intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện tử: Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:108

Thêm vào BST
Báo xấu
5
lượt xem 2
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận văn nghiên cứu đề xuất phương pháp sa thải phụ tải trên cơ sở phối hợp mạng neural hồi quy và lý thuyết về khoảng cách điện theo góc pha nhằm duy trì hệ thống điện ổn định khi có sự cố mất một phát xảy ra trong hệ thống điện.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện tử: Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

  1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ BÙI NGUYỄN XUÂN VŨ NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520202 S K C0 0 5 9 2 3 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 04/2018
  2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ BÙI NGUYỄN XUÂN VŨ NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN – 60520202 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4/2018
  3. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ BÙI NGUYỄN XUÂN VŨ NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP SA THẢI PHỤ TẢI NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN – 60520202 Hướng dẫn khoa học: PGS.TS. QUYỀN HUY ÁNH Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4/2018
  4. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ i
  5. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH LÝ LỊCH KHOA HỌC I. LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ & tên: Bùi Nguyễn Xuân Vũ Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 13/11/1978 Nơi sinh: An Giang Quê quán: Châu Đốc – An Giang Dân tộc: Kinh Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: 2/7, Xô Viết Nghệ Tĩnh, phường An Hội, quận Ninh Kiều, tp. Cần Thơ. Điện thoại cơ quan: 02963.575675 Điện thoại di động: 0986.108181 E-mail: buinguyenxuanvu@gmail.com II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: 1. Đại học: Hệ đào tạo: tại chức Thời gian đào tạo: từ 09/1997 đến 02/2012. Nơi học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh. Ngành học: Điện - Điện Tử III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm Từ 12/2004 - đến nay Công Ty Truyền Tải Điện 4 Vận hành trạm biến áp. Cần Thơ, ngày 05 tháng 4 năm 2018 Bùi Nguyễn Xuân Vũ HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ ii
  6. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Cần Thơ, ngày 05 tháng 4 năm 2018 Bùi Nguyễn Xuân Vũ HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ iii
  7. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH LỜI CẢM ƠN Trong suốt quá trình học tập, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến tất cả Thầy, Cô đã tận tình giảng dạy. Đặc biệt, tôi xin gởi lời tri ân sâu sắc đến Thầy PGS.TS Quyền Huy Ánh, Khoa Điện - Điện Tử, trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật thành phố Hồ Chí Minh đã tận tình hướng dẫn giúp đỡ tôi hoàn thành khoá luận tốt nghiệp cũng như trong suốt quá trình nghiên cứu và học tập tại trường. Xin gởi lời cám ơn chân thành đến Thầy Lê Trọng Nghĩa, đã nhiệt tình hướng dẫn, giúp đỡ cho tôi trong quá trình thực hiện đề tài này. Xin cảm ơn đến tất cả người thân trong gia đình đã động viên, ủng hộ tạo điều kiện tốt nhất hoàn thành tốt cho tôi hoàn thành đề tài này. Cảm ơn những người bạn, những đồng nghiệp đã luôn sát cánh chia sẻ những khó khăn và động viên trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu tại trường. Cần Thơ, ngày 05 tháng 4 năm 2018 Bùi Nguyễn Xuân Vũ HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ iv
  8. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH TÓM TẮT Luận văn nghiên cứu đề xuất phương pháp sa thải phụ tải trên cơ sở phối hợp mạng neural hồi quy và lý thuyết về khoảng cách điện theo góc pha nhằm duy trì hệ thống điện ổn định khi có sự cố mất một phát xảy ra trong hệ thống điện. Việc tính toán khoảng cách pha là nhằm để tính toán khoảng cách giữa máy phát bị sự cố với các tải để sắp xếp các bus tải theo thứ tự tăng dần theo khoảng cách pha so với máy phát bị sự cố. Từ đó, tải nào gần máy phát sự cố nhất sẽ ưu tiên sa thải trước, sau đó đến tải tiếp theo cho đến khi hệ thống trở lại ổn định. Hiệu quả của phương pháp đề xuất được thực hiện mô phỏng offline trên hệ thống chuẩn IEEE 39 bus - 10 máy phát tương ứng với từng trường hợp sự cố máy phát ở các mức tải từ 60% đến 100%. Trong quá trình mô phỏng offline này, các thông số PG, PL, PBus, UBus, FBus sẽ được thu thập để làm bộ cơ sở dữ liệu đầu vào 369 mẫu cho việc huấn luyện mạng neural hồi quy, với độ chính xác huấn luyện là 99,9% và độ chính xác kiểm tra là 96,1%. Ngõ ra của mạng neural hồi quy sẽ cho biết máy phát nào bị sự cố và số lượng cũng như tên phụ tải cần sa thải. Cuối cùng, tạo giao diện neural để thuận tiện cho việc mô phỏng và huấn luyện. Luận văn cũng trình bày việc so sánh hiệu quả của phương pháp sa thải phụ tải đề xuất với các phương pháp AHP và phương pháp sa thải dưới tần số. Kết quả so sánh cho thấy: Phương pháp sa thải phụ tải đề xuất có tần số phục hồi nhanh hơn phương pháp AHP 18%, nhanh hơn phương pháp sa thải dưới tần số là 55%; lượng công suất sa thải phụ tải ít hơn 15% so với phương pháp AHP và ít hơn 45,6% so với phương pháp sa thải dưới tần số. Kết quả nghiên cứu có thể sử dụng làm cơ sở dữ liệu tham khảo cho các điều độ viên hệ thống điện, nhằm xác định nhanh chóng các phụ tải cần sa thải khi có sự cố một máy phát xảy ra trong hệ thống. HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ v
  9. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH ABSTRACT The thesis researched and proposed the method load shedding on the basis of the combination of Generalized Regression Neural Network and Phase Electrical Distance theories to maintain a stable electrical system in the event loss a generator occurring in the electric system. The phase electrical distance calculation is intended to calculate the distance between the fault generator and the load to align the load buses in ascending The phase electrical distance sequence as compared to the fault generator. From there, the load closest to the breaker will pre-fire, then the next load until the system returns to stable. The effect of the proposed method is to perform offline simulations on the IEEE 10 Generator 39 Bus New England test system, corresponding to the case of the fault generator at load levels from 60% to 100%. During this offline simulation, the parameters PG, PPL, PBus, UBus, FBus will be collected to make the 369 samples input database for training Generalized Regression Neural Network, with the train accuracy is 99.9% and the test accuracy is 96.1%. The output of the Generalized Regression Neural Network will indicate which generator is experiencing the problem and the number and name of the payload to be shed. Finally, create a neural interface to facilitate simulation and training. The thesis also presents the comparison of the efficiency of the proposed load shedding method with the AHP methods and the UFLS method. Comparative results suggest that the proposed method has a recovery frequency that is 18% faster than the AHP method, 55% faster than the UFLS method; The load shedding capacity was 15% less than the AHP method and 45.6% less than the UFLS method. Research results to be used to the database referral for the operator of the power system, identify quickly of the load to be shed when loss a generator occurring in the electric system. HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ vi
  10. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH MỤC LỤC DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT ........................................................................x DANH SÁCH CÁC HÌNH ....................................................................................... xi DANH SÁCH CÁC BẢNG .................................................................................... xiv Chương 1 TỔNG QUAN ............................................................................................1 1.1. Tổng quan về đề tài nghiên cứu. ......................................................................1 1.2. Tính cấp thiết của đề tài. ..................................................................................3 1.3. Mục tiêu. ..........................................................................................................5 1.4. Phạm vị nghiên cứu. .........................................................................................5 1.5. Phương pháp nghiên cứu..................................................................................5 1.6. Điểm mới của đề tài. ........................................................................................5 1.7. Nội dung đề tài. ................................................................................................5 Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT .................................................................................7 2.1. Ổn định hệ thống điện. .....................................................................................7 2.1.1. Các chế độ làm việc hệ thống điện. ..............................................................7 2.1.2 Phân loại ổn định hệ thống. ............................................................................8 2.1.2.1. Cân bằng công suất. ...................................................................................8 2.1.2.2. Ổn định tĩnh..............................................................................................10 2.1.2.3. Ổn định động. ...........................................................................................12 2.1.3 Mô hình toán học hệ thống điện nhiều máy phát .........................................12 2.1.4. Mô hình máy phát .......................................................................................13 2.1.5. Các phương pháp nghiên cứu ổn định động hệ thống điện.........................14 2.1.5.1 Phương pháp tích phân số. ........................................................................15 2.1.5.2 Phương pháp diện tích...............................................................................15 2.1.5.3. Phương pháp trực tiếp ..............................................................................16 2.1.5.4. Phương pháp mô phỏng theo miền thời gian ...........................................16 2.1.6. Kết luận: ......................................................................................................16 2.2. Sa thải phụ tải truyền thống ...........................................................................17 2.2.1 Sơ đồ liên động máy cắt. ..............................................................................17 HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ vii
  11. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH 2.2.2. Rơle dưới tần số truyền thống (ANSI 81). ..................................................18 2.2.3. Rơle dưới tần số sử dụng tốc độ thay đổi tần số (df/dt) ..............................19 2.2.3.1. Đáp ứng tần số: ........................................................................................19 2.2.3.2.UFLS sử dụng df/dt. ..................................................................................21 2.3. Sa thải phụ tải thông minh (ILS - Intelligent Load Shedding) ......................23 2.3.1. Sự cần thiết của ILS ....................................................................................23 2.3.2. Các yêu cầu bổ sung cho hệ thống ILS. ......................................................24 2.3.3. Sơ đồ khối chức năng của ILS. ...................................................................25 2.4. Lý thuyết mạng neural. ..................................................................................26 2.4.1. Mạng neural sinh học ..................................................................................26 2.4.2. Neural nhân tạo. ..........................................................................................27 2.4.2.1. Mô hình cấu trúc một neural với đại lượng vô hướng .............................28 2.4.2.2 Cấu trúc một neural với vectơ nhập ..........................................................28 2.4.2.3 Mạng có nhiều lớp neural..........................................................................29 2.4.3 Các dạng mạng neural của một ANN ..........................................................30 2.4.4. Hàm chuyển đổi của mạng neural. ..............................................................30 2.4.5. Các qui tắc học trong ANN .........................................................................31 2.4.5.1 Học giám sát ..............................................................................................31 2.4.5.2. Học không giám sát. .................................................................................32 2.4.5.3. Học tăng cường. .......................................................................................32 2.4.6. Mạng Perceptron. ........................................................................................33 2.4.7. Mạng hàm truyền xuyên tâm ......................................................................34 2.4.9. Mạng neural xác suất ..................................................................................35 2.5. Cơ sở lý thuyết về khoảng cách pha. .............................................................36 2.5.1. Giới thiệu.....................................................................................................36 2.5.2. Tính chất......................................................................................................36 2.5.3. Diễn giải vật lý. ..........................................................................................37 2.5.4. Ý nghĩa. ......................................................................................................39 Chương 3 PHƯƠNG PHÁP SA THẢI ĐỀ XUẤT ..................................................40 HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ viii
  12. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH 3.1. Xây dựng chương trình sa thải .......................................................................40 3.2. Dùng phương pháp ANN nhận dạng sự cố. ...................................................43 Chương 4 THỬ NGHIỆM TRÊN HỆ THỐNG ĐIỆN CHUẨN ..............................53 4.1. Tính toán khoảng cách pha. ...........................................................................54 4.2. Thử nghiệm sa thải tải trên sơ đồ chuẩn bằng Powerwold ............................56 4.3 Huấn luyện mạng neural nhân tạo bằng matlab. .............................................59 4.4. Tạo giao diện trên guide Matlab. ...................................................................63 4.5. So sánh phương pháp đề xuất với các phương pháp đã có. ...........................64 4.5.1 Giới thiệu thuật toán AHP và chiến lược sa thải đề xuất từ thuật toán: ......64 4.5.2 Giới thiệu hệ thống sa thải phụ tải theo tần số thấp ....................................65 4.5.3 Mô phỏng và so sánh các trường hợp với nhau: ..........................................66 Chương 5 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN .....................69 5.1. Kết luận ..........................................................................................................69 5.2. Hướng nghiên cứu phát triển..........................................................................70 TÀI LIỆU THAM KHẢO .........................................................................................71 PHỤ LỤC ..................................................................................................................75 PHỤ LỤC 1: Chương trình tạo giao diện guide matlab........................................75 PHỤ LỤC 2: Chương trình tìm hằng số spread ....................................................84 HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ ix
  13. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT HTĐ: Hệ Thống Điện. UFLS: Under frequency load shedding - Sa thải phụ tải dưới tần số. ANN: Artificial Neural Network - Mạng neural nhân tạo. ANSI 81: Rơle dưới tần số 81. AHP: Analytic Hierarchy Process - Phương pháp phân tích thứ bậc. ILS: Intelligent Load Shedding - Sa thải phụ tải thông minh. GA: Genetic Algorithm - Giải thuật di truyền. MLPNN: Multilayer Perceptron Neural Network - Mạng Perceptron nhiều lớp. RBFN: Radial Basis Function Network - Mạng hàm truyền xuyên tâm. GRNN: Generalized Regression Neural Network - Mạng hồi quy tổng quát. PNN: Probabilistic Neural Networks - Mạng neural xác suất. HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ x
  14. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 2.1. Các chế độ làm việc của HTĐ. Hình 2.2. Sơ đồ hệ thống máy phát kết nối thanh cái vô hạn. Hình 2.3. Biểu diễn góc lệch . Hình 2.4. Sơ đồ sa thải phụ thải dưới tần số (81). Hình 2.5. Mô hình đơn giản đáp ứng tần số. Hình 2.6. sơ đồ khối sử dụng thông tin tốc độ thay đổi tần số để điều chỉnh ngưỡng tần số. Hình 2.7. sơ đồ khối chức năng của một ILS. Hình 2.8. Mô hình neural sinh học. Hình 2.9. Mô hình mạng neural nhân tạo. Hình 2.10. Cấu trúc một neural với ngõ vào vô hướng. Hình 2.11. Cấu trúc một neural với với vectơ nhập. Hình 2.12. Một lớp có nhiều neural. Hình 2.13. Mạng có nhiều lớp neural. Hình 2.14. Các qui tắc học. Hình 2.15. Sơ đồ khối mô tả học giám sát. Hình 2.16. Sơ đồ khối mô tả học không giám sát. Hình 2.17. Sơ đồ khối mô tả học tăng cường. Hình 2.18. Cấu trúc một lớp của mạng perceptron. Hình 2.19. Mạng hàm truyền xuyên tâm Hình 2.20. Mạng hồi quy tổng quát. Hình 2.21. Mạng neural xác suất. Hình 2.22. Mô hình tương đương T và công suất tác dụng trung chuyển Hình 2.23. Mô hình tương đương T và công suất tác dụng trung chuyển Hình 2.24. Mô hình thứ tự sa thải các tải gần máy phát thứ j Hình 3.1: Lưu đồ sa thải phụ tải online Hình 3.2: Lưu đồ quá trình mô phỏng lấy mẫu và huấn luyện mạng neural HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ xi
  15. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH Hình 3.3. Quy trình xây dựng chiến lược sa thải Hình 3.4. 5 bước mô phỏng lấy mẫu ngõ vào, ngõ ra Hình 3.5. Giao diện PowerWorld cài đặt các thông số mô hình hệ thống điện thử nghiệm. Hình 3.6. Lưu đồ cài đặt các thông số chuẩn của các mô hình trong hệ thống điện. Hình 3.7. Lưu đồ kích hoạt các mô hình, các hệ thống điều chỉnh tự động. Hình 3.8. Lưu đồ chạy phân bố tối ưu công suất. Hình 3.9. Giao diện thực hiện chạy mô phỏng sự cố Hình 3.10. Lưu đồ mô phỏng sự cố, quá trình lấy mẫu ngõ vào neural Hình 3.11. Lưu đồ quy trình mô phỏng sa thải, lấy mẫu ngõ ra Hình 3.12. Huấn luyện Neural Hình 4.1. Sơ đồ hệ thống chuẩn IEEE 39 bus, 10 máy phát Hình 4.2. Ma trận Jacobian trong sơ đồ IEEE 39 bus, 10 máy phát Hình 4.3. Mô phỏng chạy Transient S bility trong phần mềm Powerworld Hình 4.4. Mô phỏng giả lập sự cố máy phát 34 ở mức tải 100% Hình 4.5 Biểu đồ góc rotor máy phát và tần số của Bus ở sự cố máy phát 34 mức tải 100% Hình 4.6. Mô phỏng giả lập sự cố máy phát 34 và sa thải Load 20 Hình 4.7. Biểu đồ góc rotor máy phát và tần số của Bus sau khi sa thải Load 20 Hình 4.8. Hình tạo mẫu đầu vào, đầu ra. Hình 4.9. Hình giao diện công cụ nntool. Hình 4.10. Hình khai báo dữ liệu. Hình 4.11. Bảng công cụ nntool sau khi khai báo dữ liệu Hình 4.12 Tạo bảng xậy dựng neural Hình 4.13 Sơ đồ mạng neural tạo ra Hình 4.14. Giao diện Hệ thống huấn luyện neural dự báo sa thải tải khi có sự cố máy phát HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ xii
  16. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH Hình 4.15 Biểu đồ góc rotor máy phát và tần số bus sau sự cố máy phát 34 Hình 4.16 Biểu đồ góc rotor máy phát và tần số bus ổn định sau sự cố máy phát 34 theo phương pháp đề xuất. Hình 4.17. Biểu đồ góc rotor máy phát và tần số bus ổn định sau sự cố máy phát 34 theo phương pháp AHP Hình 4.18. Biểu đồ góc rotor máy phát và tần số bus ổn định sau sự cố máy phát 34 theo phương pháp tần số thấp. HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ xiii
  17. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 4.1. Bảng rút gọn quan hệ giữa các bus máy phát và bus tải trong hệ thống về khoảng cách pha Bảng 4.2. Bảng chiến lược sa thải đề xuất Bảng 4.3 Đánh giá huấn luyện neural Bảng 4.4 Thứ tự sa thải phụ tải ưu tiên theo thuật toán AHP Bảng 4.5: Chương trình sa thải tải của ERCOT Bảng 4.6 Bảng nhận xét các thông số của 3 phương pháp HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ xiv
  18. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH Chương 1 TỔNG QUAN 1.1. Tổng quan về đề tài nghiên cứu. Trong bối cảnh hiện nay, nhu cầu về năng lượng là rất lớn, trong đó năng điện là một trong những ngành năng lượng quan trọng nhất. Vì thế, giữ cho hệ thống điện được ổn định là mục tiêu hàng đầu của công tác nâng cao chất lượng điện năng. Bên cạnh đó, ngành điện cũng phải dự trữ một nguồn đủ lớn để đáp ứng nhu cầu khi có sự thay đổi về tải, nhưng yêu cầu đó hiện nay vẫn chưa đảm bảo được do hệ thống điện vẫn còn có nhiều nhiễu loạn và gây nên tình trạng mất điện. Sa thải phụ tải là một phương pháp hiệu quả để phục hồi hệ thống bởi việc giảm bớt tải cho phù hợp với nguồn cung cấp. Đa số các nghiên cứu liên quan đến sa thải phụ tải đều dựa trên sự suy giảm tần số và điện áp của hệ thống. Các phương pháp sa thải truyền thống thường thiếu chính xác hay sa thải quá mức cần thiết làm cho hệ thống mất ổn định gây ra tổn thất điện năng dẫn đến chất lượng điện năng không đảm bảo. Phạm vi nghiên cứu của đề tài dựa trên hệ thống IEEE 39 nút - 10 máy phát, liên quan đến các thông số về góc δ, các giá trị về tần số f, điện áp V, công suất P để đề ra chiến lược sa thải phụ tải tối ưu, nhằm ổn định hệ thống. Liên quan đến đề tài nghiên cứu, cũng có nhiều các công trình nghiên cứu như: Trong nước: Nguyễn Đức Thiện, 2015 [5], Luận văn thạc sĩ: "Xây dựng chương trình sa thải phụ tải dựa trên thuật toán FUZZY - AHP", Luận văn đã đề xuất phương pháp sa thải phụ tải dựa trên thuật toán Fuzzy-AHP. Với kết quả tổng lượng sa thải phụ tải giảm nhưng làm tăng thời gian phục hồi tần số. Lê Kim Hùng (Đại học Đà Nẵng), Vũ Phan Huấn (Công ty thí nghiệm điện Miền Trung), 2010 [9], Rơle sa thải phụ tải theo tần số có khả năng tích hợp các chức năng bảo vệ tần số và điện áp nhằm đảm bảo độ ổn định trong hệ thống điện bằng cách sa thải phụ tải hoặc cô lập lưới điện cục bộ trong điều kiện kém tần và HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ 1
  19. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH quá áp. Hiện nay, rơle tần số được lắp đặt tại các trạm biến áp và sa thải tải theo từng lượng công suất nhỏ, giúp cho tần số và điện áp lưới điện khôi phục lại trạng thái làm việc bình thường. Bài báo tập trung vào trình bày sơ đồ ứng dụng chức năng sa thải phụ tải mới dựa trên nguyên lý truyền thống sa thải tải, cho phép cắt các ngăn lộ theo từng cấp tần số, bắt đầu từ việc kiểm tra đấu nối nhị thứ, đến cài đặt thông số chỉnh định và cấu hình rơle trên phần mềm chuyên dụng giao tiếp rơle Micom Studio. Cuối cùng là ứng dụng sơ đồ sa thải phụ tải bằng rơle Areva P142 tại Trạm biến áp 110kV ĐăkMil. Mai Ngọc Nhẫn, 2017 [8], Luận văn thạc sĩ: "Nghiên cứu sa thải phụ tải áp dụng mạng neural và thuật toán AHP", Luận văn này nghiên cứu và đề xuất mô hình: “Nghiên cứu sa thải phụ tải áp dụng mạng neural và thuật toán AHP” để sa thải phụ tải nhằm đảm bảo duy trì ổn định động hệ thống điện khi xuất hiện sự cố ngắn mạch trên cơ sở phối hợp áp dụng giải thuật công nghệ tri thức: K-means, mạng nơ ron và giải thuật AHP. Đây là mô hình sa thải phụ tải cho phép giảm thời gian ra quyết định, giảm thời gian phục hồi tần số và nâng cao độ ổn định tần số so với các phương pháp truyền thống. Đỗ Hữu Kiệt, 2016 [10], Luận văn thạc sĩ: "Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải", Luận văn này nghiên cứu phương pháp sử dụng cho chương trình sa thải phụ tải có xét đến tầm quan trọng và vị trí của phụ tải, chi phí phụ tải, và các điều kiện ràng buộc dựa trên thuật toán phân tích hệ thống phân cấp AHP và Fuzzy Logic để xử. Thuật toán Fuzzy Logic và AHP trợ giúp việc ra các quyết định duy trì hay sa thải phụ tải và tính toán các hệ số quan trọng của mỗi phụ tải, có thể đại diện cho tầm quan trọng của các loại phụ tải khác nhau. Nước ngoài: H. Bevrani và các cộng sự, 2009 [11], đã nghiên cứu sử dụng tốc độ thay đổi tần số df/dt trong các sơ đồ điều khiển khẩn cấp hệ thống điện. Thảo luận vài trò của df/dt trong hiệu quả thiết kế sa thải phụ tải dưới tần số (UFLS). Phân tích tác động của các nguồn năng lượng tái tạo (gió, mặt trời) lên độ dốc tần số hệ thống và sự cần thiết của việc xem xét sửa đổi tiêu chuẩn hiệu suất tần số. Điều chỉnh lại rơle tự động UFLS, nhấn mạnh việc sử dụng ∆f/∆t là tốt hơn df/dt. HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ 2
  20. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH Urban Rudez và các cộng sự, 2011 [12], nghiên cứu một phương pháp mới về sa thải phụ tải dưới tần số, sử dụng đạo hàm bậc hai tần số làm nguồn thông tin cho dự báo quỹ đạo tần số. Phương pháp xấp xỉ Newton và nội suy của đạo hàm bậc hai tần số được liên tục tính toán để dự báo giá trị tần số nhỏ nhất sử dụng tích phân số. F. Shokooh và các cộng sự, 2011 [13], nghiên cứu về sa thải phụ tải thông minh ứng dụng trong các ngành công nghiệp lớn. Các tác giả trên cũng đã đưa ra được nhiều nghiên cứu liên quan đến vấn đề của đề tài này, nhưng chưa nói đến vấn đề sa thải phụ tải ứng dụng kết hợp lý thuyết khoảng cách pha và mạng neural nhân tạo mà nghiên cứu này sẽ đề cập đến. 1.2. Tính cấp thiết của đề tài. Vấn đề ổn định hệ thống điện là một yêu cầu rất cần thiết đối với bất kỳ một lưới điện nào trong một hệ thống điện liên kết. Trong vận hành hệ thống điện, luôn đòi hỏi phải có sự cân bằng giữa sản xuất và tiêu thụ. Một khi sự cân bằng này bị phá vỡ, nếu không khắc phục kịp thời sẽ gây hậu quả nghiêm trọng cho tính ổn định của hệ thống. Ví dụ: - Sự cố mất điện tại miền Bắc Ấn Độ [38], xảy ra vào ngày 30 tháng 7 năm 2012 ảnh hưởng 14 bang. Sự cố này kéo dài trong hai ngày, ngày thứ hai khiến 20 trong tổng số 28 bang trong đó có cả thủ đô New Delhi khoảng hơn 600 triệu dân chịu ảnh hưởng. Ít nhất 300 chuyến tàu hỏa đã bị hoãn. Hệ thống đèn điều khiển giao thông không hoạt động khiến tình trạng ùn tắc xảy ra vào giờ cao điểm. Và nhiều hệ lụy xảy ra liên quan đến sự cố này. Các công ty điện lực Ấn Độ thông báo trên trang mạng của họ rằng hệ thống điện lưới bị quá tải. - Đợt mất điện lớn nhất trong lịch sử nước Mỹ [39], ngày 14 tháng 8 năm 2003 đã gây thiệt hại ước tính khoảng 6 tỷ USD, số người bị ảnh hưởng lên tới 50 triệu người ở New York, Michigan, Ohio của Mỹ và Toronto, Ottawa của Canada. Đáng chú ý, sự cố này bắt nguồn khi một đường điện cao thế tại Northern Ohio chạm phải những cây mọc quá cao. HVTH: Bùi Nguyễn Xuân Vũ 3
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí
65 tài liệu
2412 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
4=>1