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


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.....

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).


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:



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.

[96
2
[102]
2
[97]
2
[98]
2
[103]
2
[99]
2

Tài liệu

Loại nguồn

Bộ điều khiển Kiểu

Thủy điện - Nhiệt điện
Thủy điện - Nhiệt điện, Ga
Thủy điện - Nhiệt điện, Ga
Thủy điện - Gió - Diesel
Nhiệt điện - Gas
Nhiệt điện
Nhiệt điện

FLC
I
OOPC

[91]
[92]
[93]
[94]
[95]

Số khu
Loại nguồn
vực
3
Thủy điện - Nhiệt điện, Ga
2
Thủy điện - Nhiệt điện
2
Thủy điện - Nhiệt điện
3
Thủy điện - Nhiệt điện, Ga
2
Thủy điện - Nhiệt điện, Ga
2
Nhiệt điện
2
Thủy điện - Nhiệt điện, Ga
2
Thủy điện - Nhiệt điện
2
Nhiệt điện
2
Nhiệt điện
2

FOFPID
I
I
I
PI

Kỹ thuật
tối ưu hóa
IPSO
ICA
DMPC
QOHC
IPSO
DMPC
BFOA
ANFIN -PS
PSA
CSA
BFO
OHS
ICA
CRPSO
CRPSO
ICA
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

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


7
2.1.1. Mô hình đường ống áp lực

 ht ( s )
 TW ( s)
ut ( s)

(2.1)

Lur
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
trong đó TW 

Wg ( s) 


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


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


f1

Máy phát

Tính toán
Ptie12

ACE2(t)

Điều tốc

FLC 2

Turbine

Máy phát
f2

PL2

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
PI
E(t)


u(t)

U(t)

Bộ điều
khiển logic
mờ

u(t)

Điều khiển
nhà máy

y(t)

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
E(t)
NB
NM
NS
ZE
PS
PM
PB

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



Ge

du
dt

Bộ điều khiển logic mờ loại PI

E(t)
U(t)

UN(t)

u(t)





Gu
uN(t)

ku

Thuật toán PSO
Đánh giá hàm mục
tiêu

r(t)

J   | e(t ) | dt   | r (t )  y (t ) | dt  min

(3.14)

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
0

(3.15)


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

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


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
f

Tín hiệu đặt


hóa

Mô hình
NN

Điều khiển dự
báo

fi (t )

Ptiei, (t)

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)
i, j

0 i
PL

ANN – MPC


f

Hàm mục tiêu
ACE2(t)

f

k1

g

Điều tốc

PL1

f1

Tua bin
thủy điện

Máy phát

Compute
Ptie12

Cơ chế tối ưu hóa

g

ANN – MPC2

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


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
8.6040 9.0902 2.4292 2.9809 3.0097 3.4023
IAE
0.4119 0.5678 0.0792 0.1844 0.0942 0.2010
ISE
1233.0 1317.0 215.6
325.8


Hình 4.21. Quá trình huấn luyện của hai bộ điều khiển LFC
dựa trên ANN - kết quả điển hình


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
0.0378
0.0266
IAE (*10-3)
0.0047
0.0034
ISE (*10-3)
7.4247
5.1596
ITAE (*10-3)
0.8990
0.6432
ITSE (*10-3)
4.5. Kết luận chương 4

Hình 5.3. So sánh đáp ứng sai lệch tốc độ máy phát khi sử dụng các
bộ điều khiển ứng dụng logic mờ, mạng nơ-ron
và PID - đơn vùng


20
5.2.2. Mô hình hệ thống điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết 2
vùng để ổn định tần số tải

Hình 5.4. Mô hình các bộ điều khiển ứng dụng cho liên kết 2 vùng

Hình 5.5. Thay đổi tải
cho mỗi vùng

Hình 5.6. Đáp ứng độ lệch tốc độ
cho vùng 1 sử dụng các bộ điều
khiển tốc độ tuabin khác nhau

Hình 5.7. Đáp ứng độ lệch tốc độ
cho vùng 2 sử dụng các bộ điều
khiển tốc độ tuabin khác nhau

Hình 5.8. Tín hiệu điều khiển vị trí
van ở vùng 1

Hình 5.9. Tín hiệu điều khiển vị trí
van vùng 2

Hình 5.10. Độ lệch công suất cơ
cho khu vực 1

(a)

(b)

Hình 5.16. Sai lệch tín hiệu vùng ACE - giá trị tuyệt đối

Hình 5.17. Chỉ tiêu ITAE cho tín hiệu sai lệch điều khiển vùng 1

Trên hình 5.17 ta vẽ biểu đồ để so sánh chất lượng của các bộ đã xét, ta
thấy bộ điều khiển MPC có chất lượng tốt sau đó đến bộ điều khiển
NARMA và bộ MRAC, tiếp theo là bộ điều khiển FLC và cuối cùng là
bộ điều khiển PID.
Ở khu vực 2 ( vùng 2).

Hình 5.18. Sai lệch vùng điều khiển khu vực 2


23

Hình 5.20. Chỉ tiêu ITAE cho tín hiệu sai lệch điều khiển vùng 2
Trên hình 5.20, ta vẽ biểu đồ để so sánh chất lượng của các bộ đã xét, ta
thấy bộ điều khiển MPC có chất lượng tốt nhất sau đó đến bộ điều khiển
MRAC, NARMA tiếp theo là bộ điều khiển FLC và cuối cùng là bộ điều
khiển PID.
Hình 5.20. Chỉ tiêu ITAE cho tín hiệu sai lệch điều khiển vùng 2
Bảng 5.1. So sánh các bộ điều khiển dựa trên chỉ tiêu chất lượng
ITAE cho đáp ứng sai lệch tốc độ máy phát
Chỉ tiêu so sánh
Vùng 1
Vùng 2

- Các giải pháp điều khiển thông minh ứng dụng bộ điều khiển mờ và
nơ ron đều có chất lượng cao hơn sử dụng bộ điều khiển PID.
- Về nguyên tắc, hệ thống sử dụng bộ điều khiển nơ ron có tốc độ cao
hơn, nhưng cần thời gian huấn luyện mạng.
- Với đơn vùng: Bộ điều khiển mạng nơ ron dùng MPC đã cho kết
quả tốt nhất về chất lượng điều chỉnh, sai lệch tĩnh, quá trình quá độ so
với các bộ điều khiển mờ loại PI và MRAC, NARMA-L2.