(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo

(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển ổn định hệ thống điện sử dụng trí tuệ nhân tạo

LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày 31 tháng 03 năm 2019 Tác giả luận văn Lý Trần Hùng Duy LỜI CẢM ƠN Trước hết chân thành cảm ơn Ban Giám Hiệu nhà trường, Ban chủ nhiệm khoa Điện– Điện tử, quý thầy,cô tạo điều kiện thuận lợi cho học tập, nghiên cứu nâng cao trình độ, thực tốt đề tài thời gian qua Xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy TS Lê Mỹ Hà – người nhiệt tình hướng dẫn, giúp đỡ suốt thời gian học tập trình thực đề tài Cảm ơn quan, đồng nghiệp, người bạn thân Và tất cả, tơi muốn chia sẻ lịng biết ơn đến tất thành viên gia đình tơi , cảm ơn Cha, Mẹ động viên tạo điều kiện thuận lợi để tơi hồn thành nhiệm vụ học tập nghiên cứu Xin gửi lời cảm ơn đến thành viên hội đồng, chỉnh sửa, phản biện góp ý cho tơi để tơi hồn thành luận văn Ngồi tơi xin nói lời cảm ơn đến anh chị học viên lớp cao học Kỹ thuật điện 2017B tơi đồn kết, gắn bó vượt qua khoảng thời gian dài học tập Trân trọng ! Học viên thực Lý Trần Hùng Duy TÓM TẮT LUẬN VĂN Trong thời kì Cuộc cách mạng cơng nghiệp 4.0 phát triển mạnh mẽ Khái niệm "Cách mạng Công nghiệp 4.0" nhắc đến nhiều truyền thơng mạng xã hội Cùng với hứa hẹn "đổi đời" ngành ứng dụng Cùng với phát triển kinh tế xã hội , hệ thống điện phát triển nhanh số lượng quy mô Do phức tạp hệ thống điện, phương pháp phân tích hệ thống điện truyền thống tốn nhiều thời gian giải nên gây chậm trễ việc định, tính phi tuyến hệ thống điện có trở ngại việc phân tích ổn định hệ thống Trọng tâm đề tài so sánh hiệu suất phương pháp tuyến tính (truyền thống) phi tuyến tính (trí tuệ nhân tạo) Bằng cách so sánh phương pháp này, ta thấy phương pháp có ưu điểm nhược điểm Từ đánh giá phát triển phương pháp phù hợp cải thiện thuật toán để kết nhận tối ưu Có nhiều phương pháp để áp dụng thực đề tài “điều khiển ổn định hệ thống điện” , song phương pháp cải tiến như: Fuzzy Neural , Neural networks and deep learning … cho kết khả quan so với phương pháp truyền thống ABSTRACT In the period Industrial Revolution 4.0 is growing very strong The Concept of “Industrial Revolution 4.0” is mentioned a lot on media and social networks Along with that is the promise of "Change life" of the application industry Along with the socio-economic development, the electricity system is developing rapidly in both quantity and scale Due to the complexity of the electrical system, traditional power system analysis methods take a long time to solve, leading to delays in decision making, in addition to the nonlinearity of the electrical system there are problems in the stability analysis of the system The topic focuses on the performance of linear (traditional) and non-linear (artificial intelligence) methods By comparing these methods, we find that each method has its advantages and disadvantages Thereby assessing and further developing appropriate methods and improving algorithms to get the best results There are many methods to apply the topic of “stable control of electrical systems” However, improved methods such as Fuzzy Neural, Neural networks and deep learning give better results than traditional methods MỤC LỤC Chương - TỔNG QUAN - ĐẶT VẤN ĐỀ - TỔNG QUAN VỀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU - - 1.1 1.1.1 Trong nước - - 1.1.2 Ngoài nước - - 1.2 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI - - 1.3 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ GIÁ TRỊ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI - - 1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU - - 1.5 CẤU TRÚC LUẬN VĂN - - Chương - LÝ THUYẾT ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN - 2.1 KHÁI NIỆM CƠ BẢN - 2.2 PHÂN LOẠI: - 2.2.1 Ổn định tĩnh - 2.2.2 Ổn định động: - 13 2.3 CÁC BIỆN PHÁP NÂNG CAO TÍNH ỔN ĐỊNH - 13 2.3.1 Cải thiện phần tử HTĐ: - 14 2.3.2 Thêm vào hệ thống phân tử phụ: - 16 CHƯƠNG - 17 BỘ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN - 17 3.1 HỆ THỐNG ĐIỆN MỘT MÁY PHÁT LÀM VIỆC VỚI THANH CÁI CÓ CÔNG SUẤT VÔ HẠN: - 17 3.2 BỘ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN: - 19 3.2.1 Các khái niệm: - 19 3.2.2 Các phương pháp thiết kế điều khiển Ổn định hệ thống điện: - 19 3.2.3 Bộ ổn định hệ thống điện - 24 3.3 THIẾT KẾ ĐIỀU KHIỂN ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN SỬ DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP TUYẾN TÍNH - 25 3.3.1 Phương pháp quỹ đạo nghiệm số: - 25 - 3.3.2 Phương pháp đáp ứng tần số: - 27 3.3.3 Phương pháp biến trạng thái - 29 CHƯƠNG - 32 ĐIỀU KHIỂN ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN VỚI PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI - 32 4.1 CÁC KHÁI NIỆM - 32 4.1.1 Logic mờ: (fuzzy logic) - 32 4.1.2 Anfis: - 33 4.2 THIẾT KẾ ĐIỀU KHIỂN ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG SỬ DỤNG LOGIC MỜ - 34 CHƯƠNG - 40 KẾT LUẬN - 40 TÀI LIỆU KHAM THẢO - 41 PHỤ LỤC - 43 - DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT STT Chữ viết Tắt Viết đầy đủ SMIB Single machine - infinite bus AVR Automatic Voltage Regulator PSS Power System Stabilizer CPSS Conventional power system stabilizer FL Fuzzy logic GA Genetic Algorithm HTĐ Hệ thống điện QĐNS Quỹ đạo nghiệm số ANN Artificial Neural Network 10 NN Neural Network 11 IEEE Institute of Electrical and Electronics Engnineers 12 NB Negative Big 13 NM Negative Medium 14 NS Negative Small 15 ZE Zero 16 PS Positive Small 17 PM Positive Medium 18 PB Positive Big DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 2.1: Sơ đồ hệ thống điện đơn giản………………………………….… Hình 2.2: Đặc tính cơng suất máy phát đặc tính cơng suất Tuabin…6 Hình 2.3: Sơ đồ HTĐ xét nút phụ tải tương quan cân cơng suất phản kháng………………………………………………………………………….9 Hình 2.4: Đặc tính Q – U………………………………………………………….10 Hình 2.5 Các loại ổn định hệ thống điện………………………………………… 12 Hình 2.6: Tác dụng điện kháng Xd MF đến ổn định HTĐ……………………14 Hình 2.7: Tác dụng số quán tính Tj đến ổn định HTĐ………………… 14 Hình 2.8: Quan hệ Pmax cos MPĐ……………………………………….15 Hình 3.1 Mơ hình máy phát làm việc với công suất vô hạn……… 17 Hình 3.2 Mơ hình Simulink máy phát làm việc với cơng suất vơ hạn…………………………………………………………………………24 Hình 3.3 Điện áp đầu cho giá trị khác Ki……………………… 26 Hình 3.4 So sánh điện áp sử dụng PSS không sử dụng PSS với phương pháp quỹ đạo nghiệm số……………………………………………………………27 Hình 3.5 So sánh đáp ứng tần số có khơng có vịng lặp VR………………… 28 Hình 3.6 So sánh điện áp sử dụng PSS không sử dụng PSS với phương pháp đáp ứng tần số……………………………………………………………… 29 Hình 3.7 So sánh phản hồi bước VR thứ thứ 1…………………… 30 Hình 3.8 So sánh điện áp sử dụng PSS không sử dụng PSS với phương pháp không gian trạng thái…………………………………………………………31 Hình 4.1 Simulink điều khiển ổn định hệ thống logic mờ…………………34 Hình 4.2 Mơ hình Fis với thiết kế PSS…………………………………………….35 Hình 4.3 Bảng luật hệ chuyên gia Fuzzy………………………………………… 36 Hình 4.4 Hàm thành viên loại Trimf đầu vào…………………………… 37 Hình 4.5,4.6: Mơ PSS sử dụng phương pháp fuzzy logic……………… 38 Hình 4.7,4.8 So sánh ổn định PSS CPSS …………………………………39 CHƯƠNG TỔNG QUAN ĐẶT VẤN ĐỀ Trong thời kì Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 phát triển mạnh mẽ Khái niệm "Cách mạng Công nghiệp 4.0" nhắc đến nhiều truyền thông mạng xã hội Cùng với hứa hẹn "đổi đời" ngành ứng dụng Nổi bật những: robot, 3D, internet of thing, trí tuệ nhân tạo(AI) … Trong Trí tuệ nhân tạo biết đến ứng dụng phổ biến Một số sử dụng để thực đề tài “điều khiển ổn định hệ thống điện” Có nhiều phương pháp để áp dụng thực “điều khiển ổn định hệ thống điện”, song phương pháp cải tiến như: Fuzzy Neural , Neural networkCus and deep learning …cho kết khả quan so với phương pháp truyền thống 1.1 TỔNG QUAN VỀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU Với phát triển nhanh chóng kinh tế - xã hội dẫn đến nhu cầu sử dụng lượng điện vơ tăng cao Vì vậy, để đảm bảo chế độ vận hành bình thường hệ thống điện cần đảm bảo yếu tố như: an ninh, độ tin cậy, chất lượng điện kinh tế Song song hệ thống điện ngày tăng trưởng cách chóng mặt qui mơ, tăng độ phức tạp việc vận hành Trong vận hành hệ thống điện ln phải đối mặt với kích động bất thường làm cho hệ thống điện ổn định dẫn đến tan rã hệ thống Vậy nên cần đánh giá thiết kế, điều khiển Ổn định hệ thống điện Điều khiển Ổn định hệ thống điện áp dụng từ phương pháp truyền thống thường tốn nhiều thời gian, không hiệu số trường hợp phức tạp Vì vậy, phát triền thuật toán sử dụng phương pháp cải tiến áp dụng vào Ổn định hệ thống điện vấn đề cần thiết khả quan Đảm bảo hệ thống điện vận hành ổn định chất lượng -1- numVR=0; Kp=0; t=linspace(0,10,500); for m=1:10 Kp=Kp+5; Ki=0; for n=1:10 Ki=Ki+0.1; numVR=[Kp,Kp*Ki]; numG=conv(numPS1,numVR); denG=conv(denPS1,denVR); [numTotal,denTotal]=feedback(numG,denG,1,1); [y,x,t]=step(numTotal,denTotal,t); y=0.1.*y; r=1; while y(r) effect of w on electrical torque % K=0.2462-> synchronizing torque loop % D=0.1563-> damping torque loop % we get the new state space matrices from main A matrix as: % A=A33(square matrix 5*5), B=a32(column vector 5*1), C=a23(row vector 1*5) % then we connect resultant t-f to the filters % and plot the freq response of F(s) clc clear numVRcomp=[40,4.0]; denVRcomp=[1,0.0125]; A1=[-2.17,2.30,-0.0171,-0.0753,1.27;30.0,-34.3,0,0,0;0,0, -8.44,6.33,0;0,0,15.2,-21.5,0;6.86,-59.5,1.50,6.63,-114]; B1=[0.262;0;0;0;-23.1]; C1=[-0.137,-0.123,-0.0124,-0.0546,0]; D1=0; [numQ,denQ]=ss2tf(A1,B1,C1,D1); numGw=conv(numQ,numVRcomp); denGw=conv(denQ,denVRcomp); numWF=[10,0]; denWF=[10,1]; numTOR=[0,0,-1]; denTOR=[0.0017, 0.061, 1]; numFilters=conv(numWF,numTOR); denFilters=conv(denWF,denTOR); - 54 - numF=conv(numFilters,numGw); denF=conv(denFilters,denGw); w=logspace(0,2,100); [magF,phaseF,w]=bode(numF,denF,w); bode(numF,denF,w); grid on; title('Freq response of the damping loop'); save 'decomp.mat' % saves the workspace variables % end of code % FREQUENCY RESPONSE DESIGN % from the bode plot of F(s) in decomp_speedtorque_mat.m % we find that the phase at 2rad/sec=-37 degrees; phase at 12 rad/sec=-65 d % and phase at 20 rad/sec= -105 degrees % from the design specifications, we need: % phase of F(s).Kd(s) to be to -20 degrees in the range to 20 rad/sec % hence, we require to add a phase of approximately: % 35 deg at rad/sec; 50 to 60 deg at 12 rad/sec; 90 to 100 deg at 20 rad/sec % we plot Pm vs alpha to show the relation clc clear phi=linspace(0,90,1000); alpha=(1-sind(phi))./(1+sind(phi)); plot(phi,alpha); grid on; title('Pm vs a'); xlabel('Pm (degrees) ->'); ylabel('alpha ->'); % from the lead compensator design metod in K.Ogata: % we select max phase addition to be achieved in freq 20 rad/sec= 100 deg % since the phase addition is too large for a single leadcompensator, % we take series lead-compensators, each providing 50deg add at 20rad/s % sin(Pm)=(1-a)/(1+a); or, a=(1-sin(Pm))/(1+sin(Pm)) clc clear Pm=50; wm=20; a=(1-sind(50))/(1+sind(50)); T=1/(sqrt(a)*wm); - 55 - z=(ceil((1/T)*100))/100; p=ceil(1/(a*T)); Kc=(1/a); sprintf('There are identical lead-compensators in series') sprintf('for each compensator:') sprintf('max phase addition Pm = %d deg at wm = %d radian/sec',Pm,wm) sprintf('alpha=%f, T=%f',a,T) sprintf('zero at=%0.2f pole at=%d',z,p) sprintf('gain Kc=%0.1f',Kc) % root locus of the damping loop: %FREQUENCY RESPONSE DESIGN % from lead_control_design_F5.m, we get the lead controller for PSS loop: % Kd(s)=K*[7.5*(s+7.14)/(s+55)]^2 % we implement this in the design and plot the root locus of it % from this root locus, we get K=15 to 20 for Z>=15% % we then imlement the full system in simulink model % final_compensated_systemF7.mdl clc clear load tf_ps.mat numVRcomp=[40,4]; denVRcomp=[1,0.0125]; numPSS=[56,800,2855]; denPSS=[1,110,3025]; numWF=[10,0]; denWF=[10,1]; numTOR=[0,0,-1]; denTOR=[0.0017, 0.061, 1]; numG=conv(numPS,numVRcomp); numFilters=conv(numWF,numTOR); numH=conv(numFilters,numPSS); denG=conv(denPS,denVRcomp); denFilters=conv(denWF,denTOR); denH=conv(denFilters,denPSS); numFINAL1=conv(numG,numH); - 56 - numFINAL=15.*numFINAL1; denFINAL=conv(denG,denH); rlocus(numFINAL1,denFINAL); axis([-25,5,-5,30]); title('root locus (PSS loop with lead compensator)'); % uncompensated system and compare the tr and Mp: % FREQUENCY RESPONSE DESIGN % plotting the step response of system with and without PSS loop % the variables are taken from simulink simulation % Vt1= output without PSS loop % Vtclcom= output with PSS loop clc clear load final_stepresponse.mat plot(tout,Vt1,tout,Vtclcom);grid on; axis([0,10,0,0.12]); title('comparison of step response with and without pss'); xlabel('time(sec) >'); ylabel('voltage(V) >'); legend('without PSS','with PSS'); % rise time and max overshoot of final system i.e Vtclcom % tolerance= 85% of final value r=1; while Vtclcom(r)