Luận án: Hệ Thống Nhận Dạng Thông Minh Chẩn Đoán Nhanh Ổn Định Động Hệ Thống Điện.

Tác giả:

Nguyễn Ngọc Âu

Lĩnh vực:

Kỹ thuật điện

Nội dung tài liệu:

Luận án tập trung nghiên cứu và đề xuất giải pháp xây dựng hệ thống nhận dạng thông minh nhằm chẩn đoán nhanh tình trạng ổn định động của hệ thống điện. Các phương pháp truyền thống gặp khó khăn trong việc đánh giá sự ổn định quá độ của hệ thống điện khi xảy ra dao động lớn do sự cố. Do đó, luận án đề xuất việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là mạng nơ-ron nhân tạo, để giải quyết vấn đề này. Nghiên cứu tập trung vào ba khía cạnh chính: lựa chọn tập biến đặc trưng, giảm không gian mẫu, và cải tiến mô hình mạng nơ-ron để nâng cao độ chính xác nhận dạng. Luận án cũng đề xuất quy trình xây dựng tập biến, giới thiệu và áp dụng các giải thuật chọn biến như SFFS và FR. Ngoài ra, giải thuật Hybrid K-means được áp dụng để giảm không gian mẫu, cải thiện chất lượng phân cụm. Cuối cùng, một mô hình mạng nơ-ron song song cải tiến được phát triển nhằm nâng cao độ chính xác phân lớp, có khả năng mở rộng cho các trường hợp nhiễu lớn.

Các đóng góp chính của luận án bao gồm: đề xuất quy trình xây dựng tập biến, áp dụng thành công giải thuật giảm không gian mẫu Hybrid K-means, phát triển mô hình mạng nơ-ron song song cải tiến cho bài toán nhận dạng ổn định động hệ thống điện, tổng hợp bài toán nhận dạng cho bài toán điều khiển ổn định hệ thống điện, xây dựng cách tiếp cận nhận dạng nhanh trạng thái ổn định động hệ thống điện khi có sự cố, và đề xuất hệ thống nhận dạng thông minh có thể sử dụng làm công cụ hỗ trợ điều độ viên.

Mục lục chi tiết:


(Tài liệu được cung cấp không bao gồm chi tiết mục lục, chỉ hiển thị các chương và phần chính).