Nghiên ứu phương pháp mô phỏng và đánh giá ổn định động hệ thống điện

Lý do ch 11 tài

M t trong nh ng m c tiêu c a h      thn là cung cn liên t c và tin  c y t a h thn ph thu c vào kh    ng các s c   n m ch ho  n t quan trng dây, trm bi n áp d i ch làm vi c Các h    hi n nay

 tâm Lup trung nghiên c u m t khía c nh c    th a   c n nh h  thng

 n: góc l ch rotor và ng d ng m   o x p x hóa   th i gian c t t i h      n nh ng c a h   thng.

L ch s nghiên c u

Lý thuy u nh h  th cht l s phát tri n h   thi dài, có th tính t nh  a th k   XX

ng th i v i Park, các công trình công b c l p c a A.A Goriev (Nga) trong       nh 1935 v    làm phát tri n lý thuy t nghiên c u    nh c a h   thn thêm mc (sau này h   c g i tên là P ark Gor- i  c a h  thn trong h t     h mô t ng tr   c a h  thn D  v  nh h thc nghiên c u áp d ng cho h   thn [3] Ti  u i v i các h v t lý   nói chung cc phát tri n và áp d ng cho h    thc bing bé Nhà khoa hc ng nghiên c u  khá sâu sng i i v nh h  th

 c t ng minh  c r ng s d ng tiêu chu n d   a s  h ng t     c a h   có th phát hic h u h t các   ng h p m t   nh h  th n (còn g i là  tiêu chu n nh phi chu k ) [3] 

     ng h c trong h th   n là r  ng và ph c t   ph c v cho vi c xây d ng mô hình nghiên c u phù h p, các quá       trình nh cc phân lo i d a trên th   gây m t  nh, , t  

u phù h p Cách phân lo i hi n nay c a Vi t Nam [2] và      th  gi nh thành: nh góc l ch,  n áp và

nh t n s Bài toán mô ph  nh góc l ch là ch c a lu     này.

M      ng, ph m vi nghiên c u

N i dung lu

Khái ni m chung

Ngoài nhng nh  ng xuyên có tính ch t ng u nhiên, trong h    th n còn có nh  ng l n di   t ng t làm m t cân b ng công    sut, phá ho i tính  nh h th ng Nh   ph i k n các s     c ng n m  t ngng dây, thao tác c t máy bi n áp cung   c p    t a ch Do có s  t ng t các dòng công  sut phân b  i, công su t ng t, th m chí   gi m xu n 0 (khi ng n m ng dây ni vi máy phát h thng)

ng thái cân b ng mômen quay trong máy phát b phá v , xu t hi n gia t c       làm thay i m nh góc l ch rotor        di n ra có th    nh hoc không nh ph thu c m    c ng Tính nh h  thng trong

ng h p này g i là   ng [3] y, ng c a h  thng là kh 

a h th ng duy trì   ch   ng b các máy phát sau nh ng l n  ng c a h  thn ph thuc ch  y u vào các y u t  sau [3]:

- Công sut phát ca các t máy trong th i gian t n t   i s  c

- n kháng ca hthng truy n t i sau s c    

- n kháng c a máy phát  n kháng máy phát càng th p thì công  su nh càng u càng nh 

- Quán tính c a t máy Quán tính càng l n thì t    i góc l ch 

u càng nho ra trong th i gian gian t n t i s     c càng nh 

u ki   h th ng có ng là: i) T n t m cân b ng  nh sau s c ( ng v i ch xác l p sau        s c )   ii) Thông s bi n thiên trong quá trình      h u h n và t t d n v     thông s ch xác l p m    i.

 cho tính ng c a h th  u ki n (ii) d n yêu c u ph i áp   dnh ng 

Quá trình chuyng b  ng b  ng

c th hi n rõ trong vòng 2 3 giây, có khi ch trong vài chu k u sau s c         Thc t cho th y r ng  ng n u các máy phát m ng b t chu k u tiên c    a quá trình quá tht nh

i v i h th     n (máy phát n i v    n áp không

 i) c gi i thích b ng kh    ng  c ng 

ng sinh ra v i công hãm xu t hi n trong ph n ng h th ng        

t quá giá tr  maxng có tr s là 180  0 Khi mt ng, góc dao

ng b  ng vô h n  ng ngay sau chu k u [3]  

 i v ng rotor cc th hi n   b i s bi n thiên góc l   ch i(t) theo th i gian so v i tr  ng b máy phát (h  nh ng trong h th ng nhi u máy phát,     c n ph nh bi n thiên góc l i gi a các máy phát v i nhau ho c so    v i góc l ch trung bình c a h     thng (hình 1.2b) D a trên nguyên t c, h   thng n

nh khi t t c các góc l      ng trong ph m vi h u h n    i v i 

 c t p, n u ch   c góc li trong m t kho ng th i gian xác   

nh thì không th k t lu  c v tính h u h n c a ph    ng góc l ch  ca c 

Hình 1.2  ng góc l ch tuy   i (b) Quan sát th c t cho th y r    ng nng các góc l ch h u h n trong ph m vi kho    u Ngoài ra, tính  c

 ng bing t t d ng m nh d n   theo thi gian).

Mô hình các ph  n t trong h  th ng

1.2.1 C u trúc chung mô hình h  thn

 nghiên c u  ng h th n, vi c xây d ng theo c u trúc h   thng là r t c n thi C u trúc chung c  t  ng h  th n i khi phân tích nh bao g m các thành ph n chính sau:  

- ng quay rotor máy phát

- H    n t trong các cu n dây máy phát 

 Mô hình h  th ng kích t và t   u ch nh kích t  

 Mô hình tuabin và thi t b thi t b t    u khi n t  quay tuabin

 n và các thi t b   u khi n h th ng truy n t    n linh ho t (FACTS) 

 phân tích c u trúc c a các ph n t , quan h thông s v i các ph n         t liên kt và di n bi n các quá trình bên trong c a m i ph n t có th       thit lc mô hình chung mô t    c a c h  th và phù h p c a   mô hình có ng quy  n k t qu   nh h thng

1.2.2 Mô hình máy phát, h  thng kích t và t    u ch nh kích t , h    thu ch nh t  quay tuabin

 ng quay rotor máy phát

Chuyng ng b  ng h p chung có  th  vi e

J : Mômen quán tính c a t  tuabin - máy phát

 : Góc quay ca rotor máy phát

a tr c g n li n v i rotor và m t tr     ng yên (g n v i   stator) tính t th t hàm c a th i gian  

  n vì rotor quay theo m t chi u         n chuy i c a rotor so v i m t tr  ng b Tr ng b  là tr c quay v i t   i s b ng t  quay rotor ch   nh mc Nu coi   th m t= 0 tr c tính toán trên rotor và tr ng b trùng nhau thì góc l ch  

Hình 1.3 - Chuyng rotor máy phát

D th y r ng t góc ca rotor bng t  ng b khi  0 dt d  Nhân hai v  c 1.1) vr ta có: e

Vi P m , P e ng là công su, công su t  n [MW]

t H là h ng s quán tính có tr s b    nh m c c a   rotor khi quay v i t   ng b 

 ch xác l p, t    góc c a máy phát b ng t    ng b

N u s d ng h ng s quán tính T     J nh b i công th c:   s

Thì ta nhng trong h    e

N u k n l c c n ma sát ho c mômen c           n t t l v i t quay, cn ph thành ph n t l v   i t bi n thiên góc l ch  e m

H s c n k   D có di thêm mômen âm (mômen c n)  n m bên v ph   i.

   n t trong cu n dây   máy phát

H    n t trong các cu n dây (rotor và stator) 

c mô t trong h t   quay Park Gor evi Mô hình máy phát ng tr c mô t  

Hình 1.4 - ng tr trong h t   vuông góc

Các cu i v rotor g m hai  cun dây vuông góc nhau quay cùng t  v n trong m i cu ng là i d , i q Do không có chuyi nên các h s t c m và h c m là h ng s       

H   Gorev mô t   trong các cu n dây c a máy  

 kq kq kq kd kd kd d fd fd fd i. dt R

+ dq0f, D, id, iq, i0, if, iD, iQ là các t thông móc vòng và dòng 

n trong các cu n dây stator, cu n dây kích t , cu n c n d c tr c và        ngang tr c.

+ L, L  , M, M  là các h s t c m, h c m c a các cu n dây stator Các         h s  có th xem là h ng s n u b qua bão hòa t     

+ LD, LQ là các h s t c m c    a cun c n d c tr  c và ngang trc.

+ M f , M D , M Q là các h s h c m c a cu n dây kích t , cu n c n d         c trc và ngang tr c c a cu n dây stator 

+ MfDlà h m ca cu c n dây kích t và cu n c n d   c trc.

+ Rf, RD, RQ, Ran tr các dây qu n trên rotor và dây qu n stator    + e f  n áp kích t 

+ e d , e q là thành phn áp dc trc và ngang trc stator máy phát.

H        trên mô t chi ti t   tr  n t c a

u c c các máy phát e d, eq, id, iq có quan h  cht ch  v i h i.

Công suu ra cc tính theo bi u th c sau:  

 Mô hình h thng kích t và t   u chnh kích t 

S  ng E q trong mô hình máy phát t l v    n kích t  chy trong cu n dây rotor c a máy phát Vì v y c n mô t       ho  ng c a h  thng kích t  ng c a thi t b   t u ch nh kích t   

ng h p mô t   n nh t h th ng kích t và cu n dây rotor c a máy      

c mô t   ng khâu tuy n tính c p 1 Quán tính c a cu n dây rotor     chính là h ng s  thi gian Td  c a cu n dây H ng s quán tính c a h      thng kích t  ph thuc vào long c a các khâu  trên có th c vi

Eq : Sng do t thông t ng móc vòng qua cu n dây rotor    sinh ra

U Kt u ch nh do b ph n t ng      u ch nh kích t t o   

ng vào h th ng kích t   

Hình 1.5  Mô hình h th ng kích t    

Ph c t là hàm truy n c a thi t b     

   gi n áp cho u c c máy phát và m t s kênh v i hàm truy n tuy n tính      

c c u t o và ch nh theo m   nh Các kênh này t o ra các tín  hiu ch nh t l v i v i t      bi n thiên c a các thông s    

ng m nh c c thu  l ch t n s    công sut P (trong kênh PSS ca h  th ng t  u ch nh kích t  AVR a các c máy phát Âu M )  

 Mô hình tuabin và h thu khin t quay tuabin

Công su a t máy P m c truy n tr c ti p t công su    c

c có áp lu ch nh Tuy nhiên, do quán tính giãn n   

ng cc mà s  i công su t ch m sau  

   m a cu chng hn nh t   có th  c mô t  t khâu quán tính V i các c u t o khác nhau c a tuabin,     hàm truy n c a khâu này c  c mô t ph c t

Thi   t b u t ng bao g m các b ph n chính là b bi    i (t d ch chuy n     l ch t quay u ch xupap

u ch nh c c c a  c) H ng s th i gian quán tính c   u trên có ng nhin chu ch Máy phát tuabin

c có mô hình và các h ng s quán tính tuabin và thi t b      u t c khác nhau nhi u nên c n ph  i la chn k 

1.2.3 n, ph t i và các thi  t b  u khi h n thng truyn ti

 i truy n t i di n ra r t nhanh, các quá trình     này gm d t ch sau m t kho ng th i gian r t ng n Vì v y, trong khi xem        

   n t có th        tr ng thái xác l p này  sang tr ng thái xác l p khác T n s     n c a h   thng (50Hz ho c 60Hz) có th  

  bi u biên c a dòng và áp  m i c  i v Trng thái cc mô t  i d ng h     ng công su t nút  Gi thit bi t rõ t ng d n riêng và    t ng d  các nút, ta có h  

 i : góc pha cn áp nút i yii : tng d n riêng c a nút i   yij : tng d a nút i và nút j gi

Vu c c máy phát, v i m  t s  gi thing ta có:

+ Eqi, Eqi , EQi ng là các sng b , s n

 và gi  ng c a máy phát th  i.

ch pha gi a s ng Eq cn áp

y, quan h gi a ch máy phát và thông s tr     c thi t l p thông qua công suu c c máy phát 

V i các nút t i P  i và Q i c tính tng c a thi t b    n

M t mô hình ph t  ng h n h p là m t v     r t khó trong h th n l n và không có mô hình nào ph  a t t c các lo i ph t i, m    chi ti Trong nghiên c u  nh nh t là  ng b,

u c a quá t  n kho ng 10s sau s c ) hay n u    

m ng n m ch không g n nút t    ng cho phép thay th b c

 Mô hình có th ch p nh  c nh t là mô tình công su t tác d ng theo   

i và mô hình công su t ph n khán  n di Các nút trung gian có giá tr P i = 0 và Q i = 0

Ph  t t ph n c a h    n tính mô t  n Các ph t i v i t ng tr       i c thay th b   vào ma trn d n nút Các ph t i phi tuy   c mô hình hóa b hoc c và t n s   n áp nút K t qu  cui cùng là ph t i phi   tuyt ngu n dòng t 

V  L : giá tr liên h p c n áp nút t i 

PL : phn bii theo hàm phi tuy n c a ti tác d ng 

QL : phn bii theo hàm phi tuy n c a ti ph n kháng  Ph  t c mô t  ng b và x    các máy

Ma tr n d n nút Y N  i x ng tr   ng h p có các máy bi n áp di   pha Trong khung th i gian mô ph ng   , các nu chn áp và

i Vì v y, các ph n t c a ma tr n trên là h ng s tr khi        

ng c a các máy phát, ph t i phi tuy n, ph t     ng và m t s thi t    b    bii HVDC ho c các b    u khi c ph n ánh 

u ki n biên theo các quan h b sung gi a V và I t    ng Khác v i tính toán dòng công su t trong quá trình xác l   u khi n dòng  công su   ng dây truy n t i liên k t, gi i h n phát công su t ph n        kháng cng không c n xem xét trong tính toán  n

 Mô hình thit b  c a FACTS tron

Các thi t b c      c quan tâm và ng d ng trong h    thn hii FACTS có hi u qu t ng h p nhi u m     c bi t v i ch    

    t b c c u t o và ho  ng   i u khi n nhanh b ng thyristor công su t l n Các ph n t c a FACTS có th         c ng d ng t h p v i nhau ho c cho t ng m       Trong mn

ng các thi t b   c áp d ng là TCSV, SVC, UPFC, các máy bi n áp  

u ch nh pha b ng thyristor Các thi t b này có     ng mn di n bi n  

1.2.4 Mô hình t ng th h   thn

Mô hình t ng th h    thn dùng cho phân tích ng có th bi u dii dng mt tp các c nh t.

-   c h u h t các mô hình và k ch b n      nh c a h   thng

- Cung cn v các thông s h    thi theo th i   ng cong chuy ng máy phát, góc rotor, v n t c rotor,   công su

- Có th t sai s yêu c u n u mô hình h      thc thi t k t   t và các thông s h  thng cho v chính xác c n thi  t.

-  h i khng tính toán l n, th i gian tính toán lâu, có th làm m   t hi u qu ng d   u khi n nhanh 

-  chính xác th trong th i gian dài 

- Không th l c   trc ti loi các bi n c không nguy hi m và không   

     h th ng   các   m c Euler, Euler  Cauchy Runge Kutta hay ,  c Adam ermer, Milne St

c Euler và Runge  c s d ng ph bi n,     có th  m ti p theo c a quá trình qu   khi bic thông s  c a m            nh m tip theo c

 nh mi n  nh m t thông s ch      nhi u l n   h    i các giá tr khác nhau c a thông s       i v i h   thng có c u trúc ph c t p có hàng lo t thông s bi     ng vinh mi n n  

ng trong không gian các thông s ch là r   u

c mi n  nh thì m i l ng l n, c n ph i tích phân    l  c th   nh, th i gian 

ng yêu cng nhanh c a h th  n

cân b ng di n tích là     c s d ng r ng rãi, nh m  

nh xem h th ng có   nh hay không sau khi chng Ví d xét  h  thng g m m t máy phát n i v i thanh cái có công su t vô cùng l      1.6

Hình 1.6  Mô hình m t máy phát n i v  i vô cùng l n  G                

Hình 1.7 -  công su - góc th t

Theo lý thuy cân b ng di n tích (t   EAC)

cr (hay còn g i là CCT Critical Clearing Time  

Hình 1.8 -  công su - góc th t

A 1 cr (P m P max 2 sin )d P m ( cr 0 ) P max 2 (cos cr cos 0 )

A 2 max (P max 3 sin P m )d P max 3 (cos cr cos max ) P m ( max cr ) cr

   i h c a h  thn thc xây d ng d a trên gi    thi t  m             n), b qua quá 

 n t trong cu n dây máy phát và các h    thng t  u ch nh  kích t  c t n cc s d ng  

c tinh h th ng thông qua   vi c thi t l p m t hàm m i (hàm V) d a trên c u trúc h         

   l u so vm cân b ng) Hàm V(x 1, x2 x n ) ch a các bi n là thông s ng thái h    tr  thng (bi n thiên theo th i gian) và c  n

m b o có nh ng tính ch t nh    nh Nh các tính ch t c a hàm V có th phán    

c tính nh c a h th ng C th      

- H  thng  nh n u t n t i hàm V có d      ng th o hàm toàn ph n theo th i gian dV/dt là m   i dc d u v i hàm V   ho c là m ng nh t b ng 0 trong su t th i gian chuy    ng c a h   thng

- H  thng có nh ti m c n n u t n t i hàm V có d u       ng thi

o hàm toàn phc v i d u hàm V trong   sut thi gian chuyng c a h  th ng nh lý II)

Nguyên lý c gi i thích thông qua ví d v    qu  t không ma sát bên trong chi

Hình 1.9 - Nguyên lý nh c a qu   t không ma sát

Trên hình 1.9, nng nào thì qu bóng s n m yên v trí 1     

m cân b ng  nh hay cân b ng b y qu bóng trong chi  là n p và o hthng mng b sung Gi s qu bóng có v n t     u là v 0 và khng là m, thì tng c a qu bóng là   m.v 2 0

N u b qua ma sát, t  ng c a qu     ng s l 

ng t i h n, qu bóng s      ra kh i bát và h th ng s m t       nh N u  tng c a qu   ng bng t i h n, qu bóng s     d ng   m cân b ng không  m 2), và h thnh t i h n  

N u t ng c a qu   ng nh h ng t i h n, qu    bóng s không bao gi t t   m cân b ng không  nh và n u xét c ma sát  

ng c a h th ng s gi m khi qu       n m t lúc 

   tr l m cân b ng  m 1), và h th ng là   nh

Th  t c áp d ng lý thuy t   nh Lyapunov cho h thn:

- nh hàm Lyapunov cho h thng sau s c  

- Tính giá tr t i h n V   cr cng v i s c xem    xét

-  V(t) t i th m cu i nhi u lo n, n u t i th     i

m t ta có V(t)= Vcr thì hthng ng thái ttr i h   i v i s c thm này g i là th i gian c t t   i hn (CCT)

Cho thi gian gi i tr    s c là t cl  ng s là V cl N u: 

- Vcl > Vcrthì hthng mt nh

- Vcl < Vcrthì hthng nh

- V cl = V cr thì trng thái ng thái ttr i hn

  s trình bày   s d ng ph n m m Matlab tìm th i gian    c t t i h    nh c a h   thn nh m kh c ph c nh ng    

D a trên     ng di      m c 1.3.2, có th   th y r ng v n t c c  ng tr t i th  m qu o P- giao c   t Pm có th 

    ng bi u di            d tr ng di n tích c i biên SIME [4],      

  t i th m qu  o P- giao c t Pm cho bi t m  t  m nh c a h  th  h tht nh, ta c n có (t i thi u)   

   t i v trí giao c t này Do v    xu t s d ng      d  tr nh 1 i

1  ng h p qu   o  nh, công th c c  a  là            (theo [3])

ng vi c d a trên gi i h n      xu t c a  

m c t i mc tính, c n ph nh các thông s c a   h  thng tr N u áp d  n ph i phân nhóm các 

ng b và m ng b Vì v y trong lu   d ng m c thc hi

Crình Matlab tính thi gian c t t i h n CCT       trên c xây d kh i  sau: t 0 t 

Gi   s h thn có NG máy phát S d  tham ching hc ca máy phát th i có d ng:  

 max là 180 0 COA(COA  Center Of Angle) là

 tính COI là:  k  gf  COA

này bao g3 máy phát, 3 là

  l n (pu) Góc (deg) P(MW) Q(MVAr) P(MW) Q(MVAr)

 10 máy phát, 39 29 là các nút ,   Thông

  l n (pu) Góc (deg) P(MW) Q(MVAr) P(MW) Q(MVAr)

  m MATLAB/MATPOWER [14] và MATDYN [13]   kéo dài

H thc mô ph ng v i s c ba pha t i máy 2 t i t = 0,02s và gi      i tr  t i t = 0,35s(thi gian s c là t  0 = 0,33s) Kt qu mô ph c th hi n trên   hình 2.4 2.6 

Hình 2.4 Quan h    gi a góc rotor máy phát và thi gian khi máy 2 s c  

y, v i th i gian s c     u t 0 = 0,33s thì h thng nh khi s c   x y ra t i máy phát 3 và m  t nh khi s c x y ra t i máy s     2.

 ng hi IEEE 9 nút, các s c   c mô ph ng v i th i    gian gii tr u t0 = 0,35s

Hình 2.13 Quan h gi  a góc rotor máy phát và thi gian khi máy 6 s c  

Các k t qu mô ph ng c    i IEEE39 nút cho th y,  v i th i gian c t l a ch    u là 0,33s thì h u h t các s c     u dn

n m t  nh góc l ch Vì v y, có th s d ng giá tr này làm giá tr        u cho

ng th i, s    i c a CCT theo s bi n thiên c a các thông s ch       xác lc kh o sát Do có r t nhi u thông s     ch  xác l p, trong khuôn  kh lu n s  ng c a m t s    thông s  t tác d ng c a máy phát, công su  t phn kháng cc s  c

Các kt qu c thhin trong b ng  

K t qu trong ph n 2.3.4 cho th công su t phát c   y,  c s c   có nh

    n th i gian c t t i h       t qu h p lý, b i theo   

ng di n tích (m c 1.3.2), vi c gi m công su t tuabin s có tác       dn tích hãm t c sau s c   

Bên c nh vi c kh o sát    ng c a công su    c s c n CCT,

ng c a các y u t khác bao g m công su t ph     

n trong n i dung lu i vi ng u  nhiên thông s  ch  xác lnh giá tr  ng, k t qu   c

K t qu b  c s p x p theo th t     n c a công su t phát máy   G2 Có th  thy r ng, m t máy 2, giá tr CCT nhìn chung có 

ng gi m tuy nhiên v n có m t s     ng h p ngo i l    y, bên c nh  công su t tác d ng c a máy phát, các thông s     t, công su t t i,   công su t c a máy phát còn l  n giá tr c a th i gian c t t    i h n 

t qu mô ph ng cho th y: Thông s     ch  làm vi c c a h th   n có ng ln m nh ng c a   các s c , bi u th b ng th i gian c t t i h n CCT Trong quá trình v          n u giá tr CCT có th    nh chính xác và nhanh chóng d a trên thông s   v n hành, thì s   i v n hành có các quy u ch nh ch h p lý     nh m nâng cao  nh cho h thng

Cách ti p c n tr c ti p nh    t  n hành là thc hi n các mô ph ng phi tuy n c a các s c       c làm khá m t th i gian Vi c này d    n bài toán nghiên c u kh      n

n mô ph, tác gi nghiên c u kh   

   d ng m ron nhân t   p x CCT d a trên thông s v n     hành

M   o ANN [5]    c xây d ng  d a trên c u trúc c a b         i trong

c ti p c n thông tin M  o có th th c hi n các bài toán nh n     m u (Recognition), t  n d  u khi n (Control) cho 

ng tuy n tính và phi tuy t hi u qu    toán truyn th ng 

Mo (g i t t là m  m nhio (gi t t v i nhau thành m  não con

i v i kh    c (Learning), g i l i (Recall) và t ng h p thông tin t s       luy n t p t m u và d u     li

M  ch s lâu dài T        xu t m t s liên k   n c a m  t thích nghi trong m n        u trúc Perception

        n c a Perception, ch ng minh   các tính ch t và ch rõ các gi i h n c a m t s        a vào tính ch t sinh h   t s c u trúc c a h ng h c phi tuy n v i các       tính ch t m ng h i quy m t l  

 lý song song và m t s k t qu c a thu t toán      

   xu t th c hi n luy n m     n th ng  nhi u l p  

Nhu công trình nghiên c xu t các c u trúc, lu t    h c cho nhi u lo i m     n th ng và h i quy m i có nhi     m

Mc áp d ng có hi u qu trong nhi   c kinh t , k   thut M t trong s nh ng c u trúc m    c ng d ng nhi u trong h   thn là m ng multi-layered perceptron (MLP) 

M ng MLP v i c  c s d ng r ng rãi trong vi c tái t o các      ánh x vào   nh t các b s u m  li  i v i m ng MLP, b s    liu m u là m t t p h p g m p các c p m      c cho d ng vec  u vào, veu

ng {xi, di} viR N ; d i R K Nhi m v c a quá trình h c là    

nh giá tr các ph n t c   u ra c a m ng g n gi ng     v i giá tr   t Có r t nhi u thu   tìm giá tr W, V c a m   Trong lu  d ng thu t toán Levenberg Marquardt  

Lut h c Levenberg   Marquardt [11] c ng d ng cho m ng lan truy n    nh m c i thi n t     h c c i ti n t    -

 tránh tình tr ng m các c c tr   t toán này d a  trên khai tri n b c hai c a khai tri n Taylor nh m m     nh giá tr bé nh t ca sai s i:

Các tham s  u ch nh này là các tr ng s ghép n i gi    a các li v i m ng có m t l   n, s có hai b   trng s ghép n i gi a l   u vào, l p n và l  u ra Ký hi u chung W- ma tr n   cha các tham s c a quá trình t   nh nh t c   có d ng ma tr n c a khai tri n hàm E xung quanh lân c n W là:     

  là các ma tri xng co hàm bc hai (còn g i là ma tr n Hessian)  

Tm c c ti u c a hàm s ta s       p c l th k giá tr các tr ng s là W   (k) Cc tiu c a hàm sai s   ng v i 

V i R(W) là thành ph n khai tri n b c cao c a H theo W Tuy nhiên vi c xác      

nh giá tr chính xác c t toán L-n này b i thành ph n v1 v  i trong quá trình h c C   th , t c th k ta  có:

Tc hu tiên (k nh ), W (k) sai khác l n so v i v trí c c ti u, do     

 n ch n v (k) r t l n (so v i giá tr riêng l n nh t c a ma tr n       

Và bin thiên s  c tính theo c gi m c i

Khi sai s m xung và W (k) n g n t m c c ti u thì h s v    (k) s 

c gi m xu ng và thành ph n     [ J ( W ( k ) )] T J ( W ( k ) )  s  chim t ng ngày càng  tr l n trong công th c Tính hi u qu c a thu t toán L-M s do vi        u ch nh   (k) quy (k) s b   u t m t giá tr l n và gi m d n v      t g n t m c c tr Có r t nhi   a chc do L-

u E (k) là giá tr hàm sai s    c th k, r- h s gi m c    a

     i h s s c th c hi n khi ta có h s chính xác   ca nghit giá tr g n b ng 1 v i:    

Khi q 1 giá tr hàm sai s x p x b ng khai tri n Taylor b      

   g  m c c tr và giá tr có th      c b qua 

Thut toán L-M    vi n c a Neural Network Toolbox c a Matlab (các    hàm train và trainlm)

 P L i (k ): Công su t tác d ng nút t i c a m u th k i   

 Q L i (k ): Công su t tác d ng nút t i c a m u th k i   

 P g j (k ): Công su t tác d ng máy phát j c a m u th k 

  PL , QL ,  Pg ,  Vg bi u th các bi n ng u nhiên phân b u trong kho      ng [0,1] m i m u hu n luy n, c n l y 4 s ng           c l m b o 

N CCT k là giá tr  nh b ng mô  ph ng;  CCT k ' là giá tr CCT do mnh sau khi h c 

D ki n s    liu vào: k t qu tính toán mô ph ng s d ng 2000 m u cho      

i IEEE 9 nút (và 4000 mi IEEE 39 nút)

- P g : ông su t tác d ng c a máy phát   

- Q g : ông su t ph n kháng c a máy phát   

M t m u hu n luy   nh b i b thông s   ch  xác l p và giá tr  

ng Ví d v s li u m u hu n luy      c minh h a trong b ng 2.5   Theo lý thuy t, thông s   ch  xác lnh bn áp và góc pha c a các nút Tuy nhiên, bên c nh nghiên c u m t cách chi ti    t nh

ng c a thông s ch xác l      n giá tr   chính xác c a m ng  

 c i các t h u vào khác nhau Do v y, m t b m u     hu n luy  bao g m các thông tin sau: 

u ra Công sut tác dng máy phát

Công sut ph n kháng  máy phát (Qg)

n áp các nút (U) Góc pha các

Công sut các nút t i (P và Q) CCT

Ns  Ng Ns  Ng Ns  Nb Ns  Nb Ns  Nbl  2 Ns  1

Trong b ng 3.1,  Ns là s  ng m u,  Ng là s  n, Nb là s nút,  Nbl là s nút t i Trong ph n ti p theo, k t qu h c c a m         c kh o sát  vi các t  h p khác nhau cu vào trên

Hình 3.2  CCT  và   , g Hình 3.2 bi u di n giá tr CCT c a 2000 m u h c so v i giá tr CCT th c t          

nh b ng mô ph ng K t qu cho th y m       x p x v  chính xác cao giá tr CCT d a trên thông s c a ch xác l p Phân b chi ti t c a sai s           

:  hay nói cách khác là có  

Lunh th i gian c t t i h n d a trên      mô ph  c a h thn Bên cu kh    d ng mron nhân t ng x p x giá tr CCT d   a trên thông s ch xác l p   

Các k t qu mô ph ng cho th   nh CCT d a trên l p liên   tip, và gic tìm ki m trong m  c l nh CCT m t cách 

Vic s d ng m   ron nhân t      h y, m ron MLP có th  c s d  ng v chính xác cao CCT c a các s c    Trong quá trình vc m nh quá

  c a ch làm vi c mà không c n th c hi n mô ph ng chi ti t Bên c         th xét thêm y u t nh y c a CCT theo các bi          t

nh v n hành phù h p nh m nâng cao tính    

 chính xác c a phép x p x CCT    v i các t p bi  u vào khác nhau Nhìn chung, k t qu cho th y s d ng t p bi      n

u vào  cho kt qu x p x v i sai s nh nh t K t qu này phù h p v i các            kt luc công b trong các nghiên c

 close all; clear all; clc addpath([cd '/Solvers/']); addpath([cd '/Models/Generators/']); addpath([cd '/Models/Exciters/']); addpath([cd '/Models/Governors/']); addpath([cd '/Cases/Powerflow/']); addpath([cd '/Cases/Dynamic/']); addpath([cd '/Cases/Events/']); tic;

NAME_PREFIX = 'hp_case9_data_new';

%% Mo file tinh load flow mpc = loadcase(case9);

% Du lieu mo phong dong

[gen,exc,gov,freq,stepsize,stoptime] = case9dyn;

% Thoi gian mo phong stoptime = 4;

%% Tao cau truc du lieu casedyn cho mo phong casedyn.gen = gen; casedyn.exc = exc; casedyn.gov = gov; casedyn.freq = 50; casedyn.stepsize = stepsize; casedyn.stoptime = stoptime;

%% Dinh nghia su kien khi mo phong EVFUN event = [ 0.02 1; 5 1]; buschange = [ 0.02 2 6 1e10; -

'event',event,'buschange',buschange,'linechange',[]);

TOL = 1e 3; - mpopt = mpoption; mpopt(31) = 0; mpopt(32) = 0; ng = size(mpc.gen,1); % So luong may phat nb = size(mpc.bus,1); % So luong nuts

%% Tinh che do xac lap mpc = runpf(mpc,mpopt);

%% Mo phong tim dap ung khi co su co EVFUN, su dung lenh rundyn_ss_v4

% Luu y: Lenh nay se dung mo phong truoc stoptime neu phat hien mat on dinh gen_fault = 3; tf = 0.33; % Thoi gian keo dai cua su co tc = 0.02 + tf;

%[Sc,Time,Speeds,Voltages,Angles] = rundyn_ss_v4dr(mpc, casedyn, EVFUN, tc, gen_fault, mdopt);

[Sc,Time,Speeds,Voltages,Angles] = rundyn_ss_v4_ns(mpc, casedyn, EVFUN, tc, gen_fault, mdopt);

%% Mo phong tim CCT cho su co dau cuc may phat MACID

CCT = CCT_finder_v3(tc,0.1,TOL,mpc,casedyn,EVFUN,MACID); disp(['Gia tri CCT = ' num2str(CCT)]);

%% Thay doi cong suat phat va danh gia anh huong m pc.gen(MACID,2) = mpc.gen(MACID,2) + 30; mpc = runpf(mpc,mpopt); if ~mpc.success disp('KHONG HOI TU!!!'); end;

CCT = CCT_finder_v3(tc,0.1,TOL,mpc,casedyn,EVFUN,MACID); disp(['Gia tri CCT sau khi thay doi = ' num2str(CCT)]);

 function [Sc,Time,Speeds,Voltages,Angles] = rundyn_ss_v4dr(casefile_pf, casefile_dyn, casefile_ev, tc, gen_fault, mdopt)

[PQ, PV, REF, NONE, BUS_I, BUS_TYPE, PD, QD, GS, BS, BUS_AREA, VM,

VA, BASE_KV, ZONE, VMAX, VMIN, LAM_P, LAM_Q, MU_VMAX, MU_VMIN] = idx_bus;

[F_BUS, T_BUS, BR_R, BR_X, BR_B, RATE_A, RATE_B, RATE_C,

TAP, SHIFT, BR_STATUS, PF, QF, PT, QT, MU_SF, MU_ST,

ANGMIN, ANGMAX, MU_ANGMIN, MU_ANGMAX] = idx_brch;

[GEN_BUS, PG, QG, QMAX, QMIN, VG, MBASE, GEN_STATUS, PMAX, PMIN,

MU_PMAX, MU_PMIN, MU_QMAX, MU_QMIN, PC1, PC2, QC1MIN, QC1MAX, QC2MIN, QC2MAX, RAMP_AGC, RAMP_10, RAMP_30, RAMP_Q, APF] = idx_gen;

%% Options if nargin < 6 mdopt = Mdoption; end method = mdopt(1); tol = mdopt(2); minstepsize = mdopt(3); maxstepsize = mdopt(4); output = mdopt(5); plots = mdopt(6); output = 0; plots = 1;

% Load dynamic simulation data if output; disp('> Loading dynamic simulation data '); end global freq

[freq,stepsize,stoptime] = Loaddyn(casefile_dyn);

Pgen0 = Loadgen(casefile_dyn, output);

% Load event data if ~isempty(casefile_ev)

[event,buschange,linechange] = Loadevents(casefile_ev); else event=[]; end

%%added by Huy mpc = casefile_pf; bus = mpc.bus; gen = mpc.gen; branch = mpc.branch; baseMVA = 100; event(2,1) = tc; buschange(2,1) = tc; genmodel = Pgen0(:,1); excmodel = Pgen0(:,2); govmodel = Pgen0(:,3);

% Power flow options mpopt = mpoption; mpopt(31) = 0; mpopt(32) = 0;

U0=bus(:,VM).*(cos(bus(:,VA)*pi/180) + 1i.*sin(bus(:,VA)*pi/180));

% Get generator info on = find(gen(:, GEN_STATUS) > 0); %% which generators are on? gbus = gen(on, GEN_BUS); %% what buses are they at? ngen = length(gbus); nbus = length(U0);

%% Construct augmented Ybus if output; disp('> Constructing augmented admittance matrix '); end Pl=bus(:,PD)./baseMVA; %% load power

Ql=bus(:,QD)./baseMVA; xd_tr = zeros(ngen,1); xd_tr(genmodel==2) = Pgen0(genmodel==2,8); % 4th order model: xd_tr column 8 xd_tr(genmodel==1) = Pgen0(genmodel==1,7); % classical model: xd_tr column 7

[Ly, Uy, Py] = AugYbus(baseMVA, bus, branch, xd_tr, gbus, Pl, Ql, U0);

%% Calculate Initial machine state if output; fprintf('\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b

[Efd0, Xgen0] = GeneratorInit(Pgen0, U0(gbus), gen, baseMVA, genmodel); omega0 = Xgen0(:,2);

[Id0,Iq0,Pe0] = MachineCurrents(Xgen0, Pgen0, U0(gbus), genmodel);

[Xexc0,Pexc0] = ExciterInit(Efd0, Pexc0, Vexc0, excmodel);

[Xgov0, Pgov0] = GovernorInit(Pm0, Pgov0, omega0, govmodel);

Fexc0 = Exciter(Xexc0, Pexc0, Vexc0, excmodel);

Fgov0 = Governor(Xgov0, Pgov0, Vgov0, govmodel);

Fgen0 = Generator(Xgen0, Xexc0, Xgov0, Pgen0, Vgen0, genmodel);

% Check Generator Steady state - if sum(sum(abs(Fgen0))) > 1e-6 fprintf('> Error: Generator not in steady state n> Exiting n') - \ \ return; end

% Check Exciter Steady state - if sum(sum(abs(Fexc0))) > 1e-6 fprintf('> Error: Exciter not in steady state n> Exiting n') - \ \

[~,idx]=max(abs(Fexc0(:,1))); disp(['Check machine ' num2str(idx)]); return; end

% Check Governor Steady state - if sum(sum(abs(Fgov0))) > 1e-6 fprintf('> Error: Governor not in steady state n> Exiting n') - \ \ return; end if output; fprintf(' \b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\ b> System in steady state n'); end - \

%% Initialization of main stability loop t= 0.02; % simulate 0.02s without applying events - errest=0; failed=0; eulerfailed = 0; if method==3 || method==4 stepsize = minstepsize; end if ~output fprintf(' ') end ev=1; eventhappened = false; i=0; if output; fprintf('> Allocate memory '); end chunk = 500;

Errest = zeros(chunk,1); Errest(1,:) = errest;

Stepsize = zeros(chunk,1); Stepsize(1,:) = stepsize;

Voltages = zeros(chunk, length(U0)); Voltages(1,:) = U0.';

Angles = zeros(chunk,ngen); Angles(1,:) = Xgen0(:,1).*180./pi;

Speeds = zeros(chunk,ngen); Speeds(1,:) = Xgen0(:,2)./(2.*pi.*freq);

Eq_tr = zeros(chunk,ngen); Eq_tr(1,:) = Xgen0(:,3);

Ed_tr = zeros(chunk,ngen); Ed_tr(1,:) = Xgen0(:,4);

Pe = zeros(chunk,ngen); Pe(1,:)=Pe0;

Efd = zeros(chunk,ngen); Efd(1,:) = Efd0(:,1);

PM = zeros(chunk,ngen); PM(1,:) = Pm0(:,1);

%% Main stability loop while (t < stoptime + stepsize) if i>3

CO(i) = Angles(i,:)*Pgen0(:,4)/sum(Pgen0(:,4)); if i > 50 if abs(max(Angles(i 1,:)) CO(i 1) max(Angles(i 46,:))+CO(i - - - - - - 46)) > 100

%% Output i=i+1; if mod(i,45)==0 && output fprintf( '\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\ b> %6.2f%% completed', t/stoptime*100) end

[Xgen0, Pgen0, Vgen0, Xexc0, Pexc0, Vexc0, Xgov0, Pgov0,

Vgov0, U0, t, newstepsize] = ModifiedEuler(t, Xgen0, Pgen0, Vgen0, Xexc0,

Pexc0, Vexc0, Xgov0, Pgov0, Vgov0, Ly, Uy, Py, gbus, genmodel, excmodel, govmodel, stepsize); case 2

[Xgen0, Pgen0, Vgen0, Xexc0, Pexc0, Vexc0, Xgov0, Pgov0,

Vgov0, U0, t, newstepsize] = RungeKutta(t, Xgen0, Pgen0, Vgen0, Xexc0,

Pexc0, Vexc0, Xgov0, Pgov0, Vgov0, Ly, Uy, Py, gbus, genmodel, excmodel, govmodel, stepsize); case 3

[Xgen0, Pgen0, Vgen0, Xexc0, Pexc0, Vexc0, Xgov0, Pgov0,

Vgov0, U0, errest, failed, t, newstepsize] = RungeKuttaFehlberg(t, Xgen0,

Pgen0, Vgen0, Xexc0, Pexc0, Vexc0, Xgov0, Pgov0, Vgov0, U0, Ly, Uy, Py, gbus, genmodel, excmodel, govmodel, tol, maxstepsize, stepsize); case 4

[Xgen0, Pgen0, Vgen0, Xexc0, Pexc0, Vexc0, Xgov0, Pgov0,

Vgov0, U0, errest, failed, t, newstepsize] = RungeKuttaHighamHall(t,

Xgen0, Pgen0, Vgen0, Xexc0, Pexc0, Vexc0, Xgov0, Pgov0, Vgov0, U0, Ly,

Uy, Py, gbus, genmodel, excmodel, govmodel, tol, maxstepsize, stepsize); case 5

[Xgen0, Pgen0, Vgen0, Xexc0, Pexc0, Vexc0, Xgov0, Pgov0,

Vgov0, U0, t, eulerfailed, newstepsize] = ModifiedEuler2(t, Xgen0, Pgen0,

Vgen0, Xexc0, Pexc0, Vexc0, Xgov0, Pgov0, Vgov0, Ly, Uy, Py, gbus, genmodel, excmodel, govmodel, stepsize); end if eulerfailed fprintf(' \b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\ b> Error: No solution found Try lowering tolerance or increasing maximum number of iterations in ModifiedEuler2 Exiting n') \ return; end f failed i t = t stepsize; - end

% End exactly at stop time if t + newstepsize > stoptime newstepsize = stoptime - t; elseif stepsize < minstepsize fprintf(' \b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\ b> Error: No solution found with minimum step size Exiting n') \ return; end;

%% Allocate new memory chunk if matrices are full if i>size(Time,1)

Stepsize = [Stepsize; zeros(chunk,1)];Errest = [Errest; zeros(chunk,1)];Time = [Time; zeros(chunk,1)];

Voltages = [Voltages; zeros(chunk,length(U0))];Efd = [Efd; zeros(chunk,ngen)];PM = [PM; zeros(chunk,ngen)];

Angles=[Angles;zeros(chunk,ngen)];Speeds=[Speeds;zeros(chunk,ngen)];Eq_tr

=[Eq_tr;zeros(chunk,ngen)];Ed_tr=[Ed_tr;zeros(chunk,ngen)]; end

Efd(i,:) = Xexc0(:,1).*(genmodel>1); % Set Efd to zero when using classical generator model

%% Adapt step size if event will occur in next step if ~isempty(event) && ev = event(ev,1) if event(ev,1) - t < newstepsize newstepsize = event(ev,1) - t; end end