ix

MC LC

Trang tựa
Quyt đnh giao đ tài
Lý lch khoa học i
Li cam đoan iii
Li cm t iv
Tóm tắt v
Abstract vii
Mc lc ix
Danh sách các ch vit tắt xiv
Danh sách các hình xv
Danh sách các bng xvi
Chng 1. TNG QUAN
1.1. Tng quan v lĩnh vc nghiên cu 1
1.2. Mc tiêu ca lun án 5
1.3. Phm vi nghiên cu 6
1.4. Giá tr thc tin ca lun án 6
Chng 2. ĐÁNH GIÁ N ĐNH H THNG ĐIN
2.1. Các ch đ h thng đin 7
2.2. n đnh h thng đin 7
2.2.1. n đnh tĩnh 8
2.2.1. n đnh tĩnh 11
2.3. Phng trình dao đng 12
2.4. Đn gin hóa mô hình máy phát 16
2.5. Tiêu chuẩn cơn bằng din tích 17
x

2.6. Phng pháp tích phơn s cho phng trình dao đng 20

5.4.2. HƠm khong cách Divergence 54
5.5. Huấn luyn vƠ đánh giá mô hình nhn dng 54
5.6. Áp dng đánh giá n đnh đng h thng đin GSO ậ 37bus 55
5.6.1. Mô t h thng đin GSO ậ 37bus 55
5.6.2. Bin đc trng đu vƠo vƠ đu ra 57
5.6.3. Kt qu nhn dng chính xác 59
Chng 5. KT LUN VÀ HNG NGHIểN CU PHÁT TRIN
6.1. Kt lun 61
6.2. Hng nghiên cu phát trin 62
TÀI LIU THAM KHO 63
PH LC 68
PH LC 1: CHNG TRỊNH ĐÁNH GIÁ Đ CHÍNH XÁC NHN DNG
CA QUÁ TRÌNH HUN LUYN MNG N-RON
68
PH LC 2: CHNG TRỊNH TệNH T L HUN LUYN TRÊN TP D
LIU BAN ĐU
68
PH LC 3: CHNG TRỊNH TệNH T L PHÂN LOI SAU HUN LUYN
TRÊN TP MU BAN ĐU
69
PH LC 4: CHNG TRỊNH TệNH T L PHÂN LOI SAU KIM TRA
TRÊN TP MU KIM TRA
69
xii

PH LC 5: CHNG TRỊNH ĐÁNH GIÁ Đ CHÍNH XÁC NHN DNG
TRÊN TP MU HUN LUYN VÀ KIM TRA 1
70
PH LC 6: CHNG TRỊNH ĐÁNH GIÁ Đ CHÍNH XÁC NHN DNG
TRÊN TP MU HUN LUYN VÀ KIM TRA 2

PH LC 15: CHNG TRỊNH VẼ Đ TH SO SÁNH Đ CHÍNH XÁC
NHN DNG TRÊN 6 TP D LIU HUN LUYN/ KIM TRA GIA HÀM
KHONG CÁCH FISHER VÀ DIVERGENCE
77
PH LC 16: BNG XP HNG BIN ĐC TRNG THEO HÀM KHONG
CÁCH FISHER
78
PH LC 17: BNG XP HNG BIN ĐC TRNG THEO HÀM KHONG
CÁCH DIVERGENCE
80
PH LC 18: THÔNG S H THNG ĐIN GSO 37 BUS
82
 THÔNG SÔ ĐNG DÂY (BRANCHES INPUT)
82
 THÔNG S NHÁNH (BRANCHES STATE)
84
 THÔNG S XÁC LP TRÊN CÁC THANH GÓP (BUSES)
86
 THÔNG S TRNG THÁI XÁC LP CA MÁY PHÁT
(GENERATORS)
87
 THÔNG ĐIN DN, DUNG DN SONG SONG (LINE SHUNT)
87
 THÔNG S PH TI (LOAD)
87
 THÔNG S THIT B BÙ NGANG (SWITCH SHUNTS)
89
 THÔNG S CÀI ĐT ĐU PHÂN ÁP TRÊN MÁY BIN ÁP
(TRANSFOMER CONTROL) (PHASE (deg) = 0; STEP SIZE = 0.00625)
90 xv

DANH SÁCH CÁC HÌNH
HÌNH TRANG

Hình 2.1: S đ mt h thng đin đn gin 8
Hình 2.2: Đc tính công sut ca máy phát vƠ đc tính công sut c ca Tuabin 8
Hình 2.3: S đ HTĐ xét nút ph ti và tng quan cân bằng công sut phn kháng
11
Hình 2.4: Đc tính Q ậ U 11
Hình 2.5: Mô hình đn gin hóa máy phát đin (S đ mch). 16
Hình 2.6: Mô hình đn gin hóa máy phát đin (S đ pha) 17
Hình 2.7: Máy phát kt ni vi h thng tng đng 17
Hình 2.8: Biu din pe, pm theo δ 20
Hình 2.9: Phng pháp Euler 21
Hình 2.10: Phng pháp Euler ci tin 22
Hình 2.11: H thng đin gm N nút dùng đ nghiên cu n đnh 23
Hình 4.1: Cu trúc 1 n-ron sinh học 36
Hình 4.2: Sự liên kt ca n-ron 36
Hình 4.3: Mô hình toán ca 1 n-ron nhân to 37
Hình 4.4: Hàm nc 38
Hình 4.5: Hàm du 39
Hình 4.6: Hàm tuyn tính 39
Hình 4.7: Hàm tuyn tính bão hòa 39
Hình 4.8: HƠm Sigmoid đn cực 40
Hình 4.9: Hàm Sogmoid lng cực 40

dn và công ngh thông tin, lý thuyt cũng nh nhng công c phơn tích vƠ đánh
giá n đnh đng ca h thng đin đƣ c bn hình thành. Tuy vy, t năm 1990 do
yêu cu đin năng tăng vt bc, nhiu h thng đin ln liên kt các h thng đin
gia các vùng ca mt quc gia hoc gia nhiu quc gia nh h thng đin 500
KV Vit Nam, h thng đin Bắc Mỹ đƣ hình thƠnh. Vic đánh giá n đnh đng
cho nhng h thng đin phc tp này là mt trong nhng vn đ khó khăn, đc bit
khi xét h thng vn hành trong thi gian thực.
Đ đánh giá h thngn đnh hay không n đnh sau sự c ln, có nhiu
phng pháp đc áp dng. Phng phápmô phng theo min thi gian cho kt qu
chính xác đ đánh giá n đnh quá đ h thng đin nhng không cho bit biên n
đnh ca h thng, tn nhiu thi gian do phi gii h phng trình vi phơn phi
tuyn sau sự c [4,9,8,10], cho nên không phù hp trong đánh giá trực tuyn.
Phng pháp nƠy cũng không cung cp thông tin mc đ n đnh hoc không n
đnh [4,5,7]. Phng pháp s cho câu tr li chính xác v n đnh quá đh thng
đin, nhng gp khó khăn trong gii phng trình vi phơn bc 2, và mt nhiu thi
gian gii [15]. Phng pháp hƠm năng lng xác đnh n đnh h thng đin dựa
trên hƠm năng lng, tránh vic gii tng bc nh phng phápmô phng theo
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyn Huy Ánh
HVTH: Trn Hu Phng - Trang 2 -
min thi gian, tuy nhiên ng dng thực t vn còn tip tc nghiên cu, nguyên do
chính lƠ đi vi h thng đin ln nhiu máy phát cn phi đn gin hóa mô hình
[6,22], cn nhiu tính toán đ xác đnh ch s n đnh [14,4,24].
Nh vy, các phng pháp truyn thng tn rt nhiu thi gian tính toán, không
phù hp đánh giá trong thi gian thực, vi yêu cu rt khắc khe v thi gian tính
toán, tính nhanh nhng phi chính xác đƣ xut hin nhu cu ng dng phng pháp
khác hiu qu hn.
Phng pháp kỹ thut nhn dng mu áp dng đánh giá n đnh đng h thng
đin b qua gii tích và thay th bằng cách học quan h mu đu vƠo vƠ đu ra [10],
các tip cn theo hng này [10,11] thì b phân loi đc hun luyn off-line và
kim tra on-line. Trong [12], tác gi chọn tín hiu đu vào là các bin đc trng ch

sự c, CCT là thi gian cắt sự c dài nht cho phép đh thng vn gi n đnh ng
vi góc công sut cắt chun, và 3 giai đon sự c mà h thng đin tri qua: trc
sự c, đang sự c và sau sự c. Trong đánh giá n đnh đng, không cn quan tâm
CCT mà cn quan sát quá trình quá đ xy ra khi gp sự c, câu hi mu cht trong
đánh giá n đnh đng lƠ sau dao đng quá đ kt qu là h thng đin n đnh hay
không n đnh[19,26], bài toán chn đoán n đnh quá đ thng xem xét quá trình
trc sự c và sau sự c, chn đoán n đnh qua xác đnh góc đng b và thi gian
t lúc dao đng đu tiên.
Các nghiên cu theo hng nhn dng, mng neural đánh giá n đnh đng h
thng đin, vic đánh giá dựa vào bin trng thái trc sự c vn là mt thách thc
ln do quá trình học vn còn li không tránh khi. Do vy, cn thit phát trin h
thng nhn dng thông minh có kh năng đánh giá n đnh h thng đin tha mãn
đ chính xác vƠ nơng cao đ tin cy.
Do tính phc tp ca h thng đin nu gii bằng các phng pháp truyn
thng mt nhiu thi gian và gây nên sự chm tr trong vic ra quyt đnh, cho nên
rt cn gii pháp đánh giá nhanh và tin cy. H thng nhn dng thông minh kt hp
phng pháp ANN, có u đim ln là kh năng tính toán song song, nhanh vƠ chính
xác cao. Mt điu quan trọng rằng, đh thng nhn dng thông minh có hiu sut
cao thì các bin đc trng đu vào phi đc chọn hiu qu, các bin đc trng nƠy
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyn Huy Ánh
HVTH: Trn Hu Phng - Trang 4 -
li gia tăng theo kích c h thng đin, cho nên cn phi tìm gii pháp trích xut
gim bin đc trng, phơn loi nhóm d liu bin đc trng giúp cho h thng nhn
dng thông minh x lý d liu mt cách nhanh chóng và nơng cao đ chính xác,
điu nƠy các công trình đƣ công b còn là hn ch, cho nên đòi hi phi có cách mi
phân loi mu hiu qu, giúp gii quyt bài toán chn đoán nhanh n đnh h thng
đin và cnh báo sm trng hp không n đnh.
ANN là mt công c tính toán thông minh hiu sut cao đc lựa chọn cho
đánh giá n đnh đng h thng đin. Hiu sut ca ANN ng dng đ đánh giá n
đnh đng h thng đin yêu cu quá trình hun luyn ANN đ bao trùm toàn b

Không có mt công trình nào nghiên cu mt cách có h thng v vn đ lựa
chọn bin đc trng cho đánh giá n đnh h thng đin, không có chúng, có th
khó khăn trong vic đm bo hiu sut ca h thng nhn dng thông minh đánh giá
n đnh h thng đin. Trong thi gian nƠy, cũng cn nhn mnh đn sự cn thit
gii thiu mt s phng phápmi đ làm phong phú thêm nhng phng pháp lựa
chọn bin đc trng. Mc tiêu ca lun văn nhằm b sung nhng đim cn thit
trên.
1.2. Mc tiêu ca lun án
 Nghiên cu quy trình chung ca vic lựa chọn bin đc trng vƠ kho sát các
bc trên mt cách chi tit.
 Kim nghim kt qu nghiên cu trên h thng đin GSO-37 bus, 9 máy
phát.
 Nhim v ca lun án
 Nghiên cu và mô phng các ch đ h thng đin s dng phn mm:
Matlab, PowerWorld,ầ
 Nghiên cu h thng nhn dng thông minh dựa trên c s mng neural, lý
thuyt nhn dng,ầ chn đoán nhanh n đnh h thng đin.
 Đánh giá hiu qu ca thng nhn dng thông minh đc xây dựng.
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyn Huy Ánh
HVTH: Trn Hu Phng - Trang 6 -
1.3. Phm vi nghiên cu
 Nghiên cu lý thuyt nhn dng, mng neural, ầ
 Nghiên cu qui trình và xây dựng h thng nhn dng thông minh dựa trên
c s mng neural, lý thuyt nhn dng,ầ
 Áp dng đánh giá trên h thng đin chun: GSO ậ 37 bus, 9 máy phát
 Phng pháp nghiên cu
 Tham kho tài liu, các bài báo, các sách v chn đoán, đánh giá n đnh h
thng đin trong nc vƠ nc ngoài;
 Nghiên cu h thng nhn dng thông minh dựa trên c s mng neural, lý
thuyt nhn dng,ầ

đ xác lp khác. Ch đ quá đ thng din ra sau nhng sự c hoc thao tác
đóng cắt các phn t đang mang công sut mƠ thng đc gọi là các kích
đng ln. Ch đ quá đ đc gọi là ch đ quá đ bình thng nu nó tin
đn ch đ xác lp mi. Trong trng hp này các thông s h thng b bin
thiên nhng sau mt thi gian li tr v tr s gn đnh mc và tip theo ít
thay đi. Ngc li, có th din ra ch đ quá đ vi thông s h thng bin
thiên mnh, sau đó tăng trng vô hn hoc gim đn 0. Ch đ quá đ đó
đc gọi là ch đ quá đ sự c.
2.2. n đnh h thng đin
n đnh h thng đin đ cp đn kh năng ca các máy phát đin dch
chuyn t 1 trng thái vn hành xác lp đn trng thái vn hành xác lp khác sau khi
b kích đng mà không mt đng b, có 2 loi n đnh h thng đin : n đnh tĩnh
và n đnh đng.
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyn Huy Ánh
HVTH: Trn Hu Phng - Trang 8 -
2.2.1. n đnh tĩnh
Bao hàm sự bin thiên nh và chm ca nhng đim vn hành. Nghiên cu
n đnh tĩnh thng đc thực hin bi các chng trình tính toán phơn b công
sut, đm bo góc pha đin áp trên đng dây không quá ln, đin áp ti các nút
gn vi đin áp đnh mc, máy phát, máy bin áp, đng dây truyn ti và các thit
b khác không b quá ti.

Hình 2.1: S đ mt h thng đin đn gin
0
P
0
P
e
P
a b

D
H F B
X
X X X
  
(2.2)
Trong đó:
X
H
: đin kháng tng tng đng ca h thng
X
F
: lƠ đin kháng tng đng ca máy phát
X
B
: lƠ đin kháng tng đng ca máy bin áp
X
D
: lƠ đin kháng tng đng ca mt đng dơy đn
Hình 2.2 tn ti 2 đim cân bằng a vƠ b tng ng vi các góc lch
01

và
02


Trong đó:
01
arcsin
m

khi giá tr
01


mt lng
0


sau đó kích đng trit tiêu. Khi đó, theo các đc tính công sut, 
v trí mi, công sut đin t
 
P

ln hn công sut c P
m
, do đó máy phát quay
chm li, góc lch

gim đi, tr v giá tr
01

. Khi
0


hin tng din ra theo
tng quan ngc li P
m
< P(δ), máy phát quay nhanh lên, tr s góc lch


, nhng cũng lƠm lch xa hn
trng thái cân bằng. Nh vy, ti đim cân bằng b, dù ch tn ti mt kích đng nh,
sau đó kích đng trit tiêu, thông s ca h thng cũng thay đi liên tc lch xa khi
tr s ban đu. Vì th, đim cân bằng b b coi lƠ đim cân bằng không n đnh. Cũng
vì nhng Ủ nghĩa trên n đnh tĩnh còn gọi là n đnh vi kích đng bé hay n đnh
đim cân bằng.
Nu xét nút ph ti vƠ tng quan cơn bằng công sut phn kháng ta cũng có
tính cht tng tự. Chẳng hn, xét mt h thng đin nh Hình 2.3. Nút ph ti
đc cung cp t nhng ngun phát. Đc tính công sut phn kháng nhn đc t
các đng dây v đn nút U có dng:

 
2
cos
i
ii
Di Di
UE
U
QU
XX


  


(2.5)
Trong đó:
Q
i

bằng công sut, đin áp nút U s không đi, còn nu
Ft
QQ
đin áp nút U s tăng
lên, khi
Ft
QQ
đin áp nút U s gim xung. Phơn tích tng tự nh trng hp
công sut tác dng ca máy phát, d thy đc ch có đim cân bằng d lƠ đim cân
bằng n đnh. Vi đim cân bằng c sau mt kích đng nh ngu nhiên đin áp U s
xa dn tr s đin áp U
01
, điu nƠy cũng có nghĩa lƠ đim cân bằng c lƠ đim cân
bằng không n đnh.
~
E
3
~
E
1
~
E
2
Q
2
Q
1
Q
3
Q

2

α
m
= gia tc góc rotor, rad/s2

T
m
= mô-men c cung cp bi h thng truyn đng s cp tr cho mô-men
cn nh hng bi tn hao c học, Nm
T
a
= mô-men tăng tc
Ngoài ra gia tc góc ca rotor đc tính bi
2
2
( ) ( )
()
mm
m
d t d t
t
dt dt



(2.7)
()
()
m

e
, T
a
> 0, α
m
> 0, dn đn tc đ rotor tăng.
Tng tự khi T
m
< T
e
,dn đn tc đ rotor gim.
Đ tin cho vic đo lng v trí góc rotor so vi khung quy chiu quay đng
b thay th cho trc tĩnh. Chúng ta đnh nghĩa
( ) ( ) ( )
m msyn m
t t t
  

(2.9)
msyn

= vn tc góc đng b ca rotor, rad/s
m

= v trí góc ca rotor so vi khung quy chiu trc quay đng b, rad
S dng (2.7), (2.6) và (2.9) ta có:
22
22
( ) ( )
( ) ( ) ( )

  

   
(2.11)
Vi
.mp u
p
= công sut c đc cung cp t h thng truyn đng s cp tr đi tn
tht c khí, p.u
.ep u
p
= công sut ca máy phát cng vi tn hao
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyn Huy Ánh
HVTH: Trn Hu Phng - Trang 14 -
Cui cùng đ tính toán vi h s quán tính chun hóa, đc gọi là hằng s H,
chúng ta đnh nghĩa nh sau
2
1
2
msyn
rated
J
H
S


joules/VA (2.12)
Hằng s
 
1 10 . .H p u s  

(2.14)
Phng trình (2.8) tr thành
2
. . . . . . . .
2
2 ( )
( ) ( ) ( ) ( )
p u mp u ep u ap u
syn
H d t
t p t p t p t
dt



  
(2.15)
Vi máy phát có P cực t, gia tc góc (đin) α, tn s góc (đin) ωvà góc
công sut
( ) ( )
2
m
p
tt


(2.16)
( ) ( )
2
m

m
pu
syn msyn
syn
t
t
t
p
t
p






  
(2.20)
Vì vy, dùng (2.18) ậ (2.120), (2.15) có th biu din nh sau:
2
. . . . . . . .
2
2 ( )
( ) ( ) ( ) ( )
p u mp u ep u ap u
syn
H d t
t p t p t p t
dt


 
02D

Phng trình (2.22) đc gọi lƠ phng trình dao đng, phng trình c bn
đ tính toán thuc tính đng ca rotor trong nghiên cu n đnh h thng đin. Chú
ý rằng, sự phi tuyn nh hng bi

()
ep u
pt
. Phng trình (2.22) cũng tr nên phi
tuyn nh hng bi

()
pu
t

. Tuy nhiên trên thực t, tc đ rotor không thay đi
nhiu so vi tc đ đng b trong sut quá trình quá đ. Vì vy, thng gi s

( ) 1
pu
t


trong tính toán bằng tay cho (2.22).
Phng trình (2.22) lƠ phng trình vi phơn bc 2, có th vit li thành 2
phng trình vi phơn bc nht. Ly vi phơn (2.11), sau đó dùng (2.10), (2.12) ậ
(2.14), chúng ta tìm đc
()

'
d
X
. Mô
hình này dựa trên nhng gi thit sau:
 Máy phát vn hƠnh di điu kin cân bằng 3 pha
 Kích t máy phát gi không đi
 Tn hao, bão hòa, sự khác bit gia rotor trc li và rotor trc n đc b
qua
Trong chng trình tính toán n đnh, mô hình tính toán chi tit hn có th s
dng đ biu th h thng kích t, tn hao, sự bƣo hòaầTuy nhiên vi mô hình đn
gin hóa s làm gim đi sự phc tp ca mô hình nhng vn đm bo đ chính xác
trong tính toán.
Mi máy phát trong mô hình kt ni đn h thng gm có đng dây các truyn
ti, các máy bin áp, các ph ti và các máy phát khác. Vi sự xp x đu tiên, h
thng có th đc biu th bi thanh góp vô hn bên cnh đin kháng h thng.
Thanh góp vô hn là 1 ngun đin áp lỦ tng mƠ duy trì đin áp, góc pha tn s
không đi.

Hình 2.5: Mô hình đn gin hóa máy phát đin (S đ mch)
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyn Huy Ánh
HVTH: Trn Hu Phng - Trang 17 -

Hình 2.6: Mô hình đn gin hóa máy phát đin (S đ pha)
Hình 2.3. trình bày máy phát kt ni vi h thng tng đng. Biên đ đin
áp V
bus
và góc pha 0ºca thanh góp vô hn là hằng s. Góc pha ca sc đin đng
δlà góc công sut tham chiu theo thanh góp vô hn.
Đin kháng tng đng gia sc đin đng máy phát và thanh góp vô hn

m
theo góc công sut δ đc trình bày trong
Hình 2.7, p
e
là hàm sin ca δ theo (2.25).

Trích đoạn Cu trúc Huấn lu yn vƠ đánh giá mô hình nh nd ng

---