Ứng dụng mạng neural trong ổn định hệ thống điện

MỤC LỤC CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU CHUNG 1) Đặt vấn đề: …………………………………………………………………………………………………………………………4 2) Mục tiêu nhiệm vụ luận văn: …………………………………………………………………………4 2.1) Mục tiêu: ……………………………………………………………………………… 2.2) Nhiệm vụ cụ thể ……………………………………………………………………………… 2.3) Giá trị thực tiễn: …………………………………………………………………………………5 CHƯƠNG II: ỔN ĐỊNH TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN 2.1) Khái Niệm, Giả Thiết, Mục Tiêu:……………………………………………………………………………6 2.2) Hậu ổn định ………………………………………………………………………6 2.3) Giả thiết đặt nghiên cứu ổn định ……………………………………………………………….6 2.4) Khái Niệm Ổn Định Động Và Tónh……………………………………………………………………… 2.4.1) Ổn định tónh (Steady-State Stability)……………………………………………………… 2.4.2) Ổn định động hệ thống …………………………………………………………………….8 2.4.3) Ổn định trung hạn dài hạn ………………………………………………………………….9 2.4.4) Ổn định điện áp …………………………………………………………………10 2.5) n định nhiễu nhỏ hệ máy nối với vô ……………… 11 2.6) Mô hình thay máy phát …………………………………………………………………12 2.7) Phương trình mô tả hệ thống tuyến tính hoá…………………………………………………… 16 2.8) nh hưởng thay đổi từ thông kích từ lên ổn định………………………………16 2.9) Ảnh hưởng hệ thống kích từ …………………………………………………………………19 2.10) nh hưởng AVR lên thành phần moment cản moment đồng 2.11) Tổng kết ……………………………………………………………… 20 CHƯƠNG III: CÁC PHƯƠNG PHÁP ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN 3.1) Giới thiệu chung …………………………………………………………………21 3.2) Ma trận trạng thái PSS ……………………………………………………………… 24 3.3) So sánh MB-PSS, Delta w PSS từ Kundur, Delta Pa PSS sử dụng ổn định HTĐ……………………………………………………………26 3.3.1) MB-PSS(ổn định hệ thống với dải tần số khác nhau)………………………26 3.3.2) Delta w PSS từ Kundur …………………………………………………………………28 3.3.3) Delta Pa PSS từ Kundur ……………………………………………………………… 29 CHƯƠNG IV:GIỚI THIỆU VỀ NEURAL VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN 4.1) Mạng neural khái niệm …………………………………………………………………31 4.1.1) Cơ sở mạng neural …………………………………………………………………31 4.2) Cấu tạo mô hình neural ……………………………………………………………… 31 4.3) Cấu trúc mạng Neural …………………………………………………………………35 4.3.1) Mạng Neural lớp : ……………………………………………………………… 35 4.3.2) Mạng Neural nhiều lớp ……………………………………………………………… 36 4.3.3) Mạng nơron truyền thẳng hay nuôi tiến (feedforword network)…37 4.3.4) Mạng nơron hồi tiếp (feedback network)…………………………………………….37 4.3.5) Bài toán mô hệ thống điện xét chương 5…………………………….38 4.4) Quá trình học mạng ( Dạy mạng, Hay huấn luyện )……………… 39 4.5) Luật học sửa lỗi (Error-Correction Learning)…………………………………………………40 4.6) Thuật toán lan truyền ngược (back-propagation)………………………………………….41 4.7) Luật học Delta …………………………………………………………… 42 4.8) Kết luận …………………………………………………………… 45 4.9) Phân loại mạng Neural …………………………………………………………… 45 4.9.1) Phân loại theo thuật toán huấn luyện ……………………………………………………… 45 4.9.2) Giới thiệu mạng đơn giản …………………………………………………………… 46 4.10) Các ứng dụng mạng nơ-ron ………………………………………………………………50 CHƯƠNG V: ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL_NETWORK VÀO BỘ PSS ĐẶT VẤN ĐỀ ………………………………………………………………51 5.1) Các thông số máy phát rotor lồng sốc ……………………………………………………………52 5.2) Các thông số mô hình kích từ …………………………………………………………… 53 5.3) Thiết lập cấu trúc mạng nơron …………………………………………………………… 57 5.4) Mạng nơron đưa xem xét để chọn lựa…………………………………………… 58 5.4.1) Mạng neural_network lớp …………………………………………………………….58 5.4.2) Mạng neural_network lớp …………………………………………………………….59 5.4.3) Phương pháp huấn luyện ………………………………………………………………61 5.4.4) Vận hành mạng nơron để ổn định hệ thống điện xảy cố…62 5.4.5) Huấn luyện mạng theo giải thật Back_propagation……………………………63 CHƯƠNG VI: MÔ PHỎNG VÀ SO SÁNH KẾT QUẢ 6.2) kết mô mạng neural_network điều khiển ổn định…………65 6.1.1) kết mô PSS………………………………………………….65 6.1.2) Mạng neural_network hồi tiếp có ngõ vào:(mạng ELMAN) 68 6.1.3) nhận xét ……………………………………………………………….69 6.3) Kết mô ứng dụng mạng neural_PSS ổn định hệ thống : ……………………………………………………………….70 6.2.1) Mạng neural_network lớp ……………………………………………………………….70 6.2.2) ĐIỆN ÁP THANH CÁI B1 &B2 CÔNG SUẤT TRUYỀN TỪ B1 ĐẾN B2 …………………………………………………….73 6.2.3) CÔNG SUẤT ĐIỆN: Pe (pu) …………………………………………………………………….73 6.2.4) ĐIỆN ÁP KÍCH TỪ MÁY PHÁT …………………………………………………………………….74 6.2.5) ĐIỆN ÁP ĐIỀU KHIỂN BỘ KÍCH TỪ V pss ………………………………………….74 6.2.6) Mạng neural_network lớp ……………………………………………………………….75 6.2.7) ĐIỆN ÁP THANH CÁI B1 &B2 CÔNG SUẤT TRUYỀN TỪ B1 ĐẾN B2………………………………………………………….78 6.2.8) CÔNG SUẤT ĐIỆN: Pe (pu) …………………………………………………………………….78 6.2.9) ĐIỆN ÁP KÍCH TỪ MÁY PHÁT …………………………………………………………………….79 6.2.10) ĐIỆN ÁP ĐIỀU KHIỂN BỘ KÍCH TỪ V pss ………………………………………….79 6.2.11) Nhận xét … ………………………………………………………….80 6.4) thời gian ngắn mạch lúc t=2s cố vónh cửu , thời gian máy cắt tác động cắt đường dây L1 khỏi lưới lúc t=5.13s………………………………………… 81 6.4.1) mô kết máy phát…………………………………………………………… 81 6.4.2) ĐIỆN ÁP THANH CÁI B1 &B2 CÔNG SUẤT TRUYỀN TỪ B1 ĐẾN B2………………………………………………………….81 6.4.3) CÔNG SUẤT ĐIỆN TỪ : Pe (pu)………………………………………………………………… 82 6.4.4) ĐIỆN ÁP KÍCH TỪ MÁY PHÁT: Vf………………………………………………………………83 6.4.5) ĐIỆN ÁP ĐIỀU KHIỂN BỘ KÍCH TỪ V pss …………………………………………83 6.4.6) NHẬN XÉT ……………………………………………………………….83 6.5) thời gian ngắn mạch lúc t=2s cố vónh cửu , thời gian máy cắt tác động cắt đường dây L1 khỏi lưới lúc t=7.13s………………………………………….85 6.5.1) mô kết máy phát…………………………………………………………… 85 6.5.2) ĐIỆN ÁP THANH CÁI B1 &B2 CÔNG SUẤT TRUYỀN TỪ B1 ĐẾN B2………………………………………………………….86 6.5.3) CÔNG SUẤT ĐIỆN TỪ Pe ………………………………………………………………………………….86 6.5.4) ĐIỆN ÁP KÍCH TỪ MÁY PHÁT: Vf ……………………………………………………………87 6.5.5) ĐIỆN ÁP ĐIỀU KHIỂN BỘ KÍCH TỪ V pss ………………………………………….87 6.5.6) NHẬN XÉT …………………………………………………………………………….88 6.6) Mạng neural_network nuôi tiến có ngõ vào trì hoãn………………………….89 6.6.1) mô kết máy phát…………………………………………………………… 90 6.6.2) đồ thị sai số mạng noron lớp có ngõ vào trì hoãn…………………… 91 6.6.3) ĐIỆN ÁP THANH CÁI B1 &B2 CÔNG SUẤT TRUYỀN TỪ B1 ĐẾN B2………………………………………………………….91 6.6.4) CÔNG SUẤT ĐIỆN TỪ …………………………………………………………………….92 6.6.5) ĐIỆN ÁP KÍCH TỪ MÁY PHÁT …………………………………………………………………….92 6.6.6) ĐIỆN ÁP ĐIỀU KHIỂN BỘ KÍCH TỪ V pss ………………………………………….93 6.7) Kết mô ứng dụng Multiband_ PSS ổn định hệ thống…….93 6.8) Kết mô ứng dụng Kundur_ PSS ổn định hệ thống………….94 7) PHẦN KẾT LUẬN VĂN: …………………………………………………………………………… 96 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương I CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU CHUNG 1) Đặt vấn đề: Trong thời gian qua, điều khiển ổn định hệ thống điện quan tâm từ lâu Trải qua lịch sử vận hành hệ thống điện nước ta giới xảy cố nghiêm trọng dẫn đến tan rã phần toàn hệ thống, đe doạ đến an ninh lượng gây thiệt hại lớn cho kinh tế Ngày nay, có nhiều phương pháp để cải thiện hệ thống điện Để đạt hiệu tốt nhất, người ta kết hợp phương pháp điều khiển với Trong việc sử dụng mạng neural ANN (Artificial Neural Networks) vào Power System Stabilizer (PSS) điều khiển máy phát điện hệ thống phương pháp quan trọng hiệu Kết cho thấy ANN_PSS cải thiện ổn định hệ thống điện tốt Trong nhiều năm qua báo nghiên cứu cho thấy triển vọng ứng dụng ANN_PSS (Neural Network_Power System Stabilizer) dập tắt dao động điều khiển thay đổi phụ tải công suất lớn ng dụng mạng neural vào PSS có ưu điểm cấu trúc mạng đơn giản [10] Dữ liệu huấn luyện mạng lấy từ hệ thống sử dụng PSS Số liệu mẫu dùng để huấn luyện phải xét từ non tải đến tải, hệ số công suất từ trễ pha đến sớm pha Mạng neural ngày trở nên hữu dụng điều khiển ổn định lý sau: thứ ANN xử lý tín hiệu song song nên cho kết cực nhanh, thứ hai hiệu cao xử lý ANN ngõ vào ngõ phi tuyến (giải toán phi tuyến tốt PSS); thứ ba ANN điều khiển thích nghi với điều kiện vận hành khác Ở nước ta, kinh tế đà phát triển mạnh nên nhu cầu phụ tải cung cấp cho kinh tế tăng lên nhanh chóng Hệ thống điện ngày mở rộng phức tạp Ngoài ra, xu hội nhập toàn cầu hoá, phát triển thị trường điện lực cạnh tranh việc điều khiển ổn định hệ thống điện cần đòi hỏi cao Hệ thống điện nước ta phát triển chậm so với hệ thống điện nhiều nước giới Xét mặt kinh tế hiệu đầu tư việc sử dụng PSS lắp đặt nhà máy điện phương tiện chủ lực Dập tắt dao động hệ thống điện không làm tăng khả truyền tải mà ổn định công suất hệ thống, đặc biệt sau xảy cố nghiêm trọng Bộ ANN_PSS ngày sử dụng rông rãi để dập tắt dao động tín hiệu ổn định tín hiệu điều khiển điện áp kích từ máy phát Thiết bị lấy tín hiệu đầu vào ANN_PSS dễ lắp đặt, giá thành rẻ Trong năm gần quy mô hệ thống điện (HTĐ) ngày lớn, việc đòi hỏi vận hành HTĐ phải ổn định, tin cậy n định HTĐ giảm hệ thống có công suất truyền tải lớn khoảng cách xa, pham vi rộng Nguồn điện phát triển chậm so với nhu cầu phụ tải tăng nhanh, độ tin cậy HTĐ ngày giảm trở thành vấn đề quan trọng đảm bảo an Trang: GVHD: TS Lê Minh Phương Chương I ninh HTĐ Chúng ta tăng độ tin cậy phải tăng điện áp đường dây truyền tải, lắp đặt trạm tụ bù, sử dụng điều khiển kích từ máy phát ANN_PSS, điều khiển điện áp AVR Bộ ANN_PSS điều khiển dòng kích từ để tăng giảm điện áp, công suất đầu cực máy phát, vượt qua giới hạn công suất cực đại máy phát ( thời gian ngắn) thuật toán điều khiển Dữ liệu đầu vào ANN_PSS gồm độ lệch từ thông ∆ψ fd ; độ lệch tốc độ rotor ∆ω không bị ảnh hưởng điều khiển vận hành so với công suất ∆P Chúng ta cần cải tiến thuật toán điều khiển nhằm ổn định HTĐ phạm vi từ 0.3 đến 1.5Hz Hiện dao động điện nghiên cứu nhiều hệ thống Các dao động hay nhiều máy phát (dao động nhỏ), liên quan đến nhiều máy phát xa (dao động liên vùng lớn) Các dao động nhỏ thường xảy với kích từ máy phát, để ổn định trở lại thường sử dụng ổn định hệ thống ANN_PSS Dao động lớn xuất phụ tải hệ thống tăng lên (quá tải đường dây ) xuất dao động Nếu không điều khiển dao động dẫn đến cắt hoàn toàn hay phần hệ thống Trong hệ thống nhiều máy phát thường xuất nhiều loại dao động khác nhau, nhiều phương pháp ổn định áp dụng Bộ PSS sử dụng mô hình hoá phận không tuyến tính máy phát thành phần tử tuyến tính áp dụng vào điều khiển vận hành Bộ PSS có hạn chế thông số khâu điều kiển áp dụng với điều khiện vận hành định áp dụng với nhiều điều khiện vận hành khác nhau, phụ tải khác Mạng Neural trình bày luạn văn ổn định hệ thống nhiều điều khiện vận hành khác nhau, nhiều loại cố, điều khiện phụ tải khác nhau, cho kết tức thời nhanh chóng xác 2) Mục tiêu nhiệm vụ luận văn: 2.1) Nhiệm vụ : ™ Nghiên cứu phương pháp khảo sát ổn định ™ Khảo sát tác dụng Kundur_PSS ứng dụng mạng neural vào PSS nhằm ổn định hệ thống điện ™ Nghiên cứu phương pháp huấn luyện tạo nhiều mạng neural khác Luân văn trình bày bốn cấu hình mạng neural khác Từ so sánh kết mô để chọn lựa cấu trúc mạng neural tối ưu Theo kết mô ta thấy mạng neural áp dụng vào PSS nâng cao ổn định động hệ thống Luận văn đưa cấu hình manïg neural phù hợp Kết nghiên cứu [12] cho thấy mạng neural sử dụng tín hiệu đầu vào độ lệch công suất ∆ω cho kết tốt dập tắt Trang: GVHD: TS Lê Minh Phương Chương I dao động so với sử dụng tín hiệu đầu vào là: góc công suất δ (k ) ; điện áp kích từ E fd (k ) ; điện áp máy phát Vt (k ) [12] ™ Khảo sát mô kết tác dụng mạng neural vào PSS điều khiển ổn định Matlab ™ Đánh giá mức độ cải thiện Neural_PSS so với PSS khác ™ Luận văn trình bày ứng dụng mạng Neural vào PSS với hai ngõ vào cho kết điều khiển trực tuyến có cố xảy ra; trình bày phương pháp huấn luyện giải thuật, luật học mạng Luận văn tìm mạng Neural vào PSS ứng dụng cho hệ thống nhiều máy phát; ổn định hệ thống điện có nhiều loại cố khác nhau, nhiều thời điểm đóng cắt khác Hiện nay, nghiên cứu [9] tham gia vào việc làm ổn định hệ thống phụ tải thay đổi lớn, đóng cắt đường dây truyền tải công suất lớn mà chưa nghiên cứu nhiều trường hợp cố ngắn mạch vónh cửu xảy đường dây điều kiện máy cắt tác động nhiều thời điểm khác nhau; áp dụng mạng Neural có hai ngõ vào cho toán hệ thống nhiều máy phát Đây điểm luận văn ™ Tác giả nghiên cứu [12] trình bày cấu trúc mạng neural nuôi tiến lớp với 10 neural Luận văn trình bày mạng neural nuôi tiến lớp với neural, mà đạt kết mong muốn sai số cho phép (1e-7) rút ngắn thời gian chạy mô thời gian tính toán mạng 2.2) Mục tiêu đề tài: ™ Nghiên cứu mô hình cấu trúc mạng Neural khác ™ Lựa chọn giải thuật, thuật toán huấn luyện mạng để tạo mạng Neural tối ưu ™ Mô so sánh kết đạt PSS theo Kundur Neural_PSS 2.3) Giá trị thực tiễn: ™ Qua phân tích đánh gía ảnh hưởng Neural_PSS ổn định hệ thống ta hiểu ứng dụng phương pháp ổn định, mở hướng phát triển cho tương lai ngành điều khiển học ™ Luận văn tổng hợp đưa nhiều mô hình mạng khác Từ so sánh kết mô mạng để chọn mạng neural tốt ™ Qua kết mô phỏng, đánh giá cấu trúc mạng nuôi tiến tốt nhất; mạng hồi tiếp cho kết không tốt ™ Đối với ổn định động, luận văn chưa đưa mộ hình toán học việc đánh giá ổn định động qua mô ta thấy tác dụng Neural_PSS lớn cố nặng nề Bộ Trang: GVHD: TS Lê Minh Phương Chương I Neural_PSS cho kết tương đương hay tốt Kundur_PSS từ áp dụng vào máy phát điện hệ thống điện thực tế Trang: GVHD: TS Lê Minh Phương Chương II CHƯƠNG II: LÝ THUYẾT VỀ ỔN ĐỊNH TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN 2.1) Khái Niệm, Giả Thiết, Mục Tiêu: Hệ thống điện tập hợp phần tử phát, dẫn, phân phối có mối quan hệ tương tác lẫn phức tạp Tồn vô số nhiễu tác động lên hệ thống Hệ thống phải đảm bảo tính ổn định có tác động nhiễu ỔÂn định hệ thống điện (HTĐ) khả trở lại vận hành bình thường ổn định sau chịu tác động nhiễu Nó điều kiện thiết yếu để hệ thống có thề tồn vận hành Như chế độ xác lập chẳng hạn, để tồn cần phải có cân công suất hệ (khi thông số hệ giữ không đổi) đồng thời phải trì độ lệch nhỏ thông số định mức kích động ngẫu nhiên nhỏ (làm thông số lệch khỏi điểm cân bằng) Hoặc tác động thao tác đóng cắt, hệ thống điện cần phải chuyển từ chế độ xác lập sang chế độ xác lập thành công 2.2) Hậu ổn định: Khi hệ thống ổn định phải cắt hàng loạt tổ máy, phụ tải, làm tan rã hệ thống gây thiệt hại nghiêm trọng cho kinh tế Do cần nghiên cứu ổn định thiết kế vận hành hệ thống nhằm đảm bảo: - Ổn định tình vận hành bình thường sau cố - Có thể vận hành bình thường tình thao tác vận hành kích động cố 2.3) Giả thiết đặt nghiên cứu ổn định: Để nghiên cứu trình độ cần thiết lập mô hình toán Trong khuôn khổ giáo trình nghiên cứu mô hình toán xây dựng số giả thiết sau: - Bỏ qua tác dụng điện trở đường dây máy phát (thực R có tác dụng cản dương lên dao động rôtor) - Có thể bỏ qua tác dụng cuộn cản - Tốc độ rotor thay đổi không đáng kể, nên thông số cấu trúc lưới điện coi không đổi - Eq' coi không đổi - Tải mô hình hóa tổng trở cố định - Công suất coi không đổi 2.4) Khái Niệm Ổn Định Động Và Tónh : 2.4.1) Ổn định tónh (Steady-State Stability) : Là khả hệâ thống sau kích động nhỏ (nhiễu nhỏ) phụ tải thay đổi tăng giảm đột ngột, hệ thống phục hồi chế độ ban đầu Trang : 10 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương II Trong nhiều trường hợp, trình tăng công suất tác dụng, công suất phản kháng làm hệ thống tiến dần đến chế độ giới hạn theo điều kiện ổn định tónh vượt dẫn đến ổn định Do góc lệch rotor máy phát δ (delta ) phận lại hệ thống điện tăng lên Lúc dự trữ công suất phản kháng hệ thống chưa sử dụng hết trì đïc mức điện áp bình thường Trong trøng hợp có độ tăng góc lệch rotor máy phát δ (delta ) với cho biết đến tiến dần đến ổn định tónh Nếu không dự trữ công suất phản kháng trình tiến dần này, điện áp giảm xuống làm ổn định hệ thống Như độ dự trữ ổn định tónh kiểm tra đồ thị biểu diễn trị số góc lệch rotor máy phát điện áp Pe Pe = Pemax sin δ Pemax d Pm Pe f A2 A3 a A1 c b δo δs δ cl δ max δu δ δ t (s ) Hình 1: góc lệch rotor máy phát công suất maùy phaùt ( A1 < A2 ) Pm = Pemax sin δ : công suất máy phát (pu) Pemax : công suất điện cực đại (pu) δo δ cl : góc rotor máy phát : góc cắt rotor máy phát (độ điện) (độ điện) Trang : 11 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương II : góc cắt giới hạn rotor máy phát (độ điện) δ max = 90 o s V gh = − Pm (π − 2.δ ) + 2.Pemax cos δ s : điện áp giới hạn t : thời gian (s) A1 , A2 : diện tích công suất ™ Nếu A1 ≤ A2 : hệ thống ổn định tónh sau có ngắn mạch ™ Nếu A1 > A2 : hệ thống ổn định tónh sau có ngắn mạch ™ Nếu δ cl > δ max : hệ thống ổn định tónh sau có ngắn mạch ™ Nếu δ cl ≤ δ max : hệ thống ổn định tónh sau có ngắn mạch ™ Để tránh ổn định, chế độ làm việc bình thường, góc lệch rotor máy phát δ (delta ) phải hạn chế giới hạn định nhỏ góc rotor giới hạn δ max = 90 o lúc chỉnh chế độ làm việc hệ thống phải quy định góc lệch rotor giới hạn δ max = 90 o ; giới hạn công suất truyền tải đường dây quy định điện áp < điện áp giới hạn V gh = − Pm (π − 2.δ s ) + 2.Pemax cos δ s nút chủ yếu lúc tiến gần đến giới hạn ổn định tónh, nhân viên vận hành phải dùng tất biện pháp cần thiết để tránh đến ổn định Do phải có độ dự trữ ổn định tónh đủ lớn chế độ sau cố có ý nghóa đặc biệt quan trọng an ninh hệ thống điện Hệ thống điện, nói, chế độ xác lập có điều kiện cân công suất có thông số không thay đổi biến thiên nhỏ xung quanh giá trị ban đầu Tuy nhiên, hệ thống vận hành có nhiều tác động nhỏ, ngẫu nhiên Ví dụ thay đổi công suất phụ tải Hệ thống phải trì độ lệch nhỏ trở trị ban đầu thông số chế độ Tính chất tính ổn định tónh hệ 2.4.2 Ổn định động hệ thống: khả hệ phục hồi trạng thái ban đầu gần với trạng thái ban đầu sau kích động lớn (nhiễu lớn) Như nói chuyển sang chế độ xác lập hệ có tính ổn định động Các kích động lớn hiểu như: - Ngắn mạch phần tử lưới điện - Đóng cắt phần tử lưới điện - Tăng giảm tải đột ngột Giả sử có máy phát điện phát công suất P0 nhu cầu cần phải tăng công suất lên P1 Ở thời điểm có tăng đột ngột công suất ∆P = P1 − P0 nên máy phát quay nhanh lên Nếu tăng tải đảm bảo cho máy phát theo thời gian hãm tốc lại trở vị trí cân ổn định ta nói hệ có tính ổn định động Ngược lại, máy phát liên tục tăng tốc, rời khỏi đồng bắt buộc phải cắt khỏi lưới, hệ ổn định động Trang : 12 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương VI 6.4.2) ĐIỆN ÁP THANH CÁI B1 &B2 CÔNG SUẤT TRUYỀN TỪ B1 ĐẾN B2 Pos Seq V_B1 & V_B2 (pu) 1.2 1.1 0.9 0.8 0.7 Active Power from B1 to B2 (MW) 700 600 500 400 300 200 100 6.4.3) COÂNG SUẤT ĐIỆN TỪ : Pe 10 (pu) Pe 1.3 1.2 1.1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 10 6.4.4) ĐIỆN ÁP KÍCH TỪ MÁY PHÁT: Vf = 1.86756pu Trang: 85 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương VI EFD 14 12 10 0 10 6.4.5) ĐIẾN ÁP ĐIỀU KHIỂN Vpss LÀM TÍN HIỆU ĐẦU VÀO BỘ KÍCH TỪ PSS 0.1 0.05 -0.05 -0.1 -0.15 10 6.4.6) NHẬN XÉT: Trang: 86 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương VI Kết mô cho ta thấy cố thoáng qua ngắn mạch pha chạm đất đường dây L1 lúc thời gian t=2s đến t=2+12/60 giây, máy cắt tác động lúc t=5+8/60 giây sau: Từ đồ thị Hình 6.4.3 biểu diễn góc rotor θ (theta ) máy máy phát, ta thấy góc rotor máy phát giao động tăng, giảm sau xác lập ổn định thời gian t > s tốc độ rotor ω đầu cực máy phát giao động tăng, giảm sau xác lập ổn định thời gian t > s Tốc độ rotor xác lập 1.001 (pu) với tốc độ ban đầu P = Pe − Pm độ lệch công suất a máy phát giao động tăng, giảm sau xác lập ổn định thời gian t > s V ( pu ) điện áp Vt ( pu ) B1&B2, điện áp kích từ máy phát f ø, công P suất điện từ e máy phát giao động tăng, giảm sau xác lập ổn định thời gian t > s Do khi ứng dụng mạng nơron dùng cho điều khiển ổn định hệ thống đạt trạng thái ổn định có ngắn mạch chạm đất pha tuyến đường dây L1 Khi có nơron, ổn định hệ thống cải thiện tốt, giao động dập tắt sau (8s) 6.5) Máy cắt tác động lúc t=7.13 s: Trang: 87 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương VI 6.5.1) mô kết máy phát gồm: góc rotor máy phát d_theta (độ); tốc độ rotor ϖ ; độ lệch công suất công suất điện máy phát Pa = Pm − Pe ; điện áp đầu cực máy phát Vt đơn vị tương đối (pu) d_theta vs M4 (deg) 100 50 w (pu) 1.005 0.995 0.99 Pa (pu) 0.4 0.2 -0.2 -0.4 Vt(pu) 1.1 0.9 10 15 6.5.2) ĐIỆN ÁP THANH CÁI B1 &B2 CÔNG SUẤT TRUYỀN TỪ B1 ĐẾN B2 Trang: 88 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương VI Pos Seq V_B1 & V_B2 (pu) 1.2 1.1 0.9 0.8 0.7 Active Power from B1 to B2 (MW) 700 600 500 400 300 200 100 10 15 10 15 6.5.3) CÔNG SUẤT ĐIỆN TỪ Pe (pu) Pe 1.3 1.2 1.1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 6.5.4) ĐIỆN ÁP KÍCH TỪ MÁY PHÁT: Vf = 1.86756pu Trang: 89 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương VI 12 10 0 10 15 6.5.5) ĐIỆN ÁP ĐIỀU KHIỂN Vpss LÀM TÍN HIỆU ĐẦU VÀO BỘ KÍCH TỪ 0.05 -0.05 -0.1 -0.15 6.5) 10 15 Máy cắt bị hỏng không tác động cắt đường dây L1: Trang: 90 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương VI 40 30 20 10 w (pu) 1.005 0.995 0.99 0.985 Pa (pu) 0.5 -0.5 Vt(pu) 1.4 1.2 0.8 10 6.5.6) NHẬN XÉT: Kết mô cho ta thấy cố thoáng qua ngắn mạch pha chạm đất đường dây L1 lúc thời gian t=2s đến t=2+12/60 giây, máy cắt tác động lúc t=7+8/60 giây sau: Từ đồ thị Hình 6.6.2 biểu diễn góc rotor θ (theta ) máy máy phát, góc rotor máy phát giao động tăng, giảm sau xác lập ổn định thời gian t >10 s tốc độ rotor ω đầu cực máy phát giao động tăng, giảm sau xác lập ổn định thời gian t>10 s.Tốc độ rotor xác lập ở1.001(pu) với tốc độ ban đầu P = Pe − Pm độ lệch công suất a máy phát giao động tăng, giảm sau xác lập ổn định thời gian t > 10 s 10 điện áp V t ( pu ) B1&B2, điện áp kích từ máy phát V ( pu ) ø, công suất điện từ Pe máy phát giao động tăng, giảm sau xác lập ổn định thời gian t > 10 s 11 Khi có nơron, ổn định hệ thống cải thiện tốt, giao động dập tắt sau vài chu kỳ (10s) 12 Kết mô cho ta thấy cố thoáng qua ngắn mạch pha chạm đất đường dây L1 lúc thời gian t=1s đến t=1+12/60 giây, máy cắt bị hư f Trang: 91 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương VI hỏng hay role bị hư không gửi tín hiệu đến máy cắt hệ thống xác lập ổn định trở lại 6.6) Sự cố thoáng qua ngắn mạch pha đầu B2: d_theta vs M4 (deg) 200 150 100 50 w (pu) 1.01 1.005 0.995 0.99 Pa (pu) 1.5 0.5 -0.5 Vt(pu) 1.2 0.8 0.6 0.4 0.5 1.5 2.5 3.5 Pos Seq V_B1 & V_B2 (pu) 1.5 0.5 Active Power from B1 to B2 (MW) 500 400 300 200 100 0 0.5 1.5 2.5 3.5 6.10) NHẬN XÉT: Kết mô cho ta thấy cố thoáng qua ngắn mạch pha chạm đất đầu B2 thời gian t=2s đến t=2+12/60 giây, máy cắt tác động lúc t=2+8/60 giây sau: Hệ thống đồng ổn định cố thoáng qua đầu nghiêm trọng, tín hiệu role bảo vệ máy phát, máy biến áp tác động đến máy cắt nhảy cô lập máy phát, máy biến áp khỏi lưới Công suất truyền từ B1 đến B2 0MW Trang: 92 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương VI 6.7) Trường hợp 2: Sự cố vónh cửu 6.8) Sự cố vónh cửu, ngắn mạch pha đường dây L1 lúc t=2s , thời gian máy cắt tác động cắt đường dây L1 khỏi lưới lúc t=7.13s 150 100 50 w (pu) 1.04 1.02 0.98 Pa (pu) 0.5 -0.5 -1 Vt(pu) 1.3 1.2 1.1 0.9 10 12 10 12 Pos Seq V_B1 & V_B2 (pu) 1.2 1.1 0.9 0.8 0.7 Active Power from B1 to B2 (MW) 700 600 500 400 300 200 100 6.9) NHẬN XÉT: Trang: 93 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương VI Kết mô cho ta thấy cố vónh cửu ngắn mạch pha chạm đất đường dây L1 thời gian lúc t=2s , máy cắt tác động lúc t=7+8/60 giây Hệ thống đồng ổn định cố vónh cửu kéo dài t=7.13 – = 5.13 s lâu vượt thời gian cắt giới hạn cho phép, tín hiệu role bảo vệ máy phát, máy biến áp tác động đến máy cắt nhảy cô lập máy phát, máy biến áp khỏi lưới Công suất truyền từ B1 đến B2 0MW 6.10) Sự cố vónh cửu, ngắn mạch pha đường dây L1 lúc t=2s , thời gian máy cắt tác động cắt đường dây L1 khỏi lưới lúc t=6.13s: 50 w (pu) 1.01 1.005 0.995 0.99 Pa (pu) 0.2 -0.2 -0.4 -0.6 Vt(pu) 1.2 1.1 0.9 10 15 10 15 1.1 0.9 0.8 0.7 Active Power from B1 to B2 (MW) 700 600 500 400 300 200 100 Trang: 94 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương VI 6.11) Sự cố vónh cửu, ngắn mạch pha đường dây L1 lúc t=2s , thời gian máy cắt tác động cắt đường dây L1 khỏi lưới lúc t=4.13s: 100 50 w (pu) 1.04 1.02 0.98 Pa (pu) 0.5 -0.5 -1 Vt(pu) 1.5 0.5 10 15 6.12) Sự cố vónh cửu, ngắn mạch pha đường dây L1 lúc t=2s , thời gian máy cắt tác động cắt đường dây L1 khỏi lưới lúc t=2.13s: 100 50 w (pu) 1.005 0.995 Pa (pu) 0.5 -0.5 Vt(pu) 1.4 1.2 0.8 Trang: 95 10 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương VI 6.13) NHẬN XÉT: Kết mô cho ta thấy cố vónh cửu ngắn mạch pha chạm đất đường dây L1 thời gian lúc t=2s , máy cắt tác động lúc t=6+8/60 giây sau: Hệ thống đồng xác lập ổn định trở lại sau 10 giây Vì cố vónh cửu kéo dài t=6.13 – = 4.13 s nằm thời gian cắt giới hạn cho phép Vậy trường hợp cố vỉnh cửu (ngắn mạch pha) toán trở dạng toán ổn đónh tónh trình bày chương 2, thời gian cắt giới hạn t ≤ 6.13s Nếu máy cắt tác động lâu 6.13s hệ thống ổn định Trang: 96 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương VI CHƯƠNGVII KẾT KUẬN LUẬN VĂN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI I) PHẦN KẾT LUẬN VĂN: 1) Nếu áp dụng Neural_PSS cho kết tốt hơn, hệ thống tái ổn định nhanh Kundur_PSS Trong trường hợp mắy cắt bị hỏng hay rờle điều khiển máy cắt hỏng dẫn đến máy cắt tác động trễ sau 5s xảy ngắn mạch L1 Neural_PSS ổn định hệ thống Nhưng Kundur_PSS không điều khiển làm cho hệ thống ổn định máy cắt tác động trễ 5s Vậy Neural_PSS có ưu điểm vượt trội so với Kundur_PSS, mở tương lai đầy hứa hẹn áp dụng công nghệ nơron vào ổn định hệ thống điện 2) Với kết trên, nhận thấy việc áp dụng mạng nơron vào tính toán cho kết hoàn toàn tốt so với áp dụng phương pháp Kundur_PSS, toàn mẫu huấn luyện, tiết kiệm thời gian mạng thực xử lý song song 3) Khi không sử dụng PSS hay sử dụng mạng Elman neural_network PSS, hệ thống không ổn định Cấu trúc mạng hồi tiếp Elman_neural đầu hồi tiếp đầu vào nên nơ-ron tự huấn luyện mà không so sánh đầu thực tế với đầu mong muốn nên mạng không cho kết xác lập 4) Các lớp ẩn gây nhiều bất lợi, làm cho công thức toán học mạng phức tạp chương trình máy tính cài đặt công thức trở nên chậm kéo dài thời gian mô Khi thay đổi số lớp mạng nơron lớp Thời gian mô nhanh so với mạng nơ-ron lớp thời gian tính toán nhanh kết đạt tương đương Vì vậy, nhằm đạt chế độ xác lập xảy ngắn mạch pha thời gian tính toán nhanh ta chọn mạng nơ-ron lớp 5) Do ứng dụng mạng nơron dùng cho điều khiển ổn định hệ thống đạt trạng thái ổn định có ngắn mạch chạm đất pha tuyến đường dây L1 6) Khi có nơron, ổn định hệ thống cải thiện tốt, giao động dập tắt sau vài chu kỳ Ngược lại, nơron hệ thống có nguy ổn định dù cố giao động bé xảy ra, cụ thể biện độ giao đông có chiều hướng khuyếch đại theo thời gian 7) Khi hệ thống ổn định góc, thường kéo theo ổn định điện áp ngược lại 8) Tác dụng mạng nơron cải thiện ổn định ngắn hạn mà cải thiện trường hợp ổn định trung hạn dài hạn đáp ứng sai không xác hệ thống điều khiển bảo vệ máy phát, đường dây truyền tải hệ thống Trang: 97 GVHD: TS Lê Minh Phương Chương VI 9) Khảo sát Neural_PSS việc điều khiển ổn định máy phát hệ thống điện có vai trò quan trọng đánh giá mức độ cải thiện ổn định tónh, ổn định động 10)Đối với ổn định động Neural_PSS có tác dụng lớn trường hợp cố nặng nề Luận văn trình bày mạng nơron khác nhau, phương pháp huấn luyện mạng, chọn lựa mạng nuôi tiến lớp có trì hoãn & không trì hoãn đầu vào cho kết tốt Do áp dụng vào thực tế hệ thống điện 11)ng dụng mạng Neural có ưu điểm là: lập trình DSP hay sử dụng chip Neural để lập trình đơn giản hơn, mạch phần cướng DSP, chip Neural giá thành cạnh tranh, dễ lắp đặt, bảo trì sửa chữa 12) p dụng Kundur_PSS có khuyết điểm là: sử dụng khâu điều khiển PID, hiệu chỉnh, tính toán thông số khó khăn Phối hợp tối ưu thông số PSS nhiều máy phát với hệ thống nhiều máy gặp nhiều trở ngại, Giá thành khâu PID đắt tiền Đo thông số độ lệch công suất với công suất điện từ khó khăn công suất thay đổi thường xuyên theo điều kiện vận hành máy phát, hệ thống điện Phối hợp tối ưu PSS với thiết bị điều khiển ổn định khác AVR… khó khăn, thích nghi thông số PSS khó thực điều kiện làm việc hệ thống thay đổi Bộ PSS có khuyết điểm thời gian hiệu chỉnh thông số cho khâu tuyến tính lâu, phụ thuộc hoàn toàn vào khâu tuyến tính, khả thích nghi điều khiển hệ nhiều máy Bộ PSS sử dụng mô hình hoá phận không tuyến tính máy phát thành phần tử tuyến tính áp dụng vào điều khiển vận hành Bộ PSS có hạn chế thông số khâu điều kiển áp dụng với điều khiện vận hành định áp dụng với nhiều điều khiện vận hành khác nhau, phụ tải khác 13)việc lập trình liệu đầu vào: độ thay đổi từ thông dQ thông qua đo góc lệch pha rotor δ (rad) dễ thực Đo thông số độ lệch tốc độ dω dễ dàng II) HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI : ™ Lập trình DSP dùng công nghệ FPGA ứng dụng làm phần cứng cho đề tài ™ Kết hợp Neural_PSS với điều khiển khác tự động điều khiển điện áp AVR, SVC, FACT, STACOM … nâng cao tính ổn định hệ thống Trang: 98 TÀI LIỆU THAM KHẢO {1} {2} {3} {4} {5} {6} {7} {8} {9} {10} {11} {12} {13} Power system stability and control _ NXB: Prabha Kundur Energy function analysis for power system stability _ M.A.Pai Kluwer academic publishers (1989) Power systems analysis, second edition _ Arthur R.Bergen Vijay Vittal, 1986 Lý thuyết điều khiển mờ _ Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước Ngắn mạch ổn định hệ thống điện_ Nguyễn Hoàng Việt,Phan Thị Thanh Bình , NXB ĐH Quoác gia TPHCM, 2003 Neural Networks – a systematic introduction _ foreword by Jerome Feldman Ứng dụng Matlab tính toán kỹ thuật_ Nguyễn Hoài Sơn, NXB ĐH Quốc gia Experimental studies with a genaralized Neuron-Based power system Stabilizer_IEEE transactions on power systems, vol.19 , no.3 , august 2004 Neuro_Fuzzy dual input power system stabilizer for a multi_ machine system _ IEEE Avdhesh Sharma, and M.L.Kothari A neuro-optimal control power system stabilizer: A comparative study_ CCECE 2004- CCGEI 2004, Niagara Falls, May/mai 2004 IEEE Adaptive Nonlinear control of induction motor using neural networks( 07803-7939-X/03 -2003 IEEE)_ Nadir KABACHE and Boukhemis CHETATE ANN based Multiple Power system stabililizers Adaptive and coordinated control (0-7803-7459-2/02/ 2002IEEE) _ Xu Dong-jie He Ren-mu Xu tao Inteligent dual input power system stabilizers for multi-machine system (0-7803-7525-4/02/2002 IEEE) _ Avdhesh Sharma and M.L.Kothari ... không ổn định ổn định với nhiễu nhỏ Do lúc hệ thống có dự trữ ổn định động có dự trữ ổn định tónh Như khác ổn định động ổn định tónh khác mức độ biến đổi Nhưng hai trường hợp dẫn tới ổn định hệ thống. .. giới hạn ổn định điện áp? + Cơ cấu ổn định điện áp: Nguyên nhân cách thức ổn định Vùng yếu điện áp đâu? Biện pháp để cải thiện ổn định điện áp? Ổn định điện áp thường xem xét toán ổn định tónh... ổn định ™ Khảo sát tác dụng Kundur_PSS ứng dụng mạng neural vào PSS nhằm ổn định hệ thống điện ™ Nghiên cứu phương pháp huấn luyện tạo nhiều mạng neural khác Luân văn trình bày bốn cấu hình mạng