suất điện Pe.  . 26  Hình 3.12: Mơ hình mơ phỏng tính  tiện áp Vt trong SIMULINK  27  Hình 4.1: Chim Cuckoo và hành vi của chúng  . 29  Hình 4.2: Lưu đồ giải thuật của hệ thống điều khiển CS-PSS.  . 34  Hình 5.1: Mơ hình  mơ phỏng liên kết với thuật tốn.   38  Hình 5.2: Mơ phỏng Matlab trường hợp 1.   40  Hình 5.3: Mơ phỏng Matlab trường hợp 2.   40  Hình 5.4: Cơng suất điện khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát.  . 41  Hình 5.5: Độ lệch tốc độ Rotor khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát.  . 42  Hình 5.6: Góc cơng suất khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát   . 43  Hình 5.7: Cơng suất điện trên đầu cực máy phát khi thay đổi cơng suất.   45  Hình 5.8: Điện áp Vt khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát    46  Hình 5.9: Góc cơng suất delta của máy phát khi cơng suất phụ tải thay đổi  46  Hình 5.10: Độ lệch tốc độ của máy phát khi cơng suất phụ tải thay đổi  47  Hình 5.11: Điện áp đầu cục Vt  khi cơng suất phụ tải thay đổi     49                    x   DANH SÁCH CÁC BẢNG BẢNG TRANG Bảng 5.1: Giới hạn ổn định động của công suất trong trường hợp 1                       42  Bảng 5.2: Giới hạn ổn định động của độ lệch tốc độ trong trường hợp 1                43  Bảng 5.3: Giới hạn ổn định động của góc cơng suất trong trường hợp 1                40  Bảng 5.4: Giới hạn ổn định động của cơng suất trong trường hợp 2              41  Bảng 5.5: Giới hạn ổn định động của góc cơng suất trong trường hợp 2           42 Bảng 5.6: Giới hạn ổn định động của độ lệch tốc độ trong trường hợp 2                43  xi   Chương TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỆN 1.1 Hệ thống điện ổn định Điện  năng  được  tạo ra  ở trạm phát  điện và  được  truyền  tải  đến hộ  tiêu  thụ  thơng qua mạng lưới điện phức tạp bao gồm các đường dây truyền tải, các máy biến  áp, các thiết bị đóng cắt,…Ta có thể phân mạng lưới điện thành các hệ thống như  sau: hệ thống truyền tải, hệ thống truyền tải trung gian, hệ thống phân phối[1]   Hình 1.1: Các phần tử cơ bản của một hệ thống điện.  1        HTĐ như mô tả ở trên tạo nên sự phức tạp về cấu trúc cũng như độ tin cậy,   Một  mặt,  HTĐ  này  cho  phép  khai  thác  tối  đa  các  ưu  điểm  vận  hành  kinh  tế,  cho  phép hệ thống chống lại được các sự cố bất thường mà không làm gián đoạn việc  cung cấp điện cho các hộ tiêu thụ. Mặt khác, là tiền đề thuận lợi cho việc phát triển  các nguồn  điện  công  suất  lớn  và  việc  đấu  nối vào  hệ  thống. Tuy  nhiên, cũng làm  nảy sinh vấn đề về ổn định HTĐ.  Nghiên cứu ổn định hệ thống điện là một chủ đề nhận  được nhiều  sự quan  tâm  của các  nhà  nghiên cứu kỹ thuật điện ở trong và ngoài nước.  Ổn định hệ thống điện là khả năng duy trì trạng thái hoạt động bình thương  (trạng thái được xác định trước) trong hệ thống điện sau khi chịu tác động nhiễu xảy  ra. Nhiễu này có thể là ngắt một máy phát ra khỏi hệ thống, thay đổi nhu cầu tải đột  ngột hoặc ngắn mạch trên đường dây truyền tải. Khả năng của hệ thống trở về trạng  thái ổn định phụ thuộc vào trạng thái ban đầu của hệ thống và loại nhiễu. Một xáo  trộn  trong  mạng  điện  sẽ  tạo  ra  dao  động  điện  giữa  các  nhà  máy  điện  và  cả  mạng  điện.   Một trong những điều kiện cần thiết để HTĐ hoạt động bình thường là tất cả  các máy phát duy trì đồng bộ với nhau. Về khía cạnh này HTĐ chịu ảnh hưởng của  đặc tính động học góc rotor và quan hệ cơng suất - góc [2], [3].  Nghiên  cứu  ổn  định  phụ  thuộc  bản  chất  và  đặc  tính  của  biên  độ  nhiễu,  và  được phân ra làm các loại như sau :            2        Hình 1.2: Phân loại ổn định hệ thống điện.  Ổn định góc rotor là khả năng mà các  máy phát hoạt động đồng bộ duy trì  trạng thái đồng bộ sau khi có một nhiễu loạn đã xảy ra.  Ổn định tần số và ổn định điện áp có liên quan đến mối quan hệ giữa máy  phát điện và điện năng tiêu thụ trong hệ thống. Một sự thay đổi phân bố công suất  phản kháng sẽ gây ra một thay đổi điện áp trong hệ thống điện, và tương tự một sự  thay đổi phân bố công suất tác dụng sẽ dẫn đến một thay đổi tần số trong hệ thống.   1.2 Kỹ thuật điều khiển để hạn chế dao động hệ thống điện Một vấn đề thơng thường trong hệ thống điện lớn và nhỏ là bản chất vốn có  của dao động khơng ổn định. Trong những thập kỹ qua nhiều cơng trình nghiên cứu  để cải thiện ổn định hệ thống, thường nói nhiều là phương pháp điều khiển hạn chế  dao động được chia ra thành hai nhóm :      3      Bảng 5.3: Giới hạn ổn định động của góc cơng suất trong trường hợp 1     NO PSS  Biên  độ  dao  động  ( 0.1 ,  2.1 )  CPSS  (1.45 , 1.76)   (1.35 , 2.1)  của góc δ (Rad/s)  Thời  gian  trở  lại   PSS-PSO  PSS-CS  (1.52 , 1.9)    10  5  8.5  4.5  bình thường (s)    Nhận xét: Từ hình 5.6 ta thấy bộ CPSS làm việc rất tốt, góc cơng suất dao động  có biên độ nhỏ nhất nhưng so với bộ PSS-CS thì chu kỳ dao động và thời gian ổn  định của nó lớn hơn. Bộ PSS-PSO trong trường hợp này hoạt động khơng tốt cả về  biên độ lẫn thời gian ổn định.   5.4.4 Điện áp Vt xảy ngắn mạch đầu cực máy phát SS-CS PSS – CS:  PSS-PSO PSS –PSO:  CPSS CPSS:  No PSS No – PSS:  Hình 5.7: Điện áp Vt khi xảy ra ngắn mạch trên đầu cực máy phát   44      5.5 Trường hợp thay đổi công suất phụ tải bất ngờ 5.5.1 Công suất điện đầu cực máy phát thay đổi công suất   SS-CS PSS – CS:  PSS-PSO PSS –PSO:  CPSS CPSS:  No PSS No – PSS:  Hình 5.8: Cơng suất điện trên đầu cực máy phát khi thay đổi cơng suất.  Bảng 5.4: Giới hạn ổn định động của công suất trong trường hợp 2     Biên  độ  dao  No PSS  CPSS  (0.1 , 0.48)  (0.7 , 0.5)  10  9  PSO-PSS  PSS-CS  (0.12 , 0.37)  (0.2 , 0.32)  động  của    Pe  (pu)  Thời gian trở lại  bình thường (s)    45    4.5  2.6    Nhận xét: Từ hình 5.7 ta thấy rằng khi tải thay đổi thì cơng suất dao động kéo dài  và  không  ổn  định  trong  trường  hợp  không  sử  dụng  bộ  PSS.  Với  bộ  CPSS  trong  trương hợp 1 hoạt động rất tốt nhưng trong điều kiện vận hành này hiệu quả kém.  Bộ PSS-PSO hoạt động khá tốt trong điều kiện tải thay đổi nhưng so với bộ PSS-CS  thì kém hiệu quả hơn. Bộ PSS- CS đả cung cấp cho hệ thống một mức momen hảm  đáng kể để cải thiện trạng thái ổn định của máy phát qua đó nâng cao đặc tính ổn  định động của hệ thống.   5.5.2 Góc cơng suất delta máy phát công suất phụ tải thay đổi   SS-CS PSS – CS:  PSS-PSO PSS –PSO:  CPSS CPSS:  No PSS No – PSS:    Hình 5.9: Góc cơng suất delta của máy phát khi cơng suất phụ tải thay đổi.  46      Bảng 5.5: Giới hạn ổn định động của góc cơng suất trong trường hợp 2    No - PSS  Biên độ dao động  CPSS  (0.28 , 1.28)  (0.3 , 1.17)  PSO- PSS  PSS-CS  (0.4 , 1)  (0.64 , 0.8)  5  2.5   của  góc δ (Rad/s)  Thời gian trở lại bình  10  9  thường (s)    Nhận xét: Các kết quả mơ phỏng cho thấy bộ PSS-CS hoạt động khá hiệu quả  nó đáp ứng cả về biên độ cũng như về mặt thời gian ổn định.    5.5.3 Độ lệch tốc độ máy phát công suất phụ tải thay đổi.  SS-CS PSS – CS:  PSS-PSO PSS –PSO:  CPSS CPSS:  No PSS No – PSS:  Hình 5.10: Độ lệch tốc độ của máy phát khi cơng suất phụ tải thay đổi 47      Bảng 5.6: Giới hạn ổn định động của độ lệch tốc độ trong trường hợp 2    No PSS  C PSS  Biên  độ  dao  động  của  (-5.7 , 4.8 )  PSO-PSS  PSS-CS  (-6.6 , 4.8 )  (-5.8 , 3.2)  (-4.8 , 0.3)  Δω (p.u)*10-3  Thời  gian  trở  lại  bình  Hơn 10  9  5  2.8  thường (s)    5.5.4 Điện áp đầu cục Vt công suất phụ tải thay đổi SS-CS PSS – CS:  PSS-PSO PSS –PSO:  CPSS CPSS:  No PSS No – PSS:    Hình 5.11: Điện áp đầu cục Vt  khi cơng suất phụ tải thay đổi.    48      Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI    6.1 Kết luận  6.1.1 Các kết đạt đề tài Với việc phát triển hệ thống điện rộng lớn và việc gia tăng phụ tải, để nâng  cao khả năng ổn định của hệ thống điện đã thu hút nhiều nhà nghiên cứu, việc nổ  lực tìm ra các phương pháp phù hợp để cải thiện ổn định hệ thống điện. Bộ ổn định  hệ thống điện PSS cho thấy là một thiết bị hiệu quả và kinh tế để nâng cao ổn định  hệ thống điện khi có dao động nhỏ.    Bộ PSS thiết kế theo lý thuyết cổ điển đã áp dụng thành cơng trong hệ thống  điện, tuy nhiên các thơng số này cố định chọn theo mơ hình tuyến tính. Với các điều  kiện vận hành hệ thống điện khác nhau nó khơng đem lại một kết quả tối ưu, vì thế  bộ  PSS  thơng  thường  không  đáp  ứng  được  tất  cả  các  điều  kiện  vận  hành  của  hệ  thống điện, vì hệ  thống điện  là một hệ thống động  phi tuyến nên bộ ổn định phải  đáp ứng với sự thay đổi và giảm dao động của hệ thống trong mọi tình huống.    Luận văn này trình bày vịêc ứng dụng giải thuật CS để xác định thơng số tối  ưu cho bộ PSS nhằm cải thiện trạng thái ổn định của máy phát, nâng cao đặc tính ổn  định động của hệ thống, nghiên cứu qua kết quả mơ phỏng.    Sự hoạt động của bộ PSS-CS được nghiên cứu trong hệ thống thanh cái một  máy, mơ phỏng trên máy tính theo điều kiện vận hành khác nhau chẳng hạn như tải  nhẹ, tải nặng, các nhiễu loạn khác nhau như thay đổi cơng suất đầu vào, ngắn mạch  3 pha đều được kiểm tra, trong cùng 1 điều kiện và cùng 1 khoảng thời gian, tất cả  các trường hợp được nghiên cứu so sánh với bộ PSS thơng thường. Kết quả mơ  phỏng cho thấy rằng bộ PSS-CS đáp ứng được tất các các dao động của hệ thống  điện theo các điều kiện vận hành khác nhau và đã cải thiện đáng kể ổn định của hệ  thống.  49      Các  kết  quả  nghiên  cứu  trong  luận  văn  này  cho  thấy  rằng  bộ  PSS-CS  có  nhiều đặc tính tốt mà bộ PSS thơng thường thiếu. Từ các quan điểm thực tiễn, bộ  PSS-CS có những đặc tính đặc biệt và ổn định tốt, có thể áp dụng các phần  cứng  thơng thường của máy tính.  6.1.2 Hạn chế   Đề tài chỉ nghiên cứu trên lý thuyết và mơ phỏng trên máy tính, để so sánh  kết quả nghiên cứu trên lý thuyết, chưa thực hiện trên mơ hình thực tế để kiểm tra  kết quả nghiên cứu và kết quả mơ hình thực tế.  6.2 Hướng phát triển đề tài    Ứng  dụng  giải thuật  CS  để xác  định  thông  số  tối  ưu  cho  bộ PSS  nhằm cải  thiện trạng thái ổn định của máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động của hệ thống  và dựa theo kết quả nghiên cứu của luận văn này đề nghị tiếp tục nghiên cứu trong  tương lai là triển khai thực nghiệm         50      TÀI LIỆU THAM KHẢO  [1] Lã Văn Út (2000), Phân tích và điều khiển ổn định hệ thống điện, Nhà xuất bản  khoa học kỹ thuật, Hà Nội.  [2] Jan Machowski, Janusz W. Bialek and James R. Bumby “POWER SYSTEM  [3] P. Kundur (1994), Power System Stability and Control, McGraw-Hill Book.  [4] Lod Tapin, Dr. Ram Krishna Mehta “Overview and Literature Survey of Power  System  Stabilizer  In  Power  Systems”,  International  Journal  of  Engineering  Research and Development, Volume 10, Issue 6 (June 2014), PP.60-71.  [5] Mitsubishi Electric. (2010), “Power system stabilizer PSS”  [6]  ABB  Industrie  AG, “Impact  of  excitation  system on power system stability”.  [7] Nguyễn Đức Ninh (2011), Nghiên cứu và thiết kế bộ điều khiển cho thiết bị ổn  định hệ thống nguồn công suất PSS, Luận văn thạc sỹ kỹ thuật, chuyên ngành TĐH,  ĐH Kỹ thuật công nghiệp - ĐH Thái Nguyên.  [8] Tài liệu chuyên đề Vận hành máy phát thuỷ điện (2006). Trường đại học điện  lực.NXB Lao động - Xã hội. Hà Nội.  [9]  Nguyễn  Hiền  Trung,  Nguyễn  Như  Hiển  (2008-2009),  Nghiên  cứu  các  bộ  ổn  định HTĐ (PSSs), các thiết bị FACTS và điều khiển phối hợp giữa chúng đối với  việc  tăng  cường  ổn  định  các  dao  động  trong  HTĐ,  Đề  tài  NCKH  cấp  Bộ,  mã  số  B2008-TN02-04.  [10] YATHOTOU VA (2008), Nghiên cứu thiết kế hệ thống điều khiển kích từ cho  máy  phát nhà  máy thuỷ điện, Luận  văn  thạc  sĩ kỹ  thuật,  chuyên  ngành  HTĐ, ĐH  Bách khoa Hà Nội.      51      [11] M. Linda and N. Nair, “A new-fangled adaptive mutation breeder genetic  optimization of global multi-machine power system stabilizer,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 44, no. 1, pp. 249–258, 2013.  [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1016/j.ijepes.2012.06.005   [12] Segal R, Sharma A, Kothari ML. A self-tuning power system stabilizer based  on artificial neural network. Int J Electric Power Energy Syst,2004;26(6):423–30.  [13]  El-Razaz  ZS,  El-Hameed  MA.  An  artificial  neural  network  based  power  system  stabilizer  for  multi-machine  power  system.  Int  Arab  J  Sci  Eng,2001;26(1B):29–40.  [14]   Kumar  J,  Kumar  PP,  Mahesh  A,  Shrivastava  A.  Power  system  stabilizer  based on artificial neural network. In: International conference on power and energy systems, Chennai; 2011. p. 1–6 [15]  Ardanuy  JF,  Zufiria  PJ.  Design  and  comparison  of  adaptive  power  system  stabilizers  based  on  neural  fuzzy  networks  and  genetic  algorithms.  Neurocomputing;2007;70(16–18):2902–12.  [16]  El-Razaz ZS, Ali ES. Design of an adaptive PSS using FLC for multi-machine  power system. In: Proceedings of the universities power engineering conference 36,  UPEC 2001, Swansea, September 12–14, 2001. p.1833–8.  [17] Yee SK, Milanovic JV. Fuzzy logic controller for decentralized stabilization of  multimachine power systems. IEEE Trans Fuzzy Syst 2008;16(4):971–81.  [18]  Rout KC, Panda PC. Power system dynamic stability enhancement of SMIB  using  fuzzy  logic  based  power  system  stabilizer.  In:  Power  electronics  and  instrumentation  engineering  communications  in  computer  and  information  science,vol.102;2010.p.10–4.  [19]  Hussein  T,  Saad  MS,  Elshafei  AL,  Bahgat  A.  Damping  inter-area  modes  of  oscillation  using  an  adaptive  fuzzy  power  system  stabilizer.  Int  J  Electric  Power  Syst Res 2010; 80:1428–36.  52      [20]    Megala  M,  Rajan  CCA.  Design  of  fuzzy  logic  power  system  stabilizer  in  multimachine power system. Adv Intell Syst Comput 2014;247:49–57   [21] Alden  MJ,  Wang  X. Robust H1  control  of time delayed  power systems. Syst  Sci Contr Eng: Open Access J 2015;3(1):253–61.  [22]  Dulau  M,  Bica  D.  Design  of  robust  control  for  single  machine  infinite  bus  system. Procedia Technol 2015;19:657–64.  [23]  Abido  MA.  Simulated  annealing  based  approach  to  PSS  and  FACTS  based  stabilizer tuning. Int J Electric Power Energy Syst 2000;22(4):247–58.  [24] Abido MA, Abdel-Magid YL. A tabu search based approach to power system  stability  enhancement  via  excitation  and  static  phase  shifter  control.  Int  JElectric  Power Syst Res 1999;52(2):133–43.  [25]  Abido  MA,  Abdel-Magid  YL.  A  genetic  based  fuzzy  logic  power  system stabilizer  for  multimachine  power  systems.  In:  Proceedings  of  IEEE conference;  1997. p. 329–34.  [26] Abido  MA. Optimal  design of  power system  stabilizers using  particle  swarm  optimization. IEEE Trans Energy Convers 2002;17(3):406–13.   [27] M. A. Pai and Alex Stankovic Robust control in power system tex book. USA,  Springer Science+Business Media, Inc. 2005  [28]    Sidhartha Panda and Narayana Prasad Padhy  “Power System with PSS and  FACTS  Controller:Modelling,  Simulation  and  SimultaneousTuning  Employing  Genetic Algorithm”, International Journal of Electrical and Electronics Engineering  1:1 2007.  [29] IEEE, "IEEE Recommended Practice for Excitation System Models for Power  System  Stability  Studies,"  in   IEEE Std  421.5-2005  (Revision  of  IEEE  Std  421.51992), ed: IEEE, 2006, pp. 1-85.  53      [30] K. R. Padiyar, Power System Dynamics Stability and Control, BS Publications,  2nd Edition, Hyderabad, India, 2002.   [31]  Xin-She,  Y  and  Deb,  S.  (2009).  Cuckoo  Search  via  Levy  Flights.  World Congress on Nature & Biologically Inspired Computing, NaBIC, 210–14.  [32] X. S. Yang, S. Deb, Engineering optimisation by cuckoo search, International  Journal of Mathematical Modelling and Numerical Optimisation 1 (2010) 330–343   [33]  Yang  XS,  Deb  S.  Multiobjective  cuckoo  search  for  design  optimization.  Comput Oper Res 2013;40:1616–24.   [34]  Kennedy, J.; Eberhart, R. (1995). "Particle Swarm Optimization". Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. IV. pp. 1942–1948  [35]  Kennedy,  J.  (1997).  "The  particle  swarm:  social  adaptation  of  knowledge". Proceedings of IEEE International Conference on Evolutionary Computation. pp. 303–308    [36]    Boumediene  Allaoua  Brahim  GASBAOUI  and  Brahim  MEBARKI,  Setting  Up  PID  DC  Motor  Speed  Control  Alteration  Parameters  Using  Particle    Swarm  Optimization  Strategy,  Bechar  University,  Departement  of  Electrical  Engineering  B.P 417 BECHAR (08000) Algeria, pp. 19-32.  [37] Nguyễn Hoàng Linh  (2014), ứng dụng giải thuật PSO để xác định tham số tối  ưu cho bộ PSS, Luận văn thạc sỹ , chuyên ngành KTĐ, ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật -  TPHCM            54      PHỤ LỤC code matlab clc,  clear all  T1 =0; T2 =0;  T5 =0;  T6 = 0; Kpss = 0;  n = 100;                                  pa=0.5;  N_IterTotal=10;  nd= 5;   Lb=0.001*ones(1,n);  Ub=5.*ones(1,n);  fitness =zeros(1,n);  nest(1,:) = Lb+(Ub-Lb).*rand(size(Lb));   nest(2,:) = Lb+(Ub-Lb).*rand(size(Lb));  nest(3,:) = Lb+(Ub-Lb).*rand(size(Lb));  nest(4,:) = Lb+(Ub-Lb).*rand(size(Lb));  nest(5,:) = Lb+(Ub-Lb).*rand(size(Lb));     for i = 1:n,      pid = abs(nest(:,i));      T1 =pid(1); T2 =pid(2);  T6 =pid(3); T5 =pid(4); Kpss =pid(5);      fitness = mo_hinh(T1,T2,T6,T5,Kpss);      Rfitness(i)=fitness(1,1);  end              [Gbest_fitness,g] = min(fitness);   for i=1:n,          gbest(:,i)= nest(:,g);                end     % Main Loop  N_iter=0;   for  iter=1:N_IterTotal,      n=size(nest,1);       beta=3/2;       sigma=(gamma(1+beta)*sin(pi*beta/2)/(gamma((1+beta)/2)*beta*2^((beta1)/2)))^(1/beta);     for i=1:n,         bets=gbest(i,:);         s=nest(i,:);         u=randn(size(s))*sigma;         v=randn(size(s));  55             step=u./abs(v).^(1/beta);         stepsize=0.01*step.*(s-bets);         s=s+stepsize.*randn(size(s));         ns_tmp=s;         I=ns_tmpUb;         ns_tmp(J)=Ub(J);         s=ns_tmp;         new_nest(i,:)= ns_tmp;     end     for i=1:n,         pid = abs(new_nest(:,i));         T1 =pid(1); T2 =pid(2);  T6 =pid(3); T5 =pid(4); Kpss =pid(5);         new_fitness  =  mo_hinh(T1,T2,T6,T5,Kpss);         new_fitnessN(i)=new_fitness(1,1);      end        if  new_fitnessN(i) pa;            stepsize=rand*(nest(randperm(n),:)-nest(randperm(n),:));            new_nest= nest+stepsize.*K;     for i=1:n,          s=new_nest(i,:);          new_nest(i,:)=ns_tmp;     end      for i=1:n,          pid = abs(new_nest(:,i));          T1 =pid(1); T2 =pid(2);  T6 =pid(3); T5 =pid(4); Kpss =pid(5);          new_fitness=mo_hinh(T1,T2,T6,T5,Kpss);         new_fitnessN(i)=new_fitness(1,1)      end      if new_fitnessN(i)