(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng giải thuật Cukoo Search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng giải thuật Cukoo Search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng giải thuật Cukoo Search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng giải thuật Cukoo Search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng giải thuật Cukoo Search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng giải thuật Cukoo Search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng giải thuật Cukoo Search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng giải thuật Cukoo Search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng giải thuật Cukoo Search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng giải thuật Cukoo Search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng giải thuật Cukoo Search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng giải thuật Cukoo Search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng giải thuật Cukoo Search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng giải thuật Cukoo Search để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS
LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của tơi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai cơng bố trong bất kỳ cơng trình nào khác. Tp Hồ Chí Minh, tháng năm 2017 (Ký tên và ghi rõ họ tên) Lê Anh iii LỜI CẢM ƠN Sau một thời gian học tập và nghiên cứu tại trường, nay học viên đã hồn thành đề tài tốt nghiệp cao học của mình. Để có được thành quả này, học viên đã nhận được rất nhiều sự hỗ trợ và giúp đỡ tận tình từ thầy cơ, gia đình, cơ quan và bạn bè Học viên xin trân trọng bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc, chân thành đến Thầy TS. Nguyễn Minh Tâm, người đã tận tình trực tiếp hướng dẫn học viên thực hiện hồn thành luận văn này. Xin chân thành cảm ơn đến tất cả q Thầy Cơ trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh đã trang bị cho học viên một lượng kiến thức rất bổ ích, đặc biệt xin chân thành cảm ơn q Thầy Cô Khoa Điện – Điện Tử đã tạo điều kiện thuận lợi và hỗ trợ cho học viên rất nhiều trong q trình học tập cũng như trong thời gian làm luận văn này. Học viên xin gởi lời cảm ơn chân thành nhất đến đồng nghiệp, gia đình, bạn bè đã giúp đỡ cho học viên rất nhiều, đã tạo cho học viên niềm tin và nỗ lực cố gắng để hồn thành luận văn này. Xin chân thành cảm ơn ! Tp Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2017 Tác giả luận văn iv Lê Anh 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 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 khơng ổn định trong trường hợp khơng 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 công 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 thông 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)