(Đề tài NCKH) nghiên cứu cải tiến phương pháp điều khiển khẩn cấp sa thải phụ tải trong 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 ĐIỀU KHIỂN KHẨN CẤP SA THẢI PHỤ TẢI TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN MÃ SỐ: T201 SKC006542 Tp Hồ Chí Minh, tháng 03/2019 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 ĐIỀU KHIỂN KHẨN CẤP SA THẢI PHỤ TẢI TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN Mã số: T2018-40TĐ Chủ nhiệm đề tài: ThS Lê Trọng Nghĩa TP HCM, 03/2019 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 TRỌNG ĐIỂM NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN KHẨN CẤP SA THẢI PHỤ TẢI TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN Mã số: T2018-40TĐ Chủ nhiệm đề tài: ThS Lê Trọng Nghĩa TP HCM, 03/2019 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 Họ tên Đơn vị công tác lĩnh vực chuyên môn ii Nội dung nghiên cứu cụ thể giao Chữ ký Nghiên cứu cải tiến phương pháp điều khiển khẩn cấp sa thải phụ tải hệ thống điện MỤC LỤC Trang Mục lục iii Danh sách hình vii Danh sách bảng x Danh sách từ viết tắt xi CHƯƠNG TỔNG QUAN 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 CÁC PHƯƠNG PHÁP ÁP DỤNG TRONG ĐIỀU KHIỂN KHẨN CẤP SA THẢI PHỤ TẢI HỆ THỐNG ĐIỆN 2.1 Sa thải phụ tải 2.2 Sơ đồ liên động máy cắt 2.3 Sa thải phụ tải sử dụng Rơ-le tần số truyền thống (UFLS) (Relay 81) 2.4 Sa thải phụ tải sử dụng Relay tần số sử dụng tốc độ thay đổi tần số (df/dt) 2.5 Sa thải phụ tải thông minh (ILS – Intelligent Load Shedding) 2.6 Sơ đồ khối chức ILS 11 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI ĐỀ XUẤT 13 iii Nghiên cứu cải tiến phương pháp điều khiển khẩn cấp sa thải phụ tải hệ thống điện 3.1 Khoảng cách điện theo điện áp 3.2 Xây dựng chương trình sa thải phụ tải 3.3 Nhận dạng cố theo phương pháp ANN CHƯƠNG 4: KHẢO SÁT THỬ NGHIỆM TRÊN SƠ ĐỒ HỆ THỐNG ĐIỆN CHUẨN IEEE 39-BUS 10 MÁY PHÁT 4.1 Tính tốn khoảng cách điện áp 4.2 So sánh với phương pháp sa thải phụ tải khác 4.3 4.4 4.2.1 So sánh với phương pháp 4.2.2 So sánh với phương pháp 4.2.3 Phương pháp sa thải phụ t Nhận xét 4.3.1 Tần số 4.3.1 Điện áp Huấn luyện mạng neural CHƯƠNG KẾT LUẬN 5.1 Kết luận 5.2 Hướng nghiên cứu phát triển TÀI LIỆU THAM KHẢO Bản Thuyết minh đề tài phê duyệt iv Nghiên cứu cải tiến phương pháp điều khiển khẩn cấp sa thải phụ tải hệ thống điện DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình Trang Hình 2.1: Phân loại phương pháp sa thải phụ tải Hình 2.2: Sơ đồ sa thải phụ tải tần số sử dụng relay 81 Hình 2.3: Sơ đồ khối chức ILS 11 Hình 3.1: Sơ đồ mối quan hệ máy phát bị cố với phụ tải khoảng cách điện áp 14 Hình 3.2: Lưu đồ sa thải phụ tải online 16 Hình 3.3: Lưu đồ quy trình mơ lấy mẫu 17 Hình 3.4: Lưu đồ mơ cố, q trình lấy mẫu ngõ vào nơ-ron 18 Hình 3.5: Lưu đồ quy trình mơ sa thải, lấy mẫu ngõ 19 Hình 3.6: Mơ hình huấn luyện mạng nơ-ron BPNN với ngõ vào ngõ 19 Hình 4.1: Sơ đồ hệ thống chuẩn IEEE 39 bus, 10 máy phát 20 Hình 4.2: Ma trận Jacobian sơ đồ IEEE 39 bus, 10 máy phát 21 Hình 4.3: Tần số hệ thống máy phát 34 24 Hình 4.4: Tần số hệ thống sa thải relay tần số thấp 25 Hình 4.5 Đồ thị điện áp góp 16 STPT relay tần số thấp 25 Hình 4.6: Tần số hệ thống STPT theo thuật toán AHP 27 Hình 4.7: Đồ thị điện áp góp 16 STPT theo thuật tốn AHP 27 Hình 4.8: Tần số hệ thống STPT theo phương pháp khoảng cách điện áp 28 v Nghiên cứu cải tiến phương pháp điều khiển khẩn cấp sa thải phụ tải hệ thống điện Hình 4.9: Đồ thị điện áp góp 16 STPT theo khoảng cách điện áp 29 Hình 4.10: Tần số hệ thống phương pháp sa thải phụ tải 29 Hình 4.11: Đồ thị điện áp góp 16 tổng hợp phương pháp STPT 31 Hình 4.12: Cấu trúc huấn luyện mạng neural 35 Hình 4.13: Mối quan hệ số lượng noron lớp ẩn độ xác .35 vi Nghiên cứu cải tiến phương pháp điều khiển khẩn cấp sa thải phụ tải hệ thống điện DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng Trang Bảng 4.1: Bảng rút gọn quan hệ bus máy phát bus tải hệ thống khoảng cách điện áp 22 Bảng 4.2: Bảng chiến lược sa thải đề xuất 23 Bảng 4.3: Các bước sa thải tải dựa relay sa thải tần số FRCC [15] .24 Bảng 4.4: Thứ tự sa thải dựa vào thuật toán AHP [16] với sơ đồ IEEE 39 bus 26 Bảng 4.5: Bảng tổng hợp so sánh tần số phương pháp sa thải phụ tải 30 Bảng 4.6: Bảng so sánh điện áp phục hồi 19 góp tải máy phát 34 phương pháp STPT32 Bảng 4.7: Chiến lược sa thải phụ tải cố 34 Bảng 4.8: Cấu trúc tập liệu ngõ 34 vii Nghiên cứu cải tiến phương pháp điều khiển khẩn cấp sa thải phụ tải hệ thống điện DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT ANN: Artificial Neural Network - Mạng nơ-ron nhân tạo ANSI 81: Rơle tần số 81 AHP: Analytic Hierarchy Process - Phương pháp phân tích thứ bậc ILS: Intelligent Load Shedding - Sa thải phụ tải thông minh GRNN: Generalized Regression Neural Network - Mạng hồi quy tổng quát HTĐ: Hệ Thống Điện UFLS: Under frequency load shedding - Sa thải phụ tải tần số STPT: sa thải phụ tải phụ tải viii BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO Chương Bảng 4.6 Bảng so sánh điện áp phục hồi 19 góp tải máy phát 34 phương pháp STPT Phương pháp STPT Điện áp bình Giá trị thườ ng (trướ c cố) (pu) Bus Bus Bus Bus Bus 12 Bus 15 Bus 16 Bus 18 Bus 20 Bus 21 Bus 23 Bus 24 Bus 25 Bus 26 Bus 27 Bus 28 Bus 29 Bus 31 Bus 39 TB Theo bảng 4.6, trường hợp cố máy phát 34 Ta thấy, phương pháp sa thải phụ tải theo thuật tốn AHP có giá trị điện áp phục hồi với độ thay đổi điện áp tốt hơn, thời gian phục hồi điện áp nhanh phương pháp sa thải phụ tải truyền thống Tuy nhiên, phương pháp sa thải phụ tải theo khoảng cách điện áp lại có giá trị điện áp phục hồi với độ thay đổi điện áp tốt hơn, thời gian phục hồi điện áp nhanh phương pháp sa thải phụ tải theo thuật toán AHP Cụ thể sau: 1.054 1.055 1.056 1.053 1.045 1.038 1.046 1.050 0.993 1.041 1.049 1.050 1.065 1.064 1.052 1.060 1.058 0.982 1.030 1.04 32 Chương Phương pháp sa thải phụ tải theo khoảng cách điện áp có thời gian phục hồi điện áp góp nhanh 40.73s (131.6%) so với phương pháp truyền thống 12.21s (39.5%) so với phương pháp thuật toán AHP Phương pháp sa thải phụ tải theo khoảng cách điện áp có giá trị điện áp phục hồi tốt so với phương pháp truyền thống phương pháp thuật toán thuật toán AHP sau: độ thay đổi điện áp phục hồi so với điện áp trước cố phương pháp sa thải phụ tải đề xuất 0.17%, phương pháp truyền thống 3.65% phương pháp thuật toán AHP 2.27% 4.4 Huấn luyện mạng neural Số mẫu liệu thu qua mô off-line tổng cộng 189 mẫu (gồm 21 mức tải từ 80% đến 100%, mức tải có trường hợp cố ứng với máy phát) Xây dựng tập mẫu học tập liệu [mẫu x biến] Trong mẫu số hàng, cịn biến số cột Mẫu liệu tập mẫu học biểu diễn dạng vectơ bao gồm biến đầu vào độ thay đổi công suất phát (∆P G), độ thay đổi tần số bus (∆fbus), độ sụt điện áp góp (∆V bus), độ thay đổi công suất tải (∆Pload)và độ thay đổi công suất phân bố đường dây truyền tải (∆P branch) Tổng số biến đầu vào x 153 = (10 + 39 +39 + 19 + 46) x =[ ∆PG ∆fbus ∆Vbus ∆Pload ∆Pbranch ] Biến đầu y gán sau: y = [y1 CL1 CL2 CL3 CL4…CLn] =13 Trong đó: y1 máy phát bị cố, CLn chiến lược sa thải phụ tải thứ n Kết tổng hợp chiến lược sa thải phụ tải trình bày bảng 4.3 33 Chương Chiến lược sa thải phụ tải cố Chiến lược sa thải Chiến lược (CL1) Chiến lược (CL2) Chiến lược ( CL3) Chiến lược (CL4) Chiến lược (CL5) Chiến lược (CL6) Chiến lược (CL7) Chiến lược (CL8) Chiến lược (CL9) Chiến lược 10 (CL10) Chiến lược 11 (CL11) Chiến lược 12 (CL12) Bảng 4.7 Bảng 4.8 Cấu trúc tập liệu ngõ Mẫu CLĐK1 CLĐK2 CLĐK3 CLĐK4 CLĐK5 CLĐK6 CLĐK7 CLĐK8 CLĐK9 CL ĐK 10 CL ĐK 11 CL ĐK 12 Trong đó: CL ĐK n chiến lược điều khiển sa thải phụ tải thứ n 4.4.1 Chia tập liệu Dữ liệu gồm 189 mẫu chia thành tập con: liệu huấn luyện liệu kiểm tra Dữ liệu huấn luyện bao trùm tất cố máy phát nhiều mức tải khác bao trùm tất chiến lược sa thải phụ tải cố máy phát Dữ liệu huấn luyện có 162 mẫu (85%) Dữ liệu kiểm tra có 27 mẫu (15%) Việc đào tạo mạng nơron cách sử dụng Mạng nơron lan truyền ngược (BPNN) 34 Chương với thuật toán huấn luyện Scaled Conjugate Gradient phát triển Moller [17] Nó thiết kế để giảm thời gian tính tốn bước tìm kiếm, thời gian đào tạo nhanh tối ưu Nó cần nơ-ron lớp ẩn nhiều so với thuật tốn Levenberg-Marquest Trong đó, độ xác lỗi mạng tương đương với phương pháp đào tạo thuật toán Levenberg-Marquest Cấu trúc mạng neural trình bày Hình 4.10 Hình 4.12 Cấu trúc huấn luyện mạng neural Hình 4.13 Mối quan hệ số lượng noron lớp ẩn độ xác 35 Kết luận KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Đề tài đề xuất phương pháp sa thải dựa khoảng cách điện áp máy phát cố nút tải để đảm bảo hệ thống ổn định trường hợp cân tải nghiêm trọng máy phát điện xảy hệ thống điện Hiệu chương trình sa thải tải đề xuất phân tích kết mơ sơ đồ hệ thống điện IEEE 39, 10 máy phát điện Kết phân tích cho thấy rằng: phương pháp sa thải đề xuất giảm lượng công suất tải phải sa thải, thời gian phục hồi tần số, điện áp bus nhanh hơn, giá trị điện áp phục hồi tốt phương pháp truyền thống thuật toán AHP Để tài xây dựng tập mẫu học cho hệ thống điện IEEE 10 máy 39 bus thông qua mô off-line phần mềm PowerWorld, xét cố máy phát mức tải từ 80% đến 100% Việc huấn luyện mạng nơron, mạng nơron lan truyền ngược (BPNN) với thuật toán huấn luyện Scaled Conjugate Gradient giúp giảm thời gian tính tốn bước tìm kiếm, thời gian huấn luyện nhanh tối ưu Nó cần noron lớp ẩn nhiều so với thuật tốn huấn luyện Levenberg-Marquardt Trong đó, độ xác sai số mạng tương đương với phương pháp huấn luyện sử dụng thuật toán LevenbergMarquardt 5.2 Hướng nghiên cứu phát triển Xây dựng mơ hình nhận dạng bao qt tất cố kết hợp đầy đủ mức tải xảy hệ thống điện Xây dựng mạng nơ-ron tự học, tự cập nhập liệu sau nhận dạng cố nhằm tổng quát hóa mẫu huấn luyện Tối ưu hố lượng cơng suất sa thải kết hợp với điều kiện ràng buộc điều kiện vận hành HTĐ 36 Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Ths Đình Quốc Nam, Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu phương pháp tăng độ ổn định hệ thống điện đơn giản cách sa thải phụ tải, ĐH Bách Khoa Hà Nội, 2012 [2] Ths Nguyễn Thị Nguyệt Hạnh, Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu sa thải phụ tải theo tần số hệ thống điện, ĐH Bách Khoa Hà Nội, 2014 [3] Ths Nguyễn Đức Thiện, Luận văn thạc sĩ: Xây dựng chương trình sa thải phụ tải dựa thuật toán FUZZY-AHP, đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, 2015 [4] Ths Bùi Nguyễn Xuân Vũ, Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu phương pháp sa thải tải, đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, 2018 [5] Junjie Tang, Junqi Liu, Adaptive Load Shedding Based on Combined Frequency and Voltage Stability Assessment Using Synchrophasor Measurements, IEEE transactions on power systems, vol 28, no 2, 2013 [6] H Bevrani, G Ledwich, and J J Ford, On the Use of df/dt in Power System Emergency Control, 2009 IEEE/PES Power Systems Conference and Exposition, March 2009 [7] R Hooshmand, and M Moazzami, Optimal design of adaptive under frequency load shedding using artificial neural networks in isolated power system, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol 42, Issue: 1, Pages 220-228, November 2012 [8] Muhammad Faizan Tahir, Hafiz Teheeb-UI-Hassan, Kashif Mehmood, Hafiz Ghulam Murtaza Qamar, and Umair Rashid, Optimal Load Shedding Using an Ensemble of Artificial Neural Networks, International Journal of Electrical and Computer Engineering Systems, Vol 7, No 2, 2016.) [9] Farrokh Shokooh, J.J Dai, Shervin Shokooh, Jacques Tastet, Hugo Castro, Tanuj Khandelwal, and Gary Donner, "Intelligent load shedding, case study of the application in a large industrial facility", IEEE Industry Applications Magazine, vol 17, Issue: 2, March-Apri 2011 57 Tài liệu tham khảo [10] L J Shih, W J Lee, J C Gu , and Y H Moon , Application Of Df/Dt In Power System Protection And Its Implementation In Microcontroller Based Intelligent Load Shedding Relay, Conference Record Industrial and Commercial Power Systems Technical Conference 1991, May 1991 [11] Jizhong Zhu, “Optimization of Power System Operation,” second edition, Wiley-IEEE Press, pp.437-482, 2015 [12] L Patrick, The different electrical distance, In Proceedings of the Tenth Power Systems Computation Conference, pp 542-550, 1990 [13] R Hooshmand, and M Moazzami, Optimal design of adaptive under frequency load shedding using artificial neural networks in isolated power system, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol.42, Issue:1, pp 220-228, 2012 [14] T Shekari, F Aminifar, and M Sanaye-Pasand, An Analytical Adaptive Load Shedding Scheme Against Severe Combinational Disturbances, IEEE Transactions on Power Systems, vol 31, Issue: 5, pp 4135-4143, 2016 [15] FRCC, FRCC System Disturbance and Underfrequency Load Shedding Event Report 2008 [16] M.N Nhẫn, Nghiên cứu sa thải phụ tải áp dụng mạng nơ-ron nhân tạo thuật toán AHP, Luận văn thạc sĩ, 2017 [17] M.F Moller, A Scaled Conjugate Gradient Algorithm for Fast Supervised Learning, Neural Networks, Vol 6, Issue: 4, pp 525–533, 1993 58 Phụ Lục PHỤ LỤC Bảng PL 1: Thơng số mơ hình máy phát điện đồng GENPWTwoAxis Unit No H 10 Bảng PL 2: Thông số thiết bị điều khiển kích từ IEEE1 Bu s 39 38 6.2 37 36 35 40 34 33 40 32 31 40 30 40 T r K a Phụ Lục Bảng PL 3: Thông số thiết bị điều chỉnh tần số TGOV1 Bus 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 R Bảng PL 4: Công suất định mức, công suất Pmax, Pmin máy phát, điện áp đầu cực máy phát, công suất định mức tải Bus Type PQ PQ PQ PQ PQ PQ PQ PQ 10 11 12 13 14 15 PQ PQ PQ PQ PQ PQ PQ 16 PQ 17 18 PQ PQ 19 PQ Phụ Lục 20 PQ 21 PQ 22 23 PQ PQ 24 PQ 25 PQ 26 PQ 27 PQ 28 PQ 29 PQ 30 31 PV PV 32 33 34 35 36 37 38 39 PV PV PV PV PV PV PV PV Phụ Lục Bảng PL 5: Thông số điện trở RT, điện kháng XT thông số cài đặt đầu phân áp máy biến áp From Bus 12 12 10 19 20 22 23 25 29 19 Bảng PL 6: Thông số điện trở, điện kháng dung dẫn đường dây From Bus 1 2 3 4 5 6 10 10 10 12 12 13 14 15 16 16 Phụ Lục ... 03/2018-03/2019 Mục tiêu: Nghiên cứu cải tiến phương pháp điều khiển khẩn cấp sa thải phụ tải hệ thống điện Tính sáng tạo: Đề tài nghiên cứu đề xuất phương pháp sa thải phụ tải sở phối hợp mạng neural... sa thải Kết nghiên cứu: xiii Nghiên cứu cải tiến phương pháp điều khiển khẩn cấp sa thải phụ tải hệ thống điện Báo cáo phân tích việc sa thải phụ tải lưới điện 39 nút, 10 máy phát Sản phẩm: - Tài. .. chóng sa thải hệ thống điện 1.3.2 Cách tiếp cận Tìm hiểu cố thường 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