hiệu chỉnh thông số bộ pss bằng giải thuật đàn kiến aco

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN THÀNH TỰU HIỆU CHỈNH THÔNG SỐ BỘ PSS BẰNG GIẢI THUẬT ĐÀN KIẾN ACO NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 60520202 S K C0 4 Tp Hồ Chí Minh, năm 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN THÀNH TỰU HIỆU CHỈNH THÔNG SỐ BỘ PSS BẰNG GIẢI THUẬT ĐÀN KIẾN ACO NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN Hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN MINH TÂM Tp Hồ Chí Minh, năm 2015 LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ & tên: NGUYỄN THÀNH TỰU Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 20/11/1987 Nơi sinh: Phú Yên Quê quán: Phú Hòa - Phú Yên Dân tộc: Kinh Chỗ riêng địa liên lạc: xã Hòa Trị, huyện Phú Hòa, tỉnh Phú Yên Điện thoại liên hệ: 0933.565.357 E-mail: tuuktd@gmail.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Đại học: Hệ đào tạo: Chính Qui Thời gian đào tạo từ : 09/2006 đến 09/ 2010 Nơi đào tạo: Trường Đại Học Công Nghiệp TP.HCM Ngành học: Công nghệ Kỹ Thuật Điện Tên đồ án, luận án môn thi tốt nghiệp: Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án thi tốt nghiệp: Tại: Trường Đại Học Công Nghiệp TP.HCM III QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm 2010-2011 Cty TNHH Hóa Chất & Môi Trường Vũ Hoàng, Tây Ninh 2011- 2013 Cty Nitto Denko Việt Nam, VSIP 1, Bình Dương i Nhân viên bảo trì Nhân viên kỹ thuật LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng năm 2015 (Ký tên ghi rõ họ tên) Nguyễn Thành Tựu ii LỜI CẢM ƠN Trong trình làm luận văn, nhận nhiều ý kiến đóng góp từ thầy giáo, cô giáo, anh chị bạn đồng nghiệp Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn đến TS Nguyễn Minh Tâm dành tâm huyết hướng dẫn, giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi cho hoàn thành tốt đề tài Tôi xin chân thành cảm ơn thầy giáo, cô giáo Khoa điện – Điện Tử Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM, bạn bè có ý kiến đóng góp quí báu tạo điều kiện thuận lợi cho trình hoàn thành luận văn Người thực Nguyễn Thành Tựu iii TÓM TẮT LUẬN VĂN Hệ thống điện (HTĐ) đóng vai trò quan trọng phát triển kinh tế quốc gia Do phát triển kinh tế tăng nhanh nhu cầu phụ tải, thay đổi theo hướng thị trường hóa ngành điện làm cho HTĐ ngày trở lên rộng lớn quy mô, phức tạp tính toán thiết kế, vận hành Mặt khác liên kết hệ thống mang đến nhiều vấn đề Đường dây liên kết hệ thống điện lân cận tương đối yếu so với hệ thống liên kết, dễ dẫn đến dao động tần số thấp nội vùng, dao động không ổn định thường xảy tần số thấp liên kết hệ thống Có nhiều kỹ thuật điều khiển hạn chế dao động HTĐ khác Sử dụng ổn định HTĐ (PSS) kết hợp với hệ thống kích từ để giảm dao động đặt máy phát kỹ thuật PSS có nhiệm vụ tăng cường việc giảm dao động tần số thấp HTĐ, mở rộng giới hạn truyền tải công suất trì hoạt động an toàn mạng lưới điện Để có PSS cung cấp mô men giảm chấn tốt điều kiện hoạt động rộng, thông số cần hiệu chỉnh để đáp ứng tốt với tất loại dao động, mà công việc tốn nhiều thời gian Để đơn giản trình này, thuật toán tối ưu thông minh như: Mạng neuron, thuật toán di truyền , giải thuật bầy đàn… áp dụng để xác định thông số tối ưu PSS Trong luận văn này, dành để phân tích nguyên nhân, tác hại vấn đề dao động góc tải HTĐ lý thuyết ổn định HTĐ Phần giới thiệu giải thuật tối ưu đàn kiến ứng dụng giải thuật để tìm thông số tối ưu cho PSS Kết kiếm chứng mô phần mềm Matlab/Simulink Việc nghiên cứu thành công đề tài góp phần tìm hiểu nguyên lý làm việc, ứng dụng PSS sở để nâng cao hiệu ổn định HTĐ nói chung, điều kiện tiền đề để khai thác tính PSS HTĐ Việt Nam iv ABSTRACT Power Systems have an important role for the economic development of each country Due to the economic development as well as the increasing load demand, changes in the direction of the market of electricity makes power sysstem increasingly large in scale, complexity in computational design and operation On the order hand, interconnection of system also bring about new problems The interconnection ties between neighboring power system are relatively weak when compare to the conection within the system It easily leads to low frequency interarea oscillations Many of the eary instances of oscillatory instability occurred at low frequencies when interconnection were made There are many technical damping control strategies power system Using the Power System Sabilizer (PSS) combination with excitation system to reduce oscillation at generator location is one of the techniques that The basic function of a PSS is to reduction of lowfrequency oscillations in power system, extending limitions on power transfer capacity and keep safe operation of the network To have the PSS provide good damping over wide operating conditions, its parameters need be fine tuned in response to all kind of oscillations, which is a time consuming job To simply this process, intelligent optimazition algorithms such as: Neuron Network, Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization…are applied to offline determining the optimal parameters of PSS In this thesis, we will take to analyze the causes and effects of fluctuating load angle problem in the electrical system and the overview of the PSS The next section we will present ant colony optimization algorithm and applied to find the optimal parameters for the PSS Search results certified by simulation Matlab/ Simulink software The successful research topics will contribute to understand the working principles, the application of PSS as a basis for improving the efficiency of power system stability in general, and is a precondition for exploit the features of the PSS in the power system of Viet Nam v MỤC LỤC Trang tựa Trang Quyết định giao đề tài Lý lịch cá nhân i Lời cam đoan - ii Lời cảm ơn - iii Tóm tắt - iv Mục lục - vi Danh sách chữ viết tắt - ix Danh sách hình x Danh sách bảng xii Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN 1.1.Hệ thống điện ổn định - 1.2 Kỹ thuật điều khiển hạn chế dao động hệ thống điện 1.2.1.Điều khiển hạn chế đường dây truyền tải 1.2.2 Bộ điều khiển giảm dao động đặt máy phát 1.3 Mục tiêu nghiên cứu - 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Phạm vi nghiên cứu 1.6 Kết cấu luận văn Chương 2: DAO ĐỘNG GÓC TẢI TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN VÀ BỘ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN (PSS) 2.1 Vấn đề dao động góc tải HTĐ - 2.1.1 Định nghĩa góc tải (góc rotor) 2.1.2 Cân công suất HTĐ 2.1.3 Nguyên nhân gây dao động góc tải - 2.1.4 Nâng cao ổn định HTĐ 11 2.2 Bộ ổn định HTĐ (Power system stabilizer) - 12 2.3 Công suất giảm chấn máy phát sinh để giảm dao động 14 vi Chương 3: GIẢI THUẬT TỐI ƯU HÓA ĐÀN KIẾN 3.1 Giới thiệu - 16 3.2 Ứng dụng thuật toán đàn kiến giải toán tìm đường “ Travelling Salesman Problem” (TSP) 19 3.2.1.Bài toán TSP - 19 3.2.2 Ứng dụng thuật toán đàn kiến giải toán TSP 20 3.3 Các nguyên tắc áp dụng tối ưu đàn kiến 23 3.3.1 Số lượng kiến 23 3.3.2 Xác định vệt mùi 24 3.3.3 Các thông tin heuristic 24 3.3.4 Kết hợp tìm kiếm địa phương - 25 3.3.5 Điều chỉnh học tăng cường khám phá 25 Chương 4: HIỆU CHỈNH THÔNG SỐ BỘ PSS BẰNG GIẢI THUẬT KIẾN 4.1 Tạo nút đường - 27 4.2 Hàm mục tiêu thuật toán 28 4.3 Chọn đường theo xác suất 29 4.4 Cập nhật lượng mùi - 30 4.5 Lưu đồ thuật toán - 31 4.6 Các bước thực thuật toán 32 Chương 5: XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÁY PHÁT ĐIỆN NỐI LƯỚI 5.1 Phương trình góc công suất máy phát điện 33 5.2 Phương trình độ lệch tốc độ - 34 5.3 Phương trình sức điện động độ trục q máy phát điện - 34 5.4 Phương trình tính sức điện động độ trục d (E’d) - 35 5.5 Phương trình công suất đầu cực máy phát 35 5.6 Phương trình tính điện áp trục q máy phát 36 5.7 Phương trình tính điện áp trục d máy phát 36 5.8 Phương trình tính dòng điện trục d máy phát - 36 5.9 Phương trình tính dòng điện trục q máy phát - 36 vii 5.10 Bộ ổn định PSS thông thường theo IEEE chuẩn PSS1A - 38 Chương 6: KẾT QỦA MÔ PHỎNG 6.1 Mô hình nghiên cứu - 40 6.2 Kết mô - 41 6.2.1 Trường hợp : thay đổi tải đột ngột - 41 6.2.2 Trường hợp 2: Ngắn mạch đầu cực máy phát 43 Chương 7: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 7.1 Kết luận - 46 7.2 Hạn chế - 47 7.3 Hướng phát triển đề tài 47 TÀI LIỆU THAM KHẢO 48 PHỤ LỤC A :THÔNG SỐ MÁY PHÁT-ĐƯỜNG DÂY - 50 PHỤ LỤC B : CODE MATLAB 51 viii GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm - Trường hợp 1: Tải thay đổi đột ngột - Trường hợp 2: Khi mang tải xảy ngắn mạch đường dây gần đầu cực máy phát điện 6.2 Kết mô Các tham số sử dụng giải thuật đàn kiến Bảng 6.1 Các tham số sử dụng giải thuật đàn kiến Tham số Giá trị Số lượng kiến (con) 60 Hệ số điều chỉnh vệt mùi α Hệ số điều chỉnh thông tin heuristic β Nồng độ vệt mùi ban đầu 0.0001 Hệ số bay vệt mùi 0.9 Các thông số PSS Bảng 6.2 Các thông số PSS Kpss T1 T2 T3 T4 0.9987 5.9882 0.4844 0.9946 0.3622 6.2.1 Trường hợp 1: Tải thay đổi đột ngột Máy phát vận hành tải 0.6 p.u giây phụ tải bất ngờ giảm tải xuống 0.3 p.u đến vị trí 10 giây hệ thống ổn định Tại 10 giây tải bất ngờ tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định giây thứ 20 Điều đảm bảo cho máy phát ổn định tình vận hành Các đáp ứng ổn định công suất điện Pe, góc công suất Delta độ lệch tốc độ Rotor thể hình (6.2), (6.3), (6.4) 42 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Hình 6.2 Công suất điện Pe (pu) đầu cực máy phát thay đổi công suất Hình 6.2 thể công suất điện Pe máy phát vận hành tải 0.6 p.u giây phụ tải bất ngờ giảm tải xuống 0.3 p.u đến vị trí 10 giây hệ thống ổn định Tại 10 giây tải bất ngờ tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định giây thứ 20 Hình 6.3 Góc công suất Delta máy phát thay đổi tải 43 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Hình 6.3 thể góc công suất máy phát, máy phát vận hành tải 0.6 p.u ứng với góc delta 1.6 p.u Tại giây phụ tải bất ngờ giảm tải xuống 0.3 p.u đến vị trí 10 giây hệ thống ổn định ứng với góc delta 0.8 p.u Tại 10 giây tải bất ngờ tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định giây thứ 20 ứng với góc delta 1.35 p.u Hình 6.4: Độ lệch tốc độ máy phát công suất phụ tải thay đổi Hình 6.4 thể độ lệch tốc độ máy phát, máy phát vận hành tải 0.6 p.u Tại giây phụ tải bất ngờ giảm tải xuống 0.3 p.u đến vị trí 10 giây hệ thống ổn định độ lệch tốc độ Tại 10 giây tải bất ngờ tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định giây thứ 20 độ lệch tốc độ không 6.2.2 Trường hợp 2: Ngắn mạch đầu cực máy phát Khi mang tải 0.6 p.u xảy ngắn mạch đường dây gần đầu cực máy phát thời gian t = giây, sau thời gian 0.1 giây cố loại trừ hệ thống trở lại bình thường sau 10 giây Các đáp ứng ổn định góc công suất Delta, độ lệch tốc độ Rotor công suất điện Pe thể hình (6.5), (6.6), (6.7) 44 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Hình 6.5 Góc công suất delta máy phát trường hợp ngắn mạch Hình 6.5 thể góc công suất, máy phát mang tải 0.6 p.u xảy ngắn mạch đầu cực máy phát thời gian t = giây, sau thời gian 0.1 giây cố loại trừ hệ thống trở lại bình thường sau 10 giây Hình 6.6 Độ lệch tốc độ rotor trường hợp ngắn mạch 45 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Hình 6.6 thể độ lệch tốc độ Rotor, máy phát mang tải 0.6 p.u xảy ngắn mạch đầu cực máy phát thời gian t = giây, sau thời gian 0.1 giây cố loại trừ hệ thống trở lại bình thường sau 10 giây Hình 6.7 Công suất điện Pe trường hợp ngắn mạch Hình 6.7 thể công suất điện máy phát mang tải 0.6 p.u xảy ngắn mạch đầu cực máy phát thời gian t = giây, sau thời gian 0.1 giây cố loại trừ hệ thống trở lại bình thường sau 10 giây Bảng 6.3 Giới hạn ổn định động NO PSS CPSS ACO-PSS max Pe (p.u) 2.2 1.8 1.7 Max góc Rotor (p.u) 2.5 2.3 Thời gian ổn định góc 𝛿 (s) >10 10 4.5 Nhận xét: Các kết mô cho thấy Bộ ổn định ACO - PSS làm cho góc công suất máy phát điện dao động có biên độ nhỏ hơn, thời gian ổn định ngắn (khoảng giây) Vì cải thiện trạng thái ổn định máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động hệ thống 46 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 7.1 Kết luận Luận văn trình bày việc ứng dụng giải thuật ACO để hiệu chỉnh thông số tối ưu cho PSS nhằm cải thiện trạng thái ổn định máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động hệ thống Sự hoạt động ACO-PSS hệ thống điện mô máy tính phần mềm Matlab Simulink theo điều kiện vận hành khác chẳng hạn tải nhẹ, tải nặng, nhiễu loạn khác thay đổi công suất đầu vào, ngắn mạch pha kiểm tra, thời gian tất trường hợp mô nghiên cứu so sánh với PSS thông thường, kết mô cho thấy ACO-PSS đáp ứng tất các dao động hệ thống điện theo điều kiện vận hành khác cải thiện đáng kể trạng thái ổn định hệ thống 7.2 Hạn chế Tuy nhiên thời gian nghiên cứu có hạn, luận văn giải vấn đề sở lý thyết hệ thống tự động ổn định triệt tiêu dao động nhỏ máy phát điện Mô hình mô cho kết tốt Một hạn chế luận văn dừng lại cho việc nghiên cứu ổn định cho máy phát độc lập nối với hệ thống, thực tế có nhiều nhà máy làm việc song song 7.3 Hướng phát triển đề tài Trong thực tế hệ thống có nhiều nhà máy làm việc song song với nhau, để có thể ứng dụng điều khiển vào thực tiễn ta phải xem xét đến trường hợp hướng phát triển đề tài 47 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Phùng Quang (2005), Matlab & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động, Nxb Khoa học Kỹ thuật [2] Lã Văn Út (2000), Phân tích điều khiển ổn định HTĐ, Nxb Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [3] Vũ Gia Hanh, Phan Tử Thụ, Trần Khánh Hà, Nguyễn Văn Sáu (2009), Máy điện tập 2, Nxb Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [4] Phạm Hồng Luân, Dương Thành Nhân, Nghiên cứu ứng dụng thuật toán ACO tối ưu thời gian chi phí cho xây dựng dự án, Tạp chí phát triển KH&CN, tập 13, số Q1-2010 [5] Hong He ，Fang Liu， Li Li ，Jin-Rong Yang , Lei Su ,Yi Wu, “Study of PID Control System For Ant Colony Algorithm”, Tianjin University of Technology，Tianjin 300191，China [6] Jian He, “Adaptive power system stabilizer based on recurrent neural network”, [7] the University of Calgary october 1998 Sidhartha Panda and Narayana Prasad Padhy “Power System with PSS and FACTS Controller:Modelling, Simulation and Simultaneous Tuning Employing Genetic Algorithm”, International Journal of Electrical and Electronics Engineering 1:1 2007 [8] (Yuan-Yih Hsu, Chao-Rong Chen),Tuning of power system stabilizer using an artificial neuron network, IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol 6, No.4, December 1991 [9] Y.L Abdel-Magid , M.M Dawoud, Tuning of power system stabilizers using genetic algorithms, Electric Power Systems Research 39 (1996) 137 143 [10] Nguyễn Minh Tâm, Nguyễn Hoàng Linh, Ứng dụng giải thuật PSO để xác định thông số tối ưu cho PSS, Đại học Sư phạm kỹ thuật Tp.HCM, 2013 [11] Jan Machowski, Janusz W Bialek and James R Bumby “POWER SYSTEM DYNAMICS Stability and Control” john wiley & sons, Ltd 48 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm [12] Kundur P (1994), Power System Stability and Control, McGraw–Hill Book [13] Wenxin Liu, Ganesh K Venayagamoorthy, Donald C Wunsch I1 “Adaptive Neural Network Based Power System Stabilizer Design”,0-7803-78989/03/$17.00 02003 IEEE [14] IEEE, "Recommended practice for excitation system models for power system stability studies", IEEE Std 421.5-1992, 1992 [15] Aaron Francis Snyder (1997), Inter–Area Oscillation Damping with Power System Stabilizers and Synchronized Phasor Measurements, Master of Science in Electrical Engineering, Paris, France [16] Rogers G (2000), Power System Oscillations, Kluwer, Norwell, MA [17] Prasertwong K., Mithulananthan N and Thakur D., Understanding low frequency oscillation in power systems [18] Marco Dorigo and Thomas Stutzule, Ant Colony Optimization, The MIT Press, 2004, 305 pages [19] Traveling Selman Proplem for Dynamic Graphs Kovring Antal Attila CIR Report No.052005 July, 2005 49 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm PHỤ LỤC A THÔNG SỐ HỆ THỐNG MÁY PHÁT-ĐƯỜNG DÂY Máy phát Generator: Loại rotor: cực lồi; Sđm=200MVA; Uđm=13,8kV; f=50Hz H=3.542, D = 0, Xd=1.7572, Xq=1.5845, X’d=0.4245, X’q=1.04, T’do=6.66, T’qo=0.44, Ra=0, Pe=0.6, δ0=44.370 Lưới truyền tải R=0, Xe=0.68, G=0, B=0 Thông số CPSS KPSS = 0.0403, T1 = T3 = 0.016, T2 = T4 = 0.0547, Tw = 10 Các thông số sử dụng để mô Tất các thông số điện trở, điện cảm, công suất đơn vị p.u Thời gian tính giây 50 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm PHỤ LỤC B CODE MATLAB GIẢI THUẬT KIẾN HIỆU CHỈNH THÔNG SỐ BỘ PSS Main.m: %chuong trinh chinh close all;clear all;clc; dieukien=[0 10]; % chay mo hinh qua PSS Nant=60; alpha=1; beta=1; c=0.0001; evapo=.9; phero=c*ones(10,25); T1=2.5*rand; T2=0.5*rand; T3=1*rand; T4=1*rand; Kpss=1*rand; %%T1, T2, T3, T4, Kpss up=[6 10 1]; dow=[0.01 0.01 0.01 0.01 0.01]; Q = mo_hinh(T1,T2, T3, T4, Kpss); bestf=Q; best_para=[T1,T2, T3, T4, Kpss]; %thuat toan dan kien for l=1:15 clc; disp (l); separate; visibility; position; parameter; choice_path; update; fit(l)=bestf; %tempf end plot(fit,'linewidth',3), grid disp(['Fitness: ', num2str(bestf)]); disp(['best Parameters: ',num2str(best_para)]); disp(['T1=',num2str(best_para(1)),'; ','T2=',num2str(best_para(2)) ,'; ','T3=',num2str(best_para(3)),'; ','T4=',num2str(best_para(4)) ,'; ','Kpss=',num2str(best_para(5)),';']); [T1,T2, T3, T4, Kpss]; nfitness=mo_hinh( T1,T2, T3, T4, Kpss); [F,pe,delta,dew] = mo_hinh_plot(T1,T2, T3, T4, Kpss); figure(2); hold on plot(pe(:,1),'b','linewidth',2); figure(3); hold on plot(delta(:,1),'b', 'linewidth',2); figure(4); hold on plot(dew(:,1),'r', 'linewidth',2); hold on dieukien=[0, -10]; % chay mo hinh khong PSS [F,pe,delta,dew] = mo_hinh_plot(T1,T2, T3, T4, Kpss); figure(2); plot(pe(:,1),'k'); figure(3); plot(delta(:,1),'k'); figure(4); hold on 51 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm plot(dew(:,1),'k', 'linewidth',2); Choice_path.m: para=abs(para); X=para; up_matrix=repmat(up,Nant,1); dow_matrix=repmat(dow,Nant,1); Xup=X=dow_matrix; X=dow_matrix.*not(Xdow)+X.*Xdow; para=X; for i4=1:Nant T1=para(i4,1); T2=para(i4,2); T3=para(i4,3); T4=para(i4,4); Kpss=para(i4,5); disp([T1,T2, T3, T4, Kpss]); f(i4) = mo_hinh(T1,T2, T3, T4, Kpss); end tempf=min(f); for j4=1:length(f)%tim kien tot nhat tai vong lap hien tai if tempf==f(j4) best_ant=j4; end end temp_para=para(best_ant,:);%cap nhat kien tot nhat toan cuc% if tempf p0) chosen_index = index; break; end end choice = chosen_index; parameter.m for i3=1:Nant 52 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm T1(i3)=0; for j3=1:5 T1(i3)=T1(i3)+(ant_position(i3,j3)-1)*10^(jp-j3); end T2(i3)=0; for j3=1:5 T2(i3)=T2(i3)+(ant_position(i3,j3+5)-1)*10^(ji-j3); end T3(i3)=0; for j3=1:5 T3(i3)=T3(i3)+(ant_position(i3,j3+10)-1)*10^(jd-j3); end T4(i3)=0; for j3=1:5 T4(i3)=T4(i3)+(ant_position(i3,j3+15)-1)*10^(jdd-j3); end Kpss(i3)=0; for j3=1:5 Kpss(i3)=Kpss(i3)+(ant_position(i3,j3+20)-1)*10^(ja-j3); end end para=[T1;T2;T3;T4;Kpss]; para=para'; position.m for k2=1:Nant for i2=1:25 temp=sum((phero(:,i2).^alpha).*(vis(:,i2)).^beta); for j2=1:10 p(j2)=(((phero(j2,i2))^alpha*vis(j2,i2)^beta))/temp; end ant_position(k2,i2)=fortune_wheel(p); end end separate.m if T1[...]... điện  Công suất giảm chấn trong máy phát Chương 3: Thuật toán tối ưu hóa bầy kiến  Chương này tìm hiểu các vấn đề:  Lịch sử hình thành  Mô tả thuật toán  Đặc điểm và ứng dụng của giải thuật đàn Chương 4: Hiệu chỉnh bộ PSS bằng giải thuật đàn kiến  Chương này trình bày các bước thực hiện áp dụng thuật toán đàn kiến để tìm bộ thông số tối ưu cho bộ PSS Chương 5: Xây dựng mô hình máy phát điện  Chương... chúng tôi đề xuất một phương pháp tối ưu khác đó là dùng giải thuật đàn kiến (ACO) để hiệu chỉnh tìm thông số tối ưu cho bộ PSS và mô phỏng trên hệ thống SMIB Kết quả sẽ được kiểm chứng bằng mô phỏng trên phần mềm Matlab/Simulink 1.3 Mục tiêu nghiên cứu Ứng dụng giải thuật đàn kiến (ACO - Ant Colony Optimization) để tìm kiếm các thông số tối ưu của bộ PSS nhằm cải thiện trạng thái ổn định của máy phát,... nghiên cứu Nghiên cứu mô hình của bộ điều khiển PSS và ứng dụng giải thuật đàn kiến tối ưu thông số bộ PSS Xây dựng mô hình mô phỏng để kiểm chứng trên phần mềm Matlab/Simulink Trên cơ sở các kết quả thu được trên mô hình để rút ra đánh giá, kết luận 1.5 Phạm vi nghiên cứu Đề tài tập trung nghiên cứu giải thuật đàn kiến (ACO) cho việc xác định thông số tối ưu của bộ PSS nhằm cải thiện trạng thái ổn... thấy bộ PSS với các tham số được tối ưu bằng các thuật toán thông minh có đáp ứng ổn định tốt hơn so với khi không có PSS và khi có bộ PSS truyền thống Tần số và biên độ của các dao động thấp hơn, thời gian trở về trạng 4 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm thái ổn định ngắn hơn Qua đó, cho ta thấy tính hiệu quả khi áp dụng các thuật toán tối ưu thông minh trong việc hiệu chỉnh tối ưu các thông số của bộ PSS Trong... Abdel-Magid , M.M Dawoud[9] - “ Ứng dụng giải thuật PSO để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS của nhóm tác giả Nguyễn Minh Tâm, Nguyễn Hoàng Linh[10] Các nghiên cứu trên ứng dụng thuật toán tối ưu thông minh mạng Noron, giải thuật Gen và giải thuật bầy đàn tối ưu hóa các tham số của bộ PSS và mô phỏng trên hệ thống SMIB (Single Machine Infinity Bus) để ổn định các dao động tín hiệu nhỏ của hệ thống Các kết... Gia tốc  Độ lệch tần số thanh cái  Độ chênh lệch công suất 3 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Bộ PSS đầu tiên được gọi là bộ PSS thông thường (CPSS)[6] được thiết kế dựa trên hàm truyền sử dụng lý thuyết điều khiển cổ điển Nó sử dụng hệ thống bù sớm trễ pha để bù sự dịch chuyển pha do dao động tần số thấp gây ra do sự nhiễu loạn trong hệ thống bằng cách điều chỉnh thích hợp các thông số hệ thống bù sớm trễ... mục đích nghiên cứu bộ PSS 2.2 Bộ ổn định hệ thống điện (Power System Stabilizer) Bộ ổn định hệ thống điện (Power System Stabilizer – PSS) là một thiết bị dùng để thêm mạch điều khiển cho hệ thống tự động điều chỉnh điện áp AVR[12], như hình 2.7 𝑃𝑆𝑆 Vpss s+ AVR Σ Σ - ∆𝑉 ∆𝑉Σ ∆𝜔 Kích từ 𝐸f Hình 2.7 Sơ đồ khối tín hiệu bộ PSS cấp cho hệ thống kích từ 13 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Tín hiệu PSS cấp cho AVR máy... trong đó D là hệ số giảm chấn Hình 2.12 Đường đi từ thông phần ứng ở các trạng thái khác nhau: a Trạng thái trước quá độ (hiệu ứng chắn của cuộn dây giảm chấn và của cuộn dây kích từ); b Trạng thái quá độ (hiệu ứng chắn của chỉ cuộn dây kích từ); c Trạng thái ổn định 16 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Chương 3: GIẢI THUẬT TỐI ƯU HÓA ĐÀN KIẾN 3.1 Giới thiệu ACO (Ant Colony Optimization – Tối ưu đàn kiến) là một... cứu gần đây về ACO tập trung vào việc phát triển các thuật toán biến thể để làm tăng hiệu năng tính toán của thuật toán Ant System ban đầu Giải thuật kiến đã nhận được sự chú ý rộng lớn nhờ vào khả năng tối ưu của nó trong nhiều lĩnh vực khác nhau Khái niệm ACO lấy cảm hứng từ việc quan sát hành vi của đàn kiến trong quá trình chúng tìm kiếm nguồn thức ăn Người ta đã khám phá ra rằng, đàn kiến luôn tìm... sử dụng để thiết kế Bộ ổn định HTĐ thông thường chỉ được đánh giá tại thời điểm vận hành và tại đó hệ thống được tuyến tính hóa Để có bộ PSS cung cấp mô men giảm chấn tốt trên điều kiện hoạt động rộng, các thông số của nó cần được hiệu chỉnh để đáp ứng tốt với tất cả các loại dao động, mà đây là một công việc tốn rất nhiều thời gian Để đơn giản quá trình này, các thuật toán tối ưu thông minh như: Mạng