Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh TÓM TẮT Vận hành ổn định hệ thống điện lợi ích cốt yếu liên quan đến tiêu kinh tế - kỹ thuật Khi tất điều khiển sẵn có khơng thể trì hệ thống hoạt động ổn định tác động nhiễu loạn ngẫu nhiên, sa thải phụ tải sử dụng phương sách cuối để giảm thiểu nguồn điện tải Mặc dù đạt thành công định, kế hoạch sa thải tải truyền thống có số lượng tải cần sa thải bước lớn mức cần thiết Hơn nữa, việc sa thải phụ tải chưa xem xét đến yếu tố kinh tế, mức độ quan trọng phụ tải, mức thay đổi tải theo thời gian, ngưỡng tần số tác động sa thải phụ tải chưa xem xét Vì vậy, việc đề xuất phương pháp sa thải phụ tải có xem xét đến yếu tố nêu cần thiết Phần thứ nghiên cứu đề tài nghiên cứu tổng quan phương pháp sa thải phụ tải Tiếp theo nghiên cứu đề xuất chương trình sa thải phụ tải có xét đến tầm quan trọng vị trí phụ tải, chi phí phụ tải, điều kiện ràng buộc Phương pháp sử dụng cho chương trình sa thải phụ tải có xét đến tầm quan trọng vị trí phụ tải, chi phí phụ tải, điều kiện ràng buộc dựa thuật tốn phân tích hệ thống phân cấp AHP Fuzzy Logic để xử Thuật toán Fuzzy Logic AHP trợ giúp việc định trì hay sa thải phụ tải tính tốn hệ số quan trọng phụ tải, đại diện cho tầm quan trọng loại phụ tải khác Phần mềm PowerWorld sử dụng để mô nhiễu loạn Hệ thống thử nghiệm sử dụng hệ thống 37 bus máy phát HVTH: Đỗ Hữu Kiệt iv Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh ABSTRACT Operating power system stability is always one of the key benefits relating to economic indicators - techniques When all available control system unable to maintain stable operation under the influence of random perturbations, layoffs load will be used as a last resort in order to minimize the loss of power and load Despite certain success, but the layoff plan load traditional required number of downloads in a sack sometimes big steps overkill Moreover, the dismissal of the load was not considered economic factors, the degree of importance of the load, the load level changes over time, the threshold frequency of layoffs impact load is not considered Therefore, the proposed method of firing load having regard to the factors mentioned above are needed The first part of the study the research topic is an overview of methods load layoffs Next is the research program proposed layoffs load considering the importance and position of the load, the load cost, and the binding conditions The method used to load programs have sacked considering the importance and position of the load, the load cost, and the binding conditions based on analysis algorithm hierarchy AHP and Fuzzy Logic to handle the wide variety of systems AHP Fuzzy Logic algorithm and assist in decisions to maintain or sack load and calculates the importance of each factor of the load, which may represent the importance of different types of loads PowerWorld software is used to simulate turbulence Test system used is the 37 bus system generator HVTH: Đỗ Hữu Kiệt v Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh MỤC LỤC Trang tựa Trang Quyết định giao đề tài Lý lịch cá nhân i Lời cam đoan .ii Lời cảm tạ iii Tóm tắt iv Mục lục vii Danh sách từ viết tắt x Danh sách hình xi Danh sách bảng xiv Giới thiệu đề tài CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI 1.1 Tổng quan kết nghiên cứu 1.2 Các kỹ thuật sa thải phụ tải áp dụng 1.2.1 Sa thải phụ tải tần số (UFLS) 1.2.2 Sa thải phụ tải điện áp (UVLS) 1.2.3 Các hạn chế kỹ thuật sa thải phụ tải truyền thống 11 1.2.4 Sa thải phụ tải thích nghi 11 1.2.5 Các phương pháp sa thải phụ tải thông minh ILS (Intelligent Load Shedding) 13 1.2.5.1 Phương pháp ứng dụng mạng neural (ANN) sa thải phụ tải 18 1.2.5.2 Ứng dụng điều khiển mờ sa thải phụ tải 20 HVTH: Đỗ Hữu Kiệt vi Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh 1.2.5.3 Ứng dụng hệ thống suy luận neural-mờ thích nghi (ANFIS) sa thải phụ tải 21 1.2.5.4 Ứng dụng thuật toán di truyền (GA) sa thải phụ tải 21 1.2.5.5 Ứng dụng tối ưu hóa bầy đàn (PSO) sa thải phụ tải 24 1.2.5.6 Ưu nhược điểm kỹ thuật tính tốn sa thải phụ tải thơng minh 24 1.3 Nhận xét 25 CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH HỆ THỐNG PHÂN CẤP AHP VÀ MƠ HÌNH MỜ HĨA 2.1 Q trình phân tích hệ thống phân cấp - Thuật tốn AHP 28 2.2 Thuật toán AHP 28 2.3 Mơ hình mờ hóa luật hoạt động 30 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI DƯỚI TẦN SỐ DỰA TRÊN THUẬT TOÁN FUZZY LOGIC VÀ AHP 3.1 Phương pháp sa thải phụ tải dựa thuật toán AHP 32 3.2 Kỹ thuật mờ hóa tần số mờ hóa đồ thị phụ tải 36 3.2.1 Mờ hóa tần số hệ thống 36 3.2.2 Mờ hóa đồ thị phụ tải 36 CHƯƠNG 4: KHẢO SÁT THỬ NGHIỆM TRÊN HỆ THỐNG 37 BUS MÁY PHÁT 4.1 Nghiên cứu trường hợp cố máy phát điện hệ thống 37 bus, máy phát sử dụng chương trình sa thải phụ tải dựa thuật toán Fuzzy logic AHP 39 4.1.1 Khảo sát cố máy phát trường hợp hệ thống làm việc trạng thái bình thường (70%) 51 HVTH: Đỗ Hữu Kiệt vii Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh 4.1.2 Khảo sát cố máy phát trường hợp hệ thống đạt 80% tải 58 4.1.3 Khảo sát cố máy phát trường hợp hệ thống đạt 90% tải 66 4.1.4 Khảo sát cố máy phát trường hợp hệ thống đạt 100% tải 73 4.1.5 Khảo sát cố máy phát LAUF69 trường hợp hệ thống đạt 83% tải 81 4.2 Nghiên cứu trường hợp cố ngắn mạch góp 84 4.2.1 Ngắn mạch góp JO345 85 4.2.2 Ngắn mạch góp SLACK 345 92 4.3 So sánh hiệu phục hồi tần số mức sa thải phụ tải 97 4.3.1 Phương pháp sa thải theo tần số, theo thứ tự dV/dt tính đến độ nhạy điện áp 97 4.3.2 Phương pháp sa thải theo tần số, khơng theo thứ tự dV/dt tính đến độ nhạy điện áp 98 4.3.3 Phương pháp sa thải phụ tải theo bước dựa thay đổi tần số 98 4.4 Kết luận 99 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 5.1 Kết luận 100 5.2 Hướng phát triển đề tài 101 TÀI LIỆU THAM KHẢO 102 HVTH: Đỗ Hữu Kiệt viii Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT ANN: Artificial Neural Network AHP: Analytic Hierarchy Process ILS: Intelligent Load Shedding UFLS: Under Frequency Load Shedding PSO: Particle Swarm Optimization GA: Genetic Algorithm IEEE: Institute of Electrical and Electronic Enginneers FLC: Fuzzy Logic Controller ANFIS: Adaptive neuro fuzzy inference system UPFC: Unifield Power Flow Controller FACTS: Flexible Alternating Current Transmission System HVTH: Đỗ Hữu Kiệt ix Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình Trang Hình 1.1: Tổng quan kỹ thuật sa thải phụ tải hệ thống điện Hình 1.2: Sơ đồ phân cấp điều chỉnh tần số HTĐ Việt Nam 11 Hình 1.3: Cấu trúc tổng quát chương trình ILS 17 Hình 2.1: Mơ hình mạng phân cấp việc xếp đơn vị 28 ~ ~ Hình 2.2: Mơ hình cạnh tranh M M 31 Hình 3.1: Mơ hình Fuzzy logic AHP gồm vùng trung tâm tải đơn vị tải 32 Hình 3.2: Mơ hình hệ thống phân cấp AHP 33 Hình 3.3: Lưu đồ bước sử dụng phương pháp Fuzzy logic AHP để sa thải phụ tải 35 Hình 3.4: Kỹ thuật mờ hóa tần số 36 Hình 3.4: Kỹ thuật mờ hóa đồ thị phụ tải 37 Hình 4.1 Sơ đồ khảo sát cố hệ thống 38 Hình 4.2: Sơ đồ hệ thống 37 bus máy phát 39 Hình 4.3: Sơ đồ hệ phân vùng phụ tải 39 Hình 4.4: Tần số hệ thống trường tần số thấp giá trị cho phép 41 Hình 4.5 Sơ đồ khảo sát cố máy phát 50 Hình 4.6: Tần số xảy cố 51 Hình 4.7: Giá trị tần số sau phục hồi 52 Hình 4.8: Tần số xảy cố 52 Hình 4.9: Giá trị tần số sau phục hồi 53 Hình 4.10: Tần số xảy cố 54 Hình 4.11: Giá trị tần số sau phục hồi 55 Hình 4.12: Tần số xảy cố 55 HVTH: Đỗ Hữu Kiệt x Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh Hình 4.13: Các phương án tổng lượng tải cần sa thải máy phát cố xảy 57 Hình 4.14: Tần số xảy cố tải đạt 80% 58 Hình 4.15: Biểu diễn giá trị tần số phục hồi sau sa thải tải 59 Hình 4.16: Tần số xảy cố 59 Hình 4.17: Giá trị tần số sau phục hồi 60 Hình 4.18: Tần số xảy cố 61 Hình 4.19: Giá trị tần số sau phục hồi 62 Hình 4.20: Tần số xảy cố 62 Hình 4.21: Giá trị tần số sau phục hồi 63 Hình 4.23: Các phương án tổng lượng tải cần sa thải máy phát cố xảy 64 Hình 4.24: Tần số xảy cố 65 Hình 4.25: Biểu diễn giá trị tần số phục hồi sau sa thải tải 66 Hình 4.26: Tần số xảy cố 66 Hình 4.27: Giá trị tần số sau phục hồi 67 Hình 4.28: Tần số xảy cố 67 Hình 4.29: Giá trị tần số sau phục hồi 68 Hình 4.30: Tần số xảy cố 69 Hình 4.31: Giá trị tần số sau phục hồi 70 Hình 4.32: Các phương án tổng lượng tải cần sa thải máy phát cố xảy 71 Hình 4.34: Tần số xảy cố 72 Hình 4.35: Biểu diễn giá trị tần số phục hồi sau sa thải tải 73 Hình 4.36: Tần số xảy cố 73 Hình 4.37: Giá trị tần số sau phục hồi 74 Hình 4.38: Tần số xảy cố 75 Hình 4.39: Giá trị tần số sau phục hồi 76 Hình 4.40: Tần số xảy cố 76 HVTH: Đỗ Hữu Kiệt xi Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh Hình 4.41: Giá trị tần số sau phục hồi 77 Hình 4.42: Các phương án tổng lượng tải cần sa thải máy phát cố xảy 79 Hình 4.43: Tần số hệ thống máy phát LAUF69 gặp cố mức tải 83% 81 Hình 4.44: Kỹ thuật mờ hóa tần số 81 Hình 4.45: Kết mờ hóa đồ thị phụ tải hệ thống vận hành mức 83% phụ tải cực đại 82 Hình 4.46: Tần số hệ thống phục hồi sau sa thải mức tải 83% 84 Hình 4.47: Sơ đồ khảo sát góp 84 Hình 4.48: Giá trị tần số xảy cố 86 Hình 4.49: Giá trị tần số sau cắt giảm tải 86 Hình 4.50: Giá trị tần số gặp cố 87 Hình 4.51: Giá trị tần số sau cắt giảm tải 88 Hình 4.52: Tần số bus JO345 mở 89 Hình 4.53: Tần số bus JO345 phục hồi 89 Hình 4.54: Tần số bus JO345 mở 90 Hình 4.55: Tần số bus JO345 phục hồi 91 Hình 4.56: Tần số bus SLACK 345 mở 92 Hình 4.57: Tần số bus SLACK 345 phục hồi 93 Hình 4.58: Mơ tả giá trị tần số bus SLACK 345 mở 94 Hình 4.59: Mơ tả giá trị tần số sau sa thải tải 94 Hình 4.60: Tổng hợp phương án số lượng tải cần sa thải có cố góp 96 Hình 4.61: Tần số xảy cố máy phát LAUF69 97 Hình 4.62: Tần số sau cắt giảm tải 97 Hình 4.63: Tần số sau cắt giảm tải 98 HVTH: Đỗ Hữu Kiệt xii Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng Trang Bảng 1.1: Các bước sa thải tải FRCC Bảng 1.2: Các bước sa thải tải MAAC 10 Bảng 1.3: Chương trình sa thải tải ERCOT 10 Bảng 1.4: So sánh tính phương pháp truyền thống thông minh 19 Bảng 1.5: Ưu nhược điểm kỹ thuật tính tốn sa thải phụ tải thông minh 26 Bảng 3.1: Kết tính tốn tổng hợp trường hợp mờ hóa tần số hệ thống 36 Bảng 3.2: Kết tính tốn tổng hợp trường hợp mờ hóa đồ thị phụ tải 37 Bảng 3.3: Chiến lược điều khiển 37 Bảng 4.1: Dữ liệu tải hệ thống 37 bus hệ thống đạt 70%, 80%, 90%, 100% phụ tải cực đại 41 Bảng 4.2: Ma trận phán đoán trung tâm phụ tải 42 Bảng 4.3: Ma trận phán đoán phụ tải trung tâm tải 42 Bảng 4.4: Ma trận phán đoán phụ tải trung tâm tải 43 Bảng 4.5: Ma trận phán đoán phụ tải trung tâm tải 43 Bảng 4.6: Ma trận phán đoán phụ tải trung tâm tải 43 Bảng 4.7: Giá trị Mi ma trận trung tâm phụ tải 44 Bảng 4.8: Giá trị Mi ma trận tải trung tâm phụ tải 44 Bảng 4.9: Giá trị Mi ma trận tải trung tâm phụ tải 44 Bảng 4.10: Giá trị Mi ma trận tải trung tâm phụ tải 44 Bảng 4.11: Giá trị Mi ma trận tải trung tâm phụ tải 45 Bảng 4.12: Giá trị Mi*của ma trận trung tâm phụ tải 45 Bảng 4.13: Giá trị Mi*của ma trận tải trung tâm phụ tải 45 Bảng 4.14: Giá trị Mi*của ma trận tải trung tâm phụ tải 45 HVTH: Đỗ Hữu Kiệt xiii Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh f (Hz) t (s) Hình 4.55: Tần số bus JO345 phục hồi Bảng 4.54: Số lượng tải thứ tự tải cần cắt giảm TT Tên tải Công suất MW L1 RAY69 24 L2 GROS69 26.14 L3 TIM69 32.71 L4 LYNN138 20 L5 WOLEN69 106.29 L6 HOMER69 20 L7 SHIMCO69 21.86 Tổng 251 Kết luận: Từ kết khảo sát cho thấy áp dụng thuật tốn đề xuất thời gian phục hồi hệ thống khoảng 20 đến 25s sau thực thi chương trình cắt giảm tải, tần số phục hồi lên đến 59,9 Hz HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 91 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh 4.2.2 Ngắn mạch góp SLACK 345 Khi hệ thống làm việc trạng thái bình thường hệ thống đạt cơng suất tối đa khả xảy ngắn mạch nút cân không khả thi, nên phần nghiên cứu khảo sát vị trí góp SLACK 345 trường hợp hệ thống đạt công suất 80%, 90% a Trường hợp hệ thống làm việc 80% Khi có cố ngắn mạch góp SLACK 345 vị trí góp SLACK 345 mở, công suất hệ thống dồn bus xung quanh nên giá trị tần số hệ thống thay đổi Sau 1.5s ổn định tần số không giữ được, dẫn đến cân công suất phát công suất tiêu thụ Hình 4.56 thể rõ trị số tần số thời điểm góp SLACK 345 ngắt khỏi hệ thống f (Hz) t (s) Hình 4.56: Tần số bus SLACK 345 mở Đồ thị Hình 4.56 cho thấy 1.5s sau bus SLACK 345 mở trị số tần số dao động giảm nhanh Đó lý thời gian cài đặt chương trình thử nghiệm 0.05s Khi trị số tần số giảm xuống 59.7 Hz lúc chương trình bắt đầu thực việc cắt giảm tải để tránh cho tần số giảm khỏi giá trị cho phép HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 92 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh Sau chương trình thực tính tốn số lượng tải giá trị tải cần cắt giảm trình bày Bảng 4.55 Bảng 4.55: Số lượng tải thứ tự tải cần cắt giảm TT Tên tải Công suất MW L1 RAY69 19.2 L2 GROS69 20.91 L3 TIM69 26.17 L4 LYNN138 16 L5 WOLEN69 85.03 L6 HOMER69 16 Tổng 183.31 Với tổng giá trị 183.31MW mà chương trình tính tốn để cần phục hồi hệ thống sau lượng tải vừa cắt giảm giá trị tần số thay đổi, phục hồi ổn định với giá trị 59,97 Hz vịng 13s Hình 4.57 mô tả giá trị tần số phục hồi f (Hz) t (s) Hình 4.57: Tần số bus SLACK 345 phục hồi b Khi hệ thống làm việc 90% Khảo sát mở góp SLACK 345 trường hợp tải hoạt động 90% Kết giá trị tần số thu bus SLACK 345 mở giống trường hợp tải HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 93 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh hoạt động 80% Tuy nhiên, số lượng tải mà chương trình tính tốn cần sa thải để phục hồi giá trị tần số cao thời gian phục hồi khoảng 15s Hình 4.58, Hình 4.59 trình bày giá trị tần số trước sau cắt giảm tải f (Hz) t (s) Hình 4.58: Mơ tả giá trị tần số bus SLACK 345 mở f (Hz) t (s) Hình 4.59: Mô tả giá trị tần số sau sa thải tải HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 94 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh Bảng 4.56: Số lượng tải thứ tự tải cần cắt giảm TT Tên tải Công suất MW L1 RAY69 21.6 L2 GROS69 23.53 L3 TIM69 29.44 L4 LYNN138 18 L5 WOLEN69 95.66 L6 HOMER69 18 L7 SHIMCO69 19.67 L8 LAUF69 76.89 Tổng 302.79 Kết luận: Từ kết khảo sát cho thấy áp dụng thuật tốn đề xuất thời gian phục hồi hệ thống 13s sau thực thi chương trình cắt giảm tải, tần số phục hồi lên đến 59,97 Hz Trong phần khảo sát ngắn mạch đầu góp kết trình bày Bảng 4.57 Bảng 4.57: Tổng hợp thời gian, giá trị tần số phục hồi sau sa thải tải Thanh góp Hiệu suất Thời gian phục hồi Tần số phục hồi % tải (s) (Hz) 70 30 59.8 80 15 59.91 JO345 90 18 59.9 100 32 59.77 80 13 59.97 SLACK345 90 15 59.9 Hình 4.60 trình bày phương án tổng số lượng tải cần sa thải tải có cố góp tương ứng với hiệu suất làm việc hệ thống HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 95 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh Hình 4.60: Tổng hợp phương án số lượng tải cần sa thải có cố góp HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 96 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh 4.3 So sánh hiệu phục hồi tần số mức sa thải phụ tải Để thấy rõ hiệu phương pháp Fuzzy Logic AHP việc cắt giảm tải, phục hồi tần số hệ thống Dưới đây, xét hệ thống, điều kiện vận hành kết khảo sát cố máy phát thời gian phục hồi số lượng tải cần cắt giảm áp dụng giải thuật Fuzzy Logic AHP nhỏ 4.3.1 Phương pháp sa thải theo tần số, theo thứ tự dV/dt tính đến độ nhạy điện áp Xét cố điện máy phát LAUF69 Áp dụng phương trình chuyển động rotor dựa giá trị dV/dt giá trị tải cắt giảm 185MW thời gian để tần số phục hồi 32s, giá trị tần số phục hồi 59.995 Hz f (Hz) t (s) Hình 4.61:Tần số xảy cố máy phát LAUF69 f (Hz) t (s) Hình 4.62: Tần số sau cắt giảm tải HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 97 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh 4.3.2 Phương pháp sa thải theo tần số, không theo thứ tự dV/dt tính đến độ nhạy điện áp Cũng máy phát LAUF69 xảy cố tổng số lượng tải cắt giảm đạt giá trị 185MW, thứ tự tải sa thải theo hướng tải có giá trị nhỏ cắt giảm trước cắt theo thứ tự tăng dần Hình 4.63 biểu diễn giá trị tần số phục hồi sau áp dụng chương trình cắt giảm tải Tuy nhiên, phương pháp sau 50s tần số phục hồi ổn định giá trị 59.87 Hz f (Hz) t (s) Hình 4.63: Tần số sau cắt giảm tải 4.3.3 Phương pháp sa thải phụ tải theo bước dựa thay đổi tần số Kết thu sau áp dụng chương trình sa thải phụ tải với thời gian 55s số lướng tải cắt giảm lên đến 206.58MW để phục hồi giá trị tần số 59.90 Hz HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 98 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh 4.4 Kết luận Phương pháp sa thải phụ tải theo thuật toán Fuzzy Logic AHP áp dụng tình khẩn cấp để trì ổn định hệ thống Bảng 4.58 cho thấy kết tổng hợp phương pháp sa thải phụ tải Bảng 4.58: Bảng tổng hợp phương pháp sa thải phụ tải Tần số Công suất Phương pháp sa thải phụ tải phục hồi sa thải (Hz) (MW) Thời gian phục hồi (s) Phương pháp sa thải phụ tải theo thuật toán Fuzzy Logic AHP 59,84 102.85 25 Phương pháp sa thải theo tần số, theo thứ tự dV/dt độ nhạy điện áp 59,99 185 32 Phương pháp sa thải phụ tải theo tần số, không theo thứ tự dV/dt độ nhạy điện áp 59,87 185 50 Phương pháp sa thải phụ tải theo bước dựa thay đổi tần số 59,90 206.58 55 Như vậy, chương trình sa thải phụ tải theo giải thuật Fuzzy Logic AHP có thời gian phục hồi cơng suất sa thải tải thấp HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 99 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 5.1 Kết luận Phương pháp sa thải dựa thuật toán Fuzzy Logic AHP áp dụng tình khẩn cấp để trì ổn định hệ thống điện Đặc điểm quan trọng phương pháp đồ thị phụ tải tần số mờ hóa kết hợp thuật tốn AHP, từ xác định số lượng tải vị trí tải cần sa thải, làm giảm số chiến lược điều khiển ứng với mức tải khác nhau, số lượng tải vị trí tải sa thải nút xác định trước thực theo chiến lược điều khiển Hiệu phương pháp sa thải phụ tải đề xuất chứng minh qua áp dụng cho hệ thống điện IEEE 37 bus, cụ thể sau: Trường hợp cố máy phát: Các kết mô cho thấy mơ mơ hình hệ thống điện IEEE 37 bus máy phát, sử dụng thuật tốn Fuzzy Logic AHP kết hợp với mờ hóa đồ thị phụ tải mờ hóa tần số, chứng minh lượng công suất phải sa thải giảm 44,4% thời gian phục hồi nhanh gấp lần ứng với mức tải mức tần số Việc giảm số chiến lược điều khiển góp phần làm đơn giản hóa cơng tác vận hành, giảm nhớ tăng tốc độ xử lý chương trình giúp cho thời gian phục hồi hệ thống nhanh hơn, giảm thiệt hại mặt kinh tế có cố xảy để chứng minh hiệu phương pháp đề xuất Trường hợp cố góp: Các kết mơ trường hợp JO345 gặp cố vận hành mức tải 80%, sử dụng thuật toán Fuzzy Logic AHP kết hợp với mờ hóa đồ thị phụ tải mờ hóa tần số cho thấy thời gian hệ thống phục nhanh 1,33 lần công suất cần sa thải giảm 6,6% Thời gian trễ thời gian từ lúc máy cắt nhận tín hiệu từ rơle đến thực xong việc cắt phụ tải khỏi hệ thống điện Thời gian trễ phụ thuộc vào đường truyền, tốc độ xử lý tín hiệu hệ thống SCADA Hiện nay, thời gian HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 100 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh trễ tối đa khoảng 50ms, giá trị phản ánh thời gian phục hồi ổn định hệ thống 5.2 Hướng phát triển đề tài Nghiên cứu sa thải phụ tải nhằm tăng khả đảm bảo ổn định động hệ thống điện HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 101 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT [1] PGS.TS Nguyễn Hoàng Việt, Bảo Vệ Rơle & Tự Động Hóa Trong Hệ Thống Điện, Nhà xuất ĐHQG Tp.HCM 2005 [2] PGS.TS Nguyễn Hồng Việt, TS Phan Thị Thanh Bình, Ngắn Mạch & Ổn Định Trong Hệ Thống Điện, Nhà xuất ĐHQG Tp.HCM 2005 TIẾNG NƯỚC NGOÀI [1] P Mahat, et al., "Under frequency Load Shedding for an Islanded Distribution System With Distributed Generators", IEEE Transactions on Power Delivery, vol 25, pp 911-918, 2010 [4] H.Mokhlis, J.A Laghari, A.H.A Bakar, M Karimi, A Fuzzy Based UnderFrequency Load Shedding Scheme for Islanded Distribution Network Connected with DG [5] Florida Reliability Coordinating Council, (2001) FRCC standards handbook [6] ERCOT, Underfrequency Load Shedding 2006 Assessment and Review [7] Lukic M, Kuzle I, Tesnjak S An adaptive approach to setting underfrequency load shedding relays for an isolated power system with private generation 9th Mediterranean Electrotech Conf 1998 [8] Zin AAM, Hafiz HM, Wong WK Static and dynamic under-frequency load shedding: a comparison Int Conf Power Syst Technol 2004 [9] Mohd Zin AA, Mohd Hafiz H, Aziz MS A review of under-frequency load shedding scheme on TNB system Proc Natl Power Energy Conf 2004 [10] El-Sadek MZ Preventive measures for voltage collapses and voltage failures in the Egyptian power system Electr Power Syst Res 1998 [11] Amraee T, Mozafari B, Ranjbar AM An improved model for optimal under voltage load shedding: particle swarm approach IEEE Power India Conf 2006 [12] Saadat H Power system analysis 1st ed Singapore: McGraw-Hill; 1999 HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 102 Luận văn thạc sĩ [13] GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh Tang J, Liu J, Ponci F, Monti A Adaptive load shedding based on combined frequency and voltage stability assessment using synchrophasor measurements IEEE T Power Syst 2013 [14] Seyedi, H., and Sanaye-Pasand, M., “Design of new load shedding special protection schemes for a double area power system,” Amer J Appl Sci., Vol 6, No 2, pp 317–327, 2009 [15] Haidar AMA, Mohamed A, Al-Dabbagh M, Hussain A Vulnerability assessment and control of large scale interconnected power systems using neural networks and neuro-fuzzy techniques Power Eng Conf 2008:1–6 [16] Haidar AMA, Mohamed A, Hussain A, Jaalam N Artificial intelligence application to Malaysian electrical power system Exp Syst Appl 5023–31, 2010 [17] Hsu CT, Kang MS, Chen CS Design of adaptive load shedding by artificial neural networks IET Gener Transm Dis 2005;152:415–21 [18] Hooshmand R, Moazzami M Optimal design of adaptive under frequency load shedding using artificial neural networks in isolated power system Int J Electr Power 2012;42:220–8 [19] Moazzami M, khodabakhshian A A new optimal adaptive under frequency load shedding using artificial neural networks Iranian Conf on Electr Eng (ICEE) 2010:824–9 [20] Kottick D, Or O Neural-networks for predicting the operation of an underfrequency load shedding system IEEE T Power Syst 1996;11:1350–8 [21] Novosel D, King RL Using artificial neural networks for load shedding to alleviate overloaded lines IEEE T Power Deliver 1994;9:425–33 [22] Purnomo MH, Patria CA, Purwanto E Adaptive load shedding of the power system based on neural network TENCON Proc Comput, Commun, Control Power Eng 2002:1778–81 HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 103 Luận văn thạc sĩ [23] GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh Mitchell MA, Lopes JAP, Fidalgo JN, McCalley JD Using a neural network to predict the dynamic frequency response of a power system to an underfrequency load shedding scenario IEEE Power Eng Soc 2000:346–51 [24] Thalassinakis EJ, Dialynas EN, Agoris D Method combining ANNs and Monte Carlo simulation for the selection of the load shedding protection strategies in autonomous power systems IEEE T Power Syst 2006;21:1574– 82 [25] Javadian SAM, Haghifam MR, Bathaee SMT, Fotuhi Firoozabad M Adaptive centralized protection scheme for distribution systems with DG using risk analysis for protective devices placement Int J Electr Power 2013;44:337–45 [26] Tso SK, Zhu TX, Zeng QY, Lo KL Investigation of extended fuzzy reasoning and neural classification for load-shedding prediction to prevent voltage instability Electr Power Syst Res 1997;43:81–7 [27] Hobson E, Allen GN Effectiveness of artificial neural networks for first swing stability determination of practical systems IEEE T Power Syst 1994;9:1062– [28] Mishra S, Dash PK, Panda G TS-fuzzy controller for UPFC in a multimachine power system IET Gener Transm Dis 2000;147:15–22 [29] Venkatesh B, George MK, Gooi HB Fuzzy OPF incorporating UPFC IET Gener Transm Dis 2004;151:625–9 [30] Dash PK, Mishra S, Panda G Damping multimodal power system oscillation using a hybrid fuzzy controller for series connected FACTS devices IEEE T Power Syst 2000;15:1360–6 [31] Dash PK, Morris S, Mishra S Design of a nonlinear variable-gain fuzzy controller for FACTS devices IEEE T Contrl Syst T 2004;12:428–38 [32] Khazali AH, Kalantar M, Khazali A Fuzzy multi-objective reactive power clearing considering reactive compensation sources Energy 2011;36:3319–27 HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 104 Luận văn thạc sĩ [33] GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh Zhang W, Liu Y Multi-objective reactive power and voltage control based on fuzzy optimization strategy and fuzzy adaptive particle swarm Int J ElectrPower 2008;30:525–32 [34] Sallam AA, Khafaga AM Fuzzy expert system using load shedding for voltage instability control Eng Syst Conf Power Eng 2002:125–32 [35] Mohkhlis H, Laghari JA, Bakar AHA, Karimi M A fuzzy based underfrequency load shedding scheme for islanded distribution network connected with DG Int Rev Electr Eng 2012;7:4992–5000 [36] Bikas AK, Voumvoulakis EM, Hatziargyriou ND Neuro-fuzzy decision trees for dynamic security control of power systems Int Conf Intell Syst Appl Power Syst 2009:1–6 [37] Luan WP, Irving MR, Daniel JS Genetic algorithm for supply restoration and optimal load shedding in power system distribution networks IET Gener Transm Dis 2002;149:145–51 [38] Lopes JAP, Wong Chan W, Proenca LM Genetic algorithms in the definition of optimal load shedding strategies Int Conf Electr Power Eng 1999:154 [39] Kennedy J, Eberhart R Particle swarm optimization IEEE Int Conf Neural Networks 1995:1942–8 HVTH: Đỗ Hữu Kiệt 105 ... QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI 1.1 Tổng quan kết nghiên cứu 1.2 Các kỹ thuật sa thải phụ tải áp dụng 1.2.1 Sa thải phụ tải tần số (UFLS) 1.2.2 Sa thải phụ tải điện... hệ thống điện, ổn định, sa thải phụ tải - Nghiên cứu phương pháp sa thải phụ tải vận hành hệ thống điện, thuật toán AHP, Fuzzy Logic - Nghiên cứu chiến lược sa thải phụ tải công ty điện lực HVTH:... đề sa thải phụ tải Cơ sở liệu cho vấn đề sa thải phụ tải có từ nghiên cứu trao lưu công suất thực thành công hệ thống IEEE 30-bus Một kỹ thuật sa thải phụ tải dựa GA khác xem xét sa thải phụ tải