(Luận văn thạc sĩ) ứng dụng giải thuật thông minh trong sa thải phụ tải hệ thống điện

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ VÕ TẤN DANH ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT THÔNG MINH TRONG SA THẢI PHỤ TẢI HỆ THỐNG ĐIỆN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN SKC008164 Tp Hồ Chí Minh, tháng 5/2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ VÕ TẤN DANH ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT THÔNG MINH TRONG SA THẢI PHỤ TẢI HỆ THỐNG ĐIỆN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 8520201 Hướng dẫn khoa học: PGS.TS QUYỀN HUY ÁNH Tp Hồ Chí Minh, tháng …05 / 2023… LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: VÕ TẤN DANH GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Trang ii LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: VÕ TẤN DANH GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Trang iii LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: VÕ TẤN DANH GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Trang iv LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: VÕ TẤN DANH GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Trang v LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: VÕ TẤN DANH GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Trang vi LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: VÕ TẤN DANH GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Trang vii LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: VÕ TẤN DANH GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Trang viii LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ & tên: VÕ TẤN DANH Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 18/01/1997 Nơi sinh: Tây Ninh Quê quán: Hòa Thành, Tây Ninh Dân tộc: Kinh Chỗ riêng địa liên lạc: Trường Lưu, Trường Đơng, Hịa Thành, Tây Ninh Điện thoại quan: Điện thoại nhà riêng: 0964680787 Fax: E-mail: danhtn020@gmail.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 09/2015 đến 03/2020 Nơi học (trường, thành phố): Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM Ngành học: Công nghệ Kỹ thuật Điện-Điện tử Tên đồ án: Xây dựng hệ thống thu thập giám sát liệu công tơ điện khu B, C, D ĐHSPKT thông qua Google map Ngày & nơi bảo vệ đồ án: Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, tháng 12/2020 Người hướng dẫn: ThS Lê Trọng Nghĩa III QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm HVTH: VÕ TẤN DANH Trang ix LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Hình 4.25 Tần số phục hồi hệ thống IEEE-37Bus sa thải phương pháp sa thải tần số phân bố có tải Tần số ổn định giây thứ 19, tần số 59,7Hz => Thỏa điều kiện ổn định HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 95 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Hình 4.26 Tần số phục hồi hệ thống IEEE-37Bus sa thải phương pháp đề xuất HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 96 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Chương KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Luận văn thực thành cơng mơ hình mạng neural nhận dạng sa thải ứng dụng thuật tốn thơng minh chương trình tính tốn lượng sa thải tải bus nhằm giải vần đề đặt ban đầu Từ trình thực với việc so sánh số liệu thực nghiệm, đề tài rút kết nhận xét sau:  Việc cải tạo trọng số liên kết mạng neural việc dùng thuật tốn tìm kiếm thơng minh cần có kết hợp so sánh đánh giá nhiều khía cạnh từ yếu tố liệu, cấu trúc mạng ban đầu đến việc chọn thuật toán cài đặt ban đầu cho thuật toán tìm kiếm  Trong thuật tốn, mạng BPNN đơn giản dễ thực thi, cần cài đặt số thơng số quan trọng tiến hành huấn luyện, nhiên, có số nhược điểm: độ hội tụ kết không ổn định thường rơi vào vùng cực trị cục dẫn đến độ xác khơng cao Chính vậy, phương pháp cải tiến tập trung vào việc tìm trọng số liên kết tối ưu như: thuật toán GA, PSO, CS, phương pháp này, PSO CS có hiệu GA, hai phương pháp tìm kiếm theo dạng đa chiều, cá thể tìm kiếm đơn vị độc lập nên dễ dàng thoát khỏi vùng cực trị cục đề cập mạng lan truyền ngược BPNN  Xây dựng chương trình sa thải tải thông minh nên kết hợp yếu tố mặt kinh tế yếu tố kỹ thuật Kết thu cho thấy việc sa thải tính tốn xác góp phần giảm lượng sa thải khơng cần thiết giúp giảm giá tiền phạt nâng cao độ tin cậy với khách hàng sử dụng Ngoài ra, vấn đề việc cải thiện thời gian khôi phục, độ vọt lố vấn đề điều phối công suất hệ thống HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 97 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH hướng phát triển tiềm giúp hệ thống tránh cố nghiêm trọng 5.2 Hướng nghiên cứu phát triển Nhằm phát triển hoàn thiện cho đề tài, đưa đề tài đến gần với việc ứng dụng thực tế Để làm vấn đề vấn đề cần phát triển gồm: - Khảo sát thêm dạng thuật tốn thơng minh đồng thời nên thực nghiệm nhiều mơ hình lưới khác khía cạnh quy mơ mơ hình máy phát sử dụng - Nghiên cứu ứng dụng mạng neural tự học để nâng cao khả thích ứng tự phát triển trí thơng minh nhân tạo HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 98 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] EVN đáp ứng nhu cầu điện cao điểm mùa khơ năm 2021 Internet: https://baochinhphu.vn/evn-dap-ung-nhu-cau-dien-trong-cao-diem-mua-kho-nam2021-102290574.htm [2] Tình trạng vận hành đường dây truyền tải điện Việt Nam Internet: https://nangluongvietnam.vn/tinh-trang-van-hanh-duong-day-truyen-tai-dien-viet-namhien-nay-27284.html [3] Mohd Nasir, Aziah Khamis, Microgrid and load shedding scheme during islanded mode: A review, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Volume 71,2017,Pages 161-169, ISSN 1364-0321 [4] Babcock, B., Datar, M., & Motwani, R (2003, June) Load shedding techniques for data stream systems In Proceedings of the 2003 Workshop on Management and Processing of Data Streams (Vol 577) sn [5] Tatbul, N., Çetintemel, U., Zdonik, S., Cherniack, M., & Stonebraker, M (2003, June) Load shedding on data streams In Proceedings of the Workshop on Management and Processing of Data Streams (MPDS 03), San Diego, CA, USA [6] Larik, R.M.; Mustafa, M.W.; Aman, M.N.; Jumani, T.A.; Sajid, S.; Panjwani, M.K An Improved Algorithm for Optimal Load Shedding in Power Systems Energies 2018, 11, 1808 https://doi.org/10.3390/en11071808 [7] Ahmed A Hafez, Ahmed Y Hatata & Almoataz Y Abdelaziz (2019) MultiObjective Particle Swarm for Optimal Load Shedding Remedy Strategies of Power System, Electric Power Components and Systems, 47:18, 16511666, DOI: 10.1080/15325008.2019.1689454 [8] T Shekari, A Gholami, F Aminifar and M Sanaye-Pasand, "An Adaptive WideArea Load Shedding Scheme Incorporating Power System Real-Time Limitations," in IEEE Systems Journal, vol 12, no 1, pp 759-767, March 2018, doi: 10.1109/JSYST.2016.2535170 [9] Mai Ngọc Nhẫn, luận văn thạc sĩ: “Nghiên cứu sa thải phụ tải áp dụng mạng neural thuật toán AHP”, Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, 2017 HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 99 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH [10] Nguyễn Trọng Tín, luận văn thạc sĩ: “Tối ưu hóa sa thải dựa phương trình chuyển động quay rotor”, Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, 2018 [11] Âu, Nguyễn Ngọc, Quyền Huy Ánh Lê Trọng Nghĩa, and Phan Thi Thanh Bình "A load shedding control strategy based on fast dynamic stability recognition of power system." Tạp chí Khoa học Công nghệ-Đại học Đà Nẵng (2017): 6-11 [12] Luan, W P., Irving, M R., & Daniel, J S (2002) Genetic algorithm for supply restoration and optimal load shedding in power system distribution networks IEE Proceedings-Generation, Transmission and Distribution, 149(2), 145-151 [13] R Eberhart, Y Shi and J Kennedy, Swarm Intelligence Elsevier Science, 2014 [14] D Wang, D Tan and L Liu, "Particle swarm optimization algorithm: an overview", Soft Computing, vol 22, no 2, pp 387-408, 2017 Available: 10.1007/s00500-0162474-6 [15] J Coyne, 'Mimicry: The nefarious cuckoo', Why Evolution Is True, 2011 Internet: https://whyevolutionistrue.wordpress.com/2011/03/04/mimicrythe-nefarious-cuckoo/ [16] Yang, Xin-She, and Suash Deb "Cuckoo search via Lévy flights." Nature & Biologically Inspired Computing, 2009 NaBIC 2009 World Congress on IEEE, 2009 [17] M Dorigo, V Maniezzo and A Colorni: IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol 26 (1996) No.1, pp 29-41 [18] E Lerch, D Audring, C N Mau, N D Ninh, T C Nguyen and T V Nguyen, "Enhancing the stability of vietnamese power system — From theory to practical," 2017 International Electrical Engineering Congress (iEECON), Pattaya, Thailand, 2017, pp 1-6, doi: 10.1109/IEECON.2017.8075795 [19] Basler, Michael J., and Richard C Schaefer "Understanding power system stability." 58th Annual Conference for Protective Relay Engineers, 2005 IEEE, 2005 [20] Primary secondary and tertiary frequency control Internet: https://top10electrical.blogspot.com/2015/10/primary-secondary-and-tertiary.html HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 100 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH [21] Phạm Hồng Hậu Phạm Tường Huy, đồ án tốt nghiệp “ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL TRONG SA THẢI PHỤ TẢI MẠNG ĐIỆN ĐIỂN HÌNH”, Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, 2018 [22] Nawi, N M., Khan, A., & Rehman, M Z (2013) A new back-propagation neural network optimized with cuckoo search algorithm In Computational Science and Its Applications–ICCSA 2013: 13th International Conference, Ho Chi Minh City, Vietnam, June 24-27, 2013, Proceedings, Part I 13 (pp 413-426) Springer Berlin Heidelberg [23] Y LeCun, Y Bengio, and G Hinton, “Deep learning,” Nature vol 521, no 7553, pp 436–444, May 2015, doi: 10.1038/nature14539 [24] Shekari, Tohid, Farrokh Aminifar, and Majid Sanaye-Pasand "An analytical adaptive load shedding scheme against severe combinational disturbances." IEEE Transactions on Power Systems 31.5 (2015): 4135-4143 HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 101 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH PHỤ LỤC Cơng trình nghiên cứu tham gia: Nhung, L T H., Phung, T T., Nguyen, H M V., Le, T N., Nguyen, T A., & Vo, T D (2022) Load Shedding in Microgrids with Dual Neural Networks and AHP Algorithm Engineering, Technology & Applied Science Research, 12(1), 8090-8095 HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 102 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: VÕ TẤN DANH GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Trang 103 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: VÕ TẤN DANH GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Trang 104 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: VÕ TẤN DANH GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Trang 105 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: VÕ TẤN DANH GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Trang 106 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: VÕ TẤN DANH GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Trang 107 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: VÕ TẤN DANH GVHD: PGS TS QUYỀN HUY ÁNH Trang 108 S K L 0