Luận văn gồm có 2 phần: Phần I: Từ chương 1 đến chương 10 trình bày về áp dụng phần mềm ETAP cho thiết kế mạng điện 110kV. Gồm những nội dung như: tính toán cân bằng công suất trong mạng điện để xác định dung lượng bù công suất kháng. Đưa ra các phương án nối dây của mạng điện và chọn các phương án thỏa mãn kỹ thuật. So sánh kinh tế, chọn phương án hợp lý. Xác định số lượng, công suất máy biến áp của trạm phân phối, sơ đồ nối dây của trạm, sơ đồ nối dây toàn mạng điện, lượng bù kinh tế giảm tổn thất điện năng. Tính toán cân bằng công suất trong mạng điện, xác định và phân phối thiết bị bù cưỡng bức. Tính toán các tình trạng làm việc của mạng điện lúc cực đại, cực tiểu và sự cố. Đưa ra các chỉ tiêu kinh tếkỹ thuật của mạng điện. Phần II Từ chương 11 đến chương 14 trình bày về tổng quan mạng nơron nhân tạo, sử dụng phần mềm Matlab để làm chưởng trình huấn luyện mạng nơron, và ứng dụng mạng nơron nhân tạo để dự báo tổn thất công suất tác dụng trên mạng điện 110 kV
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ -o0o - LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THIẾT KẾ MẠNG ĐIỆN 110KV ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO DỰ BÁO TỔN THẤT DESIGN OF 110KV POWER LINES AND APPLYING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO FORECAST POWER LOSS GVHD SVTH MSSV LỚP : : : : TS NGUYỄN NHẬT NAM NGUYỄN TRẦN MINH 1648020 BK16HTĐ TP.HỒ CHÍ MINH, THÁNG 01 NĂM 2021 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM LỜI CẢM ƠN Trong suốt thời gian từ bắt đầu học tập giảng đường đại học bắt đầu làm luận văn đến nay, em nhận nhiều quan tâm, giúp đỡ q Thầy cơ, gia đình bạn bè xung quanh Nhân hội này, em muốn bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc em tới tất người giúp đỡ em Đầu tiên, em xin chân thành cảm ơn thầy T.S Nguyễn Nhật Nam, hướng dẫn tận tình khoa học Đó hội lớn để em nghiên cứu đề tài làm việc hướng dẫn Thầy Trong suốt trình thực đề tài, Thầy cung cấp nhiều tài liệu quý, tổng hợp kiến thức bản, bổ sung kiến thức chuyên sâu dành nhiều thời gian, quan tâm theo dõi ân cần bảo cho em hướng giải vấn đề để em hồn thành tốt luận văn Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh, đặc biệt Thầy cô chuyên ngành Hệ Thống Điện tận tình dạy dỗ, truyền thụ lại kiến thức chuyên môn kinh nghiệm thực tiễn quý báu suốt thời gian em học tập trường Cuối cùng, em xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành đến gia đình, người thân bạn bè khích lệ động viên em hồn thành đề tài Em tiếp tục cố gắng để học hỏi bổ sung tích lũy kinh nghiệm thực tế để đáp ứng tốt trình học tập làm việc sau Trong trình làm luận văn, thân em cố gắng phân tích tổng hợp tham khảo số tài liệu chuyên môn nhằm đạt kết tốt thời gian kiến thức lĩnh vực lĩnh vực phần mềm ETAP MATLAB em hạn chế nên khơng tránh thiếu sót, kính mong q thầy đóng góp ý kiến quý báu để luận văn em hoàn thiện Tp Hồ Chí Minh, ngày 05 tháng 01 năm 2021 Sinh viên thực Nguyễn Trần Minh SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN Tp.HCM, Ngày…Tháng…Năm… Giáo Viên Hướng Dẫn SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN Tp.HCM, Ngày…Tháng…Năm… Giáo Viên Phản Biện SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM TĨM TẮT LUẬN VĂN Luận văn gồm có phần: Phần I: Từ chương đến chương 10 trình bày áp dụng phần mềm ETAP cho thiết kế mạng điện 110kV Gồm nội dung như: tính tốn cân công suất mạng điện để xác định dung lượng bù công suất kháng Đưa phương án nối dây mạng điện chọn phương án thỏa mãn kỹ thuật So sánh kinh tế, chọn phương án hợp lý Xác định số lượng, công suất máy biến áp trạm phân phối, sơ đồ nối dây trạm, sơ đồ nối dây toàn mạng điện, lượng bù kinh tế giảm tổn thất điện Tính tốn cân công suất mạng điện, xác định phân phối thiết bị bù cưỡng Tính tốn tình trạng làm việc mạng điện lúc cực đại, cực tiểu cố Đưa tiêu kinh tế-kỹ thuật mạng điện Phần II Từ chương 11 đến chương 14 trình bày tổng quan mạng nơ-ron nhân tạo, sử dụng phần mềm Matlab để làm chưởng trình huấn luyện mạng nơ-ron, ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo để dự báo tổn thất công suất tác dụng mạng điện 110 kV SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM MỤC LỤC PHẦN I 17 SỬ DỤNG PHẦN MỀM ETAP 17 THIẾT KẾ MẠNG ĐIỆN 110kV 17 CHƯƠNG 18 CÂN BẰNG CÔNG SUẤT HỆ THỐNG ĐIỆN 18 1.1 Cân công suất tác dụng 18 1.2 Bằng công suất phản kháng 19 CHƯƠNG 22 DỰ KIẾN CÁC PHƯƠNG ÁN VỀ MẶT KỸ THUẬT 22 2.1 LỰA CHỌN ĐIỆN ÁP TẢI ĐIỆN 22 2.2 SƠ ĐỒ NỐI DÂY CỦA MẠNG ĐIỆN: 23 2.2.1 Khu vực cấp điện liên tục 23 2.2.2 Khu vực cấp điện không liên tục 24 2.3 LỰA CHỌN TIẾT DIỆN DÂY: 25 2.3.1 Khu vực phụ tải yêu cầu cung cấp liên tục : 25 2.3.2 Khu vực tải yêu cầu cung cấp không liên tục : 28 2.4 TÍNH TỐN THƠNG SỐ ĐƯỜNG DÂY 30 2.4.1 Khu vực tải yêu cầu cung cấp liên tục 31 2.4.2 Khu vực tải không yêu cầu cung cấp liên tục 33 2.5 TỔN THẤT CÔNG SUẤT VÀ SỤT ÁP : 36 2.5.1 Khu vực tải yêu cầu cung cấp liên tục: 38 2.5.2 Khu vực tải yêu cầu cung cấp không liên tục: 44 2.6 CHỌN SỐ BÁT SỨ: 48 2.7 CHỈ TIÊU VỀ CÔNG SUẤT KHÁNG DO ĐIỆN DUNG ĐƯỜNG DÂY 49 2.7.1 Khu vực tải yêu cầu cung cấp liên tục : 50 2.7.2 Khu vực tải yêu cầu cung cấp không liên tục : 51 2.8 TỔN HAO VẦNG QUANG: 53 2.8.1 Khu vực phụ tải liên tục: 54 Chương 56 SO SÁNH PHƯƠNG ÁN VỀ KINH TẾ 56 3.1 NỘI DUNG: 56 3.2 TÍNH TỐN: 56 3.3 BẢNG ĐẦU TƯ CÁC PHƯƠNG ÁN: 57 SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM 3.3.1 Khu vực tải yêu cầu cung cấp liên tục: 57 CHƯƠNG 64 SƠ ĐỒ NỐI DÂY CHI TIẾT CHO MẠNG ĐIỆNVÀ TRẠM BIẾN ÁP 64 4.1 CHỌN SỐ LƯỢNG VÀ CÔNG SUẤT CỦA MÁY BIẾN ÁP TRONG TRẠM GIẢM ÁP: 64 4.1.1 Kiểu máy biến áp: 64 4.1.2 Số lượng máy biến áp: 64 4.2 CÔNG SUẤT MÁY BIẾN ÁP: 64 4.2.1 Đối với trạm có máy biến áp : 64 4.2.2 Đối với trạm có máy biến áp: 64 SƠ ĐỒ NGUYÊN LÝ CỦA MẠNG ĐIỆN 67 CHƯƠNG 68 BÙ KINH TẾ TRONG MẠNG ĐIỆN 68 5.1 Nội dung: 68 5.2 Tính tốn bù kinh tế: 68 5.2.1 Phí tổn tính tốn mạng đặt thiết bị bù: 69 CHƯƠNG 73 TÍNH TỐN CÂN BẰNG CHÍNH XÁC CƠNG SUẤT KHÁNG 73 VÀ TÍNH TỐN PHÂN BỐ THIẾT BỊ BÙ CƯỠNG BỨC 73 6.1 MỤC ĐÍCH : 73 6.2 CÂN BẰNG CÔNG SUẤT PHẢN KHÁNG: 73 6.2.1 Tổng công suất yêu cầu cần phát lên cao áp 74 6.3 Phân bố lượng công suất bù cưỡng : 74 CHƯƠNG 76 TÍNH TỐN PHÂN BỐ CƠNG SUẤT TRONG MẠNG ĐIỆN 76 7.1 MỞ ĐẦU : 76 7.2 TÍNH TỐN PHÂN BỐ CƠNG SUẤT LÚC PHỤ TẢI CỰC ĐẠI: 76 7.3 TÍNH TỐN TÌNH TRẠNG LÀM VIỆC LÚC PHỤ TẢI CỰC TIỂU 78 7.4 TÍNH TỐN TÌNH TRẠNG LÀM VIỆC LÚC SỰ CỐ 81 CHƯƠNG 85 ĐIỀU CHỈNH ĐIỆN ÁP TRONG MẠNG ĐIỆN 85 8.1 MỞ ĐẦU : 85 8.2 CHỌN ĐẦU PHÂN ÁP: 85 8.2.1 Chọn đầu phân áp lúc phụ tải cực đại: 88 8.2.2 Chọn đầu phân áp lúc phụ tải cực tiểu: 89 8.2.3 Chọn đầu phân áp lúc phụ tải cố 90 CHƯƠNG 92 SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM TỔNG KẾT CÁC CHỈ TIÊU KINH TẾ KỸ THUẬT CỦA MẠNG ĐIỆN 92 9.1 MỞ ĐẦU: 92 9.2 TÍNH TỐN TỔN THẤT ĐIỆN NĂNG: 92 9.2.1 Tổn thất công suất tác dụng mạng điện: 92 9.2.2 Tổn thất công suất điện mạng điện 93 9.3 TÍNH TỐN GIÁ THÀNH TẢI ĐIỆN: 93 CHƯƠNG 10: 96 ỨNG DỤNG PHẦN MỀM ETAP 16.0.0 MƠ PHỎNG TÍNH TỐN LƯỚI ĐIỆN 110 kV BẾN TRE 96 10 GIỚI THIỆU LƯỚI ĐIỆN TỈNH BẾN TRE 96 10.1 Sơ đồ lưới điện 96 10.2 Nguồn điện cấp 96 10.3 Các trạm 110kV tỉnh Bến Tre: 96 10.4 Lưới điện: 97 10.5 Thu thập liệu tính tốn lưới điện 110kv tỉnh Bến Tre 101 10.5.1 Thông số máy biến áp trạm: 102 10.5.2 Thông số đường dây: 103 10.5.3 Giới thiệu phần mềm dùng để thu nhập liệu: 104 10.5.4 Dữ liệu hệ số Cos φ hệ thống: 105 10.5.5 Thu nhập liệu thông số phụ tải: 105 10.6 Mô lưới điện phần mềm ETAP 16.0.0: 106 10.6.1 Sơ đồ mô lưới điện phần mềm ETAP 16.0.0 106 10.7 Kết mô lưới điện phần mềm ETAP 16.0.0 107 10.7.1 Kết phân bố công suất 107 10.7.2 Kết Bus Loading 109 10.7.3 Giá trị đầu vào, đầu trạm máy biến áp 109 10.7.4 Tổn thất đường dây máy biến áp 110 PHẦN II 111 ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO DỰ BÁO TỔN THẤT 111 CHƯƠNG 11: 112 TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO TỔN THẤT ĐIỆN 112 11.1 KHÁI NIỆM VỀ DỰ BÁO 112 11.2 MỤC ĐÍCH CỦA DỰ BÁO 112 11.3 Dự báo tổn thất điện 112 11.3.1 Phân loại dự báo 113 11.3.2 Các phương pháp dự báo 114 SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM 11.3.3 Quy trình thực dự báo 114 CHƯƠNG 12 117 TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO 117 12.1 Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network) 117 12.1.1 Lịch sử phát triển mạng nơron nhân tạo 117 12.1.2 Mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo 118 12.1.3 Quá trình học 119 12.1.4 Phân loại mạng nơ-ron 120 12.2 Hàm kích hoạt (Activation functions) 121 12.2.1 Hàm Hardlim 122 12.2.2 Hàm Hardlims 122 12.2.3 Hàm Logsig (sigmoid) 123 12.2.3 Hàm Tansig 123 12.2.4 Hàm Purelin 124 12.2.5 Hàm Satlin 124 12.2.6 Hàm Satlins 125 12.2.7 Hàm Poslim 125 12.2.8 Hàm Radbas 126 12.2.9 Hàm Tribas 126 12.3 Huấn luyện mạng ( Trainning ) 127 CHƯƠNG 13 129 KHỞI TẠO MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO TRÊN MATLAB 129 13.1 Giới thiệu Sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo Matlab 129 13.2 Khởi tạo mạng nơ-ron nhân tạo Matlab 130 13.3 Cài đặt tham số cho mạng nơ-ron nhân tạo 132 13.4 Huấn luyện mạng 133 CHƯƠNG 14 135 ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO DỰ BÁO TỒN THẤT 135 14.1 Đối tượng phạn vi nghiên cứu 135 14.2 Dữ liệu lưới điện 110 kV tỉnh Bến Tre 135 14.3 Tiến hành xây dựng mơ hình mạng nơ-ron Matlab 137 14.4 Kết Luận 147 TÀI LIỆU THAM KHẢO 148 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 150 SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1 Số liệu ban đầu 18 Bảng 1.2 Số liệu phụ tải sau bù sơ 21 Bảng 2.1 Chọn dây dẫn thư viện ETAP 26 Bảng 2.2 Chọn dây dẫn thư viện ETAP 26 Bảng 2.3 Chọn dây dẫn thư viện ETAP 28 Bảng 2.4 Chọn dây dẫn thư viện ETAP 29 Bảng 2.5 Chọn dây dẫn thư viện ETAP 29 Bảng 2.6 Tổng hợp chọn tiết diện dây phương án hai khu vực 30 Bảng 2.7 Tổng kết thông số đường dây lúc cố tất phương án mạng điện 34 Bảng 2.8 Tổng kết thông số đường dây lúc bình thường tất phương án mạng điện 35 Bảng 2.9 Thống kê tổn hao công suất sụt áp đường dây bình thường 43 Bảng 2.10 Thống kê tổn hao công suất sụt áp đường dây bị cố 43 Bảng 2.11 Thống kê tổn hao công suất sụt áp đường dây bình thường 46 Bảng 2.12 Thống kê tổng hợp tổn hao công suất sụt áp đường dây 47 Bảng 2.13 Tổng hợp tiêu công suất kháng điện dung 52 Bảng 3.1 Tổng hợp tính tiền đầu tư phương án 57 Bảng 3.2 Chi phí đầu tư phương án 57 Bảng 3.3 Khối lượng kim loại màu phương án 58 Bảng 3.4 Chi phí đầu tư phưong án 58 Bảng 3.5 Khối lượng kim loại màu phương án 59 Bảng 3.6 Chi phí đầu tư phưong án 59 Bảng 3.7 Khối lượng kim loại màu phương án 60 Bảng 3.8 Tổng kết tiêu kinh tế phương án 60 Bảng 3.9 Tính tiền đầu tư phương án 61 Bảng 3.10 Chi phí đầu tư phưong án 61 Bảng 3.11 Khối lượng kim loại màu phương án 62 Bảng 3.12 Chi phí đầu tư phưong án 62 SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang 10 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM Bảng 14 Tóm tắt điện áp lưới U (kV) Ngày 01/06/2020 1:00 114.217 2:00 113.027 … … … … 23:00 109.303 24:00 113.209 02/06/2020 112.773 111.512 … … 114.237 112.294 03/06/2020 112.166 111.186 … … 112.642 112.015 … … 22/06/2020 … … 109.755 … … 110.081 … … … … … … … … 111.202 … … 112.212 23/06/2020 109.718 112.806 … … 111.922 112.338 24/06/2020 112.205 109.288 113.728 114.268 Hình 14 Đồ thị công suất phản kháng 14.3 Tiến hành xây dựng mơ hình mạng nơ-ron Matlab Các toolbox Matlab sưu tập m-file mà mở rộng khả Matlab nên số lĩnh vực kỹ thuật hệ thống điều khiển, xử lý tín hiệu, tối ưu hoá, ANN Matlab cung cấp 12 hàm huấn luyện có hiệu suất cao Một mạng ANN lan truyền ngược ngược dùng phổ biến SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang 137 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM Tiến hành khởi tạo mạng nơ-ron: Bước 1: Tiến hành nhập liệu Tạo ma trận đầu vào Hình 14 Tạo ma trận đầu vào Input: Là tập liệu mà tác giả thu thập từ khứ, sau xử lý số liệu cho phù hợp với điều kiện cần mạng nơ-ron nhân tạo Trong luận văn, tác giả đưa giá trị đầu vào là: Công suất tác dụng P (MW), công suất phản kháng Q (Mvar), điện áp U (kV), Cos φ Target: Là liệu đích đến để mạng nơ-ron nhân tạo học đến giá trị gần Gồm: ∆P (MW), ∆Q (Mvar) Test: Là tập liệu dùng để kiểm tra, đánh giá kết học mạng nơ-ron Bước 2: Gọi ANN Toolbox lệnh: >> nntool Màn hình cửa sổ Network/Data Manager SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang 138 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM Hình 14 Màn hình cửa sổ Network/Data Manager Bước 3: Chọn liệu đầu vào Input Data liệu đích Target Data Ở mục Source: Chọn Import from MATLAB workspace => Select a variable: Chọn Input => Destination: Chọn Input Data ( tương tự với liệu Target ) Để nạp liệu vào mạng nơ-ron nhân tạo Hình 14 Chọn liệu đầu vào Input Data liệu đích Target Data SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang 139 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM Bước 4: Thiết lập chọn thông số mạng Hình 14 Thiết lập chọn thơng số mạng Bước 5: Tiến hành kiểm tra, điều chỉnh số lượng nơ-ron, số lớp ẩn Hình 14 10 Mơ hình lớp ẩn Hình 14 Mơ hình lớp ẩn Mơ hình lớp ẩn SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang 140 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM Ở luận văn này, tác giả tiến hành chọn, điều chỉnh mạng nơ-ron sau: Theo đó, số lượng nơ-ron đầu vào nơ-ron ( P, Q, U, Cos φ ) Một lớp ẩn, bao gồm: 10 nơ-ron ẩn; lớp nơ-ron đầu bao gồm nơron phát tín hiệu đầu ( ∆P, ∆Q) Hình 14 11 Mạng nơ-ron Bước 6: Cài đặt tham số mạng nơ-ron nhân tạo Hình 14 12 Cài đặt tham số mạng nơ-ron nhân tạo SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang 141 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM Ý nghĩa tham số tác giả trình bày (Chương 13 – 13.3 Cài đặt tham số cho mạng nơ-ron nhân tạo) Bước 7: Huấn luyện mạng Hình 14 13 Quá trình huấn luyện mạng nơ-ron Bước 8: Kiểm tra kết học mạng Sau mạng đào tạo đạt tới 1.000 phép lặp thu đồ thị biểu diễn hiệu suất trình đào tạo Hình 14.14 Hình 14.14 biểu diễn tổng sai số bình phương cho tập liệu với số lần lặp cho mạng sử dụng thuật toán đào tạo lan truyền ngược LMA (Levenberg-Marquardt Algorithm), sai số bình phương trung bình: MSE (Mean squared deviation) SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang 142 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM Ứng xử đường cong thể trình đào tạo thành công tập liệu chọn phù hợp từ tập liệu ban đầu Hiệu suất tốt MSE = 7,2599e-08 lần lặp thứ 35 Hình 14 14 Đồ thị biểu diễn hiệu suất mạng nơ-ron nhân tạo Giá trị R biểu thị mối quan hệ kết mục tiêu Ở hình thấy rằng, R mơ hình có giá trị huấn luyện = 0,99999, giá trị chuẩn = 0,99999, giá trị kiểm tra = 0,99996, giá trị tổng =0,99998 SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang 143 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM Hình 14 15 Đồ thị kết phân tích mạng hồi quy mạng nơ-ron nhân tạo Nhận xét: Sau tiến hành huấn luyện mạng, ta cần phải kiểm tra sai số mạng để chọn mạng tối ưu, có độ sai số thấp nhất, để phục vụ cho việc dự báo Với kết cho thấy, sai số tuyệt đối lớn mạng 0,00002% SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang 144 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM Hình 14 16 So sánh kết tổn thất thực tế với dự báo mạng nơ-ron nhân tạo Theo kết thu từ việc chạy mơ hình, thống kê tương ứng với 6692 giá trị dùng để chạy thực nghiệm mơ hình, có 1378 mẫu dự đốn có độ xác 99,998% so với tổn thất thực tế Bảng 14 Tóm tắt so sánh tổn thất công suất tác dụng thực tế với dự báo Ngày 01/06/2020 Giờ 1:00 01/06/2020 2:00 0.26874 0.26872 0.00002 01/06/2020 3:00 0.27733 0.27731 0.00002 01/06/2020 4:00 0.31560 0.31556 0.00006 01/06/2020 5:00 0.19682 0.19682 … … 24/06/2020 … … 20:00 … … 0.27919 … … 0.27916 … … 0.00003 24/06/2020 21:00 0.26713 0.26711 0.00002 24/06/2020 22:00 0.26238 0.26234 0.00004 24/06/2020 23:00 0.24719 0.24716 0.00003 24/06/2020 24:00 0.25307 0.23506 0.00001 SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH ∆P (MW) thực tế ∆P(MW) dự báo 0.27883 0.27879 MSSV: 1648020 Sai số 0.00004 Trang 145 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM Bước 9: Áp dụng mạng nơ-ron huấn luyện phục vụ việc dự báo Tiếp theo, tiến hành sử dụng mạng nơ-ron huấn luyện vào dự báo tổn thất cho ngày lại tháng 06 (Từ 25/06/2020 đến 30/06/2020), với 144 giá trị công suất tác dụng dự kiến (ứng với 144 giờ) để dự báo làm liệu đầu vào cho mạng nơ-ron huấn luyện Bảng 14 Kết dự báo mạng nơ-ron nhân tạo từ 25/06/2020 đến 30/06/2020 Ngày 25/06/2020 Giờ 1:00 P(MW) dự kiến 35.138 ∆P (MW) dự báo 0.29116 25/06/2020 2:00 24.829 0.15020 25/06/2020 3:00 30.432 0.21676 25/06/2020 4:00 36.127 0.31511 25/06/2020 5:00 36.420 0.31567 … … 30/06/2020 … … 20:00 … … 38.342 … … 0.36883 30/06/2020 21:00 37.902 0.35834 30/06/2020 22:00 36.694 0.32623 30/06/2020 23:00 36.328 0.31428 30/06/2020 24:00 34.442 0.28195 Hình 14 17 Đồ thị thể kết dự báo ngày SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang 146 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM 14.4 Kết Luận Chúng ta đưa kết luận việc khảo sát làng hoạt mơ hình với tham số khác (số lượng đầu vào, số lượng lớp ẩn, số lượng node,và thuật toán training) ta đánh giá mức độ ảnh hưởng tham số tới mơ hình mạng nơ-ron (độ xác dự báo, thời gian training epcoh) Từ kết thống kế trình khảo sát lựa chọn mơ hình mạng tối ưu cho toán dự báo tổn thất Bằng việc lặp đi, lặp lại khảo sát, kết thu đảm bảo độ tin cậy cao, tránh yếu tố ngẫu nhiên nghiên cứu trước mắc phải Với ưu điểm việc khảo sát giúp lựa chọn mơ hình mạng tối ưu cách khách quan khoa học Đảm bảo độ tin cậy dự báo, điều quan trọng khí kết dự báo áp dụng vào thực tế cách an toàn hiệu Ngoài kết trên, trình thực đề tài tác giả cịn nhận thấy rằng: Cịn có nhiều tham số ảnh hưởng tới kết mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo hàm kích hoạt, hàm mát , chưa phân tích mối liên quan tham số tác động đến kết dự báo Vì thời gian có hạn tác giả dừng lại việc khảo sát tham số, có hội phát triển thêm tác giả khảo sát phân tích ảnh hưởng các tham số tới mơ hình mạng dự báo tổn thất Tác giả định hướng tương lai gần phát triển mạng nơ-ron chặt chẽ nữa, phát triển giao diện riêng cho mạng nơ-ron nghiên cứu phối hợp với nhu cầu dự báo phụ tải để đưa dự đoán tổn thất Mặc dù phương pháp cần thu thập thông tin nhiều khối lượng tính tốn lớn với hỗ trợ máy vi tính phương pháp hứa hẹn phục vụ đắc lực cho công tác dự báo nhằm giúp công ty điện lực nâng cao việc vận hành hiệu tin cậy hệ thống điện SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang 147 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hồ Văn Hiến, Thiết kế mạng điện, NXB Đại học Quốc Gia TP.HCM, 2015 [2] I Hernando-Gil, I-sorin Ilie , J.L.Acosta and Sasa Z Djokic , Impact of DG and Energy Storage on Distribution Network Reliability : A comparative Analysis, 2nd IEEE energycon conference & exhibition , 2012 [3] ETAP ứng dụng phân tích hệ thống điện, NXB Đại học Quốc Gia TP.HCM, 2017 [4] R Billinton and R.N Allan, Reliability evaluation of power systems, 2nd edition, Plenum Press, New York, 1996 [5] M Hlatshwayo , S Chowdhury, S.P Chowdhury, K.O Awodele, Impacts of DG Penetration in the Reliability of Distribution Systems, International conference on power system technology,IEEE, 2010 [6] Nguyễn Thị Minh An "Khái niệm dự báo." Internet: http://quantri.vn/dict/details/9174-khai-niem-du-bao, 01/12, 2019 [7] E Mele "A Review of Machine Learning Algorithms Used for Load Forecasting at Microgrid Level," in Sinteza 2019-International Scientific Conference on Information Technology and Data Related Research, 2019, pp 452-458 Cục Điều Tiết Điện Lực "Quy trình dự báo nhu cầu phụ tải điện hệ thống điện quốc gia." Internet: https://vanbanphapluat.co/quyet-dinh-07-qd-dtdl- nam-2013-quy-trinhdu-bao-nhu-cau-phu-tai-dien-he-thong, 2013 [8] D Baczyński and M Parol "Influence of artificial neural network structure on quality of short-term electric energy consumption forecast," IEE ProceedingsGeneration, Transmission and Distribution Vol 151, pp 241- 245, 2004 [9] Y Chen et al "Short-term load forecasting: Similar day-based wavelet neural networks," IEEE Transactions on Power Systems Vol 25, pp 322- 330, 2009 [10] H F Shi "Short-term load forecasting based on Bayesian neural networks SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang 148 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM learned by Hybrid Monte Carlo method," 2010 International Conference on Machine Learning and Cybernetics Vol 3, pp 1494-1499, 2010 [11] N Ding et al "Neural network-based model design for short-term load forecast in distribution systems," IEEE transactions on power systems Vol 31, pp 72-81, 2015 [12] S Kumar et al "Short term load forecasting using ANN and multiple linear regression," in 2016 Second International Conference on Computational Intelligence & Communication Technology (CICT), 2016, pp 184-186 [13] M V Selvi and S Mishra "Investigation of Weather Influence in Day- Ahead Hourly Electric Load Power Forecasting with New Architecture Realized in Multivariate Linear Regression & Artificial Neural Network Techniques," 2018 8th IEEE India International Conference on Power Electronics (IICPE), pp 1-6, 2018 [14] Quản Quốc Cường "Ứng dụng mạng nơron nhân tạo dự báo phụ tải điện ngắn hạn," luận văn Thạc sĩ, Trường Đại học Bách khoa, Hà Nội 2014 SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang 149 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TS NGUYỄN NHẬT NAM LÝ LỊCH TRÍCH NGANG THƠNG TIN CÁ NHÂN Họ tên: Nguyễn Trần Minh Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 15/04/1997 Nơi sinh: Bình Thuận Email: 1648020@hcmut.edu.vn Điện thoại: 0819.444.778 SVTH: NGUYỄN TRẦN MINH MSSV: 1648020 Trang 150 ... trình bày tổng quan mạng nơ- ron nhân tạo, sử dụng phần mềm Matlab để làm chưởng trình huấn luyện mạng nơ- ron, ứng dụng mạng nơ- ron nhân tạo để dự báo tổn thất công suất tác dụng mạng điện 110... diễn hiệu suất mạng nơ- ron nhân tạo 143 Hình 14 15 Đồ thị kết phân tích mạng hồi quy mạng nơ- ron nhân tạo 144 Hình 14 16 So sánh kết tổn thất thực tế với dự báo mạng nơ- ron nhân tạo ... tạo mạng nơ- ron nhân tạo Matlab 130 13.3 Cài đặt tham số cho mạng nơ- ron nhân tạo 132 13.4 Huấn luyện mạng 133 CHƯƠNG 14 135 ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON