Áp dụng mạng Neuron điều khiển công suất truyền tải trên đường dây AC với thiết bị SVC

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP. HCM HỒ QUỐC VIỆT ÁP DỤNG MẠNG NEURON ĐIỀU KHIỂN CÔNG SUẤT TRUYỀN TẢI TRÊN ĐƯỜNG DÂY AC VỚI THIẾT BỊ SVC LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Kỹ thuật điện Mã số ngành: 60520202 TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 02 năm 2013 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP. HCM HỒ QUỐC VIỆT ÁP DỤNG MẠNG NEURON ĐIỀU KHIỂN CÔNG SUẤT TRUYỀN TẢI TRÊN ĐƯỜNG DÂY AC VỚI THIẾT BỊ SVC LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Kỹ thuật điện Mã số ngành: 60520202 HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: Ts. ĐINH HOÀNG BÁCH TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 02 năm 2013 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP. HCM Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS. ĐINH HOÀNG BÁCH Luận văn Thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Kỹ thuật Công nghệ TP. HCM ngày 02 tháng 02 năm 2013 Thành ph ần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm: 1. TS. NGÔ CAO CƯỜNG 2. PGS.TS. LÊ KIM HÙNG 3. TS. HUỲNH CHÂU DUY 4. TS. TRẦN VINH TỊNH 5. PGS.TS. PHAN THỊ THANH BÌNH Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận sau khi Luận văn đã được sửa chữa (nếu có). Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV TRƯỜNG ĐH KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP. HCM PHÒNG QLKH - ĐTSĐH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc TP. HCM, ngày 26 tháng 12 năm 2012 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: HỒ QUỐC VIỆT Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 03-02-1981 Nơi sinh: TP.HCM Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN MSHV: 1181031069 I- TÊN ĐỀ TÀI: ÁP DỤNG MẠNG NEURON ĐIỀU KHIỂN CÔNG SUẤT TRUYỀN TẢI TRÊN ĐƯỜNG DÂY AC VỚI THIẾT BỊ SVC II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: III- NGÀY GIAO NHI ỆM VỤ: 21-06-2012 IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHI ỆM VỤ: 25-12-2012 V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TIẾN SĨ ĐINH HOÀNG BÁCH CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong Luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện Luận văn này đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong Luận văn đã được chỉ rõ nguồn gốc. Học viên thực hiện Luận văn HỒ QUỐC VIỆT ii LỜI CÁM ƠN Em xin bày tỏ lời cám ơn sâu sắc đến TS. Đinh Hoàng Bách, thầy đã hướng dẫn, chỉ dạy tận tình để em hoàn thành luận văn này. Em xin chân thành cám ơn các thầy cô giáo khoa Điện- Điện tử trường Đại học Kỹ Thuật Công Nghệ TPHCM đã truyền thụ kiến thức cho em trong suốt quá trình học tập vừa qua. Tôi cũng xin cám ơn cơ quan, bạn bè đồng nghiệp, gia đình và người thân đã cùng chia sẽ, giúp đỡ và động viên, tạo mọi điều kiện thuận lợi cho việc học tập và hoàn thành luận văn này. TPHCM, ngày tháng năm 2013 Hồ Quốc Việt iii TÓM TẮT Đối với hệ thống điện lớn nói chung và hệ thống điện Việt Nam hiện nay nói riêng, trào lưu công suất thay đổi nhiều do chế độ vận hành và sự thay đổi tải liên tục. Cho nên thông số chế độ biến thiên trong phạm vi rộng dễ rơi ra ngoài phạm vi cho phép. Trong trường hợp này sử dụng các thiết bị bù cố định không thể điều chỉnh được mà phải sử dụng các thiết bị bù điều khiển nhanh như SVC. Hiện nay, thiết bị bù tĩnh SVC vẫn được sử dụng khá phổ biến và có nhiều phương pháp điều khiển khác nhau. Trong bài luận văn này trình bày cách điều khiển thiết bị bù tĩnh SVC, điều khiển lượng công suất kháng ổn định điện lưới trong giới hạn cho phép bằng phương pháp mạng neuron nhân tạo. iv ABSTRACT In large power systems in general and and in the Vietnamese power system in particular, power flow always changes depending on operating models and load value changes continuously. Thus, it is easy for the parameters with a wide range of changes to go beyond a pemitted range. In this case, we acn not use a fixed compensator to adjust them and it can be more reasonable to use a fast controlled compensator such as SVC. Currently, static var compensation devices SVC still used quite popular and there are many different control methods. In this essay demonstrates how static compensation devices SVC control, control of power grid stability resistance within the limits allowed by the method of artificial neural network. v MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CÁM ƠN ii TÓM TẮT ii ABSTRACT iv MỤC LỤC v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ix DANH MỤC CÁC BẢNG x DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, ĐỒ THỊ, SƠ ĐỒ, HÌNH ẢNH xi MỞ ĐẦU 1 1.1 Đặt vấn đề 1 1.2 Tính cấp thiết của đề tài 1 CHƯƠNG 1: THIẾT BỊ ĐIỀU KHIỂN CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN . 3 1.1. Những yêu cầu điều chỉnh nhanh công suất trong các điều kiện làm việc bình thường và sự cố 3 1.1.1. Đặc điểm 3 1.1.2. Các biện pháp áp dụng trong công nghệ truyền tải điện 4 1.1.3. Bù công suất phản kháng 4 1.1.4. Bù dọc và bù ngang trong đường dây siêu cao áp 6 1.1.4.1. Bù dọc 6 1.1.4.2. Bù ngang 7 1.1.4.3. Nhận xét 7 1.2. Một số thiết bị điều khiển CSPK trong hệ thống điện 8 1.2.1. Thiết bị bù tĩnh điều khiển bằng thyristor (SVC - static var compensator) 8 1.2.2. Thiết bị bù dọc điều khiển bằng thyristor (TCSC - thyristor controlled series capacitor) 10 [...]... Regulator) Thiết bị TCPAR là một khái niệm mới ứng dụng thyristor để điều chỉnh góc lệch pha của điện áp pha của đường dây Nó có tác dụng điều khiển công suất truyền tải trên đường dây Về mặt cấu tạo, nó như một máy biến áp 3 cuộn dây nối song song với đường dây truyền tải và có thể điều chỉnh góc lệch của điện áp Uf truyền tải trên đường dây Các tính năng của TCPAR bao gồm: - Điều khiển trào lưu công suất. .. neuron cho TSC 70 Hình 4.16 Quá trình huấn luyện mang neuron cho TSC 71 Hình 4.17 Mô hình đường dây với điều khiển SVC bằng mạng neuron 71 xiii Hình 4.18 Mô hình bộ điều khiển SVC bằng mạng neuron 72 Hình 4.19 Kết quả điều khiển SVC bằng mạng neuron khi U=1.0pu 73 Hình 4.20 Kết quả điều khiển SVC bằng mạng neuron khi U=1.05 pu 74 Hình 4.21 Kết quả điều khiển SVC bằng mạng neuron. .. điều khiển công suất truyền tải trên đường dây AC với thiết bị SVC sẽ được thưc hiện 3 CHƯƠNG 1 THIẾT BỊ ĐIỀU KHIỂN CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN 1.1 NHỮNG YÊU CẦU ĐIỀU CHỈNH NHANH CÔNG SUẤT TRONG CÁC ĐIỀU KIỆN LÀM VIỆC BÌNH THƯỜNG VÀ SỰ CỐ 1.1.1 Đặc điểm Hiện nay, xu hướng hợp nhất các HTĐ nhỏ thành HTĐ hợp nhất bằng các đường dây siêu cao áp đang được phát triển tại nhiều quốc gia, khu vực trên. .. quả điều khiển SVC bằng mạng neuron khi U=0.97pu 76 Hình 4.23 Điều khiển theo vòng kín 77 Hình 4.24 Thuật toán điều khiển TSC 78 Hình 4.25 Mô hình điều khiển theo vòng kín 79 Hình 4.26 Kết quả điều khiển SVC bằng mạng neuron vòng kín khi U=1.0pu 80 Hình 4.27 Kết quả điều khiển SVC bằng mạng neuron vòng kín khi U=1.05pu 81 Hình 4.28 Kết quả điều khiển SVC bằng mạng neuron. .. lớn SVC về cơ bản là thiết bị có công suất kháng điều khiển bằng thyristor Việc nghiên cứu ứng dụng thiết bị bù tĩnh có điều khiển thyristor (SVC) với khả năng điều chỉnh nhanh SVC bằng mạng Neuron nhân tạo trong việc điều chỉnh nhanh công suất phản kháng và các thông số khác của hệ thống điện Việt Nam trong tương lai là nhiệm vụ rất cần thiết Nhằm mở ra một hướng mới trong việc áp dụng các phương pháp... phụ tải tác dụng bằng tổng trở sóng XC của đường dây Đây là chế độ tải công suất tự nhiên Trong trường hợp này, đường dây siêu cao áp không tiêu thụ hay phát thêm công suất phản kháng PTN = (1.7) 6 Việc bù thông số của đường dây siêu cao áp làm tăng khả năng tải của đường dây và qua đó nâng cao tínhổn định Các biện pháp thường được áp dụng và đem lại hiệu quả cao là bù dọc và bù ngang trên các đường dây. .. Trong hệ thống truyền tải điện năng, SVC được sử dụng với các mục đích chính như sau: - Ổn định điện áp trong các hệ thống yếu - Tăng khả năng truyền tải của đường dây - Giảm tổn thất điện năng truyền tải - Tăng cường khả năng điều khiển điện áp - Ôn hòa các dao động công suất 2.1 ĐẶT VẤN ĐỀ Cũng như công suất tác dụng P, công suất phản kháng Q trong hệ thống điện cũng cần luôn luôn phải điều chỉnh để... pháp điều chỉnh, điều khiển hoạt động của thiết bị bù SVC trong hệ thống điện Vì vậy việc áp dụng mạng neuron nhân tạo sẽ có ý nghĩa rất lớn trong việc ứng dụng vào điều khiển SVC trên lưới điện:  Tăng tốc xử lý khi SVC cần làm việc  Đơn giản và giúp SVC thông minh hơn trong quá tr ph ản ứng khi lưới điện ình thay đổi Chính vì những mục đích như vậy mà đề tài luận văn Áp dụng mạng Neuron nhân tạo điều. .. thì khả năng điều khiển của UPFC cũng giảm theo Hơn nữa, trong chế độ1và chế độ 2, 12 công suất của thành phần bù ngang (shunt compensator) có thể giảm tối thiểu vì dòng công suất đi qua liên kết 1 chiều (DC link) gần như bằng 0 Ngoài ra, thành ph bù ngang có thể điều khiển đồng thời cả dòng công suất ần phản kháng Q và công suất tác dụng P truyền tải trên đường dây 1.2.5 Thiết bị điều khiển góc pha... DỤNG MẠNG NEURON NHÂN TẠO BÙ CÔNG SUẤT KHÁNG ĐIỀU CHỈNH ĐIỆN ÁP CHO MỘT NÚT TẢI 54 4.1 Xây dựng mô hình đường dây có sử dụng SVC 54 4.1.1 Giới thiệu sơ đồ ứng dụng 54 4.1.2 Sơ đồ thuật toán 56 4.1.3 Bộ điều khiển SVC 57 4.1.4 Mô tả cách hoạt động 61 viii 4.2 Ứng dụng mạng neuron nhân tạo điều khiển SVC 64 4.2.1 Xây dựng tập mẫu cho mạng neuron . ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP. HCM HỒ QUỐC VIỆT ÁP DỤNG MẠNG NEURON ĐIỀU KHIỂN CÔNG SUẤT TRUYỀN TẢI TRÊN ĐƯỜNG DÂY AC VỚI THIẾT BỊ SVC LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên. ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP. HCM HỒ QUỐC VIỆT ÁP DỤNG MẠNG NEURON ĐIỀU KHIỂN CÔNG SUẤT TRUYỀN TẢI TRÊN ĐƯỜNG DÂY AC VỚI THIẾT BỊ SVC LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên. ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN MSHV: 1181031069 I- TÊN ĐỀ TÀI: ÁP DỤNG MẠNG NEURON ĐIỀU KHIỂN CÔNG SUẤT TRUYỀN TẢI TRÊN ĐƯỜNG DÂY AC VỚI THIẾT BỊ SVC II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: III- NGÀY GIAO