Nghiên cứu chế tạo bộ tạo số liệu ngẫu nhiên để mô phỏng giám sát ổn định tĩnh có xét đến các yếu tố bất định trình bày kết quả thiết kế chế tạo bộ tạo số liệu ngẫu nhiên để mô phỏng các đặc tính ngẫu nhiên của các yếu tố trong HTĐ.
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(114).2017-Quyển 27 NGHIÊN CỨU CHẾ TẠO BỘ TẠO SỐ LIỆU NGẪU NHIÊN ĐỂ MÔ PHỎNG GIÁM SÁT ỔN ĐỊNH TĨNH CÓ XÉT ĐẾN CÁC YẾU TỐ BẤT ĐỊNH RESEARCH ON MANUFACTURING RANDOM NUMBER GENERATORS FOR MODELLING AND MONITORING STATIC STABILITY CONSIDERING UNCERTAINTIES Ngô Văn Dưỡng1, Phạm Văn Kiên2, Lê Đình Dương2, Huỳnh Văn Kỳ1 Đại học Đà Nẵng; nvduong@ac.udn.vn, hvky@ac.udn.vn Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng; pvkien@dut.udn.vn, ldduong@dut.udn.vn Tóm tắt - Trong thực tế vận hành hệ thống điện (HTĐ), thông số vận hành cấu trúc lưới thay đổi cách ngẫu nhiên Vì để tính tốn phân tích xác tính chất trạng thái vận hành HTĐ, cần phải xét đến yếu tố bất định thông tin đầu vào Để xây dựng mơ hình mơ nghiên cứu chế độ làm việc HTĐ có xét đến yếu tố bất định, cần có tạo số liệu ngẫu nhiên giả định Bài báo trình bày kết thiết kế chế tạo tạo số liệu ngẫu nhiên để mơ đặc tính ngẫu nhiên yếu tố HTĐ Bộ tạo số liệu ngẫu nhiên sử dụng kết hợp với thiết bị thí nghiệm hãng LabVolt để xây dựng mơ hình mơ giám sát ổn định HTĐ IEEE 9BUS có xét đến yếu tố bất định Kết áp dụng để xây dựng tạo số liệu ngẫu nhiên mô phần tử HTĐ dùng cho nghiên cứu thực nghiệm Abstract - In practical operation of power systems, operating parameters and grid configuration change randomly; hence, in order to exactly calculate and analyse chracteristics of operation status of power systems, uncertainty of input information must be taken into account To build simulation models to study operation modes of power systems considering uncertainty, random number generators are needed This paper presents the result of designing and manufacturing a random number generator to simulate random features of factors in a power system The random number generator is used together with laboratory equipment of LabVolt to build a model for modelling and monitoring stability of IEEE 9BUS system considering uncertainties Obtained results can be applied to build random number generators for modelling elements in power system for experimental study Từ khóa - tạo số liệu ngẫu nhiên; ổn định; yếu tố bất định; mô hệ thống điện; đặc tính ngẫu nhiên Key words - random number generator; stability; uncertainty; power system modelling; random characteristics Đặt vấn đề Trong q trình tính tốn tốn phân tích chế độ làm việc hệ thống điện (HTĐ) thơng số vận hành cơng suất phụ tải, công suất phát máy phát, điện áp đầu cực máy phát, cho giá trị cố định (hằng số) cấu trúc mạng điện (trạng thái làm việc thiết bị đóng cắt đường dây liên kết…) xem không thay đổi [1] Kết tính tốn cung cấp thơng tin thông số chế độ hệ thống điện giá trị cố định Tuy nhiên thực tế vận hành, công suất đầu nhà máy điện số, công suất nút phụ tải biến đổi theo thời gian tuân theo quy luật riêng nó, đường dây, máy biến áp, máy phát điện thiết bị khác q trình làm việc bị cố với xác suất [2, 3], bị cố thiết bị tách khỏi hệ thống, dẫn đến cấu trúc lưới thay đổi Hơn nữa, HTĐ đại ngày nay, kết nối thêm nguồn lượng gió, mặt trời, cơng suất phát nguồn phức tạp, biến đổi nhanh chứa yếu tố bất định Cho nên, để tính tốn đánh giá mức độ an tồn hệ thống điện, thơng số vận hành cấu trúc lưới phải lấy theo đại lượng ngẫu nhiên, đó, kết thơng số chế độ giá trị ngẫu nhiên Tùy theo xác suất xuất giá trị vượt giới hạn cho phép đánh giá mức độ an tồn hệ thống điện Tùy theo tính chất nguồn, tải cấu trúc lưới hàm phân bố ngẫu nhiên đại lượng khác Để xây dựng mơ hình mơ khảo sát chế độ làm việc hệ thống điện, cần có thiết bị tạo số liệu ngẫu nhiên để mô phần tử hệ thống điện phụ tải, máy phát,…để cung cấp thơng tin cho chương trình tính tốn Đặc tính ngẫu nhiên phần tử hệ thống điện theo lý thuyết tính tốn xác suất Để xây dựng đặc tính ngẫu nhiên phần tử hệ thống điện, cần thu thập số liệu thống kê xuất giá trị thời gian khứ, sở đó, sử dụng lý thuyết tính tốn xác suất [4] cho phép xác định đặc tính ngẫu nhiên phần tử Theo kinh nghiệm vận hành, phần tử hệ thống điện thường có dạng đặc tính ngẫu nhiên đặc trưng sau: a Đối với công suất nút phụ tải: Để biểu diễn thay đổi ngẫu nhiên công suất nút phụ tải hệ thống điện, dùng hàm phân phối chuẩn Gaussian [2, 3] Theo đó, hàm mật độ xác suất hàm phân phối chuẩn biến ngẫu nhiên X xác định: 𝑓(𝑥) = √2𝜋𝜎 𝑒 (𝑥−𝜇)2 2𝜎2 − (1-1) Trong đó: 𝜇 kỳ vọng (giá trị trung bình), 𝜎 độ lệch chuẩn; hai tham số hàm phân phối chuẩn Và hàm phân phối xác suất hàm phân phối chuẩn tính tốn sau: 𝐹(𝑥) = √2𝜋𝜎 𝑥 ∫−∞ 𝑒 (𝑡−𝜇)2 2𝜎2 − 𝑑𝑡 (1-2) Trường hợp đặc biệt 𝜇 = 𝜎 = 1, hàm gọi hàm phối chuẩn hóa (Standard normal distribution), hàm mật độ xác suất hàm phân phối xác suất xác định sau: 𝑓(𝑥) = 𝐹(𝑥) = √2𝜋 √2𝜋 𝑥2 𝑒− 𝑥 ∫−∞ 𝑒 (1-3) − 𝑡2 𝑑𝑡 (1-4) Ngơ Văn Dưỡng, Phạm Văn Kiên, Lê Đình Dương, Huỳnh Văn Kỳ 28 Trong xác suất thống kê, hàm phân phối chuẩn biến ngẫu nhiên X thường ký hiệu là: 𝑋 ~ 𝑁(𝜇, 𝜎 ) Hình trình bày số ví dụ hàm mật độ xác suất hàm phân phối xác suất hàm phân phối chuẩn với tham số khác nhau: 𝑓(𝑥; 𝑛, 𝑝) = (𝑛𝑥)𝑝 𝑥 (1 − 𝑝)𝑛−𝑥 Với (𝑛𝑥) = 𝑛! 𝑥!(𝑛−𝑥)! (1-5) 𝑥 = 0, 1, 2, … , 𝑛 Hàm phân phối xác suất [4] xác định sau: 𝐹(𝑥; 𝑛, 𝑝) = ∑𝑥𝑖=0(𝑛𝑖)𝑝𝑖 (1 − 𝑝)𝑛−𝑖 (1-6) Giá trị trung bình (kỳ vọng) phương sai tính sau: 𝜇 = 𝑛𝑝 𝜎 = 𝑛𝑝(1 − 𝑝) (a) (b) Hình Hàm mật độ xác suất (a) hàm phân phối xác suất (b)của phân phối chuẩn (Gaussian) Khi biểu diễn tính biến đổi ngẫu nhiên phụ tải, tham số hàm (Gaussian) xác định thực tế, thông qua số liệu thu thập phụ tải trình vận hành Trong nghiên cứu khơng có số liệu thực tế, đặc biệt dùng hệ thống điện mẫu tham số giá trị kỳ vọng thường lấy giá trị xác lập phụ tải hệ thống, phương sai độ lệch chuẩn giả sử để tính toán, khảo sát b Đối với phần tử máy biến áp, đường dây: Trong trình vận hành hệ thống điện, phần tử máy biến áp, đường dây bị cố với xác suất Ứng với trạng thái làm việc phần tử máy biến áp đường dây cho trạng thái cấu trúc lưới Trạng thái làm việc phần tử mô tả theo xác suất là: làm việc với xác suất p có khả hỏng hóc với xác suất (1-p) Hàm phân bố mơ tả bất định cho trạng thái máy biến áp đường dây thường hàm phân bố nhị thức (Binomial distribution) Hàm phân phối nhị thức hàm phân bố rời rạc Một biến ngẫu nhiên nhị thức X thể số lần thành công x n phép thử độc lập Bernoulli để tìm kết có hay không thành công phép thử Đối với thí nghiệm Bernoulli, giả sử có hai kết xảy thành cơng (ký hiệu “1”) với xác suất p không thành công (ký hiệu “0”) với xác suất (1-p) Hàm phân phối cho giá trị “0” hay “1” gọi hàm 0-1 Phép thử độc lập lặp lại n lần, số lần thành công x xác suất tương ứng 𝑝 𝑥 cho kiện thành công (1 − 𝑝)𝑛−𝑥 cho kiện không thành công Hai tham số đặc trưng phân phối n p Hàm mật độ xác suất phân phối nhị thức [4] biểu diễn: Hình vẽ hàm mật độ xác suất hàm phân phối xác suất cho phân phối nhị thức với tham số n p khác (a) (b) Hình Hàm mật độ xác suất (a) hàm phân phối xác suất (b) phân phối nhị thức Trong thực tế, tham số hàm xác định dựa số liệu thống kê hỏng hóc phần tử Trong nghiên cứu, có thơng tin đầy đủ tần suất hỏng hóc phần tử q trình vận hành, tính tốn giá trị hợp lý cho tham số hàm phân bố c Đối với nguồn lượng mới: Đối với nguồn lượng lượng gió, cơng suất đầu hàm theo vận tốc gió thổi vào tuabin Vận tốc gió biến ngẫu nhiên biến đổi theo quy luật riêng Hàm Weibull [2, 3] thường dùng phổ biến để biểu diễn quy luật phân bố vận tốc gió Hàm phân phối Weibull hàm phân phối liên tục Hàm mật độ xác suất hàm phân phối xác suất hàm Weibull xác định sau: 𝑥 𝑓(𝑥) = 𝛼 𝑥 𝛼−1 −(𝛽)𝛼 ( ) 𝑒 𝛽 𝛽 (1-7) 𝑥 −( )𝛼 𝐹(𝑥) = − 𝑒 𝛽 (1-8) Trong 𝛼 𝛽 số khơng âm tham số hình dáng tỉ lệ hàm Weibull Giá trị trung bình (kỳ vọng) phương sai tính sau: ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(114).2017-Quyển 1 𝜇 = 𝛽Γ(1 + ) 𝛼 2 𝜎 = 𝛽Γ (1 + ) − [𝛽Γ(1 + )] 𝛼 𝛼 Với Γ hàm tiếng Gamma xác suất thống 29 thay đổi giá trị cơng suất tiêu thụ cho phụ tải Hình kê Hình thể đồ thị hàm mật độ xác suất hàm phân phối xác suất cho phân phối Weibull với tham số 𝛼 𝛽 khác Hình Sơ đồ đấu nối thyristor Sơ đồ nguyên lý đấu nối điều khiển tạo tín hiệu ngẫu nhiên [1] phụ tải với mơ hình hệ thống điện giao tiếp với máy tính Hình Thanh Nguồn điện VTs (a) Bộ điều khiển tải Mô đun Tải CTs Ptải + jQtải Bộ đấu nối cáp Bộ đo lường Máy tính giám sát điều khiển (b) Hình Hàm mật độ xác suất (a) phân phối xác suất (b) phân phối Weibull Tùy theo liệu có vận tốc gió, dùng kỹ thuật xác suất thống kê tìm quy luật phân bố hợp lý Như vậy, hệ thống điện ln tồn nhiều yếu tố ngẫu nhiên có nguồn gốc từ biến đổi ngẫu nhiên phụ tải, hỏng hóc ngẫu nhiên phần tử hệ thống, v.v Đối với hệ thống điện ngày nay, yếu tố bất định trên, nguồn lượng gió, mặt trời,… kết nối vào hệ thống, góp phần tăng thêm yếu tố ngẫu nhiên cho hệ thống điện Tùy thuộc vào mục đích tính tốn mơ cho loại phần tử, sử dụng hàm phân bố xác suất tương ứng cho phù hợp Thiết kế, chế tạo tạo số liệu ngẫu nhiên Từ nhu cầu đặt nêu Mục kết hợp với đặc tính ngẫu nhiên thường áp dụng cho phần tử hệ thống điện Mục 2, thiết kế chế tạo thành công tạo số liệu ngẫu nhiên dùng mô toán hệ thống điện Bộ tạo số liệu ngẫu nhiên bao gồm hai mơ-đun chính: Mơ-đun phần cứng dùng để kết nối với mơ hình mơ hệ thống điện sử dụng thiết bị hãng LabVolt, chương trình phần mềm ứng dụng lý thuyết xác suất chạy máy tính để tạo liệu ngẫu nhiên Ví dụ: Để tạo số liệu ngẫu nhiên cho công suất tiêu thụ phụ tải, tạo tín hiệu ngẫu nhiên, thyristor sử dụng để thay đổi góc mở điều khiển, từ Hình Sơ đồ ngun lý đấu nối mơ-đun tạo tín hiệu ngẫu nhiên Để điều khiển cơng suất phụ tải mang tính ngẫu nhiên, trước hết phần mềm máy tính tạo số liệu ngẫu nhiên phụ tải theo hàm phân phối trình bày Mục Từ số liệu ngẫu nhiên tạo ra, phần mềm điều khiển phụ tải truyền số liệu qua điều khiển tải để tạo góc mở cho chân điều khiển thyristor để thay đổi giá trị dòng áp cho phụ tải pha A, B, C tương ứng, từ điều chỉnh cơng suất tiêu thụ phụ tải theo số liệu ngẫu nhiên tạo Để kiểm tra giá trị phụ tải thực tế có xác hay chưa, khâu phản hồi đo lường lại thông số P, Q phụ tải từ đưa định điều chỉnh phù hợp để đảm bảo giá trị công suất tiêu thụ phụ tải xác theo yêu cầu Hình Mơ-đun giao tiếp với máy tính kết hợp với đo lường U, I, P, Q Bộ điều khiển phụ tải bao gồm hai mô-đun: Mô-đun giao tiếp máy tính mơ-đun điều khiển tải Mơ-đun giao tiếp máy tính (Hình 6) có nhiệm vụ trao đổi liệu từ phần mềm liên quan máy tính với mô-đun điều khiển phụ tải Mô-đun điều khiển phụ tải (Hình 7) có nhiệm vụ điều khiển cơng suất tiêu thụ phụ tải theo yêu cầu đặt u cầu chung mạch điều khiển mơ tả sau: Ngô Văn Dưỡng, Phạm Văn Kiên, Lê Đình Dương, Huỳnh Văn Kỳ 30 - - Phát xung điều khiển đến van lực theo thứ tự pha theo góc điều khiển 𝚿 cần thiết; Đảm bảo phạm vi điều khiển tương ứng với phạm vi thay đổi điện áp tải mạch lực; Cho phép điều áp làm việc bình thường với chế độ khác tải yêu cầu; Đảm bảo mạch hoạt động ổn định tin cậy lưới điện xoay chiều dao động giá trị điện áp tần số; Có khả chống nhiễu công nghiệp tốt; Tốc độ tác động mạch điều khiển nhanh, 1ms; Đảm bảo xung điều khiển phát tới van phù hợp để mở chắn van Hình Mơ-đun điều khiển phụ tải theo liệu ngẫu nhiên Ứng dụng tạo số liệu ngẫu nhiên để xây dựng mơ hình mơ giám sát ổn định tĩnh hệ thống điện IEEE 9Bus Xét mơ hình hệ thống điện IEEE 9bus (Hình 8) gồm ba nguồn phát nối vào Bus 1, Bus Bus 3, Bus đóng vai trị nút cân Các phụ tải nối vào Bus 5, Bus Bus Các thông số hệ thống cho Bảng Bảng Trong mơ hình Hình 8b, nguồn phát nối vào Bus sử dụng nguồn ba pha LabVolt cấp nguồn từ lưới điện xoay chiều 380/220V, hai nguồn phát lại hai hệ thống máy phát điện ba pha LabVolt MF2 MC3 T2 MC4 MC6 MC78 MC87 MC89 DZ78 Số MF VH TC2 T3 MC5 TC8 TC9 P2 [MW] MC96 TC3 Số MF VH DZ69 MW MVAr TC5 TC6 MC57 MC69 MW MVAr DZ45 MW MVAr MC45 TC4 (a) MC46 MC64 DZ46 MC2 T1 MC1 TC1 Loại nút Công suất tác dụng (MW) Công suất phản kháng (MVAr) Uđm (kV) Slack - - 16,5 PV 163 - 18 PV 85 - 13,8 Phụ tải 0 230 Phụ tải 125 50 230 Phụ tải 90 30 230 Phụ tải 0 230 Phụ tải 100 35 230 Phụ tải 0 230 Bảng Số liệu thông tin nhánh hệ thống điện IEEE 9Bus chế độ xác lập Nút đầu Nút cuối r[pu] x[pu] b[pu] Ghi - 0,05760 - MBA - 0,06250 - MBA - 0,05860 - MBA 0,01000 0,08500 0,17600 ĐZ 0,01700 0,09200 0,15800 ĐZ 0,03200 0,16100 0,30600 ĐZ 0,03900 0,17000 0,35800 ĐZ 0,00850 0,07200 0,14900 ĐZ 0,01190 0,10080 0,20900 ĐZ MF3 P3 [MW] DZ57 MC54 Nút MC98 DZ89 TC7 Hình Mơ hình mơ hệ thống điện IEEE 9Bus kết nối với thiết bị LabVolt sau hoàn thiện Bảng Số liệu thông tin nút hệ thống điện IEEE 9Bus chế độ xác lập (b) Slack Bus Hình Sơ đồ hệ thống điện IEEE 9Bus giao diện phần mềm (a) giao diện mơ hình mơ thực tế (b) Các máy biến áp, đường dây, (Busbar), máy cắt, máy biến dòng, máy biến điện áp thiết bị hãng LabVolt có độ xác 0,2 Mơ hình mơ thực tế sau lắp ráp hồn thiện Hình Ở chế độ làm việc bình thường, ứng với giá trị công suất phụ tải Bus có P5 = 125 MW Q5 = 50 MVAr, sử dụng chương trình tính tốn đánh giá ổn định tĩnh để vẽ miền làm việc ổn định mặt phẳng P-Q [1, 5, 6, 7], cho phụ tải nút trường hợp không xét đến yếu tố ngẫu nhiên nguồn phát, cấu trúc lưới phụ tải, kết tính tốn thể Hình 10 Từ kết Hình 10 cho thấy: - Hệ thống làm việc ổn định với công suất giới hạn 354,65 [MVA] tương ứng với hệ số ổn định 62,04%, công suất phụ tải nút 134,63 [MVA] - Đường giới hạn ổn định mặt phẳng cơng suất PQ có đường ứng với trạng thái ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(114).2017-Quyển vận hành hệ thống Hình 10 Miền làm việc ổn định mặt phẳng công suất P-Q xét nút Nếu sử dụng phần mềm Conus 7.0 tính tốn cho sơ đồ xét nút 5, nhận kết hệ thống ổn định với giá trị điện áp nút 212,893 kV Khi cho thông tin phụ tải Bus 5, Bus Bus nhận giá trị ngẫu nhiên từ tạo số liệu ngẫu nhiên.Với giả thiết kỳ vọng (giá trị trung bình) hàm phân phối chuẩn cơng suất phụ tải nút 5, 6, lấy giá trị xác lập công suất nút đó, độ lệch chuẩn hàm cho nút 5, 6, giả sử lấy 10, 9, 10,5 % kỳ vọng Tương tự, đường dây xét với xác suất cố 0,1% (mô tả hàm Binomial Distribution) Nhà máy nối vào nút giả sử có tổ máy, xác suất cố tổ nhà máy 2,0 1,5% (mô tả hàm Binomial Distribution) Kết miền làm việc theo điều kiện giới hạn ổn định tĩnh nút xét đến yếu tố bất định nguồn, tải cấu trúc lưới Hình 11 31 bất định nghiên cứu trước đây, cụ thể sau: - Khi điểm làm việc nằm vùng giới hạn hai trục tọa độ chưa chạm đến đường cong giới hạn, hệ thống chắn ổn định (Hình 11); - Khi điểm làm việc vượt tập hợp đường cong giới hạn hệ thống chắn ổn định; - Khi điểm làm việc nằm vùng tạo đường cong giới hạn hệ thống có khả ổn định với xác suất đó, khả lớn hay nhỏ tùy theo vị trí điểm làm việc cắt đường cong xác định vùng nguy hiểm Kết luận Kết đạt “Bộ tạo số liệu ngẫu nhiên” áp dụng để tính tốn thiết kế tạo số liệu ngẫu nhiên, dùng cho nghiên cứu mơ thực nghiệm tốn phân tích hệ thống điện, đồng thời cịn ứng dụng mơ-đun để mô thực nghiệm cho thông số đầu vào tuabin gió, xạ mặt trời nghiên cứu ứng dụng lượng Mô hình mơ giám sát ổn định tĩnh cho hệ thống điện IEEE 9Bus, có xét đến yếu tố bất định thông số vận hành cấu trúc hệ thống điện, cho phép đánh giá mức độ an toàn hệ thống điện phương diện ổn định ứng với chế độ vận hành khác Từ kết mơ phỏng, áp dụng để xây dựng phần mềm giám sát ổn định cho hệ thống điện thực tế, đồng thời xây dựng mơ hình mơ để thử nghiệm tìm giải pháp nâng cao khả ổn định cho hệ thống điện ứng với trạng thái vận hành khác TÀI LIỆU THAM KHẢO Hình 11 Kết tính toán vẽ miền làm việc ổn định tĩnh cho sơ đồ hệ thống điện IEEE nút có xét đến tính chất ngẫu nhiên tải, nguồn cấu trúc lưới nút phụ tải số Như vậy, không xét đến yếu tố bất định, đường cong giới hạn ứng với trạng thái vận hành hệ thống điện có đường Ngược lại, xét đến yếu tố bất định, ta vẽ tập hợp đường cong giới hạn, tạo nên vùng làm việc nguy hiểm theo điều kiện ổn định (có khả ổn định) Trong trường hợp này, việc đánh giá ổn định hệ thống điện có điểm khác so với khơng xét yếu tố [1] TS Lê Đình Dương, PGS TS Ngô Văn Dưỡng, ThS Phạm Văn Kiên, ThS Huỳnh Văn Kỳ, “Nghiên cứu xây dựng mơ hình mơ giám sát ổn định hệ thống điện có xét đến yếu tố bất định nguồn, tải cấu trúc lưới”, đề tài NCKH cấp Đại học Đà Nẵng, mã số Đ2015-02-114 [2] D D Le, A Berizzi, C Bovo, E Ciapessoni, D Cirio, A Pitto, and G Gross, “A probabilistic approach to power system security assessment under uncertainty”, Bulk Power System Dynamics and Control – IX Optimization, Security and Control of the Emerging Power Grid, 2013 IREP Symposium, pp 1-7, Greece, Aug 2013 (IEEE Xplore) [3] Lê Đình Dương, Nguyễn Thị Ái Nhi, Huỳnh Văn Kỳ, Giải pháp tính tốn phân tích chệ độ vận hành hệ thống điện phương pháp xác suất, Hội nghị Khoa học Cơng nghệ Điện lực tồn quốc năm 2014, trang 494-503 [4] TS Lê Bá Long, Lý thuyết xác suất thống kê tốn, Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng, Hà Nội, 2006 [5] C W Taylor (1994), Power System Voltage Stability, McGraw-Hill, New York [6] Маркович И.И (1969), Режимы электрических систем, Энергия, Москва [7] P Kundur (1994), Power System Stability and Control, McGrawHill, New York (BBT nhận bài: 07/04/2017, hoàn tất thủ tục phản biện: 27/04/2017) ... mơ-đun để mô thực nghiệm cho thông số đầu vào tuabin gió, xạ mặt trời nghiên cứu ứng dụng lượng Mô hình mơ giám sát ổn định tĩnh cho hệ thống điện IEEE 9Bus, có xét đến yếu tố bất định thông số vận... cắt đường cong xác định vùng nguy hiểm Kết luận Kết đạt ? ?Bộ tạo số liệu ngẫu nhiên? ?? áp dụng để tính tốn thiết kế tạo số liệu ngẫu nhiên, dùng cho nghiên cứu mơ thực nghiệm tốn phân tích hệ thống... chế tạo tạo số liệu ngẫu nhiên Từ nhu cầu đặt nêu Mục kết hợp với đặc tính ngẫu nhiên thường áp dụng cho phần tử hệ thống điện Mục 2, thiết kế chế tạo thành công tạo số liệu ngẫu nhiên dùng mô