Luận án nghiên cứu ổn định và tối ưu hệ thống phức hợp nhiều thành phần ứng dụng cho hệ thống điện

MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Một thách thức lý thuyết hệ thống phải đối mặt nghiên cứu hệ thống lớn (large-scale system) hệ thống có mơ hình tốn học ngày phức tạp cồng kềnh Điều lý giải thân hệ thống lớn ngày chịu ảnh hưởng tương hỗ nhiều q trình cơng nghệ, mơi trường xã hội phức tạp Có thể lấy vài ví dụ hệ thống lớn chịu tác động nhiều trình phức tạp mạng lưới sinh thái, hệ thống giao thơng, mạng máy tính tồn cầu, hệ thống điện diện rộng…Ngồi ra, khối lượng tính tốn cho hệ thống lớn lại thường phát triển nhanh nhiều so với gia tăng kích thước thân hệ thống nên vấn đề phát sinh hệ thống lớn phức tạp giải được, khơng kinh tế, cho dù khoa học tính tốn ngày tương đối phát triển Một hướng giải khả thi cho toán điều khiển, ổn định, tối ưu hệ thống lớn trường hợp ta tiến hành phân rã hệ thống lớn phức tạp thành nhiều hệ thống đơn giản kết nối cách chặt chẽ (simple interconnected subsystems) Những hệ thống nghiên cứu cách độc lập, sau giải pháp hay chiến lược điều khiển áp dụng cho hệ kết hợp với điều kiện tương tác ràng buộc (interconnection constraints) để tiến gần đến giải pháp cho tốn điều khiển tồn hệ thống (overall system) Theo hướng này, ta tận dụng đặc điểm cấu trúc đặc trưng hệ thống để xây dựng thuật toán phần hiệu khả thi (feasible “piece-by-piece algorithms) cho toán điều khiển hay ổn định xét cho hệ thống lớn, nhiệm vụ mà phi thực tế muốn áp dụng phương pháp thực trực tiếp (“one shot” method) Ý tưởng giải pháp phân rã (decomposition) hệ thống lớn thành n hệ thống liên kết với Người ta cần phân tích tìm hiểu chiến lược điều khiển áp dụng cho hệ con, độc lập tương hệ cịn lại Sau đó, áp dụng tương tự cho hệ khác có giải pháp điều khiển tổng thể Mục tiêu, phạm vi, đối tượng phương pháp nghiên cứu a, Mục tiêu đề tài 13 Mục tiêu đề tài nghiên cứu phương pháp phân tích hệ thống phức hợp nhiều thành phần thành hệ thống có tính độc lập tương đối Sau đó, luận án tập trung xây dựng thuật toán điều khiển phi tập trung cho hệ thống đa phức hợp phân rã thành hệ nói Phương pháp điều khiển đề xuất luận án áp dụng cho đối tượng điển hình hệ thống điện lớn Tác giả xây dựng hai chiến lược điều khiển áp dụng cho hệ thống điện diện rộng: toán điều khiển đảm bảo tính ổn định cho vùng điều khiển dựa phương pháp giải tích, cụ thể ứng dụng phương trình Riccati mở rộng; tốn kiểm sốt tần số cho tồn hệ thống điện lớn xét phụ tải thay đổi công suất dựa phương pháp điều khiển mờ kiểu PD kết hợp với lưu trữ lượng từ trường siêu dẫn SMES Với mục tiêu trên, nhiệm vụ luận án bao gồm: - Nghiên cứu hệ thống phức hợp nhiều thành phần với mối quan hệ tương tác bất định để từ xây dựng sở tốn học cho việc phân rã hệ thống điện lớn thành vùng có tính độc lập tương đối - Xây dựng lớp toán điều khiển: điều khiển phi tập trung tuyến tính để điều khiển độ vùng điều khiển mờ kiểu PD để kiểm soát tần số cho hệ thống điện lớn - Xây dựng mô phần mềm Matlab Simulink để kiểm tra lại tính đắn luật đề b, Phạm vi đối tượng nghiên cứu Trên sở nghiên cứu trước tác giả ứng dụng thực tiễn toán tối ưu hóa mơ hình mẫu, tốn lắc ngược, mạng Neuron, hệ thống điện tốn mơi trường yếu tố, ứng dụng logic mờ vào robot song song kiểm chứng; tác giả sử dụng phương pháp khái qt hóa chọn phương án tính toán bao quát chung nhất, ứng dụng vào xây dựng hướng giải pháp cho toán Ổn định tần số hệ thống lưới điện diện rộng Phạm vi nghiên cứu tốn xây dựng mơ hình tốn cho hệ thống lưới điện có từ đến đối tượng (máy phát, phụ tải, SMES ) có mối liên hệ bất định Từ biến động máy phát, truyền tải phụ tải, kết hợp với SMES, tác giả xây dựng luật điều khiển phương pháp tính (sử dụng giải tích logic mờ), áp dụng giải pháp mà công trình cơng bố kiểm nghiệm MATLAB, từ xác định mức độ sai lệch phương pháp 14 đề xuất cho áp dụng vào tính toán ổn định tối ưu luật mờ - Hệ tương tác bất định mơ hình tính tốn đề xuất c, Phương pháp nghiên cứu - Nghiên cứu lý thuyết: Phân tích lý thuyết, xây dựng sở lý thuyết cho toán tương tác bất định với số luật điều kiện cho trước Nhiệm vụ ổn định tần số cho lưới điện diện rộng - Công cụ: Lý thuyết ôn định Lyapunov, Phương trình Riccati, sử dụng phương pháp Đại số tuyến tính, lý thuyết điều khiển mờ phương pháp nghiên cứu mà nhà nghiên cứu khác tiên phong như: Siljak, Mohammad Jamshidi,, Vũ Ngọc Phát, Phan Xuân Minh, Thái Quang Vinh - Luận án sử dụng lý thuyết điều khiển mờ, giải tích với phương trình Riccati, lý thuyết ổn định Lyapunov Tổng hợp điều khiển dựa phương trình đại số Riccati cải tiến để tìm luật điều khiển tối ưu phản hồi trạng thái có khả kiểm sốt dập tắt dao động hệ thống ảnh hưởng nhiễu, đảm bảo tính ổn định hệ thống Tiếp theo, sử dụng thuật tốn điểu khiển thơng minh dựa logic mờ loại PD, kết hợp với SMES để kiểm soát tần số - phụ tải Sau mơ phần mềm MATLAB-Simulink để kiểm chứng tính đắn ưu việt luật phương pháp đề đối tượng xem xét Tác giả cho kết nghiên cứu tảng cho nghiên cứu sâu tính ổn định cho hệ thống bất định tối ưu hóa điều khiển ứng dụng vào thực tiễn Ý nghĩa khoa học thực tiễn - Khẳng định lại tính đắn số lí thuyết xem xét áp dụng vào nghiên cứu tính tốn điều khiển tối ưu điều khiển mờ - Khái quát hóa phương thức tính tốn, tốt nhất, đơn giản để thu kết với phép sai số cho phép Áp dụng cho xây dựng hướng giải pháp cho toán kiểm soát tần số - phụ tải hệ thống điện diện rộng - Ý nghĩa thực tiễn: hệ thống điện coi mạch máu lưu thông nguồn lượng đất nước nên việc ổn định hệ thống truyền tải quan trọng Việc xây dựng điều khiển mờ lai kết hợp với SMES giải toán ổn định tần số phụ tải thay đổi (gọi tắt ổn định tần số - phụ tải), tăng hiệu suất nâng cao chất lượng điện năng, đảm bảo an ninh lượng quốc gia Cấu trúc luận án 15 Nội dung nghiên cứu luận án trình bày bốn chương: Chương I Tổng quan: phân tích chung hệ thống lớn Đánh giá tóm tắt kết nghiên cứu ngồi nước, vấn đề cịn tồn hướng giải luận án Chương II Lý thuyết hệ phân tán điều khiển phi tập trung Nội dung chủ yếu chương trình bày xây dựng mơ hình tổng qt cho đối tượng Hệ thống điện lớn, xét vùng ổn định hệ Xây dựng toán điều khiển lớp: điều khiển ổn định trình độ cho vùng điều khiển mờ lai để ổn định tần số phụ tải cho toàn hệ thống Chương III Nghiên cứu chiến lược điều khiển phi tập trung hiệu để ổn định chất lượng hệ thống điện quy mơ lớn Trình bày cấu trúc chung mơ hình tốn học hệ thống điện đa máy phát Sau đó, phân tích đề xuất giải pháp điều khiển ổn định chất lượng hệ thống điện đa máy phát Áp dụng cho hệ điển hình phần tử với chế độ vận hành khác Phân tích, đánh giá chất lượng điều khiển thông qua việc mô phần mềm MATLAB – Simulink Chương IV Nghiên cứu giải pháp điều khiển hệ thống điện diện rộng Ở chương này, luận án giới thiệu mơ hình hóa mơ hình tốn hệ thống điện diện rộng Giới thiệu mơ hình thiết bị lưu trữ từ trường SMES Từ đó, đề xuất giải pháp điều khiển thông minh sử dụng điều khiển mờ lai với SMES để ổn định kiểm soát tần số - phụ tải hệ thống điện diện rộng Phân tích, đánh giá so sánh chất lượng điều khiển mờ lai SMES với điều khiển khác Kết luận kiến nghị Trình bày tóm tắt kết trình nghiên cứu Đánh giá, so sánh bàn luận kết đạt đưa hướng nghiên cứu tương lai 16 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Đặc điểm hệ thống phức hợp nhiều thành phần Các hệ thống phức hợp nhiều thành phần, cịn gọi hệ thống có quy mơ lớn (large-scale system), ví dụ mạng lưới sinh thái (hoặc hệ sinh thái), hệ thống cấp nước, mạng máy tính tồn cầu mạng lưới giao thơng…, thông thường chứa nhiều hệ đặc trưng thành phần phi tuyến bất định Ta nhận thấy tính phi tuyến bất định hệ thống tránh khỏi Chúng lý giải hệ thống có kích thước lớn, bậc cao, chứa nhiều tham số chưa biết, thông tin trạng thái hệ thống bị hạn chế… Vì vậy, việc mơ hình hóa điều khiển hệ thống quy mô lớn để đảm bảo chất lượng, ổn định độ tin cậy cơng việc khó khăn, địi hỏi phải có giải pháp điều khiển đồng hiệu Mặt khác, điều khiển hệ thống quy mô lớn chứa mối quan hệ nhiều thành phần vấn đề thường khơng có lời giải tối ưu, hướng giải không dễ dàng Các nghiên cứu tập trung vào tính ổn định, độ dao động biên độ tối ưu hóa kết theo hướng có lợi Khó khăn nảy sinh toán nghiên cứu ổn định tối ưu hóa khơng có q trình tìm kiếm thuật tốn điển hình tối ưu, mà cịn có q trình xây dựng mơ hình đối tượng xem xét, chứa yếu tố bất định Đôi mơ hình đối tượng điều khiển xây dựng xác lại thách thức lớn khó vượt qua lí thuyết điều khiển xét mối quan hệ bất định Do đó, có hai vấn đề cần giải quyết: thứ mô tả mơ hình nghiên cứu ổn định chứa mối quan hệ tương tác bất định; thứ hai đưa luật điều khiển - tìm kiếm thuật tốn tối ưu thông minh đảm bảo điều kiện hệ thống Nghiên cứu luận án sử dụng thuật toán phương pháp toán học để đạt tối ưu hóa thơng qua việc xem xét toán giải tác giả trước Đồng thời đề xuất thêm số thuật toán điều khiển để chất lượng đáp ứng đầu tốt yêu cầu đặt 17 1.2 Tình hình nghiên cứu nước tối ưu hóa mơ hình hệ tương tác 1.1.1 Các nghiên cứu nước Nghiên cứu hệ bất định tính ổn định tối ưu hóa Việt Nam xuất chưa lâu, cơng trình có tính phân tích sâu sắc đầy đủ thường khoảng từ cuối năm 90 kỷ trước trở lại [1-18]; tức lĩnh vực thức nghiên cứu khoảng 20 năm gần Đề tài nghiên cứu tính ổn định đặc biệt sử dụng phương pháp Lyapunov hướng nghiên cứu không Việt Nam mà nước giới Cịn trước có nghiên cứu khơng nhiều thường mang tính nhỏ lẻ, ta điểm qua số mốc sau: Theo [2], tác giả giới thiệu số phương pháp thiết kế hệ thống điều khiển thích nghi tham chiếu theo mơ hình mẫu (MRAS) Luật điều khiển thích nghi xây dựng sở lý thuyết ổn định Lyapunov với đối tượng thiết bị MeDe5 có bậc tương đối 6, đối tượng có thành phần độc lập có mối liên kết bất định yếu tố vật lý kết cấu khí Kiểm chứng cho thấy, kết lý thuyết thực nghiệm tương đương chứng minh tính đắn nghiên cứu với dạng thể khác MRAS: Trực tiếp, gián tiếp, học phản hồi (learning feed forward) Lý thuyết ổn định Lyapunov sử dụng việc thiết kế điều khiển, tiêu chí ổn định ln đảm bảo Mặc dù điều kiện biên dựa thơng số đối tượng tuyến tính hố thực tiễn tính phi tuyến, bất định Kết mô gần với kết thực tế nên phương pháp nghiên cứu, luật đưa có tính hợp lí điều khiển Ở [3], tác giả nêu phương pháp xây dựng điều khiển PID bền vững áp dụng để điều khiển hệ phi tuyến MIMO tay máy công nghiệp Các kết mô tay máy bậc tự cho thấy độ xác quỹ đạo khống chế theo yêu cầu cho trước Các hệ số điều khiển PID xác định công thức tường minh, phụ thuộc vào thông số Kconsti, Ii, φi, Ci Sự ổn định hệ thống kín chứng minh dựa vào tiêu chuẩn ổn định Lyapunov Ảnh hưởng thay đổi thông số Kconsti, di, Ci đến chất lượng đầu hệ thống phân tích trình bày Các kết mơ cho thấy tín hiệu điều khiển khơng thay đổi nhanh sai lệch bám hệ thống đảm bảo tiến không Những kết 18 lần chứng minh lý thuyết thể tính khả thi điều khiển phi tuyến tối ưu hóa Một dạng đối tượng có mối liên kết bất định khác nghiên cứu báo [16] Bài báo trình bày hệ thống cần cẩu xoay hệ thống phi tuyến, bao gồm xe vật nặng treo sợi dây mềm Xe di chuyển dọc theo phương ngang ray thân ray xoay quay khớp lề Chiều dài dây treo điều khiển cách độc lập nhờ động riêng Khó khăn hàm phi tuyến f(x) khơng biết Do cần xấp xỉ luật điều khiển Để giải tốn mang tính tối ưu này, tác giả thực cách Điều khiển mờ thích nghi gián tiếp, dùng mơ hình mờ hay mạng neural để xấp xỉ hàm phi tuyến f(x) sử dụng cho tín hiệu điều khiển dựa nguyên lý chắn tương đương, kết mơ MATLAB Realtime cơng trình cho thấy đạt tối ưu điều khiển Gần [8] với nghiên cứu điều khiển dự báo thích nghi cho đối tượng bất định Nội dung nghiên cứu trình bày rằng: điều khiển đối tượng có tính bất định (tham số khơng biết trước) khó khăn Tác giả nói rõ tính bất định mơ hình đối tượng khơng cho phép sử dụng trực tiếp mơ hình đối tượng làm mơ hình dự báo Cho nên, việc xây dựng mơ hình dự báo đặc biệt quan trọng điều khiển đối tượng bất định Tuy nhiên, nghiên cứu tác giả, điều kiện để đưa mơ hình dự báo có điều kiện: mơ hình đối tượng chứa tham số bất định số chưa biết không thay đổi theo thời gian Từ điều kiện mà tác giả đưa ra, thấy chưa giải thỏa đáng yêu cầu tốn điều khiển đối tượng bất định: tham số bất định thay đổi ngẫu nhiên liên tục Đồng thời không áp dụng phương pháp điều khiển mờ - phương pháp điều khiển thông minh ngày ứng dụng nhiều Đây hướng cần phải giải để đảm bảo ứng dụng cho hệ thống lớn có mối liên hệ bất định Đối với nghiên cứu sâu lý thuyết hệ bất định nhiều thành phần trình bày [6], [38], [39], [46], [47], tác giả trình bày chi tiết số khía cạnh điều khiển tối ưu hệ phức hợp nhiều thành phần Trong [38], tác giả mơ hình hóa hệ phức hợp nhiều thành phần theo mơ hình trạng thái, đưa tiêu chuẩn tối ưu cho hệ thống theo phương trình Riccati, đưa luật điều khiển tối ưu phân lớp cho 19 thành phần hệ thống Ở [47], tác giả so sánh điều khiển PID điều khiển mờ trượt, ứng dụng vào lắc đơi ngược để chứng minh tính đắn tốt điều khiển mờ trượt đề xuất Tuy nhiên, nghiên cứu tác giả điều kiện ràng buộc để hệ thống nằm vùng ổn định cho phép Trong tất nghiên cứu nước chủ đề mà tác giả tiếp cận được, vấn đề nghiên cứu hệ thống lớn xem xét nhiều dạng khác Đặc biệt mô hình hệ thống điện lớn, mơ hình quan trọng vấn đề an ninh lượng bị bỏ ngỏ 1.1.2 Nghiên cứu nước ổn định hệ thống phức hợp nhiều thành phần A M Lyapunov người đặt móng cho nghiên cứu tính ổn định điều khiển khoa học đại ngày Ông định nghĩa đưa cách chặt chẽ mặt toán học toán nghiên cứu ổn định vi phân thường Nghiên cứu phát triển phương pháp nghiên cứu tính ổn định phương trình vi phân thường phương pháp số mũ phương pháp sử dụng hàm số Những ý tưởng ông nhà nghiên cứu sau phát triển chuyên sâu thu nhiều kết học thuật ứng dụng thực tiễn Tuy nhiên phương trình vi phân ngẫu nhiên Ito nhà nghiên cứu lí thuyết nghiên cứu số hạn chế đặt nhiều tốn cho nhà lí thuyết tốn học đương đại mà có nhiều lĩnh vực ứng dụng cần đến toán ổn định tối ưu điều khiển hay ứng dụng mơi trường cơng nghiệp Từ thức đời người đặt móng Lotfi A Zadeh [69] điều khiển lôgic mờ công cụ đắc lực việc tìm kiếm thuật tốn điều khiển gần hợp lí đối tượng điều khiển chứa tính bất định dạng phức tạp khác Đặc trưng quan trọng lí thuyết mờ cung cấp cách biểu diễn phù hợp tính khơng chắn hay bất định tri thức người Sự phát triển lí thuyết điều khiển dựa vào mơ hình tốn học hệ vật lí thực mà mơ hình loại tri thức Năm 1973, tiếp nối cơng trình nghiên cứu trước đó, Lofi A.Zedeh công bố tài liệu để thiết lập tảng cho điều khiển mờ, ông giới thiệu khái niệm biến đổi ngôn ngữ đề cách sử dụng quy luật IF- THEN mờ để trình bày rõ ràng, xác kiến thức nguời Các ứng dụng ban đầu điều khiển mờ với hệ thống thực, điều 20 khiển động nước điều khiển lò luyện sắt Đan Mạch, lĩnh vực mờ đầy hứa hẹn Các kiện lớn sau quy mơ lớn khuyến khích người thực điều khiển mờ Trong [70], tác giả bắt đầu ứng dụng lí thuyết logic mờ vào điều khiển số mơ hình hệ tuyến tính bất định có thành cơng định điều khiển kiểm soát truyền động cảm biến Sau phép logic mờ tối ưu hóa thành phần bất định ngày ứng dụng vào ngành công nghiệp hệ thống phân phối cung cấp điện năng, đơi có cầu điện ngẫu nhiên vài khu vực cục tổng mạng điện Nhưng cần phải có tính tốn nhằm tối ưu hóa cho hệ thống điện Tác giả [71] đề xuất nhiều toán đặt tối ưu hóa hệ có mối quan hệ bất định ngày lớn, điển xây dựng nhà máy điện lượng mặt trời Califonia với máy phát có cơng suất 10MW- sử dụng máy thu lượng trung tâm, nước lạnh cung cấp chuyển thành nhiệt sử dụng lượng mặt trời thông qua nhận lượng Năng lượng mặt trời phản xạ đến nhận nhiệt hệ thống điều khiển Lượng nước làm mát lấy nhiệt vào hệ thống điều khiển thông qua đo tức thời hệ thống trung tâm, đo đạc mức lượng chiếu đến từ mặt trời, đương nhiên vấn đề thương tương đối liên tục Nhưng bắt đầu toán bất định chỗ, đơi có đám mây bay qua, làm mờ hệ thống, giảm nhiệt lượng nhận khoảng phút chút, vấn đề khó khăn gặp phải hệ thống điều khiển trung tâm nhà máy điện Những thay đổi đột ngột thường xun khơng thể đốn trước, mơ hình hóa cách sử dụng trình ngẫu nhiên rời rạc Mariton ứng dụng lí thuyết điều khiển mờ tính ổn định, tối ưu hóa thơng qua tốn tử tuyến tính phương pháp Markov hữu hạn đưa giải cho toán Quay trở lại với toán hệ thống lớn với mối quan hệ tương tác bất định, [20] tác giả nghiên cứu chi tiết hệ thống lớn Tác giả trình bày cấu trúc hệ thống lớn có mối liên hệ phức tạp bất định Từ đó, tác giả đưa mơ hình tốn đặc điểm hệ dựa phương trình trạng thái Trong tài liệu này, tính ổn định hệ thống lớn xét dựa tiêu chuẩn ổn định Lyapunov với điều kiện ràng buộc phụ thuộc vào hệ thống nghiên 21 cứu, thân hệ thống có giới hạn vật lý khác Từ đề xuất đó, tác giả đưa tính ổn định hệ thống lớn nhiều yếu tố tác động qua lại có tính bất định Tác giả Siljak đưa vài ví dụ lắc ngược song song, hệ thống điều khiển kính thiên văn, máy bay theo nhóm… mơ hình hóa nó, xét tới ổn định vài trường hợp đơn giản… Trong tài liệu này, lý thuyết hệ thống lớn móng cho hướng nghiên cứu sau tác giả khác Đây tài liệu tham khảo quan trọng mà tác giả sử dụng để phục vụ cho luận án Với [28], nội dung báo trình bày lớp hệ thống lớn phi tuyến hệ thống tương ứng nghiên cứu Dựa phương trình Lyapunov giới hạn, với điều khiển phản hồi phân cấp phi tuyến động đề xuất Trong đó, tác giả trình bày phương pháp phân tách liên kết rõ chưa rõ có tính bất định để tính tốn riêng biệt, tính tốn cho việc giải phương trình Lyapunov giảm đáng kể, kết đánh giá qua việc mô MATLAB – Simulink Những nghiên cứu tảng lý thuyết chứng minh cho thấy hệ thống lớn, phức tạp thường khó để tính tốn điều khiển, đặc biệt hệ thống có mối liên kết bất định Cụ thể điển hình thấy rõ ràng hệ thống điện diện rộng Nó bao gồm vùng điều khiển độc lập lại có mối liên kết ảnh hưởng qua lại lẫn thơng qua đường dây truyền tài Đã có nhiều cơng trình nghiên cứu hệ thống điện diện rộng, đặc tính ổn định ảnh hưởng tới phụ tải trình vận hành phân phối Tác giả [21] nghiên cứu hệ thống điện, tính điều khiển ổn định hệ thống điện diện rộng Trong tài liệu này, tác giả tập trung chủ yếu vào việc mơ hình hóa hệ thống điện dựa mơ tả vật lý, có xét đến yếu tố truyền tải – công suất tần số - phụ tải… Tác giả xét tính ổn định thành phần riêng lẻ hệ thống điện như: tuabin máy phát, nhà máy điện, thành phần điều khiển bổ sung… cho việc mơ hình hóa thành phần hệ thống điện cần thiết hết Nhóm tác giả tỏng [23] nghiên cứu ổn định hệ thống điện Trong báo này, tác giả nêu lên số trường hợp hệ thống điện vận hành bị thay đổi điều kiện làm việc Và đưa thuật toán điều khiển Hybrid Big Bang-Big Crunch áp dụng cho việc thiết kế đồng ổn định pha máy phát điện 11 khu vực, đồng thời 22 0.025 0.025 A#1 A#2 A#3 A#4 A#5 A#5 0.02 Load variation (p.u.) Load variation (p.u.) 0.02 0.015 0.01 0.005 0.015 0.01 0.005 0 101520 30 40 Time (sec) (a) 0 101520 30 40 Time (sec) (b) 50 50 Hình 4.9 Hai trường hợp thay đổi phụ tải sử dụng cho mô Freq Bias (p.u.) 0.01 -0.01 A#5-PI A#5-FLC -0.02 -0.03 10 20 30 Time (sec) (a) 40 50 -3 Freq Bias (p.u.) x 10 A#1-PI A#4-PI A#1-FLC A#4-FLC -5 -10 -15 10 20 30 Time (sec) (b) 40 50 Hình 4.10 Đáp ứng sai lệch tần số vùng điều khiển #1, #4 #5 trường hợp mô thứ 93 0.025 40 Maximum overshoots (p.u.) 0.02 0.015 0.01 A#1 A#2 A#3 A#4 A#5 35 30 Settling times (sec) A#1 A#2 A#3 A#4 A#5 25 20 15 10 0.005 0 PI FLC Type of Controller (a) PI FLC Type of Controller (b) Hình 4.11 So sánh độ điều chỉnh (giá trị tuyệt đối) thời gian xác lập cho tất vùng trường hợp mô thứ 0.025 0.015 0.01 35 30 Settling times (sec) Maximum overshoots (p.u.) 0.02 40 A#1 A#2 A#3 A#4 A#5 25 20 15 10 0.005 0 PI FLC SMES Type of Controller (a) A#1 A#2 A#3 A#4 A#5 PI FLC SMES Type of Controller (b) Hình 4.12 So sánh độ điều chỉnh (giá trị tuyệt đối) thời gian xác lập cho tất vùng trường hợp mô thứ hai 94 Freq Bias (p.u.) 0.01 A#5-FLC A#5-FL_SMES -0.01 10 20 30 Time (sec) (a) 40 50 -3 Freq Bias (p.u.) 10 x 10 A#2-FLC A#3-FLC A#2-SMES A#3-SMES -5 10 20 30 Time (sec) (b) 40 50 Hình 4.13 Đáp ứng tần số thay đổi cho vùng điều khiển 2, trường hợp mô thứ hai Bảng 4.2 So sánh độ vọt lố đáp ứng thay đổi công suất đường dây cho vùng điều khiển Vùng điều khiển Area Area Area Area Area Trường hợp mô PI PD-FL FL-SMES 0.0048 0.0028 0.0021 0.0049 0.0029 0.0022 0.0049 0.0029 0.0020 0.0049 0.0029 0.0023 0.0195 0.0114 0.0090 Trường hợp mô PI PD-FL FL-SMES 0.0035 0.0019 0.0015 0.0051 0.0030 0.0024 0.0051 0.0033 0.0024 0.0053 0.0033 0.0028 0.0189 0.0114 0.0087 4.4.2 Tác dụng SMES Để chứng minh tính SMES cho toán kiểm soát tần số phụ tải, hình 4.13, 4.14 bảng 4.2 đưa kết mô ứng dụng điều khiển mờ kiểu PD cho hai trường hợp: dùng không dùng SMES Hình 4.13 thể kết so sánh độ vọt lố thời gian xác lập sai lệch tần số cho tất vùng trường hợp mô với phụ tải thay đổi hình 8(b) Trong đó, hình 4.14 mơ tả đáp ứng dao động tần số lưới vùng 2, xét đến ảnh hưởng SMES ứng dụng điều khiển mờ kiểu PD Ngoài ra, bảng 4.2 đưa so sánh sai lệch đáp ứng công suất đường dây cho tất vùng điều khiển hai 95 trường hợp mơ phụ tải nói Từ kết mô này, ta khẳng định kết hợp chiến lược điều khiển mờ kiểu PD SMES đạt kết điều khiển tốt nhiều so với giải pháp điều khiển truyền thống (dùng PI) giải pháp điều khiển đơn lẻ (chỉ dùng khâu điều khiển mờ dùng SMES) Và vậy, mục tiêu xây dựng giải pháp điều khiển thành công 4.5 Kết luận chương Chương luận án tập trung vào việc phân tích, xây dựng chiến lược điều khiển cho toán kiểm soát tần số-phụ tải, vấn đề điều khiển có ý nghĩa trọng tâm cho hệ thống điện diện rộng Khi xây dựng chiến lược điều khiển này, tác giả tiến hành nghiên cứu hệ thống điện diện rộng, tuyến tính hóa mơ hình hóa hệ thống trước, đưa ví dụ tiêu biểu với hệ thống điện gồm vùng điều khiển Sau đó, SMES mơ hình điều khiển mờ kiểu PD đề cập đến Chiến lược điều khiển lai kết hợp điều khiển mờ kiểu PD SMES tác giả đề xuất hiệu phương pháp điều khiển kiểm nghiệm thông qua số trường hợp mơ điển hình Một số kết luận rút từ chương sau: (1) Hệ thống điện diện rộng với yếu tố bất định, phi tuyến phức tạp ví dụ điển hình hệ thống điều khiển lớn nói chung (2) Kiểm soát tần số - phụ tải vấn đề cốt lõi điều khiển hệ thống điện, đảm bảo làm việc tin cậy, an toàn kinh tế toàn lưới điện (3) Các giải pháp điều khiển ứng dụng điều khiển mờ, ví dụ điều khiển mờ kiểu PD, thay cho điều khiển truyền thống PI (4) Bộ SMES hỗ trợ đắc lực cho việc bù công suất phụ tải thay đổi lưới điện, qua góp phần chỉnh định tần số lưới (5) Sự kết hợp điều khiển mờ SMES hình thành giải pháp điều khiển lai mang lại hiệu điều khiển với chất lượng tốt 96 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Đánh giá kết nghiên cứu Nghiên cứu hệ thống lớn với nhiều thành phần phi tuyến bất định cơng việc khó khăn Khi thành phần cấu trúc hệ thống (như hệ thống – subsystem) ngày đa dạng, phi tuyến bậc cao làm cho khối lượng tính tốn sách lược điều khiển ổn định hệ thống tăng lên nhanh chóng Hơn nữa, ảnh hưởng nhiễu loạn bất định với mức độ phức tạp ngày cao làm cho việc thiết kế chiến lược ổn định hệ thống đối mặt với nhiều thách thức Trong luận án này, dựa phân tích kết nghiên cứu hệ thống lớn đa thành phần bất định nước, tác giả đề xuất hướng nghiên cứu tập trung vào vấn đề điều khiển ổn định cho hệ thống điện đa máy phát – ví dụ tiêu biểu hệ thống lớn Để giải vấn đề đặt ra, tác giả tiến hành: a) Mơ hình hóa hệ thống điện đa máy phát kết nối với thành phần bất định b) Đề xuất thiết kế chiến lược điều khiển phi tập trung tuyến tính sử dụng phương trình Riccati cải tiến để ổn định hệ thống điện, tối thiểu hóa dập tắt nhanh chóng ảnh hưởng nhiễu loạn đến hệ thống c) Đề xuất giải pháp điều khiển lai sử dụng điều khiển mờ PD kết hợp với lưu trữ lượng từ trường siêu dẫn để kiểm soát tần số lưới điện Các nhiễu phụ tải với đặc thù thay đổi liên tục, ngẫu nhiên toàn hệ thống ảnh hưởng trực tiếp gián tiếp đến tần số lưới điện công suất truyền tải đường dây Khi áp dụng chiến lược điều khiển này, ảnh hưởng chúng giảm thiểu, qua nâng cao chất lượng ổn định hệ thống Với chiến lược điều khiển ổn định hệ thống điện đề xuất, tác giả tiến hành q trình mơ phỏng, kiểm nghiệm thơng qua phần mềm chuyên dụng Những kết mô số đầy hứa hẹn đạt tín hiệu khẳng định ưu việt, hiệu tính khả thi chiến lược điều khiển đề xuất để giải lớp toán trọng tâm hệ thống lớn phi tuyến bất định Hướng phát triển nghiên cứu Những kết đạt nghiên cứu xem bước hứa hẹn trình can thiệp vào ổn định hệ thống điện lớn phức tạp Với phát 97 triển vũ bão khoa học công nghệ ngày nay, tác giả đề xuất hướng phát triển luận án sau: - Áp dụng thành tựu tiên tiến khoa học kỹ thuật để xây dựng sở liệu đáng tin cậy thay đổi phụ tải liên tục, ngẫu nhiên hệ thống điện Điều đòi hỏi phải có thiết bị đo lường, đánh giá dự báo đạt tiêu chuẩn quốc tế - Xây dựng mơ hình hệ thống điện đa thành phần phi tuyến bất định với độ xác tin cậy cao - Áp dụng chiến lược điều khiển đề xuất vào thực tế theo hướng chuyển giao công nghệ hiệu - Tiếp tục xây dựng chiến lược điều khiển thông minh tiên tiến áp dụng logic mờ, mạng nơ-ron giải thuật tối ưu hóa sinh học để thực hiệu nâng cao chất lượng trình điều khiển, vận hành, ổn định kinh tế lưới điện thực tế 98 NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN Đề tài có tính kế thừa, tham khảo kết cơng trình nghiên cứu nhà khoa học ngồi nước cơng bố đạt số thành tựu cụ thể sau: - Nghiên cứu chiến lược điều khiển phi tập trung, hiệu để ổn định chất lượng hệ thống điện có quy mơ lớn - Dựa phương trình Riccati cổ điển, đề xuất phương trình Riccati mở rộng cho tốn điều khiển q trình q độ vùng - Đưa phương pháp điều khiển thông minh (logic mờ lai) kết hợp với SMES để điều khiển kiểm soát tần số - phụ tải hệ thống điện diện rộng - Đóng góp thêm hướng đi, hướng tính tốn ổn định tối ưu hóa hệ bất định với phương pháp tính tốn đơn giản có thể, đưa đánh giá phương thức, công cụ tối ưu cho lĩnh vực/ngành nghiên cứu điển hình; xây dựng hướng giải pháp cho toán ổn định tần số - phụ tải hệ thống điện có nhiều mối liên kết bất định, ảnh hưởng chất lượng điện truyền tải phân phối 99 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ Thai Quang Vinh, Vu Duy Thuan, Mai Ngoc Thang, Maxim Shcherbakov, Nataliya Shcherbakova, Valeriy Kamaev, Hybrid renewable energy systems control based onpredictive models and genetic algorithms, Processding of scientific workshop on “progress and trends in science and technology, 2016 Pp 27-38, Hanoi Vu Duy Thuan, Nguyen Ngoc Khoat, Thai Quang Vinh, Modeling and control of a large-scale systems – A typical application for interconnected Multimachine power systems, International conference on information and convergence technology for smart society, 2016, Vol.2 No.1 pp 61-65, Ho Chi Minh Vu Duy Thuan, Thai Quang Vinh, Nguyen Ngoc Khoat, An Efficient Decentralized Control Strategy Applied to an Interconnected Multi-Machine Electric Power Grid, Indian Journal of Science & Technology, 2016, Volume 9, Issue 22 Vu Duy Thuan, Thai Quang Vinh, Hoang Ngoc Nhan, Nguyen Ngoc Khoat, Ngo Si Tan, A Novel Integration of PD-Type Fuzzy Logic Controllers and SMES Devices to Maintain Network Frequency of a Large-Scale Power System, Journal of Computer Science and Cybernetics, 2016, Vol 32, No 3, pp 225-241 100 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Nguyễn Văn Chí, Điều khiển thích nghi đối tượng phi tuyến phản hồi đầu ra, LATS, ĐH Bách Khoa Hà Nội, 2012 Nguyễn Duy Cương, Đào Bá Phong, Phan Xuân Minh: Hệ thống điều khiển thích nghi tham chiếu theo mơ hình mẫu MRAS, Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần 3, 2006 Nguyễn Văn Minh Trí, Thiết kế điều khiển PID bền vững cho hệ thống phi tuyến bậc hai nhiều đầu vào - Nhiều đầu ứng dụng điều khiển tay máy cơng nghiệp Tạp chí khoa học công nghệ, đại học Đà nẵng - số 4(39), 2010 Nguyễn Doãn Phước, Một phương pháp thiết kế điều khiển thích nghi ổn định tiệm cận tồn cục cho tốn điều khiển thích nghi kháng nhiễu Tuyển tập báo cáo khoa học Hội nghị tồn quốc lần thứ VI Tự động hóa, tr 414–419, 2005 Nguyễn Doãn Phước, Thiết kế điều khiển tuyến tính hóa xác phương pháp chiếu (backstepping) Tuyển tập báo cáo khoa học Hội nghị toàn quốc lần thứ VI Tự động hóa, tr 420–425, 2005 Thái Quang Vinh, Điều khiển bền vững theo chế độ trượt mờ cho hệ phức hợp nhiều thành phần Tuyển tập báo cáo khoa học Hội nghị toàn quốc lần thứ V Tự động hóa, tr 456–461, 2002 Lê Hùng Lân, Xác định mơ hình bất định đối tượng nhận dạng điều khiển robust Tuyển tập báo cáo khoa học Hội nghị toàn quốc lần thứ II Tự động hóa, tr 314–322, 1996 Trần Quang Tấn, Về phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định, LATS, ĐH Bách Khoa HN, 2012 Vũ Như Lân, Vũ Chấn Hưng, Đặng Thành Phu: Phương pháp mơ hình hóa mờ hệ động học chứa bất định Tạp chí khoa học công nghệ, Tập 40, số ĐB, 2002 Tr 115- 119 10 Huỳnh Thái Hoàng, Nguyễn Thị Phương Hà, Nguyễn Thúc Loan: Nhận dạng hệ phi tuyến dùng logic mờ Tuyển tập báo cáo khoa học Hội nghị toàn 101 quốc lần thứ V Tự động hóa, tr 137–143, 2002 11 Huỳnh Thái Hoàng, Nguyễn Thúc Loan, Nguyễn Phương Hà: Điều khiển mờ thích nghi trực tiếp hệ phi tuyến MIMO có đặc tính động học khơng Tuyển tập báo cáo khoa học Hội nghị toàn quốc lần thứ VI Tự động hóa, tr 239– 244, 2005 12 Cao Tiến Huỳnh: Tổng hợp hệ điều khiển trượt thích nghi cho đối tượng có trễ Tuyển tập báo cáo khoa học Hội nghị toàn quốc lần thứ VI Tự động hóa, tr 288–293, 2005 13 Phan Xuân Minh, Nguyễn Tiến Hiếu: Điều khiển thích nghi tay máy sở hệ mờ Tuyển tập báo cáo khoa học Hội nghị toàn quốc lần thứ VI Tự động hóa, tr 370–375, 2005 14 Trần Quang Oánh, Nguyễn Văn Tiềm, Lê Hùng Lân: Điều khiển thích nghi gián tiếp chuyển động sở xấp xỉ mờ: Tuyển tập báo cáo khoa học Hội nghị toàn quốc lần thứ V Tự động hóa, tr 289–294, 2002 15 Vũ Ngọc Phàn: Điều khiển nhận dạng hệ thống phi tuyến có đặc tính hỗn loạn Tạp chí khoa học công nghệ - Tập 40, số ĐB, 2002 -Tr 75-85, 2002 16 Nguyễn Thị Phương Hà, Lê Cao Khoa: The adaptive fuzzy controller for a rotary crane model, Báo cáo Khoa học Hội nghị Khoa Điện Điện Tử, Trường ĐH Bách Khoa Tp.HCM, 2011 Tiếng nước 17 Antonio G E., Antonio J C and Claudio C: Energy system analysis and operation CRC Press, Taylor and Francis, 2008 18 Mohammadpour J, Grigoriadis KM New York: Springer: Efficient modeling and control of large-scale Systems 2001 19 Sandell N, Varaiya P, Athans M, Safonnov M: Survey of decentralized control methods for large scale systems IEEE Transactions on Automatic Control, 1978 April; 23(2), pp.108-128 20 Dragoslay D S.: Large-scale dynamic systems stability and structure Dover Publications, INC, New York, 2007, pp.63-103 21 Anderson PM, Fouad AA New York: Wiley-IEEE Press, 2nd edition: Power system control and stability 2002 22 Tirtashi MRS, Rouhani A, Naghibi E Coordinated design of output feedback 102 PSS and UPFC controllers for enhancing dynamic stability of power system Indian Journal of Science and Technology, 2014; 7(11), pp 1805-1812 23 Jalili S, Effatnejad R Simultaneous coordinated design of power system stabilizer band (PSS3B) and SVC by using hybrid big bang big crunch algorithm in multi-machine power system Indian Journal of Science and Technology, 2015; 8(3), pp 62-71 24 Murty PSR India: BS Publications: Operation and control in power systems 2008 25 Zhang G USA: EPRI Palo Alto: EPRI power systems dynamics tutorial 2009 26 Ernst D, Glavic M, Wehenkel L Power systems stability control: reinforcement learning framework IEEE Transactions on Power Systems, 2004; 19(1), pp 427-435 27 Richard GF Boca Raton: CRC Press LLC: Power system dynamics and stability.2001 28 K Mizukami, S Y Zhang, H S Wu: Sufficient Conditions for Robust Stability of Large-Scale Dynamical Systems Including Delayed States and Parameter Perturbations in Interconnections Journal of optimization theory and applacations Vol 85, No 3, pp 727-739, 6/1995 29 Ligang WU, Changhong WANG, Huijun GAO, Qingshuang ZENG: Sliding mode control of uncertain systems with distributed time-delay: parameterdependent Lyapunov functional approach Journal of Control Theory and Applications 2, 2006 pp.159–167 30 X G Yan, J Lam, H S Li, and I M Chen: Decentralized Control of Nonlinear Large-Scale Systems Using Dynamic Output Feedback Journal of optimization theory and application Vol 104, No 2, pp 459–475, 2/2000 31 B R Barmish, M Corless and G Leitmann: A new class of stabilizing controllers for uncertain dynamical systems Slam J Control and optimization, Vol 21, No 2, March 1983 32 Rasmus Halgaard, B Jorgensen, K Poulsen: Decentralized large-scale power balancing, Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT EUROPE), 4th IEEE/PES: 06 January 2014 33 Ernst D, Glavic M, Wehenkel L Power systems stability control: reinforcement 103 learning framework IEEE Transactions on Power Systems, 2004; 19(1), pp 427-435 34 Richard GF Boca Raton: CRC Press LLC: Power system dynamics and stability 2001 35 Ngoc-Khoat N, Qi H, Thi-Mai-Phuong D An Evaluation of Different Controllers Based on the Network Frequency Maintenance Strategy for a Large and Multi-Control-Area Interconnected Power System Electric Power Components and Systems, 2015; 43(11), pp 1257-1267 36 Zecevic AI, Neskovic G, Siljak DD Robust decentralized exciter control with linear feedback IEEE Transactions on Power Systems, 2004; 19(2), pp 10961103 37 Tyagi B, Srivastava SC A decentralized automatic generation control scheme for competitive electricity markets IEEE Transactions on Power Systems, 2006 February; 21(1), pp 312-320 38 Vinh TQ, Dao HM, Bang HS Decentralized stabilization of complex systems by combination of conventional and fuzzy controls, International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 1999; 7(4), pp 423427 39 Vinh TQ Stability of interconnected systems under two-layer Hiearchical Control Proc 3rd VICA, Hanoi, Vietnam, 1998 40 Kalsi K, Lian J, 0Zak SH Decentralized control of nonlinear interconnected systems Proc 16th Mediterranean Conference on Control and Automation, Corsica, France, 2008, pp 952-957 41 Wang Y, Hill DJ, Guo G Robust decentralized control for multi-machine power systems IEEE Transactions on Circuits and Systems, 1998; 45(3), pp 271-279 42 Jung K, Kim KY, Yoon TW, Jang G Decentralized control for multi-machine power systems with nonlinear interconnections and disturbances Conference ICCAS’02, Korea, 2002, pp 16-19 43 Zhang GH, Wang Y, Hill DJ Global control of multi-machine power systems for transient stability enhancement IEEE International Conference on Control Applications, CCA 2007, Singapore, 2007, pp 934-939 104 44 H Bevrani and T Hiyama, Intelligent Automatic Generation Control, CRC Press, 2016 45 E.Damien, G.Mevludin and Wehendel, Power Systems Stability Control: Reinforcement Learning Framework, IEEE Trans on Power Systems, vol 19, no 1, pp 427-435, Feb, 2004 46 T Q Vinh and K Hirota, Decentralized Robust Fuzzy Sliding Mode Control Design of Interconnected Uncertain System, Joumal of Advanced Computational lntelligence, vol.6, no.1, pp 56-61, 2002 47 T Q Vinh, H M Dao and H S Bang, Decentralized Stabilization of Complex Systems by Combination of Conventional and Fuzzy Controls, International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, vol 7, no 4, pp 423-427, 1999 48 R C Dorf and R H Bishop, Modern Control Systems, Pearson Prentice Hall, 2008 49 M J Chandrashekar and R Jayapal, Design and Comparison of I, PI, PID and Fuzzy logic controller on AGC deregulated power system with HVDC link, in 2013 International conference on Circuits, Controls and Communications (CCUBE), pp 1-6, 27-28 Dec 2013 50 K T Ateeth, N Harikrishna and P Vigneesh, Decentralized Control of MultiArea Power System Restructuring for LFC Optimization, In: 2012 IEEE International Conference on Power Electronics, Drives and Energy Systems, pp 106-112, Dec 2012 51 P Subbaraj, and K Manickavasagam, Generation Control of Interconnected Power Systems Using Computational Intelligence Techniques, IET Gener Trans Distrib, vol 1, no 4, pp 557-563, 2007 52 D Devaraj and B Selvabala, Real-coded genetic algorithm and fuzzy logic approach for real-time tuning of proportional-integral - derivative controller in automatic voltage regulator system, Generation, Transmission & Distribution, IET , vol.3, no.7, pp.641-649, July 2009 53 T-M-P Dao, Y.N Wang and N-K Nguyen, Novel Hybrid Load-frequency Controller Applying Artificial Intelligence Techniques Integrated With Superconducting Magnetic Energy Storage Devices for An Interconnected 105 Electric Power Grid, Arabian Journal for Science and Engineering, vol 41, iss 9, pp 3309-3320, Sep 2016 54 N-K Nguyen, Q Huang and T-M-P Dao, An Evaluation of Different Controllers Based on the Network Frequency Maintenance Strategy for a Large and Multi-control-area Interconnected Power System, Electric Power Components and Systems, vol 43, no.11, pp 1257 – 1267, July 2015 55 C-H Lee, F-Y Chang and C-M Lin, An Efficient Interval Type-2 Fuzzy CMAC for Chaos Time-Series Prediction and Synchronization, IEEE Trans on Cybernetic, vol 44, no 3, pp.329-341, March 2014 56 R Verma, S Pal and S Sathans, Intelligent Automatic Generation Control of Two-Area Hydrothermal Power System Using ANN and Fuzzy Logic, In: 2013 International Conference on Communication Systems and Network Technologies (CSNT), pp 552-556, 6-8 April 2013 57 Y M Li, S C Tong, Y J Liu and T S Li, Adaptive Fuzzy Robust Output Feedback Control of Nonlinear Systems With Unknown Dead Zones Based on a Small-Gain Approach, IEEE Trans on Fuzzy Systems , vol 22, no 1, pp 164176, Feb 2014 58 M Y Ali and A A Ayman, Non-linearities in Fuzzy Approach for Control A Two-Area Interconnected Power System, in Proc IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, pp 706-711, Aug 2010 59 J R Timothy, Fuzzy Logic with Engineering Application, Willey, 3rd edition, 2010 60 A M S Yunus, A Abu-Siada and M A S Masoum, Application of SMES unit to improve DFIG dispatch and dynamic performance during intermittent misfire and fire-through faults, IEEE Trans on Applied Superconductivity, vol 23, no 4, pp 1-12, 2013 61 I Ngamroo, Y Mitani and K Tsuji, Application of SMES Coordinated with Solid-State Phase Shifter to Load Frequency Control, IEEE Transactions on Applied Superconductivity, vol 9, No 2, 1999 62 I Ngamroo, An optimization technique of robust load frequency stabilizer for superconducting magnetic energy storage, Energy Management, vol 46, issues 18–19, pp 3060-3090, 2005 106 Conversion and 63 I Ngamroo and S Vachirasricirikul, Coordinated Control of Optimized SFCL and SMES for Improvement of Power System Transient Stability, IEEE Transaction on Applied Superconductivity, vol 22, no 3, 2012 64 S Siddharth and G Manimaran, Model-Based Attack Detection and Mitigation for Automatic Generation Control, IEEE Trans on Smart Grid, vol 5, no 2, pp 580-591, 2014 65 K Pardis and O Umit, Decentralized Control of Large-Scale Storage-Based Renewable Energy Systems, IEEE Trans on Smart Grid, vol 5, no 3, pp 1300-1307, 2014 66 Z Kun, M Chengxiong Mao, J M Lu, D Wang, X Chen and J F Zhang, Optimal control of state-of-charge of superconducting magnetic energy storage for wind power system, Renewable Power Generation, IET , vol 8, no 1, pp 58-66, January 2014 67 J Raja, C Christober and A Rajan, Improved Power System Dynamic Performance Using SMES for Frequency Excursion, J Electrical Systems, vol 7, no 2, pp 193-205, 2011 68 Y Wan and J Zhao, Hα control of single-machine infinite bus power systems with superconducting magnetic energy storage based on energy-shaping and backstepping, Control Theory & Applications, IET , vol 7, no 5, pp 757-764, March, 2013 69 Lofi A Zedeh: Fuzzy sets Information and Control 1965; 8: 338–353; Fuzzy sets and systems - Fox J, editor System Theory Brooklyn, NY: Polytechnic Press, 1965: 29–39 70 Beard: Failure accommodation in linear systems through self-reorganization; Massachusetts Institute of Technology 1971 71 Mariton: Jump Linear Systems in Automatic Control; Taylor & Francis, 1990 107 ... tích hợp vào tốn tìm tín hiệu điều khiển Đề tài: ? ?Nghiên cứu ổn định tối ưu hệ thống phức hợp nhiều thành phần úng dụng cho hệ thống điện? ?? nghiên cứu lý thuyết hệ phức hợp (hệ thống lớn), ứng dụng. .. Krasovskii Tổng quan với toán Nghiên cứu ổn định tối ưu hệ thống phức hợp nhiều thành phần thực chất nhà nghiên cứu giải nhiều khâu, hướng định thành cơng Nhiều cơng trình Việt Nam giới ứng dụng tốt... trình nghiên cứu giải phần hệ thống điện lớn như: ổn định tốc độ tuabin máy phát, ổn định đường dây truyền tải, tối ưu tổn thất hệ thống điện? ?? số nghiên cứu trình bày Hệ thống điều khiển lưới điện