Việc nđng cao khả năng điều khiển của ANFIS cho thiết bị SVeC phụ thuộc văo tập dữ liệu huấn luyện (training data) cụ đưa ra kết quả đóp ứng cho hệ thống tốt hay khừng? Dựa văo kinh nghiệm điều khiển vă một số bước gia cừng khóc để chọn ra tập dữ liệu phỳ hợp nhất đối với mục tiợu ổn định dao động cừng suất lăm dữ liệu phục vụ cho huấn luyện. Tuy nhiợn, cần đảm bảo bộ điều khiển ANFIS khừng bị hiện tượng quó khớp (overfitting) [27], tức lă đảm bảo ANFIS sau khi huấn luyện cụ khả năng tổng hợp hoó nhằm đưa ra kết quả ngử ra đỷng khi gặp tớnh huống dữ liệu mới ở ngử văo mă trước đđy chưa được huấn luyện. Vớ thế, tập dữ liệu thu được năy sẽ chia ra một phần nhỏ ra để lă dữ liệu kiểm tra (thường chiếm 15-20% so với tập dữ liệu được chia). Như vậy, ta sẽ cụ hai tập dữ liệu: dữ liệu huấn luyện vă dữ liệu kiểm tra (checking data) cho bộ điều khiển ANFIS vă lưu văo Workspace.
Trong luận văn năy, ANFIS cải tiến được thiết kế cụ những điểm mới so với ANFIS [1]:
1. Sử dụng tợn hiệu tợch phđn thay vớ tợn hiệu đạo hăm giống ANFIS [1]: Khi sai số quó nhỏ vă ổn định, đóp ứng ngử ra sẽ khừng đóng kể vă ổn định với sai số đụ. Nhờ khđu tợch phđn mang tợnh chất cộng dồn diện tợch, sai số quó nhỏ tăng gió trị theo chu kỳ lấy mẫu đủ lớn đến ngưỡng mă bộ điều khiển cụ thể phót hiện được. Nhờ vậy, bộ điều khiển cụ thể phót hiện được sai số quó nhỏ đưa ra phản ứng tốt hơn, giỷp cho hệ thống chợnh xóc hơn. Vớ vậy, bộ điều khiển trong luận văn năy đưa ra giải phóp dỳng tợn hiệu tợch phđn ∫ Δωr thay vớ sử dụng tợn hiệu đạo hăm
(Δωr)′ giống bộ điều khiển trong băi bóo [4] nhằm tối ưu hơn.
2. Dữ liệu huấn luyện ban đầu lă sự kế thừa từ dữ liệu của ANFIS [1], dựa văo đụ để điều chỉnh lại dữ liệu phỳ hợp nhất để tạo ra bộ ANFIS cải tiến cho đóp ứng tốt hơn ANFIS [1]. Bợn cạnh đụ, quó trớnh thiết kế cụ quan tđm đến việc lựa chọn kết quả tối ưu nhất của bộ ANFIS cải tiến sau khi huấn luyện.
3. Quó trớnh huấn luyện cụ thợm khđu kiểm tra để trónh tớnh trạng bộ điều khiển ANFIS bị quó khớp. Điều năy ở băi bóo [4] chưa quan tđm đến.
Cóc nhiễu bất thường cụ thể lăm mất tợnh tổng quót của mừ hớnh hoặc mừ hớnh quó phức tạp, điều năy khiến bộ điều khiển ANFIS cụ thể khừng tổng hợp hụa đỷng bản chất tri thức đở học vă dẫn đến tớnh trạng quó khớp trong quó trớnh huấn luyện. Lưu ý rằng, quó khớp lă hiện tượng ANFIS sau khi huấn luyện tuy cụ kết quả đóp ứng ngử ra cụ sai số thấp với những dữ liệu đở huấn luyện nhưng với dữ liệu ở điều kiện vận hănh mới cụ thể đưa ra kết quả đóp ứng hoăn toăn sai. Để trónh tớnh trạng năy, ta cần kiểm chứng mừ hớnh bằng cóch tải dữ liệu kiểm tra văo phần mềm mừ phỏng. Phần mềm mừ phỏng dựa văo nụ sẽ tợnh toón được điểm dừng huấn luyện ngay tại thời điểm ANFIS bắt đầu bị quó khớp. Kết quả sẽ chọn cóc thừng số cho bộ điều khiển tại kỳ huấn luyện cụ gió trị sai số kiểm tra lă nhỏ nhất.
➢ Từ những điểm mới nợu trợn, cũng chợnh lă nguyợn nhđn ANFIS cải tiến cho kết quả tốt hơn so với lỷc ANFIS chưa cải tiến.
Trớnh tự thiết kế bộ điều khiển ANFIS cải tiến:
Hớnh 5.7: Lưu đồ thiết kế bộ điều khiển ANFIS cải tiến
Bước 1: Tạo ra chương trớnh MATLAB mừ phỏng điều khiển ANFIS cải tiến bằng cóch mở chương trớnh mừ phỏng điều khiển ANFIS [1] vă hiệu chỉnh thay thế mừ hớnh.
Bước 2: Ở chương trớnh mừ phỏng ANFIS [1], thợm khối lấy tợch phđn
∫ 𝛥𝜔𝑟 vă cóc khối lấy dữ liệu của chương trớnh mừ phỏng ANFIS [1]. Sau đụ, chạy mừ phỏng để lấy dữ liệu 𝛥𝜔𝑟 , ∫ 𝛥𝜔𝑟 vă VPOD . Đồng thời lấy cóc kết quả đóp ứng quó độ của hệ thống nghiợn cứu đối với ANFIS [1].
Bước 3: Lưu dữ liệu ngử văo 𝛥𝜔𝑟 , ∫ 𝛥𝜔𝑟 vă ngử ra VPOD thănh một tập tin *.xls. Sử dụng lệnh vẽ đồ thị trong chương trớnh excel, quan sót đồ thị VPOD của ANFIS [1] lăm cơ sở để điều chỉnh dữ liệu VPOD bằng cóch tăng hay giảm dữ liệu ban đầu một gió trị nhất định để thay đổi dạng đồ thị. Mục đợch nhằm tớm ra quy luật khi VPOD thay đổi thớ kết quả dao động cừng suất của hệ thống nghiợn cứu thay đổi tương ứng như thế năo sau khi thực hiện xong bước 14.
Bước 4: Chia dữ liệu đở điều chỉnh ở bước 2 thănh hai tập tin *.xls. Một tập tin dỳng để lăm dữ liệu huấn luyện ANFIS cải tiến vă một tập tin dỳng để kiểm tra ANFIS trónh bị tớnh trạng quó khớp theo tỉ lệ 80:20.
+ Dữ liệu huấn luyện được lưu lại dưới dạng tập tin Excel: training_9.xls vă được thể hiện ở bảng 5.2 trong phụ lục cuối trang.
+ Dữ liệu kiểm tra được lưu lại dưới dạng tập tin Excel: checking_9.xls vă được thể hiện ở bảng 5.3 trong phụ lục cuối trang.
Bước 5: Tải dữ liệu huấn luyện vă kiểm tra văo cừng cụ ANFIS Editor văo trong MATLAB. Cụ thể như sau:
Ta thực hiện lưu hai dữ liệu năy văo Workspace bằng cóch gử cóc lệnh sau văo Command Window của Matlab:
≫TRA=xlsread(‘training_9.xls’)
≫CHE=xlsread(‘checking_9.xls’) Tiếp theo, ta mở ANFIS Editor GUI bằng lệnh:
Hình 5.8: Lưu dữ liệu huấn luyện vă kiểm tra văo Workspace vă mở ANFIS Editor GUI
Tiến hănh tải dữ liệu văo trong bộ điều khiển Anfis:
-Thực hiện thứ tự cóc bước theo hớnh 5.9 để tải dữ liệu huấn luyện:
Hình 5.10: Dữ liệu huấn luyện (o) sau khi tải văo bộ điều khiển ANFIS cải tiến
-Thực hiện thứ tự cóc bước theo hớnh 5.11 để tải dữ liệu kiểm tra:
Hình 5.12: Dữ liệu kiểm tra (+) sau khi tải văo bộ điều khiển ANFIS cải tiến
Bước 6: Chọn phương phóp xử lý dữ liệu của FIS theo phương phóp phđn cụm trợn lưới (thực hiện bước 1 của hớnh 5.13).
Bước 7a, 7b: Căi đặt số lượng tợn hiệu ngử văo cho FIS, chọn 5 hăm liợn thuộc loại Gauss ứng với mỗi tợn hiệu ngử văo vă chọn hăm liợn thuộc tuyến tợnh cho tợn hiệu ngử ra (thực hiện trớnh tự cóc bước 2, 3, 4, 5, 6 của hớnh 5.13).
-Cấu trỷc của bộ điều khiển FIS đở được xđy dựng
-Nhập biến ngừn ngữ ngử văo số 1
Hình 5.15: Hăm liợn thuộc ngử văo số 1
-Nhập biến ngừn ngữ ngử văo số 2
-Nhấp văo Structure ở mục ANFIS info để xem cấu trỷc mạng nơron tương ứng:
Hình 5.17: Cấu trỷc mạng nơron của bộ điều khiển ANFIS cải tiến
Trong cấu trỷc của bộ điều khiển cụ 2 ngử văo vă một ngử ra, mỗi ngử văo cụ 5 nơron mừ tả cóc hăm liợn thuộc: cóc biến ngừn ngữ thể hiện thừng số ngử văo được sử dụng lă NB, NS, ZR, PS vă PB; cóc biến ngử ra lă IB, IS, KV, DS, vă DB. Theo quy luật điều khiển của bộ ANFIS đở trớnh băy ở bảng 5.1, ta cụ 25 luật như bảng 5.4:
Bảng 5.4: Cóc tập luật trong cấu trỷc mừ hớnh ANFIS cải tiến được xđy dựng
Luật Nội dung
1 Nếu ∆ω lă NB vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă PB thớ f(ω) lă KV
2 Nếu ∆ω lă NB vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă PS thớ f(ω) lă IS
3 Nếu ∆ω lă NB vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă ZR thớ f(ω) lă IB
4 Nếu ∆ω lă NB vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă NS thớ f(ω) lă IB
5 Nếu ∆ω lă NB vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă NB thớ f(ω) lă IB
6 Nếu ∆ω lă NS vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă PB thớ f(ω) lă DS
7 Nếu ∆ω lă NS vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă PS thớ f(ω) lă KV
8 Nếu ∆ω lă NS vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă ZR thớ f(ω) lă IS
9 Nếu ∆ω lă NS vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă NS thớ f(ω) lă IB
10 Nếu ∆ω lă NS vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă NB thớ f(ω) lă IB
12 Nếu ∆ω lă ZR vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă PS thớ f(ω) lă DS
13 Nếu ∆ω lă ZR vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă ZR thớ f(ω) lă KV
14 Nếu ∆ω lă ZR vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă NS thớ f(ω) lă IS
15 Nếu ∆ω lă ZR vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă NB thớ f(ω) lă IB
16 Nếu ∆ω lă PS vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă PB thớ f(ω) lă DB
17 Nếu ∆ω lă PS vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă PS thớ f(ω) lă DB
18 Nếu ∆ω lă PS vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă ZR thớ f(ω) lă DS
19 Nếu ∆ω lă PS vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă NS thớ f(ω) lă KV
20 Nếu ∆ω lă PS vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă NB thớ f(ω) lă IS
21 Nếu ∆ω lă PB vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă PB thớ f(ω) lă DB
22 Nếu ∆ω lă PB vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă PS thớ f(ω) lă DB
23 Nếu ∆ω lă PB vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă ZR thớ f(ω) lă DB
24 Nếu ∆ω lă PB vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă NS thớ f(ω) lă DS
25 Nếu ∆ω lă PB vă ∫ Δ𝜔. 𝑑𝑡 lă NB thớ f(ω) lă KV
Bước 8: Chọn thuật toón học lai (Hybrid) để huấn luyện mạng nơron (thực hiện bước 1 của hớnh 5.18).
Bước 9: Chọn sai số cho phĩp theo mặc định của chương trớnh lă 0 vă nhập số kỳ huấn luyện lă 30 (thực hiện thứ tự cóc bước 2, 3 của hớnh 5.18).
Bước 10: Thực hiện huấn luyện ANFIS cải tiến vă kiểm tra (thực hiện bước 4 của hớnh 5.18). Chi tiết kết quả thể hiện như sau:
ANFIS info:
Number of nodes: 75
Number of linear parameters: 75 Number of nonlinear parameters: 20 Total number of parameters: 95 Number of training data pairs: 321 Number of checking data pairs: 80 Number of fuzzy rules: 25
Start training ANFIS ...
1 0.000350844 0.00225826 2 0.00257488 0.0029384
Designated epoch number reached --> ANFIS training completed at epoch 2.
Như vậy, kết quả huấn luyện bộ điều khiển ANFIS cải tiến chọn cóc thừng số phỳ hợp nhất cho cóc hăm liợn thuộc của cóc biến ở kỳ huấn luyện lần 2 với sai số huấn luyện lă 0.00257488 vă sai số kiểm tra lă 0.0029384.
Bước 11: Lưu kết quả của bộ điều khiển ANFIS cải tiến sau khi huấn luyện văo vỳng workspace của Matlab vă xuất ra một tập tin đuừi *.fis. Cụ thể như sau:
+ Ở cửa sổ ANFIS Editor GUI, văo File / Export/ To Workspace/ gử chữ Anfis / OK.
+ Ở cửa sổ ANFIS Editor GUI, văo File / Export/ To File/ chọn đường dẫn thư mục cần lưu trữ vă gử chữ Anfis / OK.
Bước 12: Trong mừ hớnh nghiợn cứu sử dụng ANFIS cải tiến đở tạo ở bước 1, tải tập tin *.fis văo bộ điều khiển POD đụ. Cụ thể: nhấp đừi chuột văo khối điều khiển POD, gử tợn tập tin *.fis văo ừ FIS matrix rồi nhấp OK.
Hình 5.20: Tải dữ liệu ANFIS cải tiến văo bộ điều khiển POD
Bước 13: Kiểm tra lại cóc căi đặt thừng số để đảm bảo cỳng mừ phỏng sự cố với băi bóo [4] rồi tiến hănh chạy mừ phỏng.
Bước 14: Lấy kết quả đóp ứng quó độ của hệ thống nghiợn cứu khi sử dụng bộ điều khiển ANFIS cải tiến.
Bước 15: So sónh kết quả đóp ứng quó độ của hệ thống nghiợn cứu khi sử dụng bộ điều khiển ANFIS cải tiến ở bước 14 với bộ điều khiển ANFIS [1]. Dựa văo kết quả, tóc giả rỷt ra kinh nghiệm điều chỉnh lại tập dữ liệu huấn luyện sao cho đạt được mục tiợu ổn định dao động cừng suất của hệ thống. Quó trớnh được lặp lại
từ bước 3 đến bước 15 cho đến khi tớm ra được tập dữ liệu huấn luyện phỳ hợp cho bộ điều khiển ANFIS cải tiến nhằm đưa ra kết quả giảm dao động tốt nhất cho hệ thống.
Bước 16: Lưu lại kết quả dữ liệu bộ điều khiển ANFIS cải tiến cụ kết quả giảm dao động tốt nhất cho hệ thống.
Bộ điều khiển ANFIS cải tiến năy được sử dụng mừ hớnh hệ thống phi tuyến đở trớnh băy ở trợn để đónh gió khả năng nđng cao ổn định động của nụ đối với hệ thống điện nghiợn cứu, cóc kết quả sẽ trớnh băy ở phần tiếp theo.