Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện: Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:111

Thêm vào BST

Báo xấu

10
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài "Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn" nhằm nghiên cứu và xây dựng mô hình mạng nơron cải tiến bao gồm các mạng nơron song song. Kiểm tra kết quả nghiên cứu trên cơ sở dữ liệu của hệ thống điện IEEE 10-máy 39-bus.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện: Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ LÂM VIỆT PHONG ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON CẢI TIẾN NÂNG CAO ÐỘ CHÍNH XÁC NHẬN DẠNG CHẾ ÐỘ HỆ THỐNG ÐIỆN TRONG DAO ÐỘNG LỚN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 60520202 S K C0 0 5 9 8 0 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 04/2018
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ LÂM VIỆT PHONG ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON CẢI TIẾN NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC NHẬN DẠNG CHẾ ĐỘ HỆ THỐNG ĐIỆN TRONG DAO ĐỘNG LỚN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 60520202 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2018
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ LÂM VIỆT PHONG ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON CẢI TIẾN NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC NHẬN DẠNG CHẾ ĐỘ HỆ THỐNG ĐIỆN TRONG DAO ĐỘNG LỚN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 60520202 Hướng dẫn khoa học: PGS.TS QUYỀN HUY ÁNH Tp. Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2018
i
ii
iii
iv
v
vi
vii
LÝ LỊCH KHOA HỌC I. LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ & tên: LÂM VIỆT PHONG Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 01/01/1991 Nơi sinh: Sóc Trăng Quê quán: Sóc Trăng Dân tộc: Kinh Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: Ấp Phước Thọ C, Xã Mỹ Phước, Huyện Mỹ Tú, Tỉnh Sóc Trăng. Điện thoại di động: 0939 738 819 E-mail: lamvietphong.010191@gmail.com II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: 1. Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ tháng 8/2008 đến tháng 08/2012 Nơi học: Trường Đại học Cần Thơ Ngành học: Kỹ Thuật Điện. Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: Thiết kế cung cấp điện cho nhà học C1 Đại học Cần Thơ. Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án hoặc thi tốt nghiệp: năm 2014 tại Trường Đại học Cần Thơ. 2. Thạc sĩ: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ tháng 4/2015 đến tháng 04/2017 Nơi học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh. Ngành học: Kỹ Thuật Điện. Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn. Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án hoặc thi tốt nghiệp: 28/04/2018 tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh. viii
III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm Từ 08/2017 Công ty Nhiệt Điện Duyên Hải Vận hành viên đến nay ix
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 26 tháng 02 năm 2018 Tác giả luận văn Lâm Việt Phong x
LỜI CẢM ƠN Trước tiên, tôi chân thành cảm ơn Ban Giám Hiệu nhà trường, quý Thầy/Cô Khoa Điện - Điện tử Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đã truyền đạt kiến thức chuyên môn, kinh nghiệm, giúp tôi tự tin tìm hiểu kiến thức chuyên ngành, tạo điều kiện tốt nhất cho tôi hoàn thành khoá học. Qua đó, tôi xin chân thành cảm ơn ba mẹ tôi đã luôn động viên giúp đỡ tôi trong suốt thời gian học tập. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy PGS.TS Quyền Huy Ánh đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ trong suốt quá trình học tập cũng như trong quá trình thực hiện luận văn này. Bên cạnh đó, tôi cũng muốn gửi lời cảm ơn đến NCS Nguyễn Ngọc Âu, người đã hỗ trợ tôi rất nhiều trong suốt quá trình thực hiện luận văn. Xin chân thành cảm ơn! Tp.Hồ Chí Minh, ngày 26 tháng 02 năm 2018 Tác giả luận văn Lâm Việt Phong xi
TÓM TẮT LUẬN VĂN Cùng với sự phát triển kinh tế xã hội, hệ thống điện phát triển rất nhanh về quy mô, có tính phi tuyến cao và thường có các dao động công suất lớn khi xuất hiện ngắn mạch. Điều này dẫn đến việc đánh giá ổn định động dựa trên các phương pháp phân tích truyền thống tốn nhiều thời gian giải nên gây chậm trễ trong việc ra quyết định. Vì vậy, việc phát hiện nhanh và cảnh báo sớm mất ổn định hệ thống điện giúp điều độ viên và hệ thống điều khiển ra quyết định kịp thời trở thành yếu tố then chốt đảm bảo vận hành hệ thống điện ổn định. Để giải quyết những vấn đề khó khăn trên, Luận văn đã xây dựng mô hình mạng nơron cải tiến bao gồm các mạng nơron song song. Kỹ thuật xử lý dữ liệu được áp dụng trong luận văm là kỹ thuật phân cụm dữ liệu sử dụng phương pháp Kmeans. Bộ nhận dạng được sử dụng là ma ̣ng nơron hồi quy tổng quát GRNN (Generalized Regression Nơron Network). Luận văn đã xây dựng mô hình mạng nơron cải tiến bao gồm các mạng nơron song song, kết quả nhận dạng cao hơn mô hình mạng nơron đơn. Mạng nơron đề xuất được xây dựng gồm các mạng nơron đơn với cùng biến ngõ vào, bộ tổng hợp đầu ra. Kết quả tính toán dựa trên luật bình bầu theo luật số đông. Để chứng minh cho phần lý thuyết, luận văn đã kiểm tra trên sơ đồ IEEE 10-máy 39-bus bằng mô hình đề xuất, kết quả cho thấy mạng nơron song song có độ chính xác nhận dạng 98.06% so với mô hình nơron đơn độ chính xác đạt được là 97.78%. xii
ABSTRACT Along with the socio-economic development, electrical systems develop very fast in scale, have high nonlinearity and often have large power fluctuations when short circuits occur. This leads to a dynamic stability evaluation based on traditional analytical methods that take long solving time, thus should cause delays in decision making. Therefore, the rapid detection and early warning of instability of the power system makes dispatchers and decision-making control system has become a key factor to ensure stable operation of the power system. To solve these problems, the thesis has developed an improved neural network model including parallel neural networks. Data manipulation technique applied in this thesis is clustering data technique, based on the Kmeans method. The used recognition is the generalized regression neural network (GRNN). The thesis has developed an improved neural network model including parallel neural networks, the recognition result is higher than single neural network model. The proposed neural network consists of single neural networks with the same input variables, the synthesized output. The results are based on the law of mass voting. To prove the theory, the thesis was tested on the 10 machines- 39 bus IEEE network using the proposed model, the recognition results showed that the parallel neuron network had a 98.06% accuracy rating compared to that of the single- precision neuron model of 97.78%. xiii
MỤC LỤC Chương 1: Mở đầu ................................................................................................. 1 1.1. Tính cấp thiết của đề tài ................................................................................ 1 1.2. Mục tiêu và nhiệm vụ ................................................................................... 2 1.2.1. Mục tiêu ................................................................................................. 2 1.2.2. Nhiệm vụ ............................................................................................... 3 1.3. Phạm vi nghiên cứu ...................................................................................... 3 1.4. Phương pháp nghiên cứu .............................................................................. 3 1.5. Điểm mới của đề tài ...................................................................................... 3 1.6. Cấu trúc của đề tài......................................................................................... 3 Chương 2: Cơ sở lý thuyết ổn định hệ thống điện .............................................. 4 2.1. Khái niện chung ............................................................................................ 4 2.2. Ổn định hệ thống điện ................................................................................... 5 2.2.1. Các chế độ làm việc hệ thống điện ........................................................ 5 2.2.2. Phân loại ổn định hệ thống .................................................................... 6 2.2.2.1. Cân bằng công suất ...................................................................... 8 2.2.2.2. Ổn định tĩnh ................................................................................. 10 2.2.2.3. Ổn định động................................................................................ 12 2.3. Các phương pháp nghiên cứu ổn định động hệ thống điện .......................... 12 2.3.1. Phương pháp tích phân số...................................................................... 13 2.3.2. Phương pháp diện tích ........................................................................... 14 2.3.3. Phương pháp trực tiếp ........................................................................... 14 xiv
2.3.4. Phương pháp mô phỏng theo miền thời gian ........................................ 14 2.4. Phương trình dao động.................................................................................. 15 2.5. Ổn định hệ nhiều máy ................................................................................... 18 2.6. Phân tích tình hình nghiên cứu liên quan ..................................................... 21 2.7. Kết luận chương 2 ......................................................................................... 22 Chương 3: Lý thuyết mạng nơron và mô hình nhận dạng................................. 23 3.1. Mô hình nơron sinh học ................................................................................ 23 3.2. Mô hình nơron nhân tạo................................................................................ 24 3.3. Phân loại mạng nơron ................................................................................... 25 3.3.1. Cấu trúc một nơron ................................................................................ 25 3.3.2. Mạng có nhiều lớp nơron ...................................................................... 27 3.3.3. Mạng Perceptron ................................................................................... 28 3.3.4. Mạng hàm truyền xuyên tâm ................................................................. 28 3.3.4.1 Mạng hồi quy tổng quát ................................................................ 30 3.3.4.2. Mạng nơron xác suất .................................................................... 33 3.4. Luật đầu ra của bộ phân loại ......................................................................... 34 3.5. Huấn luyện và đánh giá mô hình nhận dạng................................................. 35 3.6. Mạng nơron dựa trên các nơron kết hợp....................................................... 35 3.7. Mô hình nhận dạng ....................................................................................... 37 3.7.1. Khái niệm nhận dạng ............................................................................. 37 3.7.2. Những tính chất chung của nhận dạng .................................................. 37 3.7.3. Quy trình nhận dạng .............................................................................. 38 3.8. Kết luận chương 3 ......................................................................................... 39 xv