THÔNG TIN TÀI LIỆU
LỜI CẢM ƠN Tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn lịng kính trọng hai người thầy hướng dẫn: PGS TS Thái Quang Vinh TS Hoàng Ngọc Nhân dẫn quý báu định hướng nghiên cứu phương pháp luận để luận án hoàn thành Tác giả cảm ơn Viện Công nghệ thông tin, Học viện Khoa học công nghệ, Viện Hàn lâm khoa học công nghệ Việt Nam tạo điều kiện sở vật chất thời gian để tác giả hoàn thành luận án Tác giả xin trân trọng cảm ơn nhà khoa học, đồng nghiệp phản biện, đóng góp ý kiến lý luận để xây dựng trao đổi vấn đề lý thuyết thực tiễn cho luận án hoàn thiện Cuối tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc đến gia đình ln chia sẻ, gánh đỡ khó khăn nguồn cổ vũ, động viên tinh thần thiếu tác giả suốt trình thực luận án MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG 10 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT 11 MỞ ĐẦU 13 Tính cấp thiết đề tài 13 Mục tiêu, phạm vi, đối tượng phương pháp nghiên cứu 13 Ý nghĩa khoa học thực tiễn 15 Cấu trúc luận án 15 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 17 1.1 Đặc điểm hệ thống phức hợp nhiều thành phần 17 1.2 Tình hình nghiên cứu nước tối ưu hóa mơ hình hệ tương tác 18 1.1.1 Các nghiên cứu nước 18 1.1.2 Nghiên cứu nước ổn định hệ thống phức hợp nhiều thành phần 20 1.3 Kết luận sơ tình hình nghiên cứu liên quan đến đề tài 26 1.4 Kết luận chương I 28 CHƯƠNG 2: HỆ PHÂN TÁN VÀ ĐIỀU KHIỂN PHI TẬP TRUNG CHO HỆ THỐNG ĐIỆN LỚN 29 2.1 Giới thiệu 29 2.2 Mơ hình tổng qt hệ thống điện đa máy phát 31 2.2.2 Phân tích hệ thống 35 2.2.3 Vùng ổn định 39 2.3 Các chiến lược điều khiển ổn định chất lượng hệ thống điện lớn 45 2.3.1 Giới thiệu 45 2.3.2 Bài toán ổn định trình độ 46 2.3.3 Điều khiển mờ áp dụng cho toán kiểm soát tần số - phụ tải 47 2.3.4 Các điều khiển mờ 55 2.4 Kết luận chương 58 CHƯƠNG 3: CHIẾN LƯỢC ĐIỀU KHIỂN PHI TẬP TRUNG ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN 60 3.1 Giới thiệu 60 3.2 Cấu trúc chung hệ thống điện đa máy phát 61 3.3 Mơ hình tốn học hệ thống điện đa máy 62 3.4 Giải pháp điều khiển ổn định hệ thống điện đa máy phát 66 3.5 Mô đánh giá 68 3.6 Kết luận chương 75 CHƯƠNG 4: KIỂM SOÁT TẦN SỐ - PHỤ TẢI LƯỚI ĐIỆN LỚN 77 4.1 Giới thiệu 77 4.2 Mô hình hóa hệ thống điện diện rộng tốn kiểm soát tần số - phụ tải 79 4.2.1 Khái quát hệ thống điện diện rộng 79 4.2.2 Mơ hình tốn học hệ thống điện diện rộng 80 4.2.3 Mô hình thiết bị lưu trữ từ trường siêu dẫn - SMES 81 4.3 Các điều khiển kiểm soát tần số - phụ tải 85 4.3.1 Các điều khiển kinh điển 85 4.3.2 Các điều khiển logic mờ kiểu PD 86 4.4 Mô kết 90 4.4.1 Hiệu điều khiển mờ kiểu PD 91 4.4.2 Tác dụng SMES 95 4.5 Kết luận chương 96 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 97 Đánh giá kết nghiên cứu 97 Hướng phát triển nghiên cứu 97 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ 100 TÀI LIỆU THAM KHẢO 101 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 2.1: Một hệ thống lớn gồm N hệ thống liên kết chặt chẽ với 30 Hình 2.2: Sơ đồ cấu trúc ba máy phát đồng liên kết đơi 33 Hình 2.3 Sơ đồ cấu trúc hệ thống ba máy phát 34 (a) Sơ đồ phân tích (b) Sơ đồ thu gọn 34 Hình 2.4 Cấu trúc điều khiển điển hình cho vùng điều khiển hệ thống điện lớn 34 Hình 2.5 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển mờ 48 Hình 2.6 Sơ đồ khối tổng quát hệ thống điều khiển mờ logic 52 Hình 2.7 Sơ đồ hiểu biết người đối tượng 53 Hình 2.8 Quan hệ truyền đạt điều khiển mờ theo luật tỉ lệ 56 Hình 2.9 Bộ điều khiển mờ theo luật PID dùng thuật tốn chỉnh định PID mờ 57 Hình 2.10 Bộ điều khiển mờ theo luật PID dùng thuật tốn PID tốc độ 57 Hình 2.11 Hệ thống điều khiển mờ theo luật PD 58 Hình 2.12 Hệ thống điều khiển theo luật PI 58 Hình 3.1 Cấu trúc hệ thống điện đa máy phát kết nối 62 (a) Hệ thống điện với N vùng kết nối 62 (b) Ba thành phần vùng phát điện 62 Hình 3.2 Mơ hình hệ thống điện ba máy phát kết nối 64 Hình 3.3 Mơ hình điều khiển phản hồi trạng thái áp dụng cho hệ thống điện thứ i 67 Hình 3.4 Đáp ứng động học máy phát thứ thứ hai trường hợp mô thứ 72 Hình 3.5 Đáp ứng động học máy phát thứ thứ hai trường hợp mô thứ hai 72 Hình 3.6 So sánh thời gian xác lập cho hai trường hợp mô 73 Hình 3.7: Đáp ứng động học máy phát thứ thứ hai trường hợp mô thứ ba 74 Hình 3.8: Thời gian xác lập cho thông số hai máy phát với sai số 2% trường hợp mô thứ ba 75 Hình 4.1: Một số mơ hình hệ thống điện diện rộng gồm vùng 79 Hình 4.2: Cấu trúc chung vùng điều khiển (vùng phát điện) 80 Hình 4.3: Mơ hình ngun lý thiết bị SMES 82 Hình 4.4: Mơ hình thiết bị SMES sử dụng biến đổi Thyristor 83 Hình 4.5: Mơ hình SMES tốn kiểm sốt tần số - phụ tải 84 (a) Mơ hình SMES xây dựng MATLAB/Simulink 84 (b) (c) Mơ hình SMES hệ thống điện có kiểm sốt tần số - phụ tải 84 Hình 4.6 Cấu trúc điều khiển kiểm soát tần số - phụ tải vùng sử dụng điều khiển mờ PD 87 Hình 4.7 Các hàm liên thuộc cho đầu vào đầu mơ hình điều khiển mờ đề xuất 88 Hình 4.8 Mơ hình mơ xây dựng Simulink sử dụng điều khiển LFC khác 92 (a) Mơ hình mơ dạng khối 92 (b) Cấu trúc chi tiết điều khiển “PD-FL controller” 92 Hình 4.9 Hai trường hợp thay đổi phụ tải sử dụng cho mô 93 Hình 4.10 Đáp ứng sai lệch tần số vùng điều khiển #1, #4 #5 trường hợp mô thứ 93 Hình 4.11 So sánh độ điều chỉnh (giá trị tuyệt đối) thời gian xác lập cho tất vùng trường hợp mô thứ 94 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 Hình 4.13 Đáp ứng tần số thay đổi cho vùng điều khiển 2, trường hợp mô thứ hai 95 DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1 Bộ thông số mô sử dụng cho mơ hình hệ thống điện ba máy phát kết nối [41] 68 Bảng 3.2 Điều kiện đầu cho ba trường hợp mô 71 Bảng 4.1 Luật mờ sử dụng cho điều khiển mờ kiểu PD 89 Bảng 4.2 So sánh độ vọt lố đáp ứng thay đổi công suất đường dây cho vùng điều khiển 95 10 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT i số máy phát thứ i hay vùng phát điện thứ i δi góc cơng suất máy phát thứ i, rad ωi tốc độ máy phát thứ i, rad/s Pmi công suất đầu vào tương ứng với máy phát thứ i, p.u Pei công suất điện, p.u ω0 tốc độ góc máy phát điện, rad/s Di hệ số tắt dần đơn vị tương đối Hi số quán tính, s E’qi sức điện động tức thời ngang trục hệ tọa độ dq, p.u Eqi sức điện động ngang trục hệ tọa độ dq, p.u Efi sức điện động tương đương cuộn kích từ, p.u T’doi số thời gian ngắn mạch tức thời theo trục d (dọc trục), s xdi điện kháng dọc trục, p.u x’di điện kháng tức thời dọc trục, p.u Iqi dòng điện ngang trục, p.u kci hệ số khuếch đại kích từ, p.u ufi đầu vào khuếch đại SCR, p.u xadi điện kháng tương hỗ cuộn dây kích từ cuộn dây stator, p.u xTi điện kháng máy biến áp, p.u xij điện kháng đường dây truyền tải máy phát thứ i máy phát thứ j, p.u Vti điện áp đầu máy phát thứ i, p.u Xei độ mở van nước (tua-bin) ứng với máy phát thứ i, p.u Pci đầu vào điều khiển công suất máy phát thứ i, p.u Tmi số thời gian tua-bin máy phát thứ i, s Kmi hệ số khuếch đại tua-bin máy phát thứ i Tei số thời gian điều tốc cho máy phát thứ i, s Kei hệ số khuếch đại điều tốc cho máy phát thứ i Ri hệ số điều chỉnh máy phát thứ i, p.u Bij phần tử thuộc hàng thứ i cột thứ j ma trận điện nút nút sau loại bỏ bus vật lý, p.u Qei công suất phản kháng, p.u Ifi dịng kích từ, p.u Idi dịng điện dọc trục, p.u fi tần số thực lưới điện, Hz fn tần số danh định lưới điện, fn = 50Hz 11 ∆fi biến thiên tần số lưới điện, p.u ∆PD,i lượng biến thiên công suất tải, p.u TG,i số thời gian điều tốc, sec TT,i số thời gian tua bin không hồi nhiệt, sec Mi mơ men qn tính máy phát, p.u Di hệ số tắt dần dao động phụ tải, p.u MW/Hz Tij số thời gian qui đổi đường dây, sec Ptie,i công suất đường dây, p.u ∆ Ptie,i sai lệch công suất đường dây, p.u Bi hệ số qui đổi tuyến tính, MW/p.u Hz GG,i hàm truyền đạt điều tốc GT,i hàm truyền đạt tua-bin không hồi nhiệt GP,i hàm truyền đạt máy phát – phụ tải s toán tử Laplace ACEi sai lệch điều khiển vùng SMESi thiết bị lưu trữ lượng từ trường siêu dẫn vùng thứ i 12 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 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 khơng 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 mô phụ tải nói Từ kết mơ 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 toán 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 địi 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 công nghiệp Tạp chí khoa học cơng 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 toàn quốc lần thứ VI Tự động hóa, tr 414–419, 2005 Nguyễn Dỗn 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 tồn 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
Ngày đăng: 26/04/2023, 19:40
Xem thêm: