Nghiên cứu mô hình tính toán tổn thất điện năng trên lưới điện 110KV

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠO HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN MINH TUẤN NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH TÍNH TỐN TỔN THẤT ĐIỆN NĂNG TRÊN LƯỚI ĐIỆN 110KV Chuyên ngành: Quản Lý Năng Lượng Mã số: 8510602 LUẬN VĂN THẠC SĨ BẾN TRE, tháng 10 năm 2020 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI PHÂN HIỆU ĐHQG TP.HCM TẠI TỈNH BẾN TRE Cán hướng dẫn khoa học : TS Nguyễn Nhật Nam Cán chấm nhận xét : TS Lê Kỷ Cán chấm nhận xét : TS Huỳnh Văn Vạn Luận văn thạc sĩ bảo vệ Phân hiệu ĐHQG Tp HCM, Bến Tre ngày 10 tháng 10 năm 2020 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: Chủ tịch : PGS.TS Võ Ngọc Điều Thư ký : TS Nguyễn Phúc Khải Phản biện 1: TS Lê Kỷ Phản biện : TS Huỳnh Văn Vạn Ủy viên : PGS.TS Vũ Phan Tú Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG PGS.TS Võ Ngọc Điều TRƯỞNG KHOA……………… KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CƠNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HOẠC BÁCH KHOA Độc lập- Tự do- Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Học viên : Nguyễn Minh Tuấn MSHV :1870672 Ngày tháng, năm sinh: 08/11/1993 Nơi sinh Bến Tre Chuyên ngành: Quản Lý Năng Lượng Mã Ngành : 8510602 I.TÊN ĐỀ TÀI : Nghiên cứu mơ hình tính tốn tổn thất điện lưới điện 110kV II.NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 19/08/2019 III.NỘI DUNG VÀ NHIỆM VỤ : Tìm hiểu lý thuyết mạng Neural network, tiến hành xây dựng mơ hình mạng Neural network Xây dựng mơ hình tính tốn lý thuyết , từ xây dựng mạng Neural network tính tổn thất cho lưới điện 110kV Đưa mơ hình tối ưu cho lưới điện 110kV tỉnh Bến Tre IV.NGÀY HOÀNG THÀNH NHIỆM VỤ : 20/09/2020 V.CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS Nguyễn Nhật Nam Tp HCM, ngày tháng năm 20… CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) (Họ tên chữ ký) TS Nguyễn Nhật Nam TRƯỞNG KHOA (Họ tên chữ ký) LỜI CẢM ƠN Xin dành lời cảm ơn trân trọng muốn dành tới TS Nguyễn Nhật Nam, người dẫn dắt định hướng cho suốt trình làm luận văn, bảo Thầy giúp cho tơi tìm vấn đề hướng giải vấn đề cách khoa học Tôi xin trân trọng cảm ơn Thầy Cô Bộ phận sau Đại học, Phòng đào tạo sau đại học- Đại học Bách Khoa TP HCM Ban giám đốc phân hiệu Đại học quốc gia chi nhánh Bến Tre tích cực tạo điều kiện cho tơi học tập làm khóa luận cách thuận lợi Do thời gian có hạn, luận văn chắn khó tránh khỏi thiếu sót, mong góp ý thẳng thắn Thầy, Cô để luận văn hoàn thiện Trân trọng cảm ơn ! Bến Tre, ngày tháng năm 2020 Người thực Nguyễn Minh Tuấn TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Dự báo tổn thất ngắn hạn cần thiết để lập kế hoạch kiểm soát cho hệ thống điện, phương thức truyền tải điều phối hệ thống điện.Những năm gần đây, việc nghiên cứu thuật toán tối ưu để dự báo tổn thất điện ngắn hạn bắt đầu tâm đến phát triển rộng rãi chưa đạt nhiều kết tích cực việc đưa phương thức vận hành lưới điện tối ưu Luận văn sử dụng mạng thần kinh nhân tạo truyền thẳng với thuật toán lan truyền ngược để dự báo tổn thất ngắn hạn cho lưới điện có cấu trúc cố định thay đổi, cách phân tích mơ hình neural network khác số lượng đầu vào, số lớp ẩn… hàm huấn luyện mạng từ tìm mơ hình phù hợp đưa vào thực tiễn ABSTRACT Short-term loss forecasting is essential to planning and controlling power systems, in moderated transmission modes of power systems In recent years, the study of optimal algorithms for projecting The attention has been paid to short-term power loss reports but is widely developed, so there have not been many positive results in giving optimal grid operation methods This thesis uses straight transmission neural networks with back propagation algorithm to predict short-term losses for a grid with a fixed structure with little change, by analyzing different neural network models In the number of inputs, the number of hidden classes and the network training functions from which the most suitable model is found to put into practice LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu kết nghiên cứu luận văn trung thực, không thực chép với hình thức từ nguồn Tài liệu tham khảo nguồn trích dẫn theo quy định luận văn Tác giả Nguyễn Minh Tuấn MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1.ĐẶT VẤN ĐỀ 2.MỤC TIÊU VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU 4.PHƯƠNG PHÁP VÀ CÁCH TIẾP CẬN NGHIÊN CỨU 5.Ý NGHĨA KHOA HỌC 6.Ý NGHĨA THỰC TIỄN CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 PHÂN TÍNH VÀ HƯỚNG GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ TÍNH TỐN TỔN THẤT 1.2 CƠNG CỤ ĐÁNH GIÁ TÍNH KHẢ THI CỦA MƠ HÌNH XÂY DỰNG CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ MẠNG NEURAL NHÂN TẠO VÀ VISUAL STUDIO 2019 2.1 MẠNG NEURAL NHÂN TẠO 2.1.1 LỊCH SỬ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN 2.1.2 CẤU TRÚC MƠ HÌNH CHUNG CỦA MẠNG NEURAL NHÂN TẠO 2.1.3 MỘT SỐ THÀNH PHẦN ĐẶC TRƯNG CỦA MẠNG ANN 10 2.1.3.1 Dạng mạng Neural nhân tạo (Network type) 10 2.1.3.2 Thuật Toán 15 2.1.3.3 Hàm kích hoạt bổ trợ (Activation Function) 17 2.1.3.4 Giá trị Weights Bias (Trọng số độ lệch) 21 2.1.3.5 Lớp ẩn (Hidden Layer) 22 2.1.4 QUÁ TRÌNH HỌC 23 2.1.5.TỔNG QUANG VISUAL STUDIO 2019 24 CHƯƠNG KHẢO SÁT XÂY DỰNG MẠNG NEURAL NHÂN TẠO DỰ BÁO TỔN THẤT MẠCH VÀ LƯỚI ĐIỆN 110KV BẾN TRE 26 3.1 GIỚI THIỆU TỈNH BẾN TRE 26 3.2 KẾT LƯỚI 110KV TỈNH BẾN TRE 26 3.2 XÂY DỰNG MƠ HÌNH MẠNG ANN 27 3.2.1 CƠ SỞ DỮ LIỆU XÂY DỰNG MƠ HÌNH MẠNG ANN MẠCH HÌNH 27 3.2.2 CƠ SỞ DỮ LIỆU XÂY DỰNG MƠ HÌNH MẠNG ANN LƯỚI ĐIỆN 110KV 28 3.2.3 KIỂU MẠNG NEURAL TYPE 30 3.2.3.1 Phần Input đầu vào 30 3.2.3.2 Lớp layer ẩn 31 3.2.3.3 Phần Output đầu 31 3.2.4 CẤU TRÚC MẠNG ANN CƠ BẢN CỦA LUẬN VĂN 31 3.3 CÁC BƯỚC THIẾT LẬP VÀ LƯU ĐỒ MẠNG ANN 33 3.3.1 CÁC BƯỚC THIẾT LẬP 33 3.3.2 LƯU ĐỒ MẠNG ANN 33 3.4 KẾT QUẢ 35 3.4.1 KẾT QUẢ MẠCH HÌNH 35 SAU KHI TẬP HỢP ĐỦ DỮ LIỆU VÀ KẾT HỢP VỚI CẤU TRÚC MẠNG ĐÃ XÂY DỰNG TIẾN HÀNH HUẤN LUYỆN MẠNG NEURAL NETWORK THÌ TÁC GIẢ THU ĐƯỢC KẾT QUẢ NHƯ SAU: 35 3.4.2 KẾT QUẢ LƯỚI ĐIỆN 110KV BẾN TRE 37 3.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG 39 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 40 4.1 KẾT LUẬN 40 4.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN 40 TÀI LIỆU THAM KHẢO 41 PHỤC LỤC 43 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 88 QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO 88 Q TRÌNH CƠNG TÁC 88 DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 1: Dữ liệu xử lý mạch để đưa vào huấn luyện 28 Bảng 2: Dữ liệu xử lý mạch để đưa vào kiểm tra 28 Bảng 3: Dữ liệu xử lý để đưa vào huấn luyện mạng ANN lưới 110kV 30 Bảng 4: Dữ liệu xử lý để đưa vào kiểm tra ANN lưới 110kV 30 Bảng 5: Đánh giá sai số dự báo mơ hình mạng ANN mạch 36 Bảng 6: Đánh gia sai số dự báo mơ hình mạng ANN lưới điện 110kV 38 DANH SÁCH CÁC HÌNH ẢNH Hình 1: Cấu trúc chung mơ hình ANN Hình 2: Quá trình xử lý liệu ANN Hình 3: Mơ tả mạng ANN mặt toán học Hình 4: Mạng Neural truyền thẳng 11 Hình 5: Mạng Neural hàm sở xuyên tâm 12 Hình 6: Mạng Neural tự tổ chức 12 Hình 7: Mạng Neural hồi qui 13 Hình 8: Mạng Neural chuyển đổi 14 Hình 9: Mạng Neural mô-đun 14 Hình 10: Ví dụ thuật tốn lan truyền ngược 16 Hình 11: Tổng qt thuật tốn lan truyền ngược 16 Hình 12: Đồ thị hàm Sigmoid 19 Hình 13: Đồ thị hàm Tanh 19 Hình 14: Đồ thị hàm ReLU 21 Hình 15: Giá trị Weights Bias 22 Hình 16: Ví dụ lớp ẩn mạng ANN 23 Hình 17: Quá trình học có giám sát 23 Hình 18: Quá trình học khơng có giám sát 24 Hình 19 : Giao diện Visual Studio 2019 25 Hình 1: Sơ đồ kết lưới lưới điện 110kV Bến Tre 26 Hình 2: Sơ đồ hình π 28 Hình 3: Chương trình đo ghi Appmeter 29 :Hình 4: File liệu lấy từ Appmeter 29 Hình : Lưu đồ mạng ANN 34 74 110 110.493 29.956 0.221704 0.217 2.164 111 111.091 29.407 0.212648 0.208 2.184 112 113.36 27.942 0.182285 0.185 1.501 113 114.891 26.935 0.1649 0.171 3.652 114 112.511 31.549 0.237172 0.236 0.345 115 109.777 36.291 0.331797 0.326 1.796 116 109.616 37.463 0.352416 0.350 0.752 117 108.933 37.646 0.362617 0.356 1.782 118 110.978 37.317 0.345465 0.342 1.067 119 112.675 36.383 0.314551 0.318 1.065 120 114.545 35.12 0.287154 0.289 0.801 121 112.9189 33.45336 0.264761 0.266 0.304 122 113.2002 33.197 0.259421 0.261 0.479 123 113.3531 32.86741 0.255178 0.255 0.076 124 113.3819 32.70262 0.249589 0.252 1.084 125 112.5998 34.00267 0.275087 0.276 0.184 126 114.0953 28.50951 0.188303 0.191 1.478 127 112.4137 23.65721 0.135173 0.139 2.577 128 110.1651 25.04881 0.155113 0.155 0.017 129 110.668 28.05174 0.192766 0.190 1.188 130 111.738 29.97435 0.217051 0.215 1.045 131 112.992 27.09959 0.17347 0.175 1.026 132 111.2839 28.82078 0.201233 0.200 0.789 133 110.1141 29.47997 0.21504 0.211 1.959 134 110.8053 31.12792 0.238051 0.234 1.853 135 111.8089 30.45043 0.22372 0.221 1.000 136 113.2844 29.46166 0.202922 0.205 0.971 75 137 114.7732 26.97142 0.165687 0.171 3.500 138 113.7873 29.49828 0.201632 0.205 1.437 139 111.6516 35.22947 0.300349 0.300 0.172 140 110.411 36.74925 0.334229 0.333 0.495 141 108.5832 37.88451 0.369596 0.363 1.913 142 109.9391 37.95774 0.364243 0.359 1.522 143 111.532 38.14086 0.357321 0.356 0.272 144 112.416 36.67601 0.323127 0.324 0.360 145 113.8117 35.94358 0.304696 0.306 0.501 146 113.0784 35.04638 0.289772 0.292 0.884 147 113.8715 34.51537 0.277147 0.281 1.353 148 112.9942 34.49706 0.284726 0.283 0.612 149 112.2564 35.7971 0.310664 0.308 0.748 150 113.9336 29.84617 0.205886 0.209 1.514 151 111.8798 23.47411 0.133534 0.137 2.830 152 110.8053 25.57982 0.160715 0.160 0.244 153 110.0875 28.25317 0.199879 0.194 2.913 154 111.501 29.77293 0.216379 0.212 1.850 155 113.3553 26.98973 0.170088 0.173 1.991 156 112.5555 28.61937 0.193973 0.195 0.472 157 109.753 29.31517 0.214044 0.209 2.275 158 111.6649 30.59691 0.227861 0.224 1.735 159 112.4403 29.68138 0.209063 0.209 0.152 160 114.3035 27.92357 0.179053 0.183 2.458 161 113.455 26.53197 0.164079 0.168 2.404 162 112.7483 29.79124 0.209464 0.210 0.423 163 110.2448 35.04637 0.306783 0.301 1.948 76 164 109.5669 36.80419 0.34042 0.337 1.101 165 109.4827 38.06761 0.369423 0.363 1.797 166 111.0025 36.8408 0.334409 0.332 0.632 167 111.357 37.31688 0.34534 0.340 1.427 168 112.7771 36.16332 0.314132 0.313 0.210 169 112.9455 35.33935 0.297177 0.298 0.254 170 113.4395 35.17455 0.291847 0.294 0.585 171 113.7098 35.2661 0.291974 0.294 0.828 172 114.195 34.84495 0.282616 0.286 1.080 173 113.167 35.52245 0.29909 0.301 0.490 174 114.7001 28.83909 0.189667 0.194 2.485 175 113.7696 23.87694 0.132153 0.140 5.706 176 111.3282 24.33471 0.143353 0.146 2.104 177 110.7499 26.98973 0.178184 0.177 0.695 178 111.0535 30.0476 0.222177 0.217 2.268 179 113.568 27.42919 0.175918 0.178 1.435 180 112.5865 29.31518 0.204482 0.204 0.185 181 109.1748 29.82786 0.223949 0.218 2.814 182 110.9338 31.60399 0.244824 0.241 1.691 183 111.9928 30.52367 0.222866 0.222 0.306 184 114.0532 27.85032 0.178898 0.183 2.240 185 114.4852 26.45872 0.162041 0.166 2.429 186 113.3465 29.90111 0.215265 0.211 2.075 187 110.3312 35.02806 0.305982 0.300 1.888 188 109.1238 36.78587 0.345007 0.338 2.056 189 109.722 37.20702 0.351354 0.344 2.044 190 110.8674 36.54784 0.332024 0.327 1.494 77 191 111.8532 37.40844 0.341743 0.340 0.379 192 112.5423 35.54076 0.304669 0.303 0.623 193 113.342 35.04637 0.292071 0.292 0.170 194 113.6987 34.84495 0.283328 0.287 1.312 195 114.093 34.27733 0.275708 0.276 0.202 196 114.6957 34.03929 0.269032 0.271 0.630 197 112.9145 34.88158 0.287886 0.290 0.700 198 113.6101 29.07713 0.196528 0.199 1.363 199 113.774 23.84032 0.131738 0.139 5.769 200 110.6658 23.8037 0.138813 0.142 1.987 201 109.8704 27.57567 0.189988 0.186 2.328 202 110.6148 30.41381 0.228032 0.223 2.057 203 112.2166 27.61229 0.181655 0.183 0.497 204 111.1421 30.59691 0.230014 0.225 2.194 205 109.6932 30.74339 0.238409 0.230 3.443 206 110.5328 32.81248 0.267491 0.261 2.410 207 112.684 30.74339 0.223321 0.224 0.309 208 113.5791 28.76585 0.192448 0.195 1.418 209 115.1653 27.2644 0.17004 0.174 2.568 210 112.7483 31.03636 0.235955 0.228 3.296 211 111.3459 35.85204 0.316746 0.312 1.421 212 110.278 36.43798 0.327545 0.327 0.178 213 108.6718 38.10423 0.373288 0.367 1.736 214 110.0875 37.62816 0.356974 0.351 1.575 215 110.8807 38.70848 0.372389 0.371 0.463 216 112.6309 37.24364 0.329875 0.334 1.398 217 113.3486 36.36474 0.310508 0.315 1.575 78 218 113.4439 35.88865 0.303803 0.306 0.837 219 114.2504 35.68724 0.294333 0.300 2.025 220 114.5649 34.68016 0.276421 0.282 1.958 221 112.6176 36.07176 0.31343 0.312 0.367 222 114.2836 28.94895 0.192511 0.196 2.046 223 113.3509 23.69383 0.131097 0.138 5.468 224 112.2033 23.85862 0.138005 0.141 2.022 225 110.5993 26.5869 0.175341 0.172 1.751 226 111.6184 30.30394 0.223701 0.220 1.773 227 112.19 27.74046 0.183432 0.184 0.416 228 113.1537 33.96604 0.2735 0.274 0.001 229 114.2659 28.69261 0.189175 0.193 2.110 230 112.4846 24.48119 0.142117 0.147 3.294 231 110.0078 25.04882 0.155557 0.155 0.158 232 110.7677 27.55735 0.187814 0.184 2.040 233 111.9485 29.05882 0.20215 0.202 0.209 234 113.7652 26.27562 0.160048 0.165 2.935 235 113.6743 28.39964 0.190582 0.190 0.137 236 110.7433 28.78417 0.202687 0.200 1.290 237 109.8394 30.87156 0.237 0.232 2.180 238 110.2626 30.61522 0.233984 0.227 2.960 239 111.3525 29.60814 0.214561 0.210 1.969 240 114.8596 27.79539 0.177679 0.181 1.940 241 112.478 29.31517 0.204877 0.204 0.286 242 110.2559 34.20409 0.292145 0.286 2.237 243 109.301 34.66185 0.305296 0.297 2.820 244 110.2648 36.32811 0.327476 0.325 0.793 79 245 110.5129 36.34643 0.330485 0.324 1.845 246 112.7549 35.39428 0.297257 0.299 0.749 247 113.5614 33.38012 0.262242 0.263 0.195 248 113.5325 33.65477 0.263633 0.267 1.403 249 113.9623 33.58153 0.263552 0.265 0.567 250 113.9313 33.58153 0.262069 0.265 1.165 251 113.9645 32.73924 0.247598 0.252 1.582 252 112.9145 34.33226 0.278886 0.280 0.531 253 114.4364 28.61936 0.18765 0.192 2.302 254 113.023 24.70091 0.143305 0.149 3.663 255 110.8962 24.93895 0.151735 0.153 0.943 256 112.0837 27.20947 0.178815 0.178 0.573 257 112.108 29.46166 0.209582 0.207 1.261 258 114.483 27.06298 0.167661 0.173 3.130 259 112.0438 28.89402 0.200577 0.199 0.610 260 109.6356 30.26733 0.228662 0.223 2.398 261 110.1186 30.63353 0.234878 0.228 3.084 262 112.6464 30.50536 0.221198 0.221 0.254 263 114.4763 29.55321 0.199956 0.204 2.076 264 115.2318 27.46581 0.171324 0.177 3.133 265 113.4351 29.66307 0.206243 0.207 0.547 266 110.555 34.69847 0.297173 0.294 1.220 267 108.7184 35.55907 0.32275 0.315 2.298 268 110.3711 36.73094 0.334138 0.332 0.533 269 112.2852 35.30272 0.298202 0.299 0.349 270 112.8435 34.89988 0.292201 0.290 0.607 271 114.4497 33.28856 0.25381 0.259 2.086 80 272 112.91 33.05052 0.257063 0.259 0.754 273 114.1728 33.61815 0.264824 0.265 0.112 274 114.2149 33.5266 0.261527 0.264 0.763 275 114.3877 33.12376 0.254503 0.257 0.830 276 112.7748 34.58861 0.287358 0.285 0.758 277 112.7239 29.09545 0.203442 0.201 1.244 278 112.1856 25.1953 0.153973 0.155 0.397 279 111.727 25.96434 0.162862 0.164 0.451 280 109.8527 28.47289 0.202626 0.197 2.587 281 109.9524 30.92649 0.241646 0.232 3.816 282 111.1886 28.60106 0.198517 0.197 0.832 283 110.555 29.13207 0.209433 0.205 2.042 284 110.699 30.3955 0.226194 0.223 1.456 285 110.1318 31.6223 0.248695 0.243 2.368 286 110.9028 31.49413 0.24326 0.239 1.731 287 111.4943 30.5786 0.225673 0.224 0.749 288 113.4395 30.17577 0.213422 0.214 0.484 289 112.1479 32.11668 0.248918 0.246 1.203 290 108.6453 37.81127 0.367746 0.361 1.906 291 109.5447 38.34227 0.371962 0.368 0.981 292 109.7375 37.90281 0.362201 0.358 1.064 293 111.9419 36.69432 0.3262 0.326 0.010 294 113.486 36.32811 0.309132 0.314 1.667 295 113.023 34.44213 0.281879 0.282 0.027 Bảng liệu huấn luyện lưới điện 110kV Bến Tre (Do liệu lớn không trình đủ word xin trình trực tiếp bảo vệ chép vào đĩa CD luận văn) 81 Bảng liệu kiểm tra lưới điện 110kV Bến Tre (Do liệu lớn khơng trình đủ word xin trình trực tiếp bảo vệ chép vào đĩa CD luận văn) Đồ thị kết huấn luyện mạch Đồ Thị Giá Trị Huấn Luyện 0,500 0,400 0,350 ∆P(MW) Huấn luyện 0,300 0,250 ∆P(MW) Thực Tế 0,200 0,150 0,100 0,050 0,000 14 27 40 53 66 79 92 105 118 131 144 157 170 183 196 209 222 235 248 261 274 287 300 313 326 339 352 365 378 391 404 417 430 443 456 469 482 495 508 521 534 547 560 573 586 599 612 625 638 651 664 677 ∆P (MW) Tổn thất điện 0,450 Dữ liệu (Bộ) 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121 126 131 136 141 146 151 156 161 166 171 176 181 186 191 196 201 206 211 216 221 226 231 236 241 246 251 256 261 266 271 276 281 286 291 ∆P (MW) Tổn thất điện 82 Đồ thị kết dự báo mạch hình Đồ Thị dự báo 0,500 ∆P(MW) Dự Báo 0,450 ∆P(MW) Thực Tế 0,400 0,350 0,300 0,250 0,200 0,150 0,100 0,050 0,000 Dữ liệu (Bộ) 12 23 34 45 56 67 78 89 100 111 122 133 144 155 166 177 188 199 210 221 232 243 254 265 276 287 298 309 320 331 342 353 364 375 386 397 408 419 430 441 452 463 474 485 496 507 518 529 540 551 562 573 584 595 606 617 628 639 650 661 672 ∆P (MW) Tổn thất điện 83 Đồ thị kết huấn luyện lưới 110kV Đồ Thị Giá Trị Huấn Luyện 35,000 30,000 25,000 20,000 ∆P(MW) Huấn luyện ∆P(MW) Thực tế 15,000 10,000 5,000 0,000 Dữ liệu (Bộ) 84 Đồ thị kết dự báo lưới 110kV Đồ Thị Giá Trị Dự Báo 16,000 12,000 10,000 8,000 ∆P(MW) Dự báo 6,000 ∆P(MW) Thực tế 4,000 2,000 0,000 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121 126 131 136 141 146 151 156 161 166 171 176 181 186 191 196 201 206 211 216 221 226 ∆P (MW) Tổn thất điện 14,000 Dữ liệu (Bộ) 86 10 Cấu trúc mạng Neural network mạch hình (mạch bản) Input: U P Target : Delta P (Output) Network mạch Cấu trúc mạng: Feedforward Neural Network – Artificial Neuron (mạng truyền thẳng) Thuật tốn :Back-propagation (lan truyền ngược) Hàm kích hoạt : Sigmod Output : Delta P 87 11 Cấu trúc mạng Neural network lưới điện 110kV Bến Tre Input: U P MC phía tải Target : Delta P (Output) Network lưới điện 110kV Cấu trúc mạng: Feedforward Neural Network – Artificial Neuron (mạng truyền thẳng) Thuật toán :Back-propagation (lan truyền ngược) Hàm kích hoạt : Sigmod Output : Delta P 88 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Nguyễn Minh Tuấn Ngày, tháng, năm sinh: 08/11/1993 Nơi sinh: Bến Tre Địa liên lạc: 309 Ấp Tân Huề Đông, Xã Tân Thạch, Huyện Châu Thành, Tỉnh Bến Tre QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Tốt nghiệp Trường/Viện: Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM Ngành học: Hệ Thống Điện Loại hình đào tạo: Vừa Làm Vừa Học Thời gian đào tạo từ năm: 2011 đến năm: 2016 Xếp loại tốt nghiệp: Trung Bình-Khá Q TRÌNH CƠNG TÁC Từ Ngày Đến Ngày Học làm việc 7/2016 Hiện Kỹ Sư Điện Ở đâu Điện Lực Bình Đại ... giới trọng đầu tư mẻ Việt Nam Đề tài “ Nghiên Cứu Mơ Hình Tín Toán Tổn Thất Điện Năng Trên Lưới Điện 110kV ” xây dựng cơng cụ tính tốn dự báo tổn thất có tính chuẩn xác ổn định, đáp ứng thay đổi... hình tốn để xác định giá trị tổng thất trogn trình phân phối điện năng, chưa kể đến tổn thất kỹ thuật xuất huyện trình vận hành lưới điện Tổn thất điện hệ thống điện cụ thể lưới điện cao áp 110kV. .. tổn thất điện áp kỹ thuật điện nói chung tổn thất điện nói riêng lưới truyền tải :  Đường dây truyền tải : Tổn thất điện áp tổn thất điện sinh trình truyền tải tiêu thụ điện (điện trở RΩ điện kháng