Ứng dụng hệ suy luận nơron mờ thích nghi anfis để điều khiển hệ thống điều tốc nhà máy thủy điện sê san 4 (tt)

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ ĐỨC MINH ỨNG DỤNG HỆ SUY LUẬN NƠ RON MỜ THÍCH NGHI ANFIS ĐỂ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG ĐIỀU TỐC NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN SÊ SAN C C R UT.L D Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Mã số: 8520216 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN Đà Nẵng - Năm 2020 Công trình hồn thành TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN QUỐC ĐỊNH Phản biện 1: TS Hà Xuân Vinh Phản biện 2: TS Trương Thị Bích Thanh C C R UT.L Luận văn bảo vệ Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc D sĩ kỹ thuật điện họp Trường đại học Bách khoa ngày 19 tháng 12 năm 2020 Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm học liệu truyền thông trường Đại học Bách khoa - Thư viện khoa Điện, trường Đại học Bách Khoa, ĐHĐN MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Nhà máy thủy điện Sê San công suất định mức 360MW (3x120 MW), cung cấp điện cho hệ thống điện Quốc gia qua đường dây 220kV Việc đáp ứng nhanh tổ máy có thay đổi tải đột ngột góp phần quan trọng nhằm đáp ứng nhanh công suất cho phụ tải góp phần làm ổn định Hệ thống điện Quốc gia Các chức hệ thống điều tốc nhà máy thủy điện Sê San 4: Ổn định tốc độ cho tổ máy chế độ làm việc không tải hòa lưới C C R UT.L Giữ công suất tác dụng theo giá trị đặt trước chế độ cố định D Điều chỉnh công suất tác dụng để ổn định hệ thống chế độ điều tần Dừng bình thường tổ máy, dừng cố tổ máy Hệ thống điều tốc Nhà máy Sê San sử dụng điều khiển PID để điều khiển trình khởi động/dừng máy tăng/giảm tải tổ máy, Bộ điều khiển PID có hạn chế độ điều chỉnh, sai lệch bám thời gian xác lập lớn, hệ số điều khiển PID tính tốn cho chế độ làm việc cụ thể hệ thống, có khả bền vững sau khoảng thời gian vận hành tham số PID điều khiển khơng cịn phù hợp với hệ thống, q trình vận hành ln phải hiệu chỉnh hệ số cho phù hợp với thực tế để phát huy tốt hiệu điều khiển Ngày nay, hệ thống mờ mạng nơron ứng dụng rộng rãi Đặc biệt lĩnh vực điều khiển tự động hoá, hệ mờ mạng nơron ngày chiếm ưu với ưu điểm xứ lý với độ xác cao thơng tin "khơng xác", hệ mờ mạng nơron sở hệ "điều khiển thơng minh" "trí tuệ nhân tạo" Ứng dụng hệ mờ mạng nơron để điều khiển điều tốc nhà máy thủy điện giúp nâng cao tính ổn định, độ xác hệ thống hướng tiếp cận Đề tài "Ứng dụng hệ suy luận nơron mờ thích nghi điều khiển điều tốc nhà máy thủy điện Sê San 4" cung cấp phương pháp điều khiển giúp nâng cao chất lượng điều khiển điều tốc, đảm bảo tần C C R UT.L số sai lệch nhỏ thời gian độ ngắn Qua đó, nâng cao ổn định chất lượng hiệu toàn hệ thống nhà máy thủy điện D Mục đích nghiên cứu Mục đích nghiên cứu đề tài là: Nâng cao khả điều khiển cho hệ thống điều tốc cho nhà máy thủy điện Ứng dụng lý thuyết mạng nơron điều khiển mờ vào đối tượng thực tế điều tốc nhà máy thủy điện công suất trung bình Xây dựng mơ hình mơ phần mềm Matlab Simulink Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu hệ thống điều tốc Tuabin nhà máy thủy điện Sê San 3.2 Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu đề tài thiết kế điều khiển nhằm ổn định tần số máy phát Tuabine nhà máy thủy điện Sê San cho chế độ nối lưới Phương pháp nghiên cứu - Nghiên cứu lý thuyết, thiết kế điều khiển với công cụ ANFIS Xây dựng mơ hình, mơ kiểm chứng phần mềm Matlab-Simulink Trên sở kết thu rút đánh giá kết luận Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận văn Ý nghĩa khoa học: Đề tài “ỨNG DỤNG HỆ SUY LUẬN NƠ RON MỜ THÍCH NGHI ĐỂ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG ĐIỀU TỐC NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN SÊ SAN ” hướng nghiên cứu để điều khiển điều tốc, đề tài góp phần hồn thiện cấu trúc điều khiển nhằm nâng cao khả điều tốc nhà máy thủy điện từ áp dụng cho cơng tác thí nghiệm, vận hành, C C R UT.L hiệu chỉnh nhà máy thủy điện Ý nghĩa thực tiễn: Kết nghiên cứu đề tài góp phần D hồn thiện phương pháp điều khiển khắc phục số nhược điểm phương pháp ĐK kinh điển, từ mở khả áp dụng cài đặt vào thiết bị điều khiển thương mại, làm nâng cao chất lượng điều tốc nhà máy thủy điện Cấu trúc luận văn Ngoài phần mở đầu kết luận chung, nội dung luận văn biên chế thành chương: Chương 1: TỔNG QUAN NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN Chương 2: TỔNG HỢP HỆ ĐIỀU TỐC TUABIN Chương 3: ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀ MẠNG NƠRON Chương 4: ĐIỀU KHIỂN ĐIỀU TÔC TUABIN THỦY ĐIỆN Chương TỔNG QUAN NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN 1.1 Tình hình phát triển thuỷ điện 1.2 Nguyên lý hoạt động chung nhà máy thuỷ điện Sê San 1.3 Cấu tạo nhà máy thuỷ điện Sê San 1.4 Hệ điều khiển công suất nhà máy thuỷ điện Sê San Tiểu kết chương Trên sở cấu tạo, nguyên lý hoạt động hệ điều khiển công suất nhà máy thủy điện ta tiến hành xây dựng mơ hình mơ hình tốn học cho hệ thống điều tốc nhà máy thủy điện điều khiển C C R UT.L điều tốc phương pháp kinh điển PID Cấu tạo, hoạt động nguyên tắc điều khiển thủy điện Việt Nam đa dạng Từ D nhà máy nhỏ vài KW đến nhà máy lớn đến vài trăm MW, tất áp dụng nhiều công nghệ khác nhau, tùy thuộc vào phân loại địa hình, cột nước, Điều ảnh hưởng lớn đến việc tổng hợp điều khiển hệ thống Chương TỔNG HỢP HỆ THỐNG ĐIỀU TỐC TURBIN 2.1 Đặt vấn đề Hệ thống điều tốc Tuabin hệ thống điều khiển đa biến có mối liên hệ phức tạp điện điện từ Khi nghiên cứu toán với điều kiện ban đầu, thông qua khai thác sở đo đạc thực tế ta thấy hệ mang tính phi tuyến mạnh Sự tác động hệ thống điện từ lên điện mơmen máy phát, mơmen mơmen phụ tải tác động lên hệ Mặt khác hệ tác động lên điện từ tác động tốc độ chính, tốc độ làm thay đổi điện áp máy phát Như C C R UT.L tương tác trình điện điện từ trình phức tạp, ràng buộc mang tính chất dây chuyền D 2.2 Các thơng sớ đặc tính tuabin 2.2.1 Cột áp Tuabin 2.2.2 Lưu lượng Tuabin 2.2.3 Công suất 2.2.4 Hiệu suất 2.2.5 Đường kính bánh xe cơng tác số vịng quay Tuabin 2.3 Hệ thớng điều chỉnh tuabin nước 2.3.1 Các yêu cầu với hệ thống điều tốc Tuabins 2.3.2 Đặc điểm hệ thống điều chỉnh Tuabin 2.3.3 Đặc tính hệ thống điều chỉnh Tuabin Hình 2.1 Đường đặc tính tuabin 2.3.4 Phân loại điều tốc Xét theo nguyên lý tác động chia điều tốc thành loại sau: Bộ điều tốc tác động trực tiếp; Bộ điều tốc gián tiếp Nếu xét theo đặc điểm sơ đồ điều chỉnh điều tốc gồm loại sau: Bộ điều tốc có phản hồi ; Bộ điều tốc khơng có phản hồi 2.3.5 Cấu trúc hệ thống điều chỉnh Tuabin nước C C R UT.L D Hình 2.4 Sơ đồ khối hệ thống điều chỉnh 2.3.6 Tính tốn thơng số điều tốc Tuabin Các thông số đặc trưng Công suất Tuabin: N  9,81QH ; N  0,9.1489,13.30  41100( KW ) Số vòng quay đặc trưng: ns  n N ; H4 H ns  136,4 41100  95,371 30 30 Theo Fapurt với = 95,371 tra biểu đồ quan hệ với kiểu Tuabin cột áp, ta kiểu Tuabin thiết kế loại Tuabin KapLan với thông số sau: = 58 (v/p); = 62 (v/p) = 0,1 (m3/s); = 0,18 (m3/s) 2.3.6.2 Tính tốn cánh hướng 2.3.6.3 Tính lực đóng mở cánh hướng 2.3.6.4 Tính tốn thơng số động Servo cụm bơm 2.4 Mơ hình tốn học 2.4.1 Khâu Tuabin C C R UT.L D Hình Mơ hình tốn học khối Tuabin 2.4.2 Khâu khuếch đại Hình Hàm truyền khối khuếch đại Trong = 0,2/10 = 0,02; = 0,1 2.4.3 Các khâu đo 2.4.3.1 Khâu đo vị trí Sử dụng cảm biến đo vị trí cơng tắc hành trình Độ lớn mở cánh hướng tỉ lệ với điện áp đầu khâu đo Ta có hàm truyền khâu đo: Fu ( p)  K T p  (2.12) = 10/0,3 = 33; = 0,1 2.4.3.2 Khâu đo tốc độ Là cảm biến quang bao gồm đầu phát đầu thu, phát ánh sáng phản xạ từ trục Tuabin đến đầu thu Tốc độ cao tần số lượng xung điện áp phát nhiều sau xung vào đầu vào biến đổi D/A chuyển tín hiệu điện áp Ta có hàm truyền: F ( p)  K T p  = 10/50 = 0,2 ; (2.13) = 0,001 2.5 Tổng hợp hệ thống C C R UT.L 2.5.1 Tổng hợp mạch vịng vị trí D Hình 2.8 Sơ đồ cấu trúc mạch vịng vị trí 2.5.2 Tổng hợp mạch vịng điều chỉnh tốc độ Mạch vịng phản hồi tốc độ Hình 2.9 Mạch vòng phản hồi tốc độ 10 Chương ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀ MẠNG NƠRON 3.1 Tổng quan về điều khiển mờ 3.1.1 Tổng quan điều khiển mờ Ưu điểm điều khiển mờ so với phương pháp điều khiển kinh điển tổng hợp điều khiển mà không cần biết trước cấu trúc tham số hệ thống cách xác 3.1.1.1 Mơ hình mờ Mamdani Được coi phương pháp luận phổ biến Phương pháp Sbrahim Mamdani giới thiệu lần đầu vào năm 1975 dựa tài liệu Lofti Zadeh 1973 thuật tốn mờ C C R UT.L Mơ hình mờ Mandani gồm ba thành phần: Đầu vào X D Khối mờ hóa (fuzzifiers) Khối hợp thành Khối giải mờ Đầu Y Khối luật mờ Hình 3.3 Sơ đồ khối chức điều khiển mờ 3.1.1.2 Mơ hình mờ Sugeno Phương pháp suy diễn mờ Takagi-Sugeno-Kang phát triển lần đầu vào năm 1985 Phương pháp giống phương pháp Mamdani nhiều điểm Thực tế hai phần đầu q trình suy diễn mờ (mờ hóa đầu vào thực luật hợp thành) hoàn toàn giống Điểm khác cách xác định đầu rõ mơ hình Dưới dạng mơ hình Sugeno thường gặp 11 3.1.1.3 So sánh hai loại mơ hình Mơ hình Sugeno: Hiệu tính tốn cao; Thích hợp với cơng nghệ tuyến tính (ví dụ điều khiển PID); Thích hợp với kỹ thuật tối ưu thích nghi; Bảo đảm tính liên tục mặt phẳng đầu ra; Thích hợp với việc phân tích tốn học Mơ hình Mamdani: Trực giác, dễ hiểu; Được thừa nhận rộng rãi; Gần gũi với đời sống 3.1.2 Cấu trúc điều khiển mờ Luật điều khiển e Giao diện đầu vào e x µ Thiết bị hợp thành B’ Giao diện đầu u Đối tượng điều khiển C C R UT.L D Bộ điều khiển u y Thiết bị đo lường Hình 3.4 Cấu trúc điều khiển mờ 3.2 Mạng Nơron 3.2.1 Nơron sinh học Có phần chính: Thân nơron (soma), nhánh (dendrite), sợi trục (Axon) Hình 3.5 Mơ hình nơron sinh học 12 3.2.2 Mạng Nơron nhân tạo 3.2.2.1 Khái niệm Noron nhân tạo chép nơron sinh học não người, có đặc tính sau: + Mỗi nơron có số đầu vào + Một nơron hoạt động (+35 mV) không hoạt động (0,75 mV) + Chỉ có đầu nơron nối với đầu vào khác nơron khác Điều kiện để nơron kích hoạt hay khơng kích hoạt phụ thuộc đầu vào thời C C R UT.L D Hình 3.6 Mơ hình nơron đơn giản Hình 3.7 Mạng nơron lớp Hình 3.8 Cấu trúc huấn luyện mạng nơron 13 3.2.2.2 Mơ hình nơron Nơron đơn giản C C R UT.L Hình 3.9 Mơ hình nơron đơn giản: Khơng có độ dốc (a) có độ D dốc (b) Nơron với nhiều đầu vào (vectơ vào) Hình 3.10 Mơ hình nơron với R đầu vào 3.2.3 Cấu trúc mạng Nơron Nhiều noron kết hợp với tạo thành mạng, mạng nơron có lớp nhiều lớp 14 3.2.4 Cấu trúc liệu vào mạng Dữ liệu đưa vào mạng biểu diễn dạng bản: dạng xuất đồng thời dạng xuất liên thời gian Đối với vector vào đồng thời, ta không cần quan tâm đến thứ tự phần tử, kiểu liệu áp dụng cho mạng tĩnh Đối với kiểu vector vào nối tiếp thứ tự xuất phần tử vector quan trọng, áp dụng cho mạng động C C R UT.L Hình 3.11 Sơ đồ nơron với đầu vào D 3.2.5 Huấn luyện mạng Huấn luyện gia tăng huấn luyện theo gói 3.3 Sự kết hợp logic mờ mạng nơron, công cụ ANFIS 3.3.1 Khái niệm Nếu kết hợp logic mờ mạng noron, ta có hệ lai với ưu điểm hai: logic mờ cho phép thiết kế hệ dễ dàng, tường minh mạng nơron cho phép học mà ta yêu cầu điều khiển 15 C C R UT.L Hình 3.12 Mơ hình hệ mờ - nơron 3.3.2 Kết hợp điều khiển mờ mạng nơron D 3.3.2.1 Cấu trúc chung hệ mờ - nơron Hình 3.13 Cấu trúc chung hệ mờ - nơron 3.3.2.2 Biểu diễn luật If-Then theo cấu trúc mạng nơron Xét hệ SISO, luật điều khiển có dạng: Ri = Nếu x Ai Thì y Bi (3.1) 16 Với Ai, Bi tập mờ, i = 1, , n Mỗi luật (3.1) chuyển thành mẫu liệu cho mạng nơron đa tầng cách lấy phần “Nếu” làm đầu vào phần “Thì” làm đầu mạng Từ ta chuyển khối luật thành tập liệu sau: {(A1,B1), ,(An,Bn)} Đối với hệ MISO, việc biểu diễn khối luật dạng tập liệu tương tự hệ SISO 3.3.3 Nơron mờ Xét mạng nơron hình, đó: Các tín hiệu vào - trọng số số thực, hai nơron đầu vào không làm thay đổi tín hiệu nên đầu đầu vào Tín hiệu xi kết hợp với trọng số wi tạo thành tích: C C R UT.L D Hình 3.24 Nơron mờ Nơron mờ AND: Hình 3.35 Nơron mờ AND 17 Noron mờ OR: Hình 3.16 Nơron mờ OR 3.3.4 Huấn luyện mạng Noron - Mờ Đầu tiên ta giả định hàm liên thuộc có hình dạng định Sau ta thay đổi thơng số hình dạng qua q trình học mạng Noron C C R UT.L Giả sử cần thực ánh xạ: yk = f(xk) = f( x1k , ,xnk ), với k = 1, , K D Ta có tập liệu : {(x1,y1), ,(xk,yk)} Dùng luật If-Then (nếu - thì) để thực ánh xạ này: Ri : Nếu x1 Ail Và xn Ain y = zi, ≤ i ≤ m Với Aif tập mờ có dạng hình tam giác zi số thực Đặt ok giá trị hệ ta đưa vào xk Ký hiệu α1 giá trị luật thứ i, định nghĩa theo tích Larsen: (3.2) Giải mờ theo phương pháp trung bình trọng tâm ta có: (3.3) Sai lệch mẫu thứ k là: (3.4) 18 Dùng phương thức giảm để học zi phần kết luật Ri: Cho biến ngơn ngữ có tập mờ Hình 3.15: {NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB} Hình 3.4 Các tập mờ (ví dụ) Các hàm liên thuộc có hình dạng tam giác đặc trưng tham số: tâm, độ rộng trái, độ rộng phải Các tham số tam giác học phương thức giảm Tiểu kết chương Việc áp dụng kỹ thuật mờ cho đời điều khiển với C C R UT.L tính chất hồn hảo tạo khả kỹ thuật điều khiển tự động, điều khiển đối tượng phức tạp D Các điều khiển mờ cho phép lặp lại tính chất điều khiển kinh điển Các điều khiển mờ cho phép thiết kế đa dạng, qua việc tổ chức nguyên tắc điều khiển chọn tập mờ cho biến ngôn ngữ cho phép người ta thiết kế điều khiển mờ khác Một điểm quan trọng khối lượng công việc cần thực thiết kế điều khiển mờ hồn tồn khơng phụ thuộc vào đặc tính đối tượng Điều có nghĩa q trình xử lý điều khiển mờ với nguyên tắc điều khiển cho đối tượng có đặc tính động học khác hồn tồn Sự kết hợp mạng Nơron hệ mờ kết hợp mang tính chất hỗ trợ ý nghĩa điều khiển Một hệ điều khiển với ưu điểm dễ dàng thiết kế, đồng thời mang tính xác cao độ hiệu nâng lên theo thời gian vận hành qua việc tự học tự rèn luyện mạng nơron 19 Chương ĐIỀU KHIỂN ĐIỀU TỐC TUABIN THỦY ĐIỆN 4.1 Mô hình tuabin thủy điện 4.2 Điều khiển PID tuabin thủy điện Hình 4.2 Mơ hình tuabin thủy điện 4.3 Điều khiển mờ tuabin thủy điện theo mơ hình Madami C C R UT.L 4.3.1 Sơ đồ khối hệ điều khiển D Hình 4.9 Mơ hình hệ thống sử dụng điều khiển mờ (Madami) 4.3.2 Xác định biến vào 4.3.3 Xác định tập mờ 4.3.4 Xây dựng luật điều khiển 4.3.5 Mơ hình mơ 4.3.6 Kết mô 20 4.4 Điều khiển mờ tuabin thủy điện theo mơ hình Sugeno 4.4.1 Sơ đồ khối hệ điều khiển Hình 4.17 Mơ hình hệ thống sử dụng điều khiển mờ (Sugeno) 4.4.2 Xác định biến vào 4.4.3 Xác định tập mờ 4.4.4 Xây dựng luật điều khiển C C R UT.L 4.4.5 Mơ hình mơ 4.4.6 Kết mô D 4.5 So sánh phương án điều khiển 4.6 Ứng dụng mạng nơron mờ điều khển tuabin thủy điện 4.6.1 Công cụ ANFIS 4.6.2 Xây dựng tập liệu 4.6.3 Chuẩn hóa số liệu huấn luyện mạng ANFIS 4.6.4 Kết mô 4.7 So sánh phương pháp điều khiển với điều khiển ANFIS So sánh thông số chất lượng phương pháp điều khiển (PID, Madami, Sugeno, ANFIS): Chỉ tiêu PID đánh giá Thời gian độ 5,6 s FUZZY FUZZY (MADAMI) (SUGENO) 4,6 s 3,6 s ANFIS 3,2 s 21 Độ ~10% ~ 0% ~ 0% ~ 0% < 2% < 2% < 2% < 2% Quán tính Lý Lý tưởng Lý tưởng Lý khí tưởng điều chỉnh Tần số sai lệch tưởng C C R UT.L D Hình 4.36 Đáp ứng hệ thống sử dụng điều khiển (PID, Madami, Sugeno ANFIS) Nhận xét Bộ điều khiển PID Mờ có thời gian đáp ứng 5,6s Tuy vậy, độ điều chỉnh điều khiển PID cao nhiều so với điều khiển Mờ Bộ điều khiển Nơron - Mờ có thời gian đáp ứng 3,2s Độ q điều chỉnh khơng có Với điều khiển thực hiện, điều khiển Nơron - Mờ (ANFIS) thể tối ưu phương pháp kết điều khiển 22 Kết cho thấy tối ưu hiệu phương pháp điều khiển huấn luyện Nơron - Mờ với công cụ ANFIS phương án điều khiển D C C R UT.L 23 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ KẾT LUẬN Mục tiêu hệ thống điều khiển ngày nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển tự động Trên thực tế có nhiều đối tượng cần điều khiển, đối tượng thơng thường khơng có đủ tham số cần thiết, nên việc thiết kế điều khiển dựa lý thuyết điều khiển kinh điển gặp nhiều khó khăn Chính lý đòi hỏi phải ứng dụng lý thuyết điều khiển đại vào thực tế Luận văn trọng mảng nghiên cứu xây dựng hệ điều khiển cho hệ truyền động cụ thể hệ điều tốc thủy điện dựa tảng lý thuyết điều khiển cao cấp C C R UT.L (Điều khiển mạng nơron mờ) Với kết thu từ mô phỏng, tham khảo từ biên D thí nghiệm, nhật ký vận hành luận văn đóng góp vấn đề sau: + Đã khảo sát hệ điều tốc nhà máy thủy điện với điều khiển PID, mờ với mơ hình Madami mơ hình Sugeno đạt kết cho phép + Đã xây dựng điều khiển ứng dụng mạng nơron hệ mờ thông qua công cụ ANFIS cho hệ điều tốc nhà máy thủy điện + Với điều khiển mà luận văn xây dựng, thông số chất lượng điều chỉnh tần số sai lệch, độ điều chỉnh, tần số độ nhỏ đạt tiêu chuẩn hòa lưới hệ thống điện Việt Nam Như điều khiển nghiên cứu luận văn hoàn toàn đáp ứng yêu cầu chất lượng điều khiển cho hệ truyền động có khả ứng dụng vào thực tế điều khiển 24 Như vậy, trình thực luận văn này, tác giả giải trọn vẹn vấn đề đặt Tuy nhiên, với thời gian nghiên cứu hạn chế phạm vi giới hạn vấn đề đặt ra, luận văn chưa đề cập đến nhiễu khí phụ thuộc vào thực trạng nhà máy mà chọn dạng nhà máy có thơng số cho trước coi khâu khí lý tưởng, vấn đề tác giả dự định tiếp tục phát triển nghiên cứu thời gian đến KIẾN NGHỊ Tiến hành khảo sát thêm thông số hệ điều tốc nhà máy thủy điện Áp dụng đề tài vào phục vụ khảo sát thơng số mơ cơng tác thí nghiệm vận hành nhà máy thủy điện Xây dựng mơ hình điều tốc nhà máy thủy điện phịng thí C C R UT.L nghiệm với đa dạng phương án điều khiển D ... tài ? ?ỨNG DỤNG HỆ SUY LUẬN NƠ RON MỜ THÍCH NGHI ĐỂ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG ĐIỀU TỐC NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN SÊ SAN ” hướng nghi? ?n cứu để điều khiển điều tốc, đề tài góp phần hồn thiện cấu trúc điều khiển. .. khiển điều tốc nhà máy thủy điện giúp nâng cao tính ổn định, độ xác hệ thống hướng tiếp cận Đề tài "Ứng dụng hệ suy luận nơron mờ thích nghi điều khiển điều tốc nhà máy thủy điện Sê San 4" cung... tượng điều khiển đồng thời thu thập kết điều khiển ban đầu Điều sở để xây dựng điều khiển mờ áp dụng mạng nơron hệ mờ thích nghi để điều khiển điều tốc nhà máy thủy điện 10 Chương ĐIỀU KHIỂN MỜ