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

Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện: Ứng dụng giải thuật thông minh trong sa thải phụ tải hệ thống điện

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:102

14
lượt xem
4
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận văn này tập trung vào đề tài “Ứng dụng giải thuật thông minh trong sa thải phụ tải hệ thống điện” với mục tiêu nhận dạng nhanh chóng hệ thống có hay không sa thải phụ tải để khôi phục hệ thống về trạng thái ổn định ban đầu sau khi xảy ra sự cố, phương pháp được thực nghiệm kiểm tra khả năng phù hợp với sơ đồ IEEE-37 Bus.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện: Ứng dụng giải thuật thông minh trong sa thải phụ tải hệ thống điện

  1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ VÕ TẤN DANH ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT THÔNG MINH TRONG SA THẢI PHỤ TẢI HỆ THỐNG ĐIỆN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 8520201 Hướng dẫn khoa học: PGS.TS QUYỀN HUY ÁNH Tp. Hồ Chí Minh, tháng …05 / 2023…
  2. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH LÝ LỊCH KHOA HỌC I. LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ & tên: VÕ TẤN DANH Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 18/01/1997 Nơi sinh: Tây Ninh Quê quán: Hòa Thành, Tây Ninh Dân tộc: Kinh Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: Trường Lưu, Trường Đông, Hòa Thành, Tây Ninh Điện thoại cơ quan: Điện thoại nhà riêng: 0964680787 Fax: E-mail: danhtn020@gmail.com II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: 1. Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 09/2015 đến 03/2020 Nơi học (trường, thành phố): Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM Ngành học: Công nghệ Kỹ thuật Điện-Điện tử Tên đồ án: Xây dựng hệ thống thu thập và giám sát dữ liệu công tơ điện khu B, C, D ĐHSPKT thông qua Google map Ngày & nơi bảo vệ đồ án: Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, tháng 12/2020. Người hướng dẫn: ThS. Lê Trọng Nghĩa III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm HVTH: VÕ TẤN DANH Trang ix
  3. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn tất cả quý Thầy/Cô đã dành thời gian tận tình giảng dạy và truyền đạt kiến thức chuyên môn cho em trong suốt quãng thời gian học tập tại trường Đại học Sư Phạm Kỹ thuật TPHCM. Từ đó, em có cơ hội tiếp cận với những kiến thức mới nhất, nâng cao kĩ năng và hoàn thiện bản thân. Đặc biệt, em xin gửi lời tri ân đến PGS.TS Quyền Huy Ánh, khoa Điện – Điện tử, trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật thành phố Hồ Chí Minh, người đã tận tình giảng dạy, hướng dẫn, hỗ trợ em trong suốt quá trình nghiên cứu và hoàn thành khóa luận tốt nghiệp. Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy Lê Trọng Nghĩa đã nhiệt tình hướng dẫn, giúp đỡ cho em trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thiện luận văn này. Em xin cảm ơn mọi người trong gia đình, bạn bè, đồng nghiệp đã tạo điều kiện tốt nhất cho em, chia sẻ những khó khăn và giúp đỡ em trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và thực hiện đề tài. HVTH: VÕ TẤN DANH Trang x
  4. 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. Tp. Hồ Chí Minh, ngày … tháng 05 năm 2023 (Ký tên và ghi rõ họ tên) Võ Tấn Danh HVTH: VÕ TẤN DANH Trang xi
  5. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH TÓM TẮT Luận văn thực hiện việc so sánh độ hiệu quả của các giải thuật thông minh trong việc nhận dạng sa thải phụ tải hệ thống điện. Đề tài ứng dụng các thuật toán huấn luyện mạng neural cải tiến, bao gồm thuật toán lan truyền ngược (BPNN), thuật toán lai BPNN-GA, BPNN-PSO, và BPNN-CS để đánh giá tính hiệu quả, xét trên cùng sơ đồ IEEE-37 Bus để thực hiện khảo sát, so sánh các thuật toán trên. Việc so sánh này nhằm mục đích tìm ra phương pháp tốt nhất để huấn luyện mạng neural và cải thiện độ chính xác của việc phân loại và dự báo trong các bài toán nhận dạng sa thải. Các phương pháp sẽ được đánh giá dựa trên các chỉ số đánh giá hiệu quả của mạng neural như độ chính xác, thời gian huấn luyện và tốc độ hội tụ để đạt được kết quả tối ưu. Từ việc so sánh kết quả, độ hội tụ chính xác qua các lần huấn luyện với biến đầu vào thay đổi từ 15 đến 165 biến, cho thấy phương pháp huấn luyện mạng neural lai Cuckoo search chiếm ưu thế. Bên cạnh đó, luận văn kết hợp việc tính toán sa thải phụ tải hệ thống điện dựa vào chỉ số độ nhạy điện áp đối xứng RVS, để cải thiện độ chính xác và hiệu quả tính toán. Độ hiệu quả của phương pháp sa thải phụ tải đề xuất thông qua mô phỏng hệ thống điện chuẩn IEEE-37Bus – 9 máy phát, với các trường hợp sự cố máy phát ở các mức tải từ 60% đến 100%. Kết quả của nghiên cứu có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo cho các điều độ viên thực hiện vận hành hệ thống điện, các học viên cao học quan tâm đến vấn đề sa thải phụ tải trong hệ thống điện. HVTH: VÕ TẤN DANH Trang xii
  6. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH ABSTRACT The thesis aims to compare the effectiveness of intelligent algorithms in identifying power system overloads. The study applies advanced neural network training algorithms including Back Propagation Neural Network (BPNN), Hybrid BPNN-GA, BPNN-PSO, and BPNN-CS to evaluate their effectiveness based on the IEEE-37 Bus diagram for survey and comparison purposes. The comparison aims to identify the best method for training neural networks to improve the accuracy of overload classification and prediction. The methods are evaluated based on neural network performance evaluation criteria such as accuracy, training time, and convergence rate to achieve optimal results. The results show that the Cuckoo search hybrid neural network training algorithm is superior in terms of convergence accuracy through multiple training rounds with varying inputs from 15 to 165 variables. Furthermore, the thesis combines the calculation of power system overloads based on the symmetrical voltage sensitivity index RVS to improve the accuracy and efficiency of overload calculations. The effectiveness of the proposed overload calculation method is simulated using the IEEE-37 Bus power system with 9 generators and different levels of load from 60% to 100% during generator failure events. The research results can be used as a reference for operators and engineers in power system operation and for graduate students interested in power system overload issues. HVTH: VÕ TẤN DANH Trang xiii
  7. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH MỤC LỤC LÝ LỊCH KHOA HỌC.................................................................................................. ix LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................. x LỜI CAM ĐOAN .......................................................................................................... xi TÓM TẮT..................................................................................................................... xii ABSTRACT ................................................................................................................ xiii MỤC LỤC ................................................................................................................... xiv DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT ................................................................................ xvii DANH SÁCH CÁC HÌNH ........................................................................................ xviii DANH SÁCH CÁC BẢNG ......................................................................................... xx Chương 1 ...................................................................................................................... 21 TỔNG QUAN............................................................................................................... 21 1.1 Tổng quan về nghiên cứu sa thải phụ tải hiện nay .............................................21 1.2 Tổng quan các phương pháp sa thải hiện có ......................................................23 1.2.1 Tổng quan sa thải phụ tải truyền thống......................................................... 23 1.2.2 Sa thải phụ tải bán thích nghi:....................................................................... 26 1.2.3 Sa thải phụ tải thích nghi: ............................................................................. 27 1.3 Các nghiên cứu ...................................................................................................30 1.3.1 Các nghiên cứu ngoài nước........................................................................... 30 1.3.2 Các nghiên cứu trong nước ........................................................................... 31 1.4 Mục tiêu nghiên cứu...........................................................................................32 1.5 Ý nghĩa khoa học của đề tài ...............................................................................32 1.6 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài................................................................................32 1.7 Đối tượng nghiên cứu.........................................................................................32 1.8 Nhiệm vụ và phạm vi nghiên cứu ......................................................................32 1.9 Phương pháp nghiên cứu....................................................................................33 1.10 Nội dung luận văn ............................................................................................33 Chương 2 ...................................................................................................................... 34 CƠ SỞ LÝ THUYẾT ................................................................................................... 34 2.1 Các tiêu chí đánh giá độ ổn định của hệ thống điện ..........................................34 HVTH: VÕ TẤN DANH Trang xiv
  8. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH 2.1.1 Ổn định tần số ............................................................................................... 35 2.1.2 Ổn định điện áp ............................................................................................. 35 2.1.3 Ổn định góc rotor .......................................................................................... 35 2.2 Sơ lược về sa thải phụ tải thông minh (ILS) ......................................................36 2.2.1 Sự cần thiết của sa thải phụ tải thông minh: ................................................. 36 2.2.2 Yêu cầu của hệ thống ILS: ............................................................................ 37 2.2.3 Sơ đồ khối chức năng của ILS ...................................................................... 38 2.3 Mạng neural nhân tạo ANN ...............................................................................40 2.4 Cấu trúc mạng neural .........................................................................................42 2.4.1 Tính chất của mạng neural ............................................................................ 42 2.4.2 Các luật học của mạng neural ....................................................................... 43 2.5 Tổng quan về mạng neural lai ............................................................................46 2.5.1 Thuật toán di truyền GA ............................................................................... 46 2.5.2 Thuật toán bầy đàn PSO ............................................................................... 49 2.5.3 Thuật toán Cuckoo ........................................................................................ 51 2.5.4 Thuật toán đàn kiến ACO ............................................................................. 55 Chương 3 ...................................................................................................................... 58 PHƯƠNG PHÁP SA THẢI TẢI ĐỀ XUẤT ............................................................... 58 3.1 Điều chỉnh sơ - thứ cấp trong điều khiển tần số hệ thống điện ..........................58 3.1.1 Điều chỉnh tần số chế độ sơ cấp .................................................................... 58 3.1.2 Điều chỉnh tần số chế độ thứ cấp .................................................................. 60 3.2. Tính toán lượng công suất sa thải phụ tải tối thiểu ...........................................61 3.3. Đề xuất kỹ thuật sa thải phụ tải .........................................................................62 Chương 4: Thử nghiệm kết quả huấn luyện neural bằng phần mềm MATLAB ........ 67 4.1. Xây dựng cấu trúc mạng neural cơ bản.............................................................67 4.2 Cấu trúc mạng neural huấn luyện bằng thuật toán lan truyền ngược ................69 4.3 Kết quả chạy mô phỏng BPNN ..........................................................................71 4.4 Mạng neural cải tiến dùng thuật toán di truyền với lan truyền ngược ...............72 4.4.1 Đặc điểm ..................................................................................................... 72 4.4.2 Kết quả mô phỏng GA-BPNN ...................................................................... 74 4.5 Mạng neural lai giữa thuật toán bầy đàn tối ưu với lan truyền ngược ...............75 HVTH: VÕ TẤN DANH Trang xv
  9. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH 4.5.1 Đặc điểm ....................................................................................................... 75 4.5.2 Kết quả mô phỏng PSO-BPNN..................................................................... 76 4.6 Mạng neural lai giữa thuật toán Cuckoo search với lan truyền ngược ..............78 4.6.1 Đặc điểm ....................................................................................................... 78 4.6.2 Kết quả mô phỏng Cuckoo search-BPNN .................................................... 79 4.7 So sánh đánh giá độ hiệu quả của các phương pháp ..........................................81 4.8 Thực nghiệm đánh giá phương pháp đề xuất trên sơ đồ điện chuẩn .................83 Chương 5 ...................................................................................................................... 97 KẾT LUẬN .................................................................................................................. 97 5.1 Kết luận ..............................................................................................................97 5.2 Hướng nghiên cứu phát triển..............................................................................98 TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................ 99 PHỤ LỤC .................................................................................................................. 102 HVTH: VÕ TẤN DANH Trang xvi
  10. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT CS Cuckoo Search BPNN Back Propagation Neural Network ANN Artificial Neural Network FLC Fuzzy Logic Controller ANFIS Adaptive neuro fuzzy inference system GA Generic Algorithm ILS Intelligence Load Shedding PSO Particle Swarm Optimization LM Levenberg Marquardt SCG Scaled Conjugate Gradient RB Resilient Backpropagation HVTH: VÕ TẤN DANH Trang xvii
  11. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 1.1 Sa thải phụ tải đang được áp dụng trên thế giới [3] ...................................... 23 Hình 1.2 Lưu đồ phương pháp sa thải phụ tải truyền thống UFLS và UVLS [3] ........ 24 Hình 2.1 Phân loại ổn định hệ thống điện .................................................................... 34 Hình 2.2 Chức năng hệ thống sa thải phụ tải thông minh ............................................ 39 Hình 2.3 Cấu trúc mạng neural nhân tạo ...................................................................... 43 Hình 2.4 Vị trí của các cá thể trong quá trình hội tụ của thuật toán PSO .................... 50 Hình 2.5 Lưu đồ giải thuật PSO ................................................................................... 51 Hình 2.6 Mô phỏng quả trứng của Cuckoo[15] ........................................................... 52 Hình 2.7 Lưu đồ giải thuật Cuckoo search ................................................................... 55 Hình 2.8 Biểu diễn tập tính hướng đi của đàn kiến ...................................................... 57 Hình 3.1 Độ lệch tần số dao động ∆𝒇𝒅𝒚𝒏 ................................................................... 59 Hình 3.2 Sự đóng góp của hai máy phát điện, với các độ dốc khác nhau vào điều khiển sơ cấp ............................................................................................................................ 60 Hình 3.3 Lưu đồ phương pháp sa thải phụ tải đề xuất ................................................. 63 Hình 3.4 Lưu đồ quy trình thực nghiệm trên sơ đồ IEEE – 37Bus .............................. 64 Hình 4.1 Cấu trúc mạng neural cơ bản ......................................................................... 67 Hình 4.2 Cấu trúc một neural cụ thể............................................................................. 68 Hình 4.3 Cấu trúc neural lan truyền ngược .................................................................. 69 Hình 4.4 So sánh độ chính xác huấn luyện giữa các mạng lan truyền ngược dùng các thuật toán huấn luyện khác nhau .................................................................................. 72 Hình 4.5 Lưu đồ mô tả hoạt động mạng neural lai giữa GA và BPNN ....................... 73 Hình 4.6 Kết quả chạy mô phỏng GA-BPNN .............................................................. 75 Hình 4.7 Sơ đồ khối mạng neural lai PSO-BPNN ....................................................... 76 Bảng 4.3 Kết quả mô phỏng PSO-BPNN ..................................................................... 77 Hình 4.8 Kết quả mô phỏng PSO-BPNN ..................................................................... 78 Hình 4.9 Sơ đồ khối mạng neural lai giữa Cuckoo search và BPNN .......................... 79 Hình 4.10 Kết quả mô phỏng Cuckoo search-BPNN ................................................... 81 Hình 4.11 Độ hội tụ kết quả huấn luyện giữa các phương pháp huấn luyện mạng neural lai .................................................................................................................................. 83 Hình 4.12 Lưu đồ quy trình thực nghiệm trên sơ đồ IEEE – 37Bus ............................ 84 HVTH: VÕ TẤN DANH Trang xviii
  12. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH Hình 4.13 Lấy giá trị S.old (MVA) .............................................................................. 86 Hình 4.14 Bảng các thông số cơ bản máy phát trong phần mềm POWERWORLD ... 86 Hình 4.15 Thu thập giá trị R.old (MVA)...................................................................... 86 Hình 4.16 Mô hình bộ điều tốc TGOV1 các thông số cơ bản R .................................. 87 Hình 4.17 Thông số R.new (pu) ................................................................................... 87 Hình 4.18 Tính thông số β ............................................................................................ 88 Hình 4.19 Giá trị 𝑷𝒎 trước sự cố ................................................................................ 88 Hình 4.20 Thông số 𝑷𝒎 trước sự cố ............................................................................ 89 Hình 4.21 Ma trận Jacobian trên phần mềm Powerworld ............................................ 90 Hình 4.22 Tần số hệ thống IEEE-37Bus khi mất máy phát PEAR138 mức tải 90%... 92 Hình 4.23 Tần số phục hồi của hệ thống IEEE-37Bus khi mất máy phát PEAR138, sa thải theo ERCOT .......................................................................................................... 93 Hình 4.24 Tần số phục hồi của hệ thống IEEE-37Bus khi mất máy phát PEAR138, sa thải bằng phương pháp đề xuất ..................................................................................... 94 Hình 4.25 Tần số phục hồi của hệ thống IEEE-37Bus khi sa thải bằng phương pháp sa thải dưới tần số và phân bố đều có các tải .................................................................... 95 Hình 4.26 Tần số phục hồi của hệ thống IEEE-37Bus khi sa thải bằng phương pháp đề xuất ............................................................................................................................... 96 HVTH: VÕ TẤN DANH Trang xix
  13. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 4.1 Kết quả mô phỏng BPNN ............................................................................. 71 Bảng 4.2 Kết quả mô phỏng GA-BPNN ...................................................................... 74 Bảng 4.3 Kết quả mô phỏng PSO-BPNN ..................................................................... 77 Bảng 4.4 Kết quả mô phỏng Cuckoo search-BPNN .................................................... 80 Bảng 4.5 Kết quả so sánh tổng hợp giữa các phương pháp ......................................... 82 Bảng 4.6 Giá trị máy phát ở mức tải 90% .................................................................... 85 Bảng 4.7 Lượng phân bố sa thải phụ tải cho từng bus thứ I trong trường hợp mất máy phát PEAR138 trong sơ đồ IEEE-37 bus mức tải 90% ................................................ 91 HVTH: VÕ TẤN DANH Trang xx
  14. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH Chương 1 TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan về nghiên cứu sa thải phụ tải hiện nay Hệ thống điện gồm nhiều mạng lưới kết nối phức tạp với các công việc gồm phát điện, truyền dẫn năng lượng điện, phân phối từ các nhà máy sản xuất điện đến khách hàng tiêu dùng. Mục tiêu chính là cung cấp điện cho sản xuất công nghiệp, kinh tế xã hội, hộ tiêu thụ. Hệ thống tiến hành điều chỉnh cân bằng công suất phát và tải tiêu thụ, thiết lập cân bằng và an toàn hệ thống, đảm bảo liên tục cung cấp điện và tối ưu tính kinh tế. Hệ thống điện là yếu tố hạ tầng chủ chốt của một quốc gia, phụ trách đáp ứng nhu cầu điện năng cho công nghiệp chế tạo, vận chuyển, hộ gia đình và những công việc khác. Tuy nhiên, trục trặc hệ thống điện vẫn có thể xảy ra, sự cố kỹ thuật tác động xấu đến cung cấp điện và sự an toàn người dùng. Trước đây, tình trạng khủng hoảng điện năng là vấn đề đặc biệt quan ngại tại Việt Nam, nổi bật nhất là vào mùa khô [1]. Hệ thống lưới điện của Việt Nam đã trải qua nhiều sự cố, bao gồm cả sự cố nguồn và truyền tải. Điều này đã tạo ra một số hậu quả nghiêm trọng như mất điện, gián đoạn cung cấp điện, và nguy hiểm cho an toàn của con người và tài sản [2]. Các thành phần trong mạng lưới điện, gồm trạm biến áp, máy phát điện, đường dây tải điện và máy biến áp, rất dễ bị ảnh hưởng và tác động từ các điều kiện môi trường như: thời tiết, bụi, sương muối và nhiệt độ cao. Ngoài ra, sự cố của thiết bị cũng bị tác động do các thao tác lắp đặt, vận hành, bảo trì và sửa chữa không không đúng kỹ thuật. Điều này ảnh hưởng xấu đến các khu vực xa xôi hoặc khó tiếp cận và thiếu bảo trì thường xuyên. Trước những thách thức này, người điều độ phải xây dựng, thiết lập kế hoạch và chiến lược chi tiết, nhằm nâng cao hiệu quả, giảm thiểu những tác động khách quan, đồng thời tăng độ tin cậy của lưới điện trong tương lai. Việc đánh giá hệ thống điện ổn định gắn liền với việc kiểm tra trạng thái hoạt động của lưới điện trong các điều kiện, bao gồm vận hành bình thường và nhiễu loạn. HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 21
  15. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH Sự mất ổn định này bắt nguồn từ các nguyên nhân như mất cân bằng cung cầu, quá tải, sự cố ngoài ý muốn, mất cân bằng công suất phản kháng, trục trặc điều khiển hệ thống, điều kiện thời tiết bất lợi, bên cạnh đó còn có các mối đe dọa an ninh mạng. Xác định chính xác yếu tố gây ra sự mất ổn định hệ thống điện là bước tiên quyết hướng tới việc đưa ra chiến lược xử lý ngăn chặn và tối thiểu hóa tác động từ sự cố đến hệ thống điện, đồng thời đảm bảo điện năng truyền tải liên tục đến người dùng cuối. Sa thải phụ tải là sự giảm thiểu có chủ ý và có kiểm soát cung cấp điện, được ví như phương án cuối cùng, sau khi tất cả các biện pháp giảm thiểu khác đã được tiến hành. Sa thải phụ tải được thực hiện một cách có hệ thống, với các khu vực hoặc nhóm khách hàng cụ thể được lên lịch cắt điện vào những thời điểm cụ thể, nhằm giảm thiểu tác động của việc cắt điện và ngăn ngừa hư hỏng thiết bị điện. Các biện pháp sa thải phụ tải truyền thống được triển khai dường như không còn thích hợp do nhiều nguyên nhân như thiếu phù hợp với nhu cầu sử dụng thực tế, không đáp ứng được lưới điện mở rộng, gây gián đoạn cho các khách hàng, thiếu sự chọn lọc sa thải phụ tải… dẫn đến giảm độ tin cậy. Do đó, điều quan trọng là đề xuất các giải pháp thay thế mới có thể giải quyết các nhược điểm của các phương pháp sa thải truyền thống. Một số kỹ thuật đã được đề xuất và những kết quả nhất định bằng cách quy hoạch hệ thống điện, điều khiển dòng công suất thông qua điều khiển máy cắt đường dây và điều khiển máy phát điện. Tuy nhiên, những cách làm này chỉ là tạm thời, trong trường hợp sự cố nghiêm trọng không thể giải quyết được thì việc có sẵn chiến lược xử lý phù hợp sẽ là giải pháp hiệu quả và nhanh chóng. Trong thời gian gần đây, nhiều thuật toán đã phát triển và được ứng dụng phổ biến trong sa thải phụ tải thông minh. Tuy nhiên, mỗi cách thức nghiên cứu khảo sát trên từng sơ đồ khác nhau dẫn đến chưa có cách nhìn tổng quan độ hiệu quả từng phương pháp. Luận văn này tập trung vào đề tài “Ứng dụng giải thuật thông minh trong sa thải phụ tải hệ thống điện” với mục tiêu nhận dạng nhanh chóng hệ thống có hay không sa thải phụ tải để khôi phục hệ thống về trạng thái ổn định ban đầu sau khi xảy ra sự cố, phương pháp được thực nghiệm kiểm tra khả năng phù hợp với sơ đồ IEEE-37 Bus. HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 22
  16. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH 1.2 Tổng quan các phương pháp sa thải hiện có 1.2.1 Tổng quan sa thải phụ tải truyền thống Sa thải phụ tải là biện pháp xử lý sự cố khẩn cấp hoặc quá tải. Nó hoạt động bằng cách ngắt kết nối một số phụ tải khỏi hệ thống điện để cân bằng mức tiêu thụ điện năng của các phụ tải với công suất khả dụng của lưới điện, do đó ngăn ngừa các sự cố nối tiếp có thể gây ra sự cố cô lập hoàn toàn hệ thống. Kỹ thuật này thường được thực hiện bằng rơ-le ngắt tự động tần số thấp kích hoạt khi các giá trị tần số hoặc điện áp của hệ thống vượt ngưỡng tối đa. Hình 1.1 Sa thải phụ tải đang được áp dụng trên thế giới [3] Sa thải phụ tải trong hệ thống điện có thể được phân thành hai loại: dựa trên tần số và dựa trên điện áp. Việc sa thải phụ tải dựa trên tần số được thực hiện khi tần số của hệ thống giảm xuống dưới ngưỡng được chỉ định, cho thấy sự thiếu hụt nguồn điện. Trong trường hợp này, các phụ tải sẽ tự động ngắt để cân bằng cung cầu điện năng. Sa thải tải được thực hiện khi điện áp của hệ thống giảm xuống dưới ngưỡng quy định, biểu thị mức điện áp thấp. Trong trường hợp này, các phụ tải như điều hòa, quạt, đèn sẽ tự động ngắt để giảm tải cho hệ thống. HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 23
  17. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH Mặc dù sa thải phụ tải hệ thống truyền tải phụ là một phương pháp đáng tin cậy và đã được đưa vào sử dụng trong các lưới điện thực tế, nhưng nó vẫn có một số hạn chế nhất định. Phương án sa thải phụ tải không còn phù hợp với hệ thống do quy mô và công suất ngày càng mở rộng. Hơn nữa, phương pháp sa thải hệ thống truyền thông không xem xét các yếu tố của khách hàng, chẳng hạn như mức độ quan trọng và chi phí sa thải, điều này có thể dẫn đến thiệt hại kinh tế trong quá trình sa thải. Hình 1.2 Lưu đồ phương pháp sa thải phụ tải truyền thống UFLS và UVLS [3] 1.2.1.1 Tổng quan sa thải phụ tải dưới tần số (UFLS) Sa thải phụ tải dưới tần số được thực hiện để phòng ngừa mất điện hoặc các sự cố khác trong hệ thống điện. Cách thức hoạt động của nó là ngắt kết nối một phần phụ tải khi tần số của nó giảm xuống dưới một ngưỡng giới hạn. HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 24
  18. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH Sa thải tải tần số thấp thường được tiến hành bằng việc sử dụng rờ-le để tự động phát hiện sụt giảm tần số và kích hoạt lượng sa thải tải được xác định trước. Lượng sa thải phụ tải thường được xác định theo sơ đồ sa thải phụ tải định trước có tính đến độ lớn và ảnh hưởng của phụ tải, cũng như công suất của máy phát điện và đường dây truyền tải. * Ưu điểm:  Nhanh chóng và tự động: Hệ thống điện có khả năng phát hiện các biến động tần số và có các cơ chế điều khiển tự động để giữ cho tần số ổn định trong thời gian thực  Hiệu quả chi phí: Sử dụng các rơ le và thiết bị bảo vệ hiện có * Nhược điểm:  Gián đoạn cung cấp điện: Khi tình trạng sa thải phụ tải xảy ra, một số khách hàng có thể bị mất điện, điều này có thể gây bất tiện.  Sa thải tải không chính xác: Tần số được coi là tiêu chí chính để xác định thời điểm sa thải tải. Tuy nhiên, tần số không phải là chỉ tiêu đầy đủ để xác định sự ổn định của hệ thống điện. Nếu chỉ sử dụng tần số mà không đánh giá các yếu tố khác như độ nặng của tải, áp suất đường dây điện, nhiệt độ, thời tiết,... thì có thể dẫn đến việc sa thải tải không cần thiết hoặc gián đoạn trong cung cấp điện.  Hiệu quả hạn chế: Sa thải tần số thấp chỉ có hiệu quả ngăn chặn sự cố mất điện trên toàn hệ thống do giảm tần số. Tuy nhiên, nó không hiệu quả trong việc ngăn ngừa các loại lỗi hệ thống khác, bao gồm quá tải hoặc lỗi thiết bị. 1.2.1.2 Sa thải phụ tải điện áp thấp (UVLS) Sa thải tải dưới điện áp là một phương pháp được áp dụng để giảm tải và duy trì sự ổn định của hệ thống điện. Nó hoạt động bằng cách ngắt kết nối một số phụ tải khỏi mạng điện khi mức điện áp giảm xuống dưới một mức ngưỡng được xác định trước. Điều này giúp giảm áp lực trên mạng và tránh được các sự cố tiếp theo có thể dẫn đến mất điện. HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 25
  19. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH Sa thải phụ tải dưới điện áp hoạt động bằng cách sa thải một phần phụ tải trong hệ thống để duy trì mức điện áp trong phạm vi an toàn. Mức độ sa thải tải được xác định bởi mức độ nghiêm trọng của sụt áp và khả năng dự phòng có sẵn. Kể cả việc ứng dụng các rơle, hệ thống điều khiển có khả năng theo dõi các mức điện áp và bắt đầu quá trình sa thải phụ tải. * Ưu điểm:  Thời gian tác động tức thời  Ngăn chặn hư hỏng các thiết bị điện  Chi phí rẻ * Nhược điểm:  Độ chính xác không cao  Hiệu quả hạn chế: Nó có thể không hiệu quả nếu sụt áp do lỗi không liên quan đến tải, chẳng hạn như ngắn mạch hoặc hỏng máy biến áp. 1.2.2 Sa thải phụ tải bán thích nghi: Sa thải phụ tải bán thích nghi là phương pháp cải tiến tích hợp các thiết bị điều khiển thông minh nhằm giảm phụ tải và duy trì điện áp ổn định trong hệ thống. Điều này giúp hệ thống điện vận hành với hiệu suất cao hơn, giảm mức tiêu thụ điện năng đồng thời giảm thiểu khả năng xảy ra sự cố so với hình thức sa thải phụ tải truyền thống.. Một số tính năng của giảm tải bán thích nghi bao gồm:  Tiêu chí được xác định trước để giảm tải trong các trường hợp khẩn cấp hoặc rối loạn hệ thống, nhưng các quy tắc này có thể được điều chỉnh hoặc sửa đổi dựa trên các điều kiện hệ thống hiện tại.  Nó kết hợp một số cấp độ dữ liệu thời gian thực và giám sát hệ thống để điều chỉnh các quy tắc và tiêu chí được xác định trước nhằm đảm bảo giảm tải chính xác và hiệu quả hơn. HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 26
  20. LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS. TS. QUYỀN HUY ÁNH  Thời gian xử lý và phản hồi nhanh và kết quả chính xác so với sa thải tải truyền thống vì nó có xem xét trạng thái hệ thống hiện tại, nhưng nó có thể không linh hoạt và thích ứng như sa thải tải thích ứng hoàn toàn.  Một giải pháp tối ưu và tiết kiệm ngân sách cho các hệ thống điện không yêu cầu điều chỉnh thường xuyên đối với các chiến lược sa thải.  Các phương pháp khác như sa thải phụ tải dựa trên tần số hoặc dựa trên điện áp có thể được kết hợp với sa thải phụ tải bán thích nghi để tạo ra một kế hoạch sa thải phụ tải toàn diện và tối ưu hơn trong hệ thống điện. * Ưu điểm:  Nhiều sự lựa chọn hơn so với sa thải truyền thống  Lượng sa thải tải ít hơn khi tốc độ giảm tần số thấp, dẫn đến tối ưu sa thải  Tránh sa thải quá mức hoặc không cần thiết  Áp dụng trên toàn hệ thống trong lưới điện lớn và nhỏ * Nhược điểm:  Không hiệu quả trên lưới điện lớn, phức tạp  Khó khăn, tốn kém trong việc triển khai hệ thống 1.2.3 Sa thải phụ tải thích nghi: 1.2.3.1 Dữ liệu thời gian thực: Bằng cách liên tục theo dõi và phân tích số liệu theo thời gian thực từ các nguồn dữ liệu để thay thế hệ thống điện thích ứng. Phương pháp được thực hiện theo các bước sau để áp dụng luồng dữ liệu trong sa thải phụ tải thích ứng: Thu thập dữ liệu thời gian thực, phân tích dữ liệu, xác định các sự cố tiềm ẩn, kích hoạt giảm tải, giám sát hệ thống [4]. Đặc điểm nổi bật của dữ liệu thời gian thực trong sa thải phụ tải:  Dữ liệu thời gian thực liên tục được tạo bởi các cảm biến và thiết bị khác nhau được lắp đặt trong hệ thống điện, chẳng hạn như PMU, SCADA,… HVTH: VÕ TẤN DANH Trang 27
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
41=>2