1.2. Các phƣơng pháp sa thải phụ tải đang áp dụng
1.2.3.6. Ƣu và nhƣợc điểm của các phƣơng pháp tính tốn STPT thơng minh
Các phương pháp tính tốn sa thải thơng minh có khả năng cung cấp nhanh chóng và tối ưu sa thải phụ tải trong suốt thời gian xảy ra sự cố để ngăn ngừa rã lưới.
Bảng 1.8. Ưu điểm và nhược điểm của các phương pháp STPT thông minh
STT Phƣơng pháp Ƣu điểm Nhƣợc điểm
1
Mạng Neural nhân tạo
(ANN)
Có khả năng đảm bảo một lượng sa thải phụ tải tối ưu.
Cung cấp kết quả thỏa đáng chỉ cho những trường hợp được biết đến và có thể khơng dự đốn kết quả chính xác cho các trường hợp không biết hoặc thay đổi.
2
Điều khiển Fuzzy Logic (FLC)
Có thể được sử dụng để sa thải phụ tải trên một hệ thống điện có bất kỳ kích thước.
Các thông số hàm thành viên của FLC yêu cầu độ ưu tiên kiến thức hệ thống. Nếu khơng, có thể cung cấp sai việc sa thải phụ tải tối ưu.
3 Hệ thống suy luận thích nghi neural mờ (ANFIS) Các thông số FLC được tối ưu hóa bằng cách sử dụng ANN, mà có thể dẫn đến ST chính xác.
ANFIS có thể làm việc với các hệ thống loại Sugeno.
4 Thuật toán di
truyền (GA)
là một phương pháp tối ưu hóa tồn cục để giải quyết các vấn đề phi tuyến, đa mục tiêu. GA đảm bảo ST lượng cơng suất tải ít nhất.
Mất một thời gian dài để xác định lượng tải ST. Điều này làm hạn chế việc sử dụng chúng cho các ứng dụng trực tuyến thực tế. 5 Particle swarm Optimization (PSO) Tính tốn đơn giản và có khả năng để tìm các giá trị tối ưu.
Dễ dàng bị gián đoạn bởi tối ưu hóa thành phần.
Tuy nhiên, mỗi phương pháp đều có những hạn chế nhất định trong việc thực hiện chúng trong các ứng dụng thời gian thực. Bảng 1.8 tóm tắt những ưu điểm và nhược điểm của phương pháp tính tốn thơng minh cho các ứng dụng sa thải phụ tải trong hệ thống điện.