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

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu xây dựng hệ điều khiển tốc độ tuabin thuỷ điện liên kết vùng trên cơ sở logic mờ và mạng nơ ron nhân tạo

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27

39
lượt xem
4
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục đích của đề tài Nghiên cứu, xây dựng mô hình hệ thống điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết vùng. Nghiên cứu xây dựng hệ điều khiển tốc độ tuabin thuỷ điện liên kết vùng trên cơ sở logic mờ và mạng nơ ron nhân tạo nhằm nâng cao chất lượng điều khiển.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu xây dựng hệ điều khiển tốc độ tuabin thuỷ điện liên kết vùng trên cơ sở logic mờ và mạng nơ ron nhân tạo

  1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI NGUYỄN DUY TRUNG NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ TUABIN THỦY ĐIỆN LIÊN KẾT VÙNG TRÊN CƠ SỞ LOGIC MỜ VÀ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa Mã số ngành: 9520216 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI – 2020
  2. Công trình được hoàn thành tại: TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI Người hướng dẫn khoa học: 1. GS.TS Lê Hùng Lân 2. PGS.TS Nguyễn Văn Tiềm Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tiến sĩ họp tại Trường Đại học Giao thông vận tải vào hồi giờ ngày tháng năm 20..... Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Quốc gia Việt Nam - Trung tâm Thông tin-Thư viện, Đại học GTVT
  3. 1 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Đối với hệ thống điện Việt Nam hiện nay việc nâng cao công suất và ổn định hệ thống để đáp ứng nhu cầu sử dụng điện đang cần thiết và rất cấp bách. Để đáp ứng nhu cầu sử dụng điện cho các phụ tải và nâng cao chất lượng điện năng, Chính phủ cùng các Bộ, ngành, địa phương đã đưa ra rất nhiều chính sách ưu đãi khuyến khích các tổng công ty, doanh nghiệp tư nhân và doanh nghiệp nước ngoài đầu tư xây dựng nhà máy phát điện để cung cấp cho hệ thống điện Việt Nam, đặc biệt ưu tiên năng lượng tái tạo nhằm nâng cao chất lượng điện năng, đảm bảo an toàn, an ninh năng lượng Quốc gia. Ở nước ta hiện nay, việc xây dựng hệ thống lưới điện thông minh đòi hỏi phải tích hợp nhiều nguồn năng lượng đa dạng để đảm bảo an ninh năng lượng quốc gia, do vậy việc kết nối các nguồn điện và nhà máy thủy điện là quan trọng và cần thiết. Bài toán này sẽ được NCS tập trung giải quyết trong luận án với đề tài: “Nghiên cứu xây dựng hệ điều khiển tốc độ tuabin thuỷ điện liên kết vùng trên cơ sở logic mờ và mạng nơron nhân tạo”. 2. Mục đích của đề tài Nghiên cứu, xây dựng mô hình hệ thống điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết vùng. Nghiên cứu xây dựng hệ điều khiển tốc độ tuabin thuỷ điện liên kết vùng trên cơ sở logic mờ và mạng nơ ron nhân tạo nhằm nâng cao chất lượng điều khiển. 3. Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu thực tế quy trình công nghệ phương thức vận hành của hệ thống tự động hóa thủy điện. Nghiên cứu xây dựng và khảo sát mô hình mô phỏng của tuabin máy phát thủy lực trên cơ sở công cụ mô phỏng Matlab/Simulink với các tham số thực tế của tổ máy, sử dụng các thuật toán điều khiển thông minh mới. 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu - Nghiên cứu thiết bị, công nghệ tuabin nhà máy thủy điện đơn vùng và hai vùng. - Nghiên cứu quy trình vận hành nhà máy và hệ thống điện, nghiên cứu các dạng sự cố của tổ máy và sự ảnh hưởng của các thông số như: Sự cố của tổ máy, công suất, tần số máy phát khi tải thay đổi, liên kết với các nhà máy trong vùng cấp điện. - Thiết kế bộ điều khiển logic mờ loại PI dựa trên các thuật toán tối ưu như tối ưu hóa bày đàn (PSO), thuật toán di truyền (GA), tiến hóa vi phân (DE).
  4. 2 - Tổng hợp bộ điều khiển nơ ron kết hợp với các thuật toán điều khiển dự báo (ANN - MPC), hồi quy phi tuyến (NARMA), điều khiển thích nghi với mô hình tham chiếu (MRAC) ứng dụng trong điều khiển tần số tải của hệ thống thủy điện liên kết hai vùng. 5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn * Ý nghĩa khoa học: Phát triển các thuật toán điều khiển thông minh trên cơ sở ứng dụng điều khiển mờ và mạng nơ ron, ứng dụng trong tổng hợp bộ điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết 2 vùng khi phụ tải thay đổi. * Ý nghĩa thực tiễn: Kết quả nghiên cứu là cơ sở để thực nghiệm tiến tới chế tạo các bộ điều khiển thông minh nhằm nâng cao chất lượng điều khiển của bộ điều khiển tuabin thủy điện cho các nhà máy thủy điện hiện nay của Việt Nam, góp phần giữ ổn định công suất, tốc độ (tần số) của tuabin máy phát thủy điện khi tải thay đổi và nâng cao hiệu suất làm việc. 6. Các kết quả mới đạt được - Tổng hợp được bộ điều khiển mờ tối ưu loại PI cho điều khiển tốc độ (tần số) tuabin thủy điện liên kết 2 vùng với 03 giải thuật tối ưu: Tối ưu hóa bày đàn PSO, thuật toán di truyền GA và tiến hóa vi phân DE. - Tổng hợp được bộ điều khiển nơron tối ưu cho điều khiển tốc độ (tần số) tuabin thủy điện liên kết 2 vùng với 03 thuật toán: Điều khiển dự báo MPC, hồi quy phi tuyến NARMA và điều khiển thích nghi với mô hình tham chiếu MRAC. Các tham số chỉnh định được xác định thông qua thuật toán tối ưu háo bày đàn PSO. - Thiết lập được mô hình mẫu cho bài toán điều khiển tần số phụ tải mô hình nhà máy thủy điện đơn vùng và hai vùng điều khiển. 7. Nội dung nghiên cứu Luận án được thiết kế cấu trúc gồm: Phần mở đầu và 5 chương, phần kết luận và kiến nghị, danh mục và các công trình nghiên cứu, phụ lục các hình vẽ và mục lục tài liệu tham khảo. Chương 1: Tổng quan về điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết vùng để ổn định tần số lưới Chương 2: Mô hình động lực học của hệ thống tuabin máy phát thủy điện liên kết vùng Chương 3: Thiết kế bộ điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết vùng trên cơ sở logic mờ để ổn định tần số tải Chương 4: Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết vùng để ổn định tần số tải Chương 5: Phân tích và đánh giá hiệu quả các giải pháp điều khiển thông minh tốc độ tuabin nhà máy thủy điện
  5. 3 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ TUABIN THỦY ĐIỆN LIÊN KẾT VÙNG ĐỂ ỔN ĐỊNH TẦN SỐ LƯỚI 1.1. Giới thiệu về thủy điện Việt Nam Ở nước ta, thủy điện chiếm một tỷ trọng cao trong cơ cấu sản xuất điện. Hiện nay, mặc dù ngành điện đã phát triển đa dạng hóa nguồn điện, nhưng thủy điện vẫn đang chiếm một tỷ trọng đáng kể. Năm 2014, thủy điện chiếm khoảng 32% trong tổng sản xuất điện. Theo dự báo của Quy hoạch điện VII (QHĐ VII) thì đến các năm 2020 và 2030 tỷ trọng thủy điện vẫn còn khá cao, tương ứng là 23%. Hình 1.1. Mô hình nhà máy thủy điện 1.2. Hệ thống tự động hóa trong nhà máy thủy điện Trong nhà máy thủy điện thì hệ thống tự động hóa trong nhà máy là rất quan trọng, vì mọi quá trình vận hành và xử lí sự cố là được thực hiện tự động 1.3. Bài toán điều khiển tần số và công suất tác dụng trong hệ thống điện 1.4. Bài toán điều khiển tần số phát điện khi có liên kết vùng 1.5. Tổng quan các nghiên cứu - Nghiên cứu ngoài nước: Trên thế giới việc nghiên cứu tổng hợp các hệ thống điều khiển cho đơn vùng đã được nghiên cứu từ khá lâu, hiện đã giải quyết về cơ bản là phụ tải nhỏ và phát điện độc lập. Hiện nay được quan tâm nhiều hơn trong việc áp dụng lý thuyết điều khiển thông minh như hệ mờ và hệ thống mạng nơ ron nhân tạo. Vấn đề điều khiển tự động máy phát (AGC) hoặc điều khiển tần số tải LFC trong các hệ thống điện có lịch sử từ lâu và là một trong những chủ đề quan trọng nhất của hệ thống điện được kết nối với nhau. Trong một hệ thống điện, bộ điều khiển LFC như một việc phát phụ trợ đóng vai trò quan trọng và cơ bản để duy trì độ tin cậy của hệ thống điện ở mức phù hợp. Trong thực tế LFC, các thành phần thay đổi nhanh chóng
  6. 4 các tín hiệu hệ thống hầu như không quan sát được do các bộ lọc tham gia vào quá trình. Đó là lý do tại sao giảm hơn nữa trong thời gian phản hồi của LFC là không thể và cũng không mong muốn. Trong thực tế, chất lượng của một hệ thống LFC phụ thuộc vào chất lượng tín hiệu điều khiển. Phát bù này liên quan đến sự cân bằng ngắn hạn của công suất, tần số của hệ thống điện có được vai trò chính để cho phép trao đổi công suất và cung cấp điện tốt hơn cho phụ tải điện [60], [61], [66], [71], [73]. Các bộ điều khiển bổ sung đã được áp dụng để điều chỉnh các ACE về 0 một cách hiệu quả. Công việc nghiên cứu cũng đóng góp thiết kế của LFC dựa trên các kỹ thuật điều khiển khác nhau. Mô hình hóa rời rạc của LFC trong các hệ thống điện hai vùng được trình bày trong [21]. Hình 1.6. Hệ thống LFC Bảng 1.2. So sánh giữa các nghiên cứu gần đây về các chủ đề LFC / AGC trong tài liệu Số khu Kỹ thuật Tài liệu Loại nguồn Bộ điều khiển Kiểu vực tối ưu hóa [101] 2 Thủy điện - Nhiệt điện FLC Fuzzy [96 2 Thủy điện - Nhiệt điện, Ga I IPSO [102] 2 Thủy điện - Nhiệt điện, Ga OOPC - [97] 2 Thủy điện - Gió - Diesel PIDD TLBO [98] 2 Nhiệt điện - Gas I,PI,ID,PID DE [103] 2 Nhiệt điện Fuzzy - PID FA [99] 2 Nhiệt điện I -
  7. 5 Số khu Kỹ thuật Tài liệu Loại nguồn Bộ điều khiển Kiểu vực tối ưu hóa [78] 3 Thủy điện - Nhiệt điện, Ga I IPSO [79] 2 Thủy điện - Nhiệt điện PID ICA [80] 2 Thủy điện - Nhiệt điện DMPC DMPC [81] 3 Thủy điện - Nhiệt điện, Ga PID QOHC [82] 2 Thủy điện - Nhiệt điện, Ga FOPID IPSO [83] 2 Nhiệt điện DMPC DMPC [84] 2 Thủy điện - Nhiệt điện, Ga FOFPID BFOA [85] 2 Thủy điện - Nhiệt điện ANFISC ANFIN -PS [86] 2 Nhiệt điện PID PSA [87] 2 Nhiệt điện CHB _I - [88] 2 Nhiệt điện I CSA [89] 2 Nhiệt điện I+ FLC BFO [90] 2 Thủy điện - Nhiệt điện, Ga I OHS [91] 2 Thủy điện - Nhiệt điện, Ga FOFPID ICA [92] 2 Thủy điện - Nhiệt điện - Diesels I CRPSO [93] 2 Thủy điện - Nhiệt điện I CRPSO [94] 2 Thủy điện - Nhiệt điện I ICA [95] 2 Thủy điện - Nhiệt điện, Ga PI PSO -SCA - Nghiên cứu trong nước Trong đó [9] đã nghiên cứu bộ điều khiển PID có chỉnh định mờ áp dụng cho bài toán tuabin thủy điện vận hành tải ở chế độ độc lập. Trong [8] “Nghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơ ron để xây dựng thuật toán điều khiển cho điều tốc tuabin thủy điện” đã ứng dụng giải thuật mạng nơ ron mờ để chỉnh định các tham số bộ điều khiển PID. Trong [10] nghiên cứu ứng dụng các giải pháp đo lường và điều khiển hiện đại nhằm nâng cao chất lượng ổn định tần số trong nhà máy thủy điện vừa và nhỏ. Đã đưa ra phương pháp backstepping, điều khiển tối ưu và lọc Kalman để xây dựng bộ điều khiển thích nghi nhằm nâng cao chất lượng ổn định tần số quay tuabin ở nhà máy thủy điện vừa và nhỏ. 1.6. Chọn tên đề tài và hướng nghiên cứu Qua phân tích tác giả lựa chọn tên đề tài: “Nghiên cứu xây dựng hệ thống điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết vùng trên cơ sở logic mờ và mạng nơ ron nhân tạo” 1.7. Mục tiêu luận án - Nghiên cứu, xây dựng mô hình hệ thống điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết vùng. - Nghiên cứu xây dựng hệ điều khiển tốc độ tuabin thuỷ điện liên kết vùng trên cơ sở logic mờ và mạng nơ ron nhân tạo, sử dụng các giải thuật tối ưu hóa nhằm nâng cao chất lượng điều khiển. - So sánh các chiến lược điều khiển đã đề xuất để tìm ra giải pháp điều khiển phù hợp nhất cho bài toán đã đặt ra.
  8. 6 Hình 1.7. Tiến trình thực hiện luận án 1.8. Kết luận chương 1 - Luận án đã phân tích bài toán điều khiển tốc độ tuabin thủy điện, tổng quan các nghiên cứu trong nước và ngoài nước về thiết kế hệ thống điều khiển tốc độ tuabin thủy điện. Trên cơ sở những phân tích đó luận án đặt ra mục tiêu thiết kế hệ thống điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết hai vùng để ổn định tần số tải dựa trên cơ sở ứng dụng kỹ thuật điều khiển thông minh logic mờ, mạng nơ ron, áp dụng thuật toán tối ưu PSO, GA, DE… Kết quả được công bố [CT5] thuộc danh mục công bố công trình khoa học của luận án. CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH ĐỘNG LỰC HỌC CỦA HỆ THỐNG TUABIN MÁY PHÁT THỦY ĐIỆN LIÊN KẾT VÙNG 2.1. Sơ đồ cấu trúc hệ thống thủy điện đơn vùng Hình 2.2. Mô hình hệ thống thủy điện đơn vùng
  9. 7 2.1.1. Mô hình đường ống áp lực  ht ( s )  TW ( s) (2.1) ut ( s) Lur trong đó TW  là thời gian bắt đầu nước không đổi ở tải định mức, (giây), ag hr 2.1.2. Mô hình hệ thống servo điện - thủy lực  g e ( s) 1 Wg ( s)   (2.3)  xe ( s) 1  s.Tg 2.1.3. Mô hình tuabin thủy lực  P m ( s) 1  Tw s w t ( s)   (2.4)  g ( s) 1  0.5Tw s 2.1.4. Mô hình máy phát điện  ( s) 1 w p ( s)   (2.5)  P m ( s)   P e ( s) Ms  D 2.1.5. Khảo sát động học hệ thống 2.2. Mô hình hệ thống thủy điện liên kết hai vùng Hình 10 (a) Hình 10 (b) Hình 2.10. Hệ thống thủy điện liên kết hai vùng 2.3. Mô hình hệ thống điều khiển tốc độ tuabin máy phát thủy điện liên kết hai vùng
  10. 8 Hình 2.15. Sơ đồ mô hình toán học hệ thống điều khiển thủy điện liên kết hai vùng Trong luận án, các ví dụ mô phỏng được thực hiện với giá trị các tham số hệ thống như sau [11,16,18]: Tg1  Tg 2  48.7(s) ; Tw1  Tw 2  1(s) Tr1  Tr 2  0.513 (s); M1  M 2  0.6 (s); D1  D2  1 (pu); R1  R2  2.4 (Hz/p.u) T12  0.0707 (pu) 2.4. Kết luận chương 2 Trong chương này luận án đã xây dựng mô hình toán học của các khối chức năng cơ bản của hệ thống điều khiển tuabin thủy điện đơn vùng và liên kết vùng. Khảo sát được các đặc tính làm việc của các khối chức năng của hệ thống thủy điện liên kết 2 vùng, đưa ra sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết hai vùng. Kết quả được công bố [CT4] trong danh mục công bố công trình khoa học của luận án. CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ TUABIN THỦY ĐIỆN LIÊN KẾT VÙNG TRÊN CƠ SỞ LOGIC MỜ ĐỂ ỔN ĐỊNH TẦN SỐ TẢI 3.1. Bộ điều khiển mờ luật PID * Bộ điều khiển mờ theo luật PID * Bộ điều khiển mờ theo luật PD * Bộ điều khiển mờ theo luật PI 3.2 Các giải thuật tối ưu hóa tham số bộ điều khiển 3.2.1 Thuật toán tối ưu hóa bày đàn PSO 3.2.2 Thuật toán di truyền GA
  11. 9 3.2.3 Thuật toán tiến hóa vi phân DE 3.3. Thiết kế bộ điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết 2 vùng để ổn định tần số khi tải thay đổi FLC 1 Điều khiển vùng 1 PL1 ACE1(t) f1 Điều tốc Turbine Máy phát Tính toán Ptie12 ACE2(t) Điều tốc Turbine Máy phát f2 PL2 FLC 2 Điều khiển vùng 2 Hình 3.7. Sơ đồ mạng lưới thủy điện liên kết hai khu vực 3.2.1. Thiết kế bộ điều khiển FLC1 và FLC 2 loại PI Bộ điều khiển logic mờ loại Hiểu biết PI chuyên gia mờ hóa Giải mờ e(t ) E(t) Ge un(t) u(t) d Luật mờ Gu  dt Gce U(t) ce(t) CE(t) r(t) Bộ điều e(t) u(t) Điều khiển y(t) _ khiển logic nhà máy Điểm đặt mờ ym(t) Cảm biến và truyền Hình 3.8. Kiến trúc bộ điều khiển logic mờ loại PI điển hình cho bộ điều khiển Bảng 3.1. Bảng luật mờ đề xuất cho bộ điều khiển mờ kiểu PI/PD DE(t) E(t) NB NM NS ZE PS PM PB NB PB PB PB PM PM PS ZE NM PB PM PM PM PS ZE NS NS PB PM PS PS ZE NS NM ZE PM PM PS ZE NS NM NM PS PM PS ZE NS NS NM NB PM PS ZE NS NM NM NM NB PB ZE NS NM NM NB NB NB
  12. 10 3.2.2. Thiết kế bộ điều khiển FLC1 và FLC 2 loại PD Hình 3.9. Cấu trúc bộ điều khiển logic mờ kiểu PD kết hợp giải thuật tối ưu PSO 3.2.3. Tối ưu hóa các tham số bộ điều khiển mờ Hiểu biết Bộ điều khiển logic mờ loại PI Chuyên gia e(t) E(t) Ge  Fuzzification UN(t) U(t) Giải mờ ke u(t) ce(t) Luật mờ Gu   CE (t ) uN(t) du Gce  ku dt kce Tín hiệu điều khiển Thuật toán PSO Đánh giá hàm mục r(t) tiêu Setpoint _ y(t) Plant Hình 3.10. Cấu trúc bộ điều khiển logic mờ kiểu PI kết hợp giải thuật tối ưu PSO 3.2.4. Mô phỏng hệ thống điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết 2 vùng Hình 3.11. Thông số của bộ điều khiển PID
  13. 11 3.2.4.1. Mô phỏng bộ điều khiển FLC loại PI kết hợp PSO 3.2.4.2. Một số kết quả mô phỏng Nhà máy thủy điện đơn vùng Hàm mục tiêu là cực tiểu hóa chỉ tiêu tích phân sai số[1],[11]. T T J   | e(t ) | dt   | r (t )  y (t ) | dt  min (3.14) 0 0 Hình 3.17. Kết quả mô phỏng cho một nhà máy thủy điện đơn vùng (a) Thay đổi tải; (b) Đáp ứng độ lệch tần số (tốc độ) Hình 3.18. So sánh ba bộ điều khiển FLC cho trường hợp nhà máy thủy điện đơn vùng Hệ thống thủy điện liên kết hai vùng Hàm mục tiêu sử dụng trong tối ưu hóa được cho bởi công thức (3.15) dưới đây: T J   | f1 (t ) |  | f 2 (t ) |  | Ptie,12 (t ) | dt  min (3.15) 0
  14. 12 Hình 3.20. Sự hội tụ của thuật toán PSO Hình 3.21. Cập nhật các hệ số chỉnh định bằng thuật toán PSO Hình 3.22. So sánh ba bộ điều khiển mờ ứng dụng các thuật toán tối ưu hóa sinh học khác nhau (PSO, GA và DE) Hình 3.23. Các hàm mục tiêu trong hệ thống thủy điện liên kết hai vùng áp dụng bộ điều khiển logic mờ ứng dụng ba thuật toán tối ưu hóa
  15. 13 3.4. Kết luận chương 3 Trong chương này của luận án đề xuất các phương án thiết kế bộ điều khiển mờ FLC để điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết hai vùng. Các bộ điều khiển mờ FLC có cấu trúc PI hoặc PD với ba tham sô cần được chỉnh định. Các tham số này có thể được tối ưu hóa bằng áp dụng các thuật toán tối ưu hóa sinh học như tối ưu hóa bầy đàn PSO, thuật toán tiến hóa GA và thuật toán tiến hóa vi phân DE. Các kết quả mô phỏng số được triển khai trong phần mềm MATLAB/ Simulink đã góp phần khẳng định hiệu quả của các bộ điều khiển FLC được đề xuất. Các bộ điều khiển mờ đề xuất đều cho chất lượng điều khiển tốt hơn khi so sánh với bộ điều chỉnh PID thông thường và thể hiện là một chiến lược điều khiển hiệu quả trong việc xử lý một lớp các đối tượng kỹ thuật phức tạp. Kết quả được công bố tại hội nghị Quốc tế (ICACR 2019) trong công trình số [CT1]. Thuộc loại SCOPUS, trong danh mục công bố công trình khoa học của luận án. CHƯƠNG 4 ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ TUABIN THỦY ĐIỆN LIÊN KẾT VÙNG ĐỂ ỔN ĐỊNH TẦN SỐ TẢI 4.1. Đặt vấn đề 4.2. Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để tổng hợp bộ điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết vùng 4.2.1. Những khái niệm cơ bản về mạng nơ ron nhân tạo 4.2.2. Các phương pháp huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo 4.2.2.1. Học có giám sát (Supervised Learning) 4.2.2.2. Học củng cố 4.2.2.3. Học không có giám sát (Unsupervised Learning) Bảng 4.1 So sánh ba phương pháp học của mạng nơ ron nhân tạo Bộ não con người Mạng nơ ron nhân tạo Học có sự hướng dẫn của giáo viên Học có giám sát Học có sự đánh giá của giáo viên Học củng cố Tự học Học không có giám sát 4.2.2.4. Mạng truyền thẳng một lớp 4.3. Các chiến lược điều khiển tốc độ tuabin trong bài toán điều khiển tần số hệ thống thủy điện ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo 4.3.1. Chiến lược điều khiển tần số - tải sử dụng bộ điều khiển NARMA-L2
  16. 14 Hình 4.9. Mô hình mô phỏng thủy điện liên kết 2 vùng sử dụng bộ điều khiển NARMA - L2 dựa trên ANN 4.3.2. Bộ điều khiển LFC dựa trên MRAC 4.3.3. MPC ứng dụng ANN cho LFC 4.3.3.1. Cấu trúc về MPC dựa trên ANN ANN – dựa trên MPC Pdi(t) ui(t) Tua bin fi(t) Tín hiệu đặt f Điều tốc Máy phát g thủy điện Vùng điều khiển Thuật toán Mô hình Nhận dạng hệ fi (t ) huấn luyện NN thống 1 2 Ptiei, (t) Cơ chế tối ưu Mô hình Điều khiển dự hóa NN báo Hình 4.11. Mô hình MPC dựa trên ANN được áp dụng cho vùng điều khiển thứ i 4.3.3.2. Chiến lược LFC Áp dụng MPC ứng dụng ANN (i) Kịch bản 1: MPC ứng dụng ANN được áp dụng cho hệ thống điện một khu vực như trong Hình 4.20 (a). (ii) Kịch bản 2: Bộ điều khiển LFC loại MPC dựa trên ANN được áp dụng cho hệ thống thủy điện liên kết hai khu vực như trong Hình 4.20 (b). T   J     fi (t )   Ptie,ij dt. (4.16) 0 i i, j  ANN – MPC PL Tua bin f f k Điều tốc Máy phát g thủy điện Hàm mục Cơ chế tối ưu tiêu hóa NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN ĐƠN VÙNG (a)
  17. 15 CONTROL-AREA 1 PL1 ANN – MPC1 ACE1(t) Tua bin f1 f k1 Điều tốc Máy phát g thủy điện Compute Hàm mục tiêu Cơ chế tối ưu hóa Ptie12 ACE2(t) f Tua bin g k2 Điều tốc Máy phát thủy điện f2 PL2 ANN – MPC2 CONTROL-AREA 2 (b) Hình 4.12. Cấu trúc điều khiển của các hệ thống thủy điện áp dụng bộ điều khiển LFC (a) Nhà máy thủy điện đơn vùng (b) Hệ thống thủy điện liên kết hai khu vực 4.4. Các kết quả mô phỏng 4.4.1. Điều khiển thủy điện đơn vùng sử dụng bộ điều khiển nơ ron Hình 4.13. Mô hình thủy điện đơn vùng 4.4.2 Điều khiển thủy điện liên kết hai vùng sử dụng bộ điều khiển nơ ron 4.4.2.1. Kết quả mô phỏng cho bộ điều khiển NARMA và MRAC (i) Trong kịch bản đầu tiên, phụ tải thay đổi xuất hiện ở từng khu vực tại các thời điểm và cường độ khác nhau (xem Hình 4.16-4.18). Hình 4.16. Kết quả mô phỏng cho kịch bản mô phỏng đầu tiên (a) Tải thay đổi; (b) Đáp ứng động của độ lệch tần số trong khu vực đầu tiên; (c) Đáp ứng động của độ lệch tần số trong khu vực thứ hai
  18. 16 Hình 4.17. Sai lệch công suất Hình 4.18. Hàm mục tiêu cho trao đổi trên đường dây trong kịch bản mô phỏng đầu tiên trường hợp mô phỏng đầu tiên Bảng 4.3. Kết quả so sánh dựa trên một số tiêu chuẩn điều khiển trong trường hợp mô phỏng đầu tiên PID NARMA MRAC Tiêu chuẩn ACE1 ACE2 ACE1 ACE2 ACE1 ACE2 IAE 8.6040 9.0902 2.4292 2.9809 3.0097 3.4023 ISE 0.4119 0.5678 0.0792 0.1844 0.0942 0.2010 ITAE 1233.0 1317.0 215.6 325.8 293.0 374.8 ITSE*10-3 6243.2 9055.6 850.4 2575.7 1059.8 2836.0 Hình 4.19. Kết quả mô phỏng cho kịch bản thứ hai (a) Thay đổi tải trong khu vực đầu tiên (b) Biến động độ lệch tần số trong khu vực đầu tiên
  19. 17 Hình 4.20. Các hàm mục tiêu cho trường hợp mô phỏng thứ hai Bảng 4.4. So sánh chất lượng các bộ điều khiển dựa trên hai tiêu chuẩn điều khiển IAE và ISE cho trường hợp mô phỏng thứ hai Tiêu chuẩn PID NARMA MRAC IAE 39.1473 24.9040 24.6673 ISE 6.7665 2.8997 2.8608 Các kết quả mô phỏng cho thấy hiệu quả vượt trội của các bộ điều khiển nơ ron NARMA và MRAC so với bộ điều khiển PID. 4.4.2.2. Kết quả mô phỏng cho bộ điều khiển MPC Hình 4.21. Quá trình huấn luyện của hai bộ điều khiển LFC dựa trên ANN - kết quả điển hình
  20. 18 Hình 4.22. Kết quả mô phỏng nhà máy thủy điện liên kết hai khu vực (a) Tải thay đổi; (b) Độ lệch tần số của vùng điều khiển đầu tiên; (c) Độ lệch tần số của vùng điều khiển thứ hai Hình 4.23. Công suất trao đổi trên đường dây và hàm mục tiêu (a) Dòng điện liên kết; (b) Hàm mục tiêu Bảng 4.5: Kết quả so sánh dựa trên một số tiêu chí điều khiển Chỉ tiêu PID MPC IAE (*10-3) 0.0378 0.0266 ISE (*10-3) 0.0047 0.0034 ITAE (*10-3) 7.4247 5.1596 ITSE (*10-3) 0.8990 0.6432 4.5. Kết luận chương 4 Kết quả mô phỏng sử dụng phần mềm MATLAB/Simulink đã chứng tỏ được ưu thế vượt trội của ba bộ điều khiển trên so với bộ điều khiển kinh điển như PID.
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2