(Đề tài NCKH) nghiên cứu sa thải phụ thải dựa trên thuật toán FUZZY AHP

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG NGHIÊN CỨU SA THẢI PHỤ TẢI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN FUZZY-AHP MÃ SỐ: T2014-07GVT SKC004766 Tp Hồ Chí Minh, 2014 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG DÀNH CHO GIẢNG VIÊN TRẺ NGHIÊN CỨU SA THẢI PHỤ TẢI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN FUZZY-AHP Mã số: T2014-07GVT Chủ nhiệm đề tài: ThS Lê Trọng Nghĩa TP HCM, 11/2014 Nghiên cứu sa thải phụ tải dựa thuật toán Fuzzy-AHP MỤC LỤC Mục lục Danh sách bảng Danh sách hình Danh mục chữ viết tắt CHƢƠNG MỞ ĐẦU 1.1Tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài ngồi nƣớc 1.2 Tính cấp thiết đề tài 1.3 Mục tiêu – Cách tiếp cận – Phƣơng pháp nghiên cứu 1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu 1.3.2 Cách tiếp cận 1.3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu 1.4 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu 1.4.1 Đối tƣợng nghiên cứu 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 1.5 Nội dung nghiên cứu Chƣơng TỔNG QUAN CÁC PHƢƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI 1.1 Tổng quan kết nghiên cứu 1.2 Tóm lƣợc chƣơng trình sa thải phụ tải áp dụng 1.2.1 Sa thải phụ tải dƣới tần số 1.2.2 Sa thải tải dƣới điện áp 1.3 Sa thải phụ tải 1.3.1 Sa thải phụ tải truyền thống 1.3.2 Sa thải phụ tải thông minh (ILS) 1.3.2.1 Mô tả việc sa thải phụ tải thông minh 1.3.2.2 Sơ đồ khối chức ILS Chƣơng MƠ HÌNH HỆ THỐNG PHÂN CẤP AHP VÀ FUZZY-AHP x Nghiên cứu sa thải phụ tải dựa thuật tốn Fuzzy-AHP 2.1 Q trình phân tích hệ thống phân cấp - Thuật toán AHP 31 2.1.1 Thuật toán AHP 31 2.1.2 Kỹ thuật mờ hóa luật hoạt động 34 2.1.3 Mơ hình Fuzzy-AHP 34 Chƣơng PHƢƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN FUZZY-AHP 37 3.1 Phƣơng pháp sa thải phụ tải dựa thuật toán Fuzzy-AHP 37 3.2 Kỹ thuật mờ hóa đồ thị phụ tải 40 Chƣơng KHẢO SÁT THỬ NGHIỆM TRÊN HỆ THỐNG 37 BUS MÁY PHÁT 42 4.1 Nghiên cứu trƣờng hợp cố máy phát điện hệ thống 37 bus, máy phát sử dụng chƣơng trình sa thải phụ tải dựa thuật tốn AHP .42 4.2 Nghiên cứu trƣờng hợp cố máy phát điện hệ thống 37 bus, máy phát sử dụng chƣơng trình sa thải phụ tải dựa thuật toán FUZZY-AHP.55 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 64 4.1 Kết luận 64 4.2 Hƣớng nghiên cứu phát triển 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO 65 PHỤ LỤC Bản Thuyết minh đề tài đƣợc phê duyệt xi Nghiên cứu sa thải phụ tải dựa thuật toán Fuzzy-AHP DANH SÁCH CÁC BẢNG BẢNG TRANG Bảng 1.1: Các bƣớc sa thải tải FRCC Bảng 1.2: Các bƣớc sa thải tải MAAC Bảng 1.3: Chƣơng trình sa thải tải ERCOT 10 Bảng 1.4: Công thức sa thải tải dựa SCADA 17 Bảng 1.5: Sa thải tải Điều hành hệ thống truyền tải Hy Lạp 21 Bảng 2.1: Tỷ lệ so sánh mức tầm quan trọng 35 Bảng 3.1: Kết tính tốn tổng hợp trƣờng hợp mờ hóa đồ thị phụ tải .41 Bảng 4.1: Dữ liệu tải hệ thống 37 bus hệ thống đạt 70%, 80%, 90%, 100% phụ tải cực đại 45 Bảng 4.2: Ma trận phán đoán trung tâm phụ tải 46 Bảng 4.3: Ma trận phán đoán phụ tải trung tâm tải 46 Bảng 4.4: Ma trận phán đoán phụ tải trung tâm tải 46 Bảng 4.5: Ma trận phán đoán phụ tải trung tâm tải 46 Bảng 4.6: Ma trận phán đoán phụ tải trung tâm tải 47 Bảng 4.7: Giá trị Mi ma trận trung tâm phụ tải 47 Bảng 4.8: Giá trị Mi ma trận tải trung tâm phụ tải 47 Bảng 4.9: Giá trị Mi ma trận tải trung tâm phụ tải 48 Bảng 4.10: Giá trị Mi ma trận tải trung tâm phụ tải 48 Bảng 4.11: Giá trị Mi ma trận tải trung tâm phụ tải 48 * Bảng 4.12: Giá trị Mi ma trận trung tâm phụ tải 49 * Bảng 4.13: Giá trị Mi ma trận tải trung tâm phụ tải 49 * Bảng 4.14: Giá trị Mi ma trận tải trung tâm phụ tải 49 * Bảng 4.15: Giá trị Mi ma trận tải trung tâm phụ tải 49 * Bảng 4.16: Giá trị Mi ma trận tải trung tâm phụ tải 50 Bảng 4.17: Các giá trị Wkj ma trận trung tâm phụ tải 50 Bảng 4.18: Các giá trị Wdi tải trung tâm phụ tải 50 xii Nghiên cứu sa thải phụ tải dựa thuật toán Fuzzy-AHP Bảng 4.19: Các giá trị Wdi tải trung tâm phụ tải 51 Bảng 4.20: Các giá trị Wdi tải trung tâm phụ tải 51 Bảng 4.21: Các giá trị Wdi tải trung tâm phụ tải 51 Bảng 4.22: Giá trị hệ số quan trọng đơn vị tải đƣợc tính tốn AHP.52 Bảng 4.23: Sắp xếp đơn vị phụ tải theo giá trị hệ số quan trọng phụ tải Wij giảm dần 53 Bảng 4.24: Ma trận phán đoán trung tâm phụ tải 56 Bảng 25: Ma trận phán đoán phụ tải trung tâm tải 57 Bảng 4.26: Ma trận phán đoán phụ tải trung tâm tải 57 Bảng 4.27: Ma trận phán đoán phụ tải trung tâm tải 57 Bảng 28: Ma trận phán đoán phụ tải trung tâm tải 57 Bảng 4.29: Giá trị hệ số quan trọng đơn vị tải đƣợc tính tốn Fuzzy- AHP 59 Bảng 4.30: Sắp xếp đơn vị phụ tải theo giá trị hệ số quan trọng phụ tải Wij giảm dần 60 Bảng 4.31: Kết tính tốn tổng hợp trƣờng hợp mờ hóa đồ thị phụ tải 31 Bảng 4.32: Kết so sánh phƣơng pháp sa thải phụ tải theo AHP FuzzyAHP 63 xiii Nghiên cứu sa thải phụ tải dựa thuật toán Fuzzy-AHP DANH SÁCH CÁC HÌNH HÌNH TRANG Hình 1.1: Mơ hình đáp ứng tần số trạng thái vận hành ổn định Hình 1.2: Ảnh hƣởng hệ số cản dịu tải đƣờng giảm tần số (đƣờng cong ổn định hệ thống cho tải khác nhau) Hình 1.3: Cấu trúc tổng quát chƣơng trình ILS Hình 2.1: Mơ hình mạng phân cấp việc xếp đơn vị ~ Hình 2.2: Mơ hình cạnh tranh M Hình 2.3: Tỷ lệ so sánh tầm quan trọng Hình 3.1: Mơ hình AHP gồm vùng trung tâm tải đơn vị tải Hình 3.2: Mơ hình hệ thống phân cấp AHP Hình 3.3: Lƣu đồ bƣớc sử dụng phƣơng pháp Fuzzy-AHP để sa thải phụ tải40 Hình 3.4: Kỹ thuật mờ hóa đồ thị phụ tải Hình 4.1: Sơ đồ hệ thống 37 bus máy phát Hình 4.2: Tần số hệ thống trƣờng hợp cố máy phát bus số Hình 4.3 Đồ thị tần số sa thải phụ tải theo AHP ứng với trƣờng hợp vận hành 70% tải Hình 4.4 Đồ thị tần số sa thải phụ tải theo AHP ứng với trƣờng hợp vận hành 80% tải Hình 4.5 Đồ thị tần số sa thải phụ tải theo AHP ứng với trƣờng hợp vận hành 90% tải xiv Nghiên cứu sa thải phụ tải dựa thuật tốn Fuzzy-AHP Hình 4.6 Đồ thị tần số sa thải phụ tải theo AHP ứng với trƣờng hợp vận hành 100% tải 55 Hình 4.7: Mơ hình AHP gồm vùng trung tâm tải đơn vị tải 56 Hình 4.8: Kỹ thuật mờ hóa đồ thị phụ tải 60 Hình 4.9 Đồ thị tần số sa thải phụ tải theo AHP ứng với trƣờng hợp vận hành 70% tải 61 Hình 4.10 Đồ thị tần số sa thải phụ tải theo AHP ứng với trƣờng hợp vận hành 80% tải 62 Hình 4.11 Đồ thị tần số sa thải phụ tải theo AHP ứng với trƣờng hợp vận hành 90% tải 62 Hình 4.12 Đồ thị tần số sa thải phụ tải theo AHP ứng với trƣờng hợp vận hành 100% tải 63 xv Nghiên cứu sa thải phụ tải dựa thuật toán Fuzzy-AHP DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT AHP: Analytic Hierarchy Process ILS: Intelligent Load Shedding UFLS: Under Frequency Load Shedding xvi Load Shedding Load Shedding Based On Fuzzy-Ahp Algorithm TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CỘNG HỒ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thông tin chung: - Tên đề tài: Nghiên cứu sa thải phụ tải dựa thuật toán Fuzzy-AHP - Mã số: T2014-07GVT - Chủ nhiệm: ThS Lê Trọng Nghĩa - Cơ quan chủ trì: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh - Thời gian thực hiện: 02/2014-12/2014 Mục tiêu: Nghiên cứu phương pháp sa thải phụ tải đề xuất phương pháp sa thải phụ tải dựa thuâṭ toán mờhóa AHP (Fuzzy AHP) Tính sáng tạo: Nghiên cứu việc sa thải phụ tải có xét đến tầm quan trọng phụ tải dựa thuật toán phân tích mờ hóa hệ thống phân cấp Fuzz-AHP để xử lý Ngoài ra, thay đổi tải theo ngày, mờ hóa đồ thị phụ tải để đề chiến lược điều khiển có cố xảy Kết nghiên cứu: - Báo cáo phân tích việc sa thải phụ tải lưới điện 37 nút, máy phát Sản phẩm: - Tài liệu báo cáo kết nghiên cứu - Bài báo đăng tạp chí Giáo dục kỹ thuật - Chương trình máy tính hỗ trợ tính tốn Hiệu quả, phương thức chuyển giao kết nghiên cứu khả áp dụng: - Kết nghiên cứu đăng tạp chí chuyên ngành nước - Kết nghiên cứu dùng làm tài liệu tham khảo cho học viên cao học Kết nghiên cứu sử dụng làm tài liệu tham khảo cho công ty Tư vấn Thiết kế điện, công ty điện lực, sở có đào tạo sau đại học ngành “Thiết bị,mạng nhà máy điện”, ngành “Kỹ thuật điện” Trưởng Đơn vị Chủ nhiệm đề tài vii Chương Bước 4: Tính tốn trọng số đơn vị tải toàn hệ thống Cách tính trọng số trình bày chương 2, tính cách nhân trọng số đơn vị tải với trọng số trung tâm tải tương ứng Theo phương pháp Fuzzy- AHP Chang [30] trình bày chương 2, từ cơng thức (2.11) tính được: S1 = (2.62, 3.33, 4.40) x  = (6.67, 8.0, 9.5) x S2  23.97 19.17 15.47 S3 = (2.73, 3.50, 4.67) x S4 = (3.45, 4.33, 5.40) x Sử dụng công thức (2.13) (2.14): VS1  S2 = VS2 S1=1; VS2 S3=1; VS2 S4=1; VS3 S1=1; VS3 S2=0.09; VS3 S4=0.78 VS4 S1=1; VS4 S2=0.27; VS4 S3=1 Sử dụng công thức (2.14) ’ d (C1)=VS1 S2 ,S 3, S4=min(0.02,0.95,0.73)=0.02 ’ d (C2)=VS2 S1,S 3, S4=min(1,1,1)=1 ’ d (C3)=VS3 S1,S 2, S4=min(1,0.09,0.78)=0.09 ’ d (C4)=VS1 S4 ,S 2, S3=min(1,0.27,1)=0.27 ’ Vì vậy, W =(0.02,1,0.09,0.27), từ tính trọng số hay vector riêng W=(0.02,0.72,0.07,0.2) dựa công thức Wi Tính tốn tương tự cho ma trận phán đốn cịn lại, kết tính tốn trình bày Bảng 4.24, Bảng 4.25, Bảng 4.26, Bảng 4.27, Bảng 4.28 Hệ số quan trọng tổng hợp đơn vị tải tồn hệ thống tính cách nhân trọng số trung tâm tải với trọng số đơn vị tải trung tâm tải Kết tổng hợp trình bày Bảng 4.29 58 Chương Bảng 4.29: Giá trị hệ số quan trọng đơn vị tải tính toán Fuzzy-AHP Trung tâm tải C1 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C3 C3 C3 C3 C3 C4 C4 C4 C4 C4 C4 C4 Bước 5: Sắp xếp theo thứ tự giảm dần tầm quan trọng đơn vị tải Trong bảng xếp đơn vị tải này, phụ tải có trọng số nhỏ ưu tiên sa thải trước chiến lược điều khiển 59 Chương Bảng 4.30: Sắp xếp đơn vị phụ tải theo giá trị hệ số quan trọng phụ tải W ij giảm dần Trung tâm tải C2 C2 C2 C2 C2 C4 C4 C4 C4 C3 C4 C3 C4 C3 C3 C1 C1 C1 C4 C3 C1 C1 C1 C1 C1 Bước 6: Mờ hóa đồ thị phụ tải ứng với tỷ lệ 70%, 80%, 90% 100% công suất cực đại phụ tải µ Hình 4.8: Kỹ thuật mờ hóa đồ thị phụ tải 60 Chương Giả sử trường hợp phụ tải vận hành mức 83% phụ tải cực đại, kết cho thấy giá trị µ2>µ3 chọn chiến lược điều khiển CL2 Kết mô đồ thị tần số trình bày Hình Kết tính tốn tổng hợp trình bày Bảng 4.31 Bảng 4.31: Kết tính tốn tổng hợp trường hợp mờ hóa đồ thị phụ tải Giá trị trăm tải đại 70%-75% 75%-85% 85%-95% >95% Sau xác định trọng số tầm quan trọng, tiến hành sa thải phụ tải tần số phục hồi đến giá trị lớn 59.7Hz Đồ thị tần số sa thải phụ tải ứng với trường hợp vận hành 70%, 80%, 90% 100% trình bày Hình 4.9, Hình 4.10, Hình 4.11, Hình 4.12 Hình 4.9 Đồ thị tần số sa thải phụ tải theo AHP ứng với trường hợp vận hành 70% tải 61 Chương Hình 4.10 Đồ thị tần số sa thải phụ tải theo AHP ứng với trường hợp vận hành 80% tải Hình 4.11 Đồ thị tần số sa thải phụ tải theo AHP ứng với trường hợp vận hành 90% tải 62 Chương Hình 4.12 Đồ thị tần số sa thải phụ tải theo AHP ứng với trường hợp vận hành 100% tải Kết nhận được, tần số trước thực chương trình sa thải phụ tải đề xuất 59.6 Hz, sau áp dụng chương trình sa thải tải, tần số cải thiện đến giá trị ổn định gần 60 Hz (59.9 Hz) vòng 30 giây So sánh với trường hợp sa thải phụ tải theo thuật toán AHP, phương pháp sa thải phụ tải theo thuật tốn Fuzzy-AHP cà hai trường hợp tần số phục hồi đến giá trị cho phép, nhiên phương tải sa thải theo Fuzzy-AHP có tổng cơng suất phải sa thải Kết so sánh trình bày Bảng 4.32 Bảng 4.32: Kết so sánh phương pháp sa thải phụ tải theo AHP Fuzzy-AHP Phương pháp sa thải Tần số phục hồi (Hz) Công suất sa thải (MW) Thời phục hồi (s) gian 63 Kết luận kiến nghị KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 4.1 Kết luận Phương pháp sa thải dựa thuật toán Fuzzy-AHP áp dụng tình khẩn cấp để trì ổn định hệ thống điện Đặc điểm quan trọng phương pháp đồ thị phụ tải mờ hóa 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 Điều góp phần làm đơn giản hóa công tác vận hành, giảm nhớ tăng tốc độ xử lý chương trình giúp cho thời gian phục hồi hệ thống nhanh có cố xảy Các kết mơ cho thấy sử dụng thuật toán Fuzzy-AHP kết hợp với mờ hóa đồ thị phụ tải, lượng cơng suất phải sa thải so với thuật tốn AHP góp phần làm giảm thiệt hại mặt kinh tế có cố xảy để chứng minh hiệu phương pháp đề xuất 4.2 Hướng nghiên cứu phát triển Vấn đề sa thải phụ tải mang tính tối ưu cục Hướng nghiên cứu phát triển thời gian tới xem xét toán sa thải phụ tải tải động, vấn đề sa thải tối ưu tối ưu toàn cục tất trường hợp có xét đến điều kiện ràng buộc 64 Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Mohammad Taghi Ameli, Saeid Moslehpour, Hamidreza Rahimikhoshmakani, “The Role of Effective Parameters in Automatic Load-Shedding Regarding Deficit of Active Power in a Power System”, The international Journal of modern Engineering, Vol 7, No 1, 2006 [2] Hamish H Wong, Joaquin Flores, Ying Fang, Rogelio P Baldevia,Jr, (2000) Guam Power Authority Under Frequency Load Shedding Study [3] Emmanuel J Thalassinakis, Member, IEEE, and Evangelos N Dialynas,(2004) A Monte-Carlo Simulation Method for Setting the Underfrequency Load Shedding Relays and Selecting the Spinning Reserve Policy in Autonomous Power Systems, IEEE transactions on power systems, vol 19, no [4] Florida Reliability Coordinating Council Inc, 2011 FRCC standards handbook, 316 pages [5] ERCOT, Underfrequency Load Shedding 2006 Assessment and Review, pages [6] Farrokh Shokooh, J J Dai, Shervin Shokooh, Jacques Tastet, Hugo Castro, Tanuj Khandelwal, Gary Donner, An Intelligent Load Shedding (ILS) System Application in a Large Industrial Facility [7] Ling Chak Ung, “AHP Approach for Load Shedding Scheme of an Islanded Power System”, Masters Thesis University Tun Hussein Onn Malaysia 2012, 142 pages [8] Goh Hui Hwang, “Application of Analytic Hierarchy Process (AHP) in load shedding scheme for electrical power system” Environment and Electrical Engineering (EEEIC), 2010 9th International Conference on, page(s): 365- 368 [9] Ying Lu, Wen-Shiow Kao, Associate Member, IEEE, Yung-Tien Chen, (2005) Study of Applying Load Shedding Scheme With Dynamic D-Factor Values of Various Dynamic Load Models to Taiwan Power System, IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, VOL 20, NO 65 Tài liệu tham khảo [10] Leehter Yao, Senior Member, IEEE, Wen-Chi Chang, and Rong-Liang Yen, (2005) An Iterative Deepening Genetic Algorithm for Scheduling of Direct Load Control, IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, VOL 20, NO [11] Farrokh Shokooh, J J Dai, Shervin Shokooh, Jacques Tastet, Hugo Castro, Tanuj Khandelwal, Gary Donner, An Intelligent Load Shedding (ILS) System Application in a Large Industrial Facility [12] Oscar E Moya, (2005) A Spinning Reserve, Load Shedding, and Economic Dispatch Solution by Bender’s Decomposition, IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, VOL 20, NO [13] [14] Wen-Jen Lee, Microcomputers based intelligent load shedding Rung-Fang Chang, Chan-Nan Lu, Tsun-Yu Hsiao, (2005) Prediction of Frequency Response After Generator Outage Using Regression Tree, IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, VOL 20, NO [15] Adly A Girgis, William Peterson, Optimal estimation of frequency deviation and its rate of change for load shedding [16] [17] Li Zhang, Jin Zhong, UFLS Design by using f and integrating df/dt Xiaofu Xiong, Wenyuan Li, A New under frequency load shedding scheme considering load frequency characteristics [18] Matthew A Mitchell, J.A PeGas Lopes, J.N Fidalgo James D McCalley, Using a Neural Network to Predict the Dynamic Frequency Response of a Power System to an Under-Frequency Load Shedding Scenario [19] M Parniani, A Nasri, SCADA based under frequency load shedding integrated with rate of frequency decline [20] Juhwan Jung, Chen-Ching Liu, Steven Tanimoto, Vijay Vittal, Adaptation in Load Shedding under vulnerable operating conditions [21] B Isaias Lima Lopes, A.C Zambroni de Sow, (2003) An Approach for Under Voltage Load Shedding, IEEE Bologna PowerTech Conference [22] Dai Jianfeng, Zhou Shuangxi, Lu Zongxiang, A New Risk Indices Based Under Voltage Load Shedding Scheme 66 Tài liệu tham khảo [23] Shamir S Ladhani, William Rosehart, Criteria for Load Control when Considering Static Stability Limits [24] Naoto Yorino, E E El-Araby, Hiroshi Sasaki, Shigemi Harada, A New Formulation for FACTS Allocation for Security Enhancement Against Voltage Collapse [25] Charles J Mozina (Beckwith Electric Co., Inc.), Undervoltage Load Shedding.5 [26] CD Vournas, GA Manos, J Kabouris, G Christoforidis, On-line voltage security assessment of the Hellenic interconnected system [27] Mark Adamiak, William Premerlani, Dr Bogdan Kasztenny, Synchrophasors: Definition, Measurement, and Application [28] Y.C Erensal, T Oă zcan, M.L Demircan, Determining key capabilities in technology management using fuzzy analytic hierarchy process: A case study of Turkey, Information Sciences 176 (2006) 2755–2770 [29] C Kahraman, T Ertay, G Buăyuăkoăzkan, A fuzzy optimization model for QFD planning process using analytic network approach, European Journal of Operational Research 171 (2006) 390–411 [30] E Tolga, M.L Demircan, C Kahraman, Operating system selection using fuzzy replacement analysis and analytic hierarchy process, International Journal of Production Economics 97 (2005) 89–117 [31] priority P.J.M Van Laarhoven, W Pedrycz, A fuzzy extension of Saaty’s theory, Fuzzy Sets and Systems 11 (1983) p.229–241 [32] D.Y Chang, Extent Analysis and Synthetic Decision, Optimization Techniques and Applications, World Scientific, Singapore, 1992, p 352 [33] D.Y Chang, Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP, European Journal of Operational Research 95 (1996) 649–655 [34] T.L Saaty, The Analytic Hierarchy Process, McGraw-Hill, New York, 1980 67 ... hình Fuzzy- AHP 34 Chƣơng PHƢƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN FUZZY- AHP 37 3.1 Phƣơng pháp sa thải phụ tải dựa thuật toán Fuzzy- AHP 37 3.2 Kỹ thuật. .. từ máy phát điện thuật toán AHP, FuzzyAHP -Nghiên cứu việc sa thải phụ tải công ty điện lực -Tìm nguồn tài liệu ổn định sa thải phụ tải 1.3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu Nghiên cứu tài liệu, tổng hợp,... tiêu: Nghiên cứu phương pháp sa thải phụ tải đề xuất phương pháp sa thải phụ tải dựa thṭ tốn mờhóa AHP (Fuzzy AHP) Tính sáng tạo: Nghiên cứu việc sa thải phụ tải có xét đến tầm quan trọng phụ