Hệ thống nhận dạng thông minh chẩn đoán nhanh ổn định động hệ thống điện

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ******** NGUYỄN NGỌC ÂU HỆ THỐNG NHẬN DẠNG THƠNG MINH CHẨN ĐỐN NHANH ỔN ĐỊNH ĐỘNG HỆ THỐNG ĐIỆN LUẬN ÁN TIẾN SỸ NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN Tp Hồ Chí Minh – tháng 6/2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ******** NGUYỄN NGỌC ÂU HỆ THỐNG NHẬN DẠNG THÔNG MINH CHẨN ĐOÁN NHANH ỔN ĐỊNH ĐỘNG HỆ THỐNG ĐIỆN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN – 62520202 Hƣớng dẫn khoa học: PGS TS Quyền Huy Ánh PGS TS Phan Thị Thanh Bình I LÝ LỊCH SƠ LƢỢC Họ tên: Nguyễn Ngọc Âu Ngày, tháng, năm sinh: 20/12/1970 Quê quán: Tiền Giang Học vị cao nhất: Thạc sỹ Đơn vị công tác: Khoa điện điện tử Chỗ nay: 114/18/6 Vƣờn Lài, An Phú Đông, Quận 12, TpHCM Điện thoại liện hệ: Email: ngocau@hcmute.edu.vn II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Đại học Hệ đào tạo: quy Nơi đào tạo: Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Tp.HCM Ngành học: Điện khí hóa & cung cấp điện Nƣớc đào tạo: Việt Nam Sau đại học Thạc sỹ chuyên ngành: Kỹ thuật điện Nơi đào tạo: Đại Học Bách Khoa Tp.HCM Ngoại ngữ II Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN Thời gian 1998 đến III Q TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Các đề tài nghiên cứu khoa học tham gia TT Tên đề tài nghiên cứu Khảo sát biến đổi điện pha sang ba pha dùng máy điện quay Đánh giá ổn định hệ thống điện nhiều máy phát Lựa chọn mẫu đánh giá thông minh ổn định động hệ thống điện Ứng dụng mạng thần kinh nh n tạo chẩn đoán ổn định động hệ thống điện nhiều máy Hệ thống nhận dạng đánh giá ổn định động hệ thống điện Các cơng trình cơng bố TT Tên cơng trình Ngoc Au Nguyen, Trong Nghia Le, Huy Anh Quyen, Thi Thanh Binh Phan,‟‟Data reduction for dynamic stability classification in power system‟‟, IETE Journal of Research, DOI:10.1080/03772063.2017.1417752, ISSN: 0377-2063 (Print) 0974-780X (Online), Jan 2018 Ngoc Au Nguyen, Trong Nghia Le, Huy Anh Quyen, Binh Phan Thi Thanh, Thai Binh Nguyen„‟Hybrid Classifer Model for Dynamic Stability Prediction in Power System‟‟, International Conference-ICSSE 2017, p 67-70, 2017 IEEE i LỜI CẢM ƠN Xin chân thành cảm ơn PGS.TS Quyền Huy Ánh, PGS.TS Phan Thi Thanh B nh t n t nh hướng dẫn NCS trình th c lu n án Xin chân thành cảm ơn Ban Giám Hiệu , Phòng Đào Tạo Bộ Ph n Quản Lý Sau Đại Học, Bộ Môn Điện Công Nghiệp, Khoa Điện Điện Tử Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thu t Thành phố Hồ Chí Minh tạo điều kiện tốt nh t cho NCS trình th c lu n án Xin chân thành cảm ơn bạn NCS chia sẻ kinh nghiệm nghiên cứu trình th c lu n án Cảm ơn gia đ nh ủng hộ chịu thiệt thòi nh t định thời gian NCS th c lu n án Tác giả Nguyễn Ngọc Âu iv TÓM TẮT Hệ thống điện đại đối mặt thách thức với nhiều thay đổi Đầu tƣ nguồn phát không đáp ứng kịp nhu cầu phát triển phụ tải gây áp lực lên hệ thống điện phải vận hành gần giới hạn ổn định Trong đ , hệ thống điện vận hành gặp phải trƣờng hợp cố bất thƣờng Các cố g y hại đến ổn định động hệ thống điện dẫn đến tan r hệ thống điện Đánh giá ổn định độ hệ thống điện dao động lớn cố g y ra, phƣơng pháp truyền thống tỏ k m hiệu Vì vậy, nhu cầu cần hệ thống nhận dạng nhanh ổn định động hệ thống điện nhằm cảnh báo sớm hội để điều khiển đƣa hệ thống điện trở trạng thái ổn định Thế giới chứng kiến trỗi dậy cách mạnh mẽ trí thơng minh nhân tạo ứng dụng vào lĩnh vực khoa học công nghệ năm đầu kỷ 21 thời gian tới Trong đ , ứng dụng cơng nghệ tính tốn thơng minh nhân tạo chẩn đoán ổn định hệ thống điện đƣợc nhiều nhà khoa học quan tâm Qua nghiên cứu, tác giả nhận thấy ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo cho toán chẩn đoán ổn định hệ thống điện gặp phải vấn đề phức tạp liệu cần xử lý để n ng cao độ xác Luận án đề xuất hƣớng nghiên cứu ứng dụng hệ thống thơng minh vào xây dựng mơ hình chẩn đốn ổn định động hệ thống điện gồm ba vấn đề cụ thể cần giải quyết: Một vấn đề lựa chọn tập biến Hai vấn đề giảm không gian mẫu Ba cải tiến mơ hình mạng nơron để n ng cao độ xác nhận dạng Tóm tắt đ ng góp luận án nhƣ sau: Đề xuất quy trình xây dựng tập biến cho toán nhận dạng ổn định động hệ thống điện Giới thiệu áp dụng thành công hai giải thuật chọn biến, SFFS FR, vào giảm không gian biến cách hiệu Kết kiểm tra sơ đồ IEEE 39-bus, giải thuật SFFS cho kết chọn biến tốt phƣơng pháp FR nhờ vào mở rộng không gian tìm kiếm v Áp dụng thành công giải thuật giảm không gian mẫu K-means lai (Hybrid Kmeans – HK), cải tiến từ giải thuật phân cụm liệu tiếng K-means, khai phá liệu ổn định động hệ thống điện Kết kiểm tra cho thấy giải thuật HK đ khắc phục đƣợc nhƣợc điểm K-means, giúp nâng cao chất lƣợng phân cụm liệu, giảm không gian mẫu cách hiệu Việc giảm khơng gian mẫu làm cho nhóm mẫu có t m đại điện Điều c ý nghĩa quan trọng làm cho mơ hình khơng tăng dung lƣợng nhớ lƣu trữ mẫu mới, linh hoạt việc cập nhật làm giàu tri thức mới, giúp mơ hình nâng cao khả ao phủ liệu, thích nghi với mẫu cao Đề xuất quy trình xây dựng hệ thống nhận dạng thơng minh chẩn đoán nhanh ổn định động hệ thống điện dựa tr n sở mạng nơ-ron, khai phá liệu Luận án đ phát triển thành cơng mơ hình mạng nơ-ron song song cải tiến cho toán nhận dạng ổn định động hệ thống điện Mơ hình đề xuất đạt đƣợc mục ti u quan trọng n ng cao độ ch nh xác ph n lớp Với cách tiếp cận trình bày luận án, khâu thực đ đƣợc quy trình h a, điều giúp mơ hình nhận dạng hồn tồn mở rộng cho trƣờng hợp nhiễu lớn khác Bài tốn nhận dạng đề tài tổng hợp cho ài toán điều khiển ổn định hệ thống điện chẳng hạn nhƣ điều khiển sa thải phụ tải Xây dựng cách tiếp cận nhận dạng nhanh trạng thái ổn định động hệ thống điện có cố ngắn mạch nghiêm trọng xảy dựa biến đầu vào độ thay đổi công suất tác dụng tải, độ thay đổi công suất tác dụng nhánh, sụt điện áp nút Kết kiểm tra cho độ xác nhận dạng cao trạng thái ổn định hệ thống điện mà khơng cần giải hệ phƣơng trình vi ph n nhƣ phƣơng pháp truyền thống Hệ thống nhận dạng thông minh đƣợc xây dựng đƣợc sử dụng nhƣ công cụ trợ giúp điều độ vi n đề chiến lƣợc điều khiển tình khẩn cấp, huấn luyện điều độ viên hệ thống điện xử lý tình dựa kịch cố vi Việc giảm không gian biến c ý nghĩa lớn việc giảm chi ph thiết ị đo lƣờng cảm iến, đơn giản h a sơ đồ đấu nối, giúp hệ thống tăng tốc độ xử lý Việc giảm không gian mẫu c ý nghĩa quan trọng việc tiết kiệm ộ nhớ lƣu trữ mẫu, giảm chi ph thu thập liệu, giúp mơ hình dễ dàng cập nhật liệu vii Nguyễn Ngọc Âu DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ Các b i báo công bố I Ngoc Au Nguyen, Trong Nghia Le, Huy Anh Quyen, Thi Thanh Binh Phan,‟‟Data reduction for dynamic stability classification in power system‟‟, IETE Journal of Research,DOI:10.1080/03772063.2017.1417752, ISSN: 03772063 (Print) 0974-780X (Online), Jan 2018 (SCIE) IV VI VII II Ngoc Au Nguyen, Trong Nghia Le, Huy Anh Quyen, Binh Phan Thi Thanh, Thai Binh Nguyen„‟Hybrid Classifer Model for Dynamic Stability Prediction in Power System‟‟, IEEE International Conference On System Science And Engineering (ICSSE 2017), p 67-70, 2017 IEEE III Nguyen Ngoc Au, Quyen Huy Anh, Phan Thi Thanh Binh, „‟Dynamic Stability Recognition Of Power System Using Generalized Regression Neural Networks‟‟ Journal of Technical Education Science, N 40A(10/2017), ISSN 1859-1272, 2017 Nguyen Ngoc Au, Quyen Huy Anh, Phan Thi Thanh Binh,„‟Feature subset selection in dynamic stability assessment power system using artificial Neural networks‟‟ Science & Technology Development Journal, ISSN 1859-0128, Vol.18, p 15-24, No.K3 – 2015 V Nguyen Ngoc Au, Quyen Huy Anh, Phan Thi Thanh Binh, „‟Dynamic stability assessment of power system using Multilayer feedforward Neural networks with Reduced feature selection‟‟, The 2nd International Conference On Green Technology And Sustainable Development, 2014 (GTSD'14) Nguyen Ngoc Au, Quyen Huy Anh, Phan Viet Thinh, ”Feature Selection For Dynamic Stability Prediction Of Power System Using Neural Network”, Journal of Technical Education Science, N 34(2015), ISSN 1859-1272, 2015 Quyen Huy Anh, Nguyen Ngoc Au, Nguyen Vu Phuong Thao, „‟Design dual input power system stabilizer for multi-machine system based on focused-time-delay Neural netwok‟‟, Journal of Technical Education Science, N0 25(2013), ISSN 1859-1272 Các báo liên quan VIII Nguyễn Ngọc Âu, Lê Trọng nghĩa, Quyền Huy Ánh, Phan Thị Thanh Bình, „Sa thải phụ tải dựa nhận dạng nhanh ổn định động hệ thống điện‟, 111 Nguyễn Ngọc Âu ISSN 1859-1531 Tạp Chí Khoa Học Và Công Nghệ, Đại Học Đà Nẵng-Số 11(129).2017 QUYỂN 2, p 6-11, 2017 Trong Nghia Le, Ngoc Au Nguyen, Huy Anh Quyen, „‟Emergency control of load shedding based on coordination of artificial Neural network and analytic hierarchy process algorithm‟‟, IEEE International Conference On System Science And Engineering (ICSSE 2017), p 67-70, 2017 IEEE X L.T Nghia, T.T Giang, N.N Au, Q.H Anh, D.N An, „‟Emergency Control of Load Shedding Based on Fuzzy-AHP Algorithm‟‟, International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), ISSN: 2278-0181, Vol Issue 09, p 185-191, September – 2017 Phan Thị Thanh Bình, Nguyễn Thụy Mai Khanh, Nguyễn Ngọc Âu „‟Phân tích tĩnh ổn định điện áp có máy phát điện gió DFIG‟‟, Tạp chí Phát triển KH&CN, Tập 19, Số K5-2016, trang 5-12, 2016 Trong Nghia Le, Huy Anh Quyen, Ngoc Au Nguyen,‟‟Application of fuzzy-analytic hierarchy process algorithm and fuzzy load profile for load shedding in power systems‟‟, Electrical Power and Energy Systems 77 (2016) 178–184, 2016 (SCIE) IX XI XII Chủ nhiệm đề tài cấp trƣờng trọng m: “Hệ thống nh n dạng đánh giá ổn định động hệ thống điện”, 2016-2017, T201768TĐ „‟Ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo chẩn đoán ổn định động hệ thống điện nhiều máy‟‟, 2015-2016, T2016-48TĐ „‟L a chọn mẫu đánh giá thông minh ổn định động hệ thống điện‟‟, 21014-2015, T2015-34TĐ „‟Đánh giá ổn định hệ thống điện nhiều máy phát‟‟, 2012-2013, T2013- 02TĐ 112 Nguyễn Ngọc Âu PHỤ LỤC Bảng PL1 Công suất máy phát Bus 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 Bảng PL2 Mơ hình máy phát điện đồng ộ GENPWTwoAxis Unit No 10 MaxMvar Nguyễn Ngọc Âu Bảng PL3 Thông số thi t bị điều n kích từ IEEE1 Bus T 39 38 6.2 37 36 35 40 34 33 40 32 31 40 30 40 K Bảng PL4 Thông số Nguyễn Ngọc Âu Bảng PL5 Thông số máy bi n áp From Bus Nguyễn Ngọc Âu Bảng PL6 Thông số trở kháng đƣờng d y From Bus Nguyễn Ngọc Âu Bảng PL7 Thông số trở kháng thứ tự không đƣờng d y From Bus 1 2 3 4 5 6 10 Nguyễn Ngọc Âu Nguyễn Ngọc Âu PL8 Các kh u thực thi chƣơng trình PowerWor d đ m u Các giai đoạn mô phần mềm PowerWorld để thu thập mẫu đƣợc đúc kết thành giai đoạn gồm:  Giai đoạn 1: Thực cài đặt thơng số chuẩn mơ hình hệ thống điện  Giai đoạn 2: Thực kích hoạt thơng số mơ hình hệ thống điện  Giai đoạn 3: Chạy phân bố công suất tối ƣu OPF  Giai đoạn 4: Mô ổn định độ, đánh giá ổn định/không ổn định lấy mẫu Giai đoạn 1: Th c cài đặt thơng số cho mơ hình hệ thống điện Power and Voltage Control Load Information Transformer Giai đoạn Nguyễn Ngọc Âu  Giai đoạn 2: Th c kích hoạt thơng số mơ hình hệ thống điện Giai đoạn K ch hoạt tự động điều chỉnh công suất phát (Available for AGC) Power and Voltage Control K ch hoạt giới hạn công suất phát (Enforce MW Limits) K ch hoạt điều chỉnh điện áp tự động (Available for AVR) K ch hoạt vận hành kinh tế an đầu (If AGCable) Faults OPF K ch hoạt trung t nh nối đất (Neutral Grounded) K ch hoạt mơ hình máy phát điện (GENPWTwoAxis) K ch hoạt thiết ị điều khiển k ch từ (IEEET1) K ch hoạt thiết ị điều chỉnh tần số (TGOV1) Giai đoạn Stability Nguyễn Ngọc Âu  Giai đoạn 3: Chạy phân bố công su t tối ưu OPF Giai đoạn Case Information  Generators Load công suất tải Load công suất phát AGC = NO AVR = YES Cost Model = None Chạy ph n công suất ố Chạy ph n ố công suất tối ƣu OPF Nguyễn Ngọc Âu  Giai đoạn 4: Mô ổn định độ, đánh giá ổn định/không ổn định l y mẫu Giai đoạn Simulation  Control Options  Generic Limit Monitors Cài đặt ƣớc thời gian Time Step = 0.5 Cycles (0.00833 Seconds) Cài đặt tần số Over speed = 62.40 Hz Under speed = 57.60 Hz Cài đặt g c rotor Absolute Angle Deviation = 180 Deg Rotor Angle = YES MW = YES Mvar = YES Field Voltage = YES Field Current = YES Cài đặt iến hệ thống Result Storage  Store to RAM Options Chọn us/đƣờng d y chạy ổn định độ Simulation  Control Cài đặt vị tr cố Cài đặt thời gian cắt ngắn mạch FCT Chạy ổn định độ Run Transient Stability Đánh giá ổn định/không ổn định Lấy mẫu Result from RAM  Time Values Kết thúc ... cần hệ thống chẩn đoán nhanh ổn định động hệ thống điện nhằm cảnh báo sớm hội để điều khiển đƣa hệ thống điện trở trạng thái ổn định Ứng dụng công nghệ tri thức đánh giá ổn định hệ thống điện. .. đến ổn định động hệ thống điện dẫn đến tan r hệ thống điện Trên giới đ xảy nhiều cố tan rã hệ thống điện nghiêm trọng gắn liền với ổn định hệ thống điện đ g y thiệt hại kinh tế vô to lớn Hệ thống. .. đổi điện pha sang ba pha dùng máy điện quay Đánh giá ổn định hệ thống điện nhiều máy phát Lựa chọn mẫu đánh giá thông minh ổn định động hệ thống điện Ứng dụng mạng thần kinh nh n tạo chẩn đoán ổn