Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 102 trang
Dung lượng: 3 MB

Giới thiệu nội dung

Ứng dụng giải thuật thông minh trong sa thải phụ tải hệ thống điện

Tác giả: Võ Tấn Danh

Lĩnh vực: Kỹ thuật Điện

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào việc so sánh hiệu quả của các giải thuật thông minh trong nhận dạng sa thải phụ tải hệ thống điện. Đề tài ứng dụng các thuật toán huấn luyện mạng neural cải tiến, bao gồm lan truyền ngược (BPNN), BPNN-GA, BPNN-PSO và BPNN-CS, trên sơ đồ IEEE-37 Bus để đánh giá tính hiệu quả. Mục tiêu là tìm ra phương pháp tối ưu để huấn luyện mạng neural, cải thiện độ chính xác trong phân loại và dự báo sa thải phụ tải. Các phương pháp được đánh giá dựa trên độ chính xác, thời gian huấn luyện và tốc độ hội tụ. Nghiên cứu chỉ ra rằng phương pháp huấn luyện mạng neural lai Cuckoo search chiếm ưu thế. Bên cạnh đó, luận văn còn kết hợp tính toán sa thải phụ tải dựa trên chỉ số độ nhạy điện áp đối xứng RVS để nâng cao độ chính xác và hiệu quả. Phương pháp đề xuất được mô phỏng trên hệ thống IEEE-37 Bus với 9 máy phát trong các trường hợp sự cố máy phát ở các mức tải khác nhau. Kết quả nghiên cứu có thể làm tài liệu tham khảo cho việc vận hành hệ thống điện và các nghiên cứu sinh quan tâm đến vấn đề sa thải phụ tải.

Mục lục chi tiết:

  • LÝ LỊCH KHOA HỌC
  • LỜI CẢM ƠN
  • LỜI CAM ĐOAN
  • TÓM TẮT
  • ABSTRACT
  • MỤC LỤC
  • DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT
  • DANH SÁCH CÁC HÌNH
  • DANH SÁCH CÁC BẢNG
  • Chương 1: TỔNG QUAN
    • 1.1 Tổng quan về nghiên cứu sa thải phụ tải hiện nay
    • 1.2 Tổng quan các phương pháp sa thải hiện có
      • 1.2.1 Tổng quan sa thải phụ tải truyền thống
      • 1.2.2 Sa thải phụ tải bán thích nghi
      • 1.2.3 Sa thải phụ tải thích nghi
    • 1.3 Các nghiên cứu
      • 1.3.1 Các nghiên cứu ngoài nước
      • 1.3.2 Các nghiên cứu trong nước
    • 1.4 Mục tiêu nghiên cứu
    • 1.5 Ý nghĩa khoa học của đề tài
    • 1.6 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
    • 1.7 Đối tượng nghiên cứu
    • 1.8 Nhiệm vụ và phạm vi nghiên cứu
    • 1.9 Phương pháp nghiên cứu
    • 1.10 Nội dung luận văn
  • Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
    • 2.1 Các tiêu chí đánh giá độ ổn định của hệ thống điện
      • 2.1.1 Ổn định tần số
      • 2.1.2 Ổn định điện áp
      • 2.1.3 Ổn định góc rotor
    • 2.2 Sơ lược về sa thải phụ tải thông minh (ILS)
      • 2.2.1 Sự cần thiết của sa thải phụ tải thông minh
      • 2.2.2 Yêu cầu của hệ thống ILS
      • 2.2.3 Sơ đồ khối chức năng của ILS
    • 2.3 Mạng neural nhân tạo ANN
    • 2.4 Cấu trúc mạng neural
      • 2.4.1 Tính chất của mạng neural
      • 2.4.2 Các luật học của mạng neural
    • 2.5 Tổng quan về mạng neural lai
      • 2.5.1 Thuật toán di truyền GA
      • 2.5.2 Thuật toán bầy đàn PSO
      • 2.5.3 Thuật toán Cuckoo
      • 2.5.4 Thuật toán đàn kiến ACO
  • Chương 3: PHƯƠNG PHÁP SA THẢI TẢI ĐỀ XUẤT
    • 3.1 Điều chỉnh sơ – thứ cấp trong điều khiển tần số hệ thống điện
      • 3.1.1 Điều chỉnh tần số chế độ sơ cấp
      • 3.1.2 Điều chỉnh tần số chế độ thứ cấp
    • 3.2 Tính toán lượng công suất sa thải phụ tải tối thiểu
    • 3.3 Đề xuất kỹ thuật sa thải phụ tải
  • Chương 4: Thử nghiệm kết quả huấn luyện neural bằng phần mềm MATLAB
    • 4.1 Xây dựng cấu trúc mạng neural cơ bản
    • 4.2 Cấu trúc mạng neural huấn luyện bằng thuật toán lan truyền ngược
    • 4.3 Kết quả chạy mô phỏng BPNN
    • 4.4 Mạng neural cải tiến dùng thuật toán di truyền với lan truyền ngược
      • 4.4.1 Đặc điểm
      • 4.4.2 Kết quả mô phỏng GA-BPNN
    • 4.5 Mạng neural lai giữa thuật toán bầy đàn tối ưu với lan truyền ngược
      • 4.5.1 Đặc điểm
      • 4.5.2 Kết quả mô phỏng PSO-BPNN
    • 4.6 Mạng neural lai giữa thuật toán Cuckoo search với lan truyền ngược
      • 4.6.1 Đặc điểm
      • 4.6.2 Kết quả mô phỏng Cuckoo search-BPNN
    • 4.7 So sánh đánh giá độ hiệu quả của các phương pháp
    • 4.8 Thực nghiệm đánh giá phương pháp đề xuất trên sơ đồ điện chuẩn
  • Chương 5: KẾT LUẬN
    • 5.1 Kết luận
    • 5.2 Hướng nghiên cứu phát triển
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO
  • PHỤ LỤC