(Đề tài NCKH) nghiên cứu cải tiến phương pháp sa thải phụ tải để giữ ổn định hệ thống điện

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 CẢI TIẾN PHƯƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI ĐỂ GIỮ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN MÃ SỐ: T2018 SKC006543 Tp Hồ Chí Minh, tháng 12/2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN PHƯƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI ĐỂ GIỮ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN Mã số: T2018-55TĐ Chủ nhiệm đề tài: GVC ThS Trần Tùng Giang TP HCM, 12/2018 Nghiên cứu cải tiến phương pháp sa thải phụ tải để giữ ổn định hệ thống điện DANH SÁCH NHỮNG THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI STT 01 ii Nghiên cứu cải tiến phương pháp sa thải phụ tải để giữ ổn định hệ thống điện MỤC LỤC Trang Mục lục iii Danh sách hình vii Danh sách bảng x Danh sách từ viết tắt xi CHƯƠNG MỞ ĐẦU 1.1Tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài ngồi nước 1.2 Tính cấp thiết đề tài 1.3 Mục tiêu – Cách tiếp cận – Phương pháp nghiên cứu 1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu 1.3.2 Cách tiếp cận 1.3.3 Phương pháp nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 1.5 Nội dung nghiên cứu CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN VÀ CÁC GIẢI PHÁP ĐỂ GIỮ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN 1.1 Ổn định hệ thống điện 1.1.1 Các chế độ làm việc hệ thống điện 1.1.2 Phân loại ổn định hệ thống 1.1.2.1 Cân công suất 1.1.2.2 Ổn định tĩnh 1.1.2.3 Ổn định động 10 1.1.3 Mơ hình toán học hệ thống điện nhiều máy phát 10 iii Nghiên cứu cải tiến phương pháp sa thải phụ tải để giữ ổn định hệ thống điện 1.1.4 Mơ hình máy phát 11 1.1.5 Các phương pháp nghiên cứu ổn định hệ thống điện 13 1.1.5.1 Phương pháp phân tích số 14 1.1.5.2 Phương pháp diện tích 14 1.1.5.3 Phương pháp trực tiếp 15 1.1.5.4 Phương pháp mô theo miền thời gian 15 1.1.6 Kết luận 15 CHƯƠNG 2: TÌM HIỂU CÁC PHƯƠNG PHÁP ÁP DỤNG TRONG SA THẢI PHỤ TẢI ĐỂ GIỮ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN 17 2.1 Sa thải phụ tải truyền thống 17 2.1.1 Sơ đồ liên động máy cắt 17 2.1.2 Rơle tần số truyền thống (ANSI 81) 18 2.1.3 Rơle tần số sử dụng tốc độ thay đổi tần số (df/dt) 19 2.1.3.1 Đáp ứng tần số 19 2.1.3.2 UFLS sử dụng df/dt 21 2.2 Sa thải phụ tải thông minh (ILS - Intelligent Load Shedding) 23 2.2.1 Sự cần thiết ILS 23 2.2.2 Các yêu cầu bổ sung cho hệ thống ILS 25 2.2.3 Sơ đồ khối chức ILS 26 2.3 Lý thuyết mạng nơron 27 2.3.1 Mạng nơron sinh học 27 2.3.2 Nơron nhân tạo 28 2.3.2.1 Mơ hình cấu trúc nơron với đại lượng vơ hướng 29 iv Nghiên cứu cải tiến phương pháp sa thải phụ tải để giữ ổn định hệ thống điện 2.3.2.2 Cấu trúc nơron với vectơ nhập 29 2.3.2.3 Mạng có nhiều lớp nơron 30 2.3.3 Các dạng mạng nơron ANN 31 2.3.4 Hàm chuyển đổi mạng nơron 31 2.3.5 Các qui tắc học ANN 32 2.3.5.1 Học giám sát 33 2.3.5.2 Học không giám sát 34 2.3.5.3 Học tăng cường 34 2.3.6 Mạng Perceptron 34 2.3.7 Mạng hàm truyền xuyên tâm 35 2.3.8 Mạng hồi quy tổng quát 36 2.3.9 Mạng nơron xác suất 37 2.4 Cơ sở lý thuyết khoảng cách pha 38 2.4.1 Giới thiệu 38 2.4.2 Tính chất 38 2.4.3 Diễn giải vật lý 39 2.4.4 Ý nghĩa 41 CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT CẢI TIẾN PHƯƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI ĐỂ GIỮ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN 43 3.1 Xây dựng chương trình sa thải 43 3.2 Dùng phương pháp ANN nhận dạng cố 47 CHƯƠNG 4: KHẢO SÁT THỬ NGHIỆM NHẰM KIỂM CHỨNG KẾT QUẢ PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT 54 v Nghiên cứu cải tiến phương pháp sa thải phụ tải để giữ ổn định hệ thống điện 4.1 Tính tốn khoảng cách pha 4.2 Thử nghiệm sa thải tải sơ đồ chuẩn Powerwold 4.3 Huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo matlab 4.4 Tạo giao diện guide Matlab 4.5 So sánh phương pháp đề xuất với phương pháp có 4.5.1 Giới thiệu thuật tốn AHP chiến lược sa thải đề xuất t 4.5.2 Giới thiệu hệ thống sa thải phụ tải theo tần số thấp 4.5.3 Mô so sánh trường hợp với KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận 5.2 Hướng nghiên cứu phát triển TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC Bản Thuyết minh đề tài phê duyệt vi Nghiên cứu cải tiến phương pháp sa thải phụ tải để giữ ổn định hệ thống điện DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình Trang Hình 1.1: Các chế độ làm việc HTĐ Hình 1.2: Sơ đồ hệ thống máy phát kết nối vô hạn 11 Hình 1.3: Biểu diễn góc lệch 14 Hình 2.1: Sơ đồ sa thải phụ thải tần số (81) 18 Hình 2.2: Mơ hình đơn giản đáp ứng tần số 19 Hình 2.3: Sơ đồ khối sử dụng thơng tin tốc độ thay đổi tần số để điều chỉnh ngưỡng tần số 23 Hình 2.4: Sơ đồ khối chức ILS 26 Hình 2.5: Mơ hình nơron sinh học 27 Hình 2.6: Mơ hình mạng nơron nhân tạo 28 Hình 2.7: Cấu trúc nơron với ngõ vào vô hướng 29 Hình 2.8: Cấu trúc nơron với với vectơ nhập 29 Hình 2.9: Một lớp có nhiều nơron 30 Hình 2.10: Mạng có nhiều lớp nơron 30 Hình 2.11: Các qui tắc học 32 Hình 2.12: Sơ đồ khối mô tả học giám sát 33 Hình 2.13: Sơ đồ khối mơ tả học khơng giám sát 33 Hình 2.14: Sơ đồ khối mơ tả học tăng cường 34 Hình 2.15: Cấu trúc lớp mạng perceptron 35 Hình 2.16: Mạng hàm truyền xuyên tâm 36 Hình 2.17: Mạng hồi quy tổng quát 37 Hình 2.18: Mạng nơron xác suất 38 Hình 2.19: Mơ hình tương đương T công suất tác dụng trung chuyển 39 Hình 2.20: Mơ hình tương đương T cơng suất tác dụng trung chuyển 40 Hình 2.21: Sơ đồ khối mối quan hệ máy phát j với tải khoảng cách pha vii Nghiên cứu cải tiến phương pháp sa thải phụ tải để giữ ổn định hệ thống điện 42 Hình 3.1: Lưu đồ sa thải phụ tải online 44 Hình 3.2: Lưu đồ trình mô lấy mẫu huấn luyện mạng neural .45 Hình 3.3: Quy trình xây dựng chiến lược sa thải 46 Hình 3.4: Các bước mơ lấy mẫu ngõ vào, ngõ 47 Hình 3.5: Giao diện PowerWorld cài đặt thơng số mơ hình hệ thống điện thử nghiệm 48 Hình 3.6: Lưu đồ cài đặt thông số chuẩn mơ hình hệ thống điện 49 Hình 3.7: Lưu đồ kích hoạt mơ hình, hệ thống điều chỉnh tự động 50 Hình 3.8: Lưu đồ chạy phân bố tối ưu công suất 51 Hình 3.9: Giao diện thực chạy mô cố 52 Hình 3.10: Lưu đồ mơ cố, q trình lấy mẫu ngõ vào nơ-ron .53 Hình 3.11: Lưu đồ quy trình mơ sa thải, lấy mẫu ngõ 54 Hình 3.12: Mơ hình huấn luyện mạng Neural với ngõ vào ngõ 55 Hình 4.1: Sơ đồ hệ thống chuẩn IEEE 39 bus, 10 máy phát Hình 4.2: Ma trận Jacobian sơ đồ IEEE 39 bus, 10 máy phát Hình 4.3: Mơ chạy Transient S bility phần mềm Powerworld Hình 4.4: Mơ giả lập cố máy phát 34 mức tải 100% Hình 4.5 Biểu đồ góc rotor máy phát tần số Bus cố máy phát 34 mức tải 100% Hình 4.6: Mơ giả lập cố máy phát 34 sa thải Load 20 Hình 4.7: Biểu đồ góc rotor máy phát tần số Bus sau sa thải Load 20 Hình 4.8: Hình tạo mẫu đầu vào, đầu viii Nghiên cứu cải tiến phương pháp sa thải phụ tải để giữ ổn định hệ thống điện Hình 4.9: Hình giao diện cơng cụ nntool 66 Hình 4.10: Quá trình khai báo liệu 66 Hình 4.11: Bảng công cụ nntool sau khai báo liệu 67 Hình 4.12: Tạo bảng xậy dựng neural 67 Hình 4.13: Sơ đồ mạng neural tạo 68 Hình 4.14: Giao diện hệ thống huấn luyện neural dự báo sa thải tải có cố máy phát 69 Hình 4.15: Biểu đồ góc rotor máy phát tần số bus sau cố máy phát 34 72 Hình 4.16: Biểu đồ góc rotor máy phát tần số bus ổn định sau cố máy phát 34 theo phương pháp đề xuất 72 Hình 4.17: Biểu đồ góc rotor máy phát tần số bus ổn định sau cố máy phát 34 theo phương pháp AHP 73 Hình 4.18: Biểu đồ góc rotor máy phát tần số bus ổn định sau cố máy phát 34 theo phương pháp tần số thấp ix 73 Chương Hình 4.9: Hình giao diện cơng cụ nntool Nhấn nút "import" để khai báo định dạng liệu huấn luyện: Hình 4.10: Quá trình khai báo liệu Chọn tập liệu khai báo định dạng mục import as cuối "import" để khai báo nntool 48 Chương Hình 4.11: Bảng cơng cụ nntool sau khai báo liệu Sau đó, tạo neural cách nhấn nút New: Hình 4.12: Tạo bảng xậy dựng neural 49 Chương Chọn kiểu huấn luyện Generalized Regression mục Network Type, khai báo Inputdata Targetdata, cuối khai báo spread constant Hằng số tìm chương trình tự tạo Sau nhấn nút Create Hình 4.13: Sơ đồ mạng neural tạo Đánh giá độ xác sau huấn luyện kiểm tra Bảng 4.3 Đánh giá huấn luyện nơron 4.5 So sánh phương pháp đề xuất với phương pháp có Để thấy ưu điểm mặc hạng chế phương pháp đề xuất tiến hành so sánh với phương pháp áp dụng theo hướng nghiên cứu khác 4.5.1 Giới thiệu thuật toán AHP chiến lược sa thải đề xuất từ thuật toán: [8] AHP phương pháp tiếp cận việc thực định Phương pháp trình bày phương án tiêu chí đánh giá cân bằng, thực cách tổng hợp để đến định cuối AHP đặc biệt thích hợp cho trường hợp có liên quan đến phân tích định lượng, thực định có nhiều phương án phụ thuộc vào tiêu chuẩn với nhiều tương tác 50 Chương Chiến lược sa thải đề xuất dựa vào thuật toán [8] Bảng 4.4 Thứ tự sa thải phụ tải ưu tiên theo thuật toán AHP STT sa thải 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 4.5.2 Giới thiệu hệ thống sa thải phụ tải theo tần số thấp [16] Sa thải phụ tải rơle tần số thấp phương pháp thường sử dụng nhất, sử dụng nhiều nơi giới bao gồm Việt Nam Dễ dàng nhận tần số lưới điện xuống thấp ngưỡng cho phép, rơle hoạt động cắt mức phụ tải, ngăn cản sụt giảm tần số hệ thống Nếu khơng có điều khiển ngắt này, hậu lớn xảy rã lưới, tức điện diện rộng Tần số thể cho biến động chung lưới liên kết có giá trị Mặt khác, cịn biểu thị cho cân tải tiêu thụ nguồn cung cấp, ảnh hưởng đến chất lượng điện năng, đặc biệt tải công nghiệp Vậy nên, tần số xem xét thơng số cài đặt cho an toàn, ổn định chất lượng hệ thống Có nhiều chủng loại rơle sa thải phụ tải tần số phát triển, kể đến loại có sử dụng thơng số biến thiên df/dt 51 Chương Ví dụ ERCOT [16], Hội đồng điện tin cậy Texas, có chương trình sa thải tải tần số Bảng 4.5: Chương trình sa thải tải ERCOT Dựa vào bảng trên, thấy có cấp sa thải phụ tải ứng với mức tần số khác Tần số giảm xuống 58.5Hz, có đến 25% phụ tải bị sa thải Ưu điểm: - Nguyên lý làm việc đơn giản nên ứng dụng rộng rãi - Việc cắt tải gần diễn tức thời tần số thấp - Phát triển sa thải phụ tải dựa vào df/dt, cho phép ứng dụng rộng Nhược điểm: Bất kỳ tải có chiến lược sa thải phụ tải, mức độ tải không xác định số lượng chất lượng sa thải phụ tải - Việc cắt tải tần số thấp phải phụ thuộc vào việc cài đặt, chọn chủng loại phù hợp với mạng điện - Phụ thuộc vào người thiết kế HTĐ, vào hiểu biết người Vậy nên có khả có lỗi - Khơng phù hợp lâu dài, HTĐ có khả thay đổi lớn 4.5.3 Mô so sánh trường hợp với nhau: Biểu đồ góc rotor máy phát tần số cố máy phát 34, mức tải 100%: 52 Chương Hình 4.15: Biểu đồ góc rotor máy phát tần số bus sau cố máy phát 34 Hình 4.16: Biểu đồ góc rotor máy phát tần số bus ổn định sau cố máy phát 34 theo phương pháp đề xuất Hình 4.17: Biểu đồ góc rotor máy phát tần số bus ổn định sau cố máy phát 34 theo phương pháp AHP 53 Chương Hình 4.18: Biểu đồ góc rotor máy phát tần số bus ổn định sau cố máy phát 34 theo phương pháp tần số thấp Bảng 4.6 Bảng nhận xét thông số phương pháp Phương pháp Khoảng cách pha AHP Tần số thấp Nhận xét: Trong cố máy phát 34 mức tải 100%, phương pháp sa thải theo khoảng cách điện pha có nhiều ưu điểm so với phương phá AHP phương pháp sa thải theo tần số thấp, sau: Dung lượng sa thải tải phương pháp Thời gian phục hồi góc quay rotor gần nhau, thời gian phục hồi tần số phương pháp khoảng cách điện pha sớm (khoảng 20÷25s) Hệ thống ổn định sớm tăng độ tin cậy cung cấp Có thể thấy phương pháp sa thải theo khoảng cách pha bù đắp cho phương pháp cịn lại vừa có thời gian khôi phục nhanh, dung lượng sa thải tối ưu mức tần số bus khoảng cho phép 54 Kết luận KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Đề tài nghiên cứu đề xuất phương pháp sa thải phụ tải sở phối hợp mạng neural hồi quy lý thuyết khoảng cách điện theo góc pha nhằm trì hệ thống điện ổn định có cố phát xảy hệ thống điện Việc tính tốn khoảng cách pha nhằm để tính tốn khoảng cách máy phát bị cố với tải để xếp bus tải theo thứ tự tăng dần theo khoảng cách pha so với máy phát bị cố Từ đó, tải gần máy phát cố ưu tiên sa thải trước, sau đến tải hệ thống trở lại ổn định Hiệu phương pháp đề xuất thực mô offline hệ thống chuẩn IEEE 39 bus - 10 máy phát tương ứng với trường hợp cố máy phát mức tải từ 60% đến 100% Trong trình mơ offline này, thơng số PG, PL, PBus, UBus, FBus thu thập để làm sở liệu đầu vào cho việc huấn luyện mạng neural hồi quy, với độ xác huấn luyện 99,9% độ xác kiểm tra 96,1% Ngõ mạng neural hồi quy cho biết máy phát bị cố số lượng tên phụ tải cần sa thải Cuối cùng, tạo giao diện neural để thuận tiện cho việc mô huấn luyện Việc so sánh hiệu phương pháp sa thải phụ tải đề xuất với phương pháp AHP phương pháp sa thải tần số Kết so sánh cho thấy: Phương pháp sa thải phụ tải đề xuất có tần số hệ thống phục hồi nhanh hơn; lượng công suất sa thải phụ tải so với phương pháp AHP phương pháp sa thải tần số Kết nghiên cứu sử dụng làm tài liệu tham khảo cho nghiên cứu sinh, học viên cao học ngành Kỹ thuật điện toán nghiên cứu điều khiển xảy cố hệ thống điện nhằm trì ổn định hệ thống 55 Kết luận 5.2 Hướng nghiên cứu phát triển Ngoài việc ứng dụng lý thuyết khoảng cách pha kết hợp với mạng neural, cần tính đến điều kiện kinh tế để tối ưu hóa lượng cơng suất sa thải, nâng cao tính ổn định, hiệu phương pháp đề xuất Xây dựng tập liệu học mở rộng cho đầy đủ mức tải kết hợp tìm cách giảm tập mẫu huấn luyện giảm biến để việc huấn luyện tối ưu với điều kiện vận hành liên tục thực tế thay đổi phụ tải hệ thống điện 56 Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Hoàng Việt Phan Thị Thanh Bình, Ngắn mạch Ổn định hệ thống điện, Nhà xuất Đại học Quốc gia Tp.Hồ Chí Minh, 2013, 370 trang [2] Lã Văn Út, Phân tích Điều khiển Ổn định hệ thống điện, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2000, 210 trang [3] PGS.TS Trần Bách, Ổn định hệ thống điện, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2001 [4] Quyền Huy Ánh, Vận hành tối ưu hệ thống điện, Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh, 2012, 146 trang [5] Nguyễn Đức Thiện, luận văn thạc sĩ: Xây dựng chương trình sa thải phụ tải dựa thuật tốn FUZZY-AHP, đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, 2015 [6] Nguyễn Thị Hồng Phúc, luận văn thạc sĩ: sa thải phụ tải theo kế hoạch thuật toán Heuristic, đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, 2015 [7] Đỗ Hữu Kiệt, luận văn thạc sĩ: nghiên cứu phương pháp sa thải phụ tải, đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, 2016 [8] Mai Ngọc Nhẫn, luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu sa thải phụ tải áp dụng mạng nơ ron thuật toán AHP, đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, tháng năm 2017 [9] Lê Kim Hùng, Vũ Phan Huấn, Nghiên cứu xây dựng cấu hình rơ le sa thải phụ tải cho Trạm biến áp 110kV ĐăkMil Tạp chí Khoa học Công nghệ - Đại học Đà Nẵng Số: 39 Trang: 151-157 Năm 2010 [10] H Bevrani, Senior Member, IEEE, G Ledwich, Senior Member, IEEE, and J J Ford "On the Use of df/dt in Power System Emergency Control", 2009 [11] Urban Rudez, Rafael Mihalic, Faculty of Electrical Engineering, University of Ljubljana, Trzaska 25, 1000 Ljubljana, Slovenia "A novel approach to underfrequency load shedding", 2011 57 Tài liệu tham khảo [12] Farrokh Shokooh, J.J Dai, Shervin Shokooh, Jacques Tastet, Hugo Castro, Tanuj Khandelwal, & Gary Donner, IEEE Industry Applications Magazine, "Intelligent load shedding, case study of the application in a large industrial facility", 21 January 2011 [13] Lagonotte Patrick, Labroratoire d'Automaticque et d'Informatique Industrielle, "The different electrical distances" [14] J Duncan Glover, Mulukutla S Sarma, Thomas J Overbye, Power system analysis and design, Fifth Edition, pp.579-634 [15] J.C.Das,Transients in Electrical Systems, pp 293-332 [16] Review Ercot, Under frequency Load Shedding 2006 Assessment and [17] Sanaye Pasand, M., and Dadashzade, M R., “Iran national grid black out, power system protection of view,” 8th IEE Int Conf Developm Power Syst [18] K ShantiSwarup, Artificial neural network using pattern recognition for security assessment and analysis, Neurocomputing 71, January 2008, Pages 983-998 [19] A Short-Term Nodal Voltage Phasor Forecasting Using Temporal and Spatial Correlation, in IEEE Transactions on Power Systems, January 2016 [20] A.S Debs and R.E Larson, “A dynamic state estimator for tracking the state of a power system,” IEEE Trans on Power Apparatus and Systems, vol: PAS-89, no.7, pp 1670-1678, Sept./Oct 1970 [21] M Hassanzadeh and C.Y Evrenosoglu, “A regression analysis based state transition model for power system dynamic state estimation,” in Proc of IEEE/PES North American Power Symposium, Boston, MA, Aug 2011 [22] M Hassanzadeh and C.Y Evrenosoglu, “Power system state forecasting using regression analysis,” IEEE/PES General Meeting, San Diego, CA, July 2012 [23] P Hines and S Blumsack, “A centrality measure for electrical networks,” in Proc of the 41st Annual Hawaii International Conf on Syst Science, Big Island, Hawaii, pp 185, Jan 2008 58 Tài liệu tham khảo [24] E Cotilla-Sanchez, P.D.H Hines, C Barrows, and S Blumsack, “Comparing the topological and electrical structure of the north american electric power infrastructure,” IEEE Systems Journal, vol 6, no 4, Dec 2012 [25] Y Koỗ, M Warnier, R.E Kooij, and F M T Brazier, “An entropybased metric to quantify the roLoadtness of power grids against cascading failures,” Safety Science, vol.59, pp.126-134, Nov 2013 [26] S Pahwa, D Weerasinghe, C Scoglio, and R Miller, “A complex networks approach for sizing and siting of distributed generators in the distribution system,” In Proc of IEEE/PES NAPS, Sept 2013 [27] S Pahwa, “Dynamics on complex networks with application to power grids,” Ph.D dissertation, Dept of Elec & Comp Eng., Kansas State University, Manhattan, Kansas, 2013 [28] E Cotilla-Sanchez, P.D.H Hines, C Barrows, S Blumsack, and M Patel, “Multi-attribute partitioning of power networks based on electrical distance,” IEEE Trans on Power Syst., vol 28, no 4, Nov 2013 [29] Manoj Kumar.N, M.S.Sujatha, T.Devaraj, N.M.G.Kumar; Artificial Neural Network Approach for Under Frequency Load Shedding, International Journal of Scientific & Engineering Research, Volume 3, Issue 7, July-2012 [30] Pukar Mahat, Zhe Chen and Birgitte Bak-Jensen, "Under frequency Load Shedding for an Islanded Distribution System With Distributed Generators" , IEEE Transactions On Power Delivery, VOL.25 , NO.2, APRIL 2010 [31] M Moazzami and A khodabakhshian, “A New Optimal Adaptive under Frequency Load Shedding Using Artificial Neural Networks”, Proceedings of ICEE [32] D Kottick, “Neural Network for Predicting the Operation of an Under Frequency Load Shedding System”, IEEE Trans on Power Systems, Vol.11, No 3, pp 1350-58, 1996 [33] M A Mitchell, J A P Lopes, J N Fidalgo, J D Mc calley, “Using a Neural Network to Predict the Dynamic Frequency Response of a Power System to an 59 Tài liệu tham khảo Under Frequency Load Shedding Scenario”, IEEE Power Engineering Society Summer Meeting, 1; 346-351, July 2000 [34] Ahmed M.A Haidar a, Azah Mohamed b, Aini Hussain b, Artificial Intelligence application to Malaysian electrical powersystem Electronic and Systems Engineering, National University of Malaysia (UKM)-Selangor, Malaysia [35] M Prasad, K N Satish, Kuldeep and Ranjana Sodhi, A Synchrophasor Measurements based Adaptive Underfrequency Load Shedding Scheme, Dept of Electrical Engineering, IIT Ropar, Pb 140001 India [36] Tohid Shekari, Student Member, IEEE, Farrokh Aminifar, Senior Member, IEEE, and Majid Sanaye-Pasand, Senior Member, IEEE, An Analytical Adaptive Load Shedding Scheme Against Severe Combinational Disturbances, 2015 [37]https://vi.wikipedia.org/wiki/M%E1%BA%A5t_%C4%91i%E1%BB%87n_t% E1%BA%A1i_%E1%BA%A4n_%C4%90%E1%BB%99_th%C3%A1ng_7_n%C4 %83m_2012 [38] https://nld.com.vn/thoi-su-quoc-te/su-co-mat-dien-lon-nhat-trong-lich-su-my- 50-trieu-nguoi-my canada-khong-co-dien-xai-61427.htm [39]https://vi.wikipedia.org/wiki/S%E1%BB%B1_c%E1%BB%91_m%E1%BA% A5t_%C4%91i%E1%BB%87n_mi%E1%BB%81n_Nam_Vi%E1%BB%87t_Nam_ 2013 60 ... phương pháp sa thải phụ tải -Nghiên cứu tìm hiểu thuật tốn sa thải phụ tải để giữ ổn định hệ thống điện -Nghiên cứu cải tiến phương pháp sa thải phụ tải để giữ ổn định hệ thống điện -Khảo sát, thử... 12/2018 Nghiên cứu cải tiến phương pháp sa thải phụ tải để giữ ổn định hệ thống điện DANH SÁCH NHỮNG THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI STT 01 ii Nghiên cứu cải tiến phương pháp sa thải phụ tải để. .. xảy hệ thống điện, ổn định, sa thải phụ tải -Nghiên cứu tài liệu phương pháp sa thải phụ tải báo đề xuất phương pháp sa thải -Nghiên cứu việc sa thải phụ tải cơng ty điện lực -Tìm nguồn tài liệu