Áp dụng mạng neural và đánh giá tính quan sát lưới điện

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA o0o HOÀNG MINH ĐỨC ÁP DỤNG MẠNG NEURAL VÀ ĐÁNH GIÁ TÍNH QUAN SÁT LƯỚI ĐIỆN Chuyên ngành : Thiết bị, mạng nhà máy điện LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HỒ CHÍ MINH 12/2008 TÓM TẮT LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên Ngày, tháng, năm sinh Nơi sinh Địa liên lạc Điện thoại quan Điện thoại nhà riêng : : : : : : Hoàng Minh Đức 02/07/1983 TP.Hồ Chí Minh 27 Đông Hưng Thuận 11, P.Đông Hưng Thuận, Q.12 (08) 22100443 (08) 22180629 – (08) 37150532 – 0982702783 QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Tháng 4/2006 : Tốt nghiệp Đại Học Kỹ Thuật – ĐHQG TPHCM Năm 2006 – 2008 : Học viên cao học Khoa Kỹ Thuật Điện – ĐH Bách Khoa TP.HCM QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC: Năm 2006 – 2008 : công tác Phòng Vật tư & Xuất Nhập Khẩu – Công ty Điện Lực TP.HCM CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: PGS TS PHAN THỊ THANH BÌNH Cán chấm nhận xét 1: Cán chấm nhận xét 2: Luận văn thạc sĩ bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, Ngày…… tháng…… năm 2008 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC - Tp.HCM, ngày tháng năm 2008 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: HOÀNG MINH ĐỨC Phái: Nam Ngày sinh: 02-07-1983 Nơi sinh : Tp Hồ Chí Minh Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện MSHV: 01806479 I TÊN ĐỀ TÀI: ÁP DỤNG MẠNG NEURON VÀ ĐÁNH GIÁ TÍNH QUAN SÁT LƯỚI ĐIỆN II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Giới thiệu tổng quan toán đánh giá trạng thái, phương pháp phân tích tính quan sát ảnh hưởng đo lường ampere đến tính quan sát lươí điện - Phân tích phương pháp tiếp cận mạng neuron xây dựng mô hình thuật toán cho việc giải toán tính quan sát Xem xét ảnh hưởng yếu tố khác đến kết toán - Thực viết chương trình áp dụng ví dụ - Kết luận III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 01/01/2008 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 30/11/2008 V HỌ VÀ TÊN CB HƯỚNG DẪN: PGS TS PHAN THỊ THANH BÌNH CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM NGÀNH BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH Nội dung đề cương luận văn thạc só Hội đồng Chuyên Ngành thông qua Ngày PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH tháng năm 2008 KHOA QUẢN LÝ NGÀNH Lời cảm ơn, Người thực luận văn xin tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến cô PGS TS Phan Thị Thanh Bình, người cho đề tài vô thú vị tận tình hướng dẫn suốt trình thực luận văn Tôi xin cảm ơn động viên, giúp đỡ q báu Quý thầy cô môn Cung Cấp Điện, môn Hệ Thống Điện, bạn bè khoá Cao học K2006, thành viên thân yêu gia đình tạo điều kiện thuận lợi cho hoàn thành luận văn Hoàng Minh Đức Tóm tắt luận văn Tính toán phân tích Hệ thống điện công việc quan trọng Kỹ sư Hệ thống điện Những hiểu biết Tính toán phân tích Hệ thống điện sử dụng thường xuyên trình qui hoạch, thiết kế, lựa chọn trang thiết bị, quản lý vận hành tính toán tiêu kinh tế kỹ thuật Hệ thống điện Trong giai đoạn phát triển nay, tính toán phân tích Hệ thống điện ngày trọng đến việc áp dụng thời gian thực, tức theo kịp diễn biến thực vận hành Hệ thống Cơ sở khả thi cho việc phát triển áp dụng xuất cuả Hệ thống điều khiển giám sát thu thập liệu SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) Như tên gọi nó, hệ thống bảo đảm việc thu thập xử lý liệu thời gian thực từ hệ thống, phục vụ cho khâu tính toán phân tích lấy định điều khiển Sau chịu trách nhiệm thi hành tự động có giám sát điều khiển Hệ thống Do đó, nội dung sở cuả việc tính toán phân tích Hệ thống điện đại đánh giá trạng thái hệ thống điện – (State Estimation of Power System) Bài toán đánh giá trạng thái – SE (State Estimation) toán cần thiết cho việc điều khiển độ an toàn cung cấp điện, đảm bảo tính liên tục vận hành tính kinh tế hệ thống điện Tuy nhiên, trình đánh giá trạng thái xuất sai số lớn số đo vài tín hiệu đo lường bị kéo theo hệ thống quan sát được, dẫn đến toán đánh giá thực kết không tin cậy Nói cách khác, giải toán đánh giá trạng thái hệ thống quan sát Ngoài ra, xuất đo lường dòng điện lưới, ta phải xét thêm tính quan sát hệ thống: Một hệ thống gọi quan sát từ tập đo lường xác định, toán đánh giá trạng thái cho lời giải tin cậy Chính thế, toán đánh giá trạng thái trực tuyến đòi hỏi phải có kết nhanh tương đối xác nên việc sử dụng mạng Neuron việc phân tích tính quan sát hữu hiệu Luận văn hướng tới việc xây dựng cấu trúc huấn luyện mạng neuron hợp lý nhằm khảo sát nhanh tính quan sát hệ thống Luận văn gồm có năm chương : Chương 1: Giới thiệu tổng quan toán đáng giá trạng thái, mô hình toán học toán, toán đáng giá trạng thái lưới truyền tải, tổng quan phương pháp phân tích quan sát được, ảnh hưởng đo lường ampere đến tính quan sát Chương 2: Giới thiệu tổng quan mạng neuron, mô hình cấu trúc mạng neuron, hàm truyền, neuron perceptron, giải thuật lan truyền ngược giải thuật học Windrow – Hoff Tiếp theo phần xây dựng mô hình thuật toán cho việc giải toán tính quan sát được, xem xét đến ảnh hưởng yếu tố khác đến kết toán Chương 3: Chương trình áp dụng việc phân tích tính quan sát hai mạng 14 nút 26 nút trường hợp có đo lường ampere Chương 4: Chương trình mở rộâng với lưới phân phối cụ thể áp dụng mạng điện nhà máy dệt thắng lợi Chương 5: Sẽ đưa kết luận hướng phát triển đề tài Phần chương trình viết MATLAB 7.04 trình bày phần phụ lục MỤC LỤC Trang Chương 1: Tổng quan tính quan sát 1.1.Tổng quan đánh giá trạng thái hệ thống điện 1.2.Mô hình toán học toán đáng giá trạng thái .2 1.2.1.Phương pháp bình phương tối thiểu có gia trọng 1.2.2.Phương pháp WLS với ràng buộc .5 1.2.3.Phương pháp đánh giá cực tiểu hàm trị tuyệt đối có trọng số 1.2.4.Phương pháp đánh giá Huber 1.3.Tính quan sát việc đánh giá trạng thái lưới truyền tải 1.3.1.Định nghóa tính quan sát 1.3.2.Tính quan sát vấn đề đo lường 1.3.3.Vai trò tính quan sát toán đánh giá trạng thái 11 1.4.Các phương pháp tiếp cận 12 1.5.Phương pháp phân tích dựa cấu hình hệ thống 13 1.6.Phương pháp phân tích số học 15 1.6.1.Phương pháp phân tích ma trận Jacobian H 16 1.6.2.Phương pháp phân tích ma trận covariance phần dư 18 1.6.3.So sánh tính quan sát đại số tính quan sát số học 20 1.7.Khái niệm đo lường tới hạn phần dư đo lường mở rộng 20 1.7.1.Mô hình đo lường 21 1.7.2.Đo lường tới hạn đo lường không tới hạn 24 1.7.3.Phần dư đo lường mở rộng 26 1.8.AÛnh hưởng đo lường ampere đến tính quan sát 28 1.8.1.Giới thiệu 28 1.8.2.Đặt vấn đề 29 1.8.3.Đo lường dòng điện tới hạn phần dư đo lường mở rộng 30 1.8.4.Xử lý đo lường xấu có xuất đo lường ampere 33 1.9.Kết luận 36 Chương 2: Phương pháp tiếp cận sử dụng mạng neuron vào đánh giá tính quan sát 2.1 Tổng quan mạng neuron 37 2.1.1.Giới thiệu 37 2.1.2.Mô hình tế bào neuron cấu trúc mạng 38 2.1.2.1.Mô hình neuron 38 a Neuron đơn 39 b Hàm truyền 39 c Neuron với vector nhập 40 d Cấu trúc liệu kiểu huấn luyện 40 2.1.2.2.Mạng neuron lớp 41 2.1.2.3.Mạng neuron đa lớp 42 2.1.3.Giải thuật hoïc perceptron 43 2.1.3.1.Perceptron neuron 44 2.1.3.2.Maïng perceptron 44 2.1.3.3.Luật học perceptron 45 2.1.3.4.Haïn cheá 46 2.1.4.Giải thuật học Windrow – Hoff 47 2.1.4.1.Neuron tuyến tính 47 2.1.4.2.Maïng ADALINE 47 2.1.4.3.Luật học Windrow – Hoff 48 2.1.4.4.Nhaän xeùt 50 2.1.5.Giải thuật lan truyền ngược (Backpropagation) 50 2.1.5.1.Phương pháp độ dốc gradient (Gradient descent rule) 51 2.1.5.2.Giải thuật lan truyền ngược cập nhật moment 54 2.1.5.3.Cập nhật theo kiểu nấc (Batch Updating) 54 2.1.5.4.Giải thuật lan truyền ngược gradient liên hợp 55 2.1.5.5.Giải thuật Lavenberg - Marquardt 55 2.1.5.6.Giải thuật Quasi - Newton 55 2.1.5.7.Hàm huấn luyện trainrp trainscg 56 2.1.6.Nhận xét 57 2.2.Mạng neuron toán tính quan sát 59 2.2.1.Giới thiệu 59 2.2.2.Phân tích tính quan sát 59 2.2.3.Tạo mẫu huấn luyện mạng neuron 61 2.2.3.1.Tạo mẫu cho neuron 61 2.2.3.2.Huấn luyện mạng 62 a.AÛnh hưởng hàm truyền 63 b.Ảnh hưởng luật huấn luyện 65 c.Ảnh hưởng tham số học 67 2.2.4.Sơ đồ khối 68 2.3.Keát luaän 69 Chương 3: Ví dụ áp dụng 3.1.Các ví dụ 70 3.1.1.Maïng 14 nuùt 70 a.Không có đo lường ampere 72 b.Có đo lường ampere 79 3.1.2.Mạng 26 nút 84 a.Không có đo lường ampere 87 b.Có đo lường ampere 91 3.2.Kết luận 100 Chương 4: Đánh giá trạng thái lưới phân phối 4.1 Tự động hoá lưới phân phoái 101 4.2 Các đặc thù lưới phân phối 101 4.3 Số liệu đo lường lưới phân phối 102 4.4 Tính quan sát lưới phân phối 103 Chương 5: Kết luận phân tích 5.1.Kết luận 120 5.2.Hướng phát triển đề tài 122 Phụ lục Phụ lục : Cấu trúc cách thành lập ma trận Jacobian H 123 Phụ lục : Chương trình MATLAB 128 Phuï luïc 3: International Symposium on Electrical & Electronics Engineering 2007 – Oct 24, 25 2007- HCM City, VietNam Phụ lục Cấu trúc cách thành lập ma trận H 127 Phụ lục Chương trình Mathlab Phụ lục CHƯƠNG TRÌNH MATHLAB Chương trình load liệu từ file excel busdata phân bố công suất theo phương pháp fprintf(' Newton – Raphson Code\n') %Load du lieu tu excel fprintf(' Nut dau Nut Cuoi Dien tro Dien Khang accel = 1.8; Dung dan\n') maxiter = 100; linedata % maxiter số lần lặp tối đa cho việc giải %Chương trình lập ma trận Ybus toán Line data j=sqrt(-1); i = sqrt(-1); % accel la hệ số gia tốc phép lặp newton- nl = linedata(:,1); nr = linedata(:,2); R = raphson chọn giá trị 1.8 linedata(:,3); % linedata la ma tran chua thong tin ve thong so X = linedata(:,4); Bc = j*linedata(:,5); a = duong day % linedata=[1st_node Node linedata(:, 6); 2nd_node R X 0.5Y nbr=length(linedata(:,1)); nbus = max(max(nl), Code] max(nr)); tenfile1=ddeinit('excel','IEEE 26 Bus System.xls'); Z = R + j*X; y= ones(nbr,1)./Z; linedata=ddereq(tenfile1,'r6c2:r51c7'); %branch admittance rc1=ddeterm(tenfile1); for n = 1:nbr %busdata la ma tran thong so ve cong suat tren cac if a(n) = accuracy & iter 1 end Hx(i-count+1,:)=[];%do so hang giam M2=M1;%M2 la ma tran vi tri cac nhanh khong theo lan tang cua bien count dat luong Qij end M3=[1;3;4;5;6;8;9;10;12;13;14;15;16;17;18;19;20; end 21;22;23;24;25;26;27;28;30;31;32;33;34;35;36;37; end 38;39;40;41;42;43;44;45;46];%M3 la ma tran vi tri end cac nhanh khong dat luong ampere %Phân tích tính quan sát if ampere(1,1)==0 G=(Hx')*W*Hx; M3=[M3;2]; min=1e-15; end %Phan tich ma tran G (gain matrix) dang ma if ampere(2,1)==0 tran tam giac M3=[M3;7]; [A1,A2]=lu(G); end for i= 1:(length(A2)-1) if ampere(3,1)==0 if abs(A2(i,i))