(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp nhận dạng ổn định hệ thống điện

Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của tơi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai
công bố trong bất kỳ cơng trình nào khác.
Trong luận văn có sử dụng một số tài liệu tham khảo như đã nêu trong phần
tài liệu tham khảo.
Tp.Hồ Chí Minh, ngày 21 tháng 03 năm 2016
Tác giả luận văn

Võ Thanh An

HVTH: Võ Thanh An

Trang i


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

LỜI CẢM TẠ
Trước tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến PGS.TS Quyền Huy Ánh,
người đã tạo mọi điều kiện, động viên và hướng dẫn tơi hồn thành luận văn này.
Bên cạnh đó, tơi 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 án.
Cảm ơn cơ quan, bạn bè, đồng nghiệp, và trên tất cả, tôi muốn gửi lời cảm ơn
đến tất cả các thành viên trong gia đình của tơi, cảm ơn cha, mẹ, đã cùng chia sẻ,

động viên và tạo mọi điều kiện thuận lợi để tơi hồn thành nhiệm vụ học tập và
nghiên cứu.
Xin chân thành cảm ơn quý thầy, cô đã truyền đạt cho tôi nhiều kinh nghiệm
và kiến thức quý báu trong quá trình học tập và nghiên cứu. Xin cảm ơn PGS.TS
Quyền Huy Ánh, NCS Nguyễn Ngọc Âu đã hướng dẫn và hỗ trợ tơi hồn thành
luận văn.
Tp.Hồ Chí Minh, ngày 21 tháng 3 năm 2016
Tác giả luận văn

Võ Thanh An

HVTH: Võ Thanh An

Trang ii


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

TÓM TẮT LUẬN VĂN
Cùng với sự phát triển kinh tế xã hội, hệ thống điện phát triển rất nhanh về quy
mơ, có tính phi tuyến cao và thường có các dao động cơng 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, đề tài này tập trung nghiên cứu
phương pháp nhận dạng nhanh ổn định động hệ thống điện có độ chính xác cao dựa

trên kỹ thuật mạng nơron nhân tạo kết hợp với kỹ thuật xử lý dữ liệu.
Đối với hệ thống điện nhiều máy, quy mô của bộ dữ liệu ổn định động rất
lớn, gây tốn chi phí huấn luyện của các hệ thống thơng minh. Do đó, cần trích xuất
tập dữ liệu đủ gọn nhưng vẫn mang tính đại diện cho hệ thống giúp huấn luyện
nhanh và chính xác ổn định động hệ thống điện. Kỹ thuật xử lý dữ liệu được áp
dụng trong luận văn là kỹ thuật phân cụm dữ liệu và kỹ thuật lựa chọn biến đặc
trưng. Kỹ thuật phân cụm dữ liệu áp dụng hai phương pháp phổ biến là Kmeans và
Fuzzy Cmeans. Ba phương pháp lựa chọn biến đặc trưng được áp dụng là Fisher,
Divergence, Relief.
Hai bộ nhận dạng được sử dụng để đánh giá độ chính xác nhận dạng là ma ̣ng
nơron GRNN (Generalized Regression Neural Network) và MLPNN (Multilayer
Perceptron Neural Network).
Kết quả kiểm tra trên sơ đồ IEEE 10-máy 39-bus, cho thấy bộ nhận dạng
GRNN với phương pháp chọn biến Relief, áp dụng cho bộ mẫu phân cụm Kmeans
(1100 mẫu) ở quá trình huấn luyện, cho kết quả độ chính xác nhận dạng mẫu kiểm
tra đạt 97,25%, tăng 1% so với bộ nhận dạng không phân cụm ban đầu (3200 mẫu).
Kết quả ứng dụng mạng sau huấn luyện cũng thể hiện sự vượt trội về thời gian đối
với phương pháp mô phỏng theo miền thời gian.

HVTH: Võ Thanh An

Trang iii


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

ABSTRACT
Along with the socio-economic development, the power systems grow

rapidly in size with high nonlinearity and often have large power swings when short
circuits occur. Thus, leads to the dynamic stability assessment based on the
traditional analysis methods take a lot of time, which causes delays in decision
making. Therefore, the fast assessment and an early warning system of the
instability of power system helps dispatcher and control systems to take decisions in
time became a key factor to ensure the stability in power system operation.
To solve the above problems, this thesis focused on studying the fast
prediction method of dynamic stability of power system based on the artificial
neural network technique combined with data processing techniques.
For electrical system, the size of stability data set is very great stability,
causing costly training intelligent systems. Therefore, the data need to extract not
only compact but also representative for electrical system to help training quickly
and accurately. Data processing techniques to be applied in the thesis are data
clustering technique and feature selection technique. Data clustering technique is
applied two common algorithm: Kmeans and Fuzzy Cmeans. Three feature
selection techniques are applied as Fisher, Divergence, Relief.
Two models of recognition is used to assess the recognition accuracy that is
GRNN (Generalized Regression Neural Network) and MLPNN (Multilayer
Perceptron Neural Network).
Test results on IEEE 10-generator 39-bus system showed that the model of
recognition GRNN with Relief-based feature selection method, applied to the
Kmeans clustering data set (1100 samples) in the training process, the results of
correct classification rate reached 97.25%, up 1% compared with the no clustering
recognizer (3200 samples). Result application after training network also shows the
superiority of time for time domain simulation method.

HVTH: Võ Thanh An

Trang iv

Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

MỤC LỤC
Trang tựa

TRANG

Quyết định giao đề tài
Lý lịch cá nhân
Lời cam đoan ............................................................................................................... i
Lời cảm tạ ...................................................................................................................ii
Tóm tắt luận văn ....................................................................................................... iii
Mục lục ....................................................................................................................... v
Danh sách các chữ viết tắt ......................................................................................... ix
Danh sách các hình ..................................................................................................... x
Danh sách các bảng ..................................................................................................xii
Chƣơng 1. TỔNG QUAN ......................................................................................... 1
1.1. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu ....................................................................... 1
1.2. Tính cấp thiết của đề tài ....................................................................................... 4
1.3. Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn ..................................................................... 5
1.4. Phạm vi nghiên cứu .............................................................................................. 6
1.5. Phương pháp nghiên cứu ...................................................................................... 6
1.6. Ý nghĩa khoa học và giá trị thực tiễn của luận văn .............................................. 6
Chƣơng 2. ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN ......................................... 7
2.1. Ổn định hệ thống điện .......................................................................................... 7
2.2. Phân loại ổn định hệ thống điện ........................................................................... 7
2.2.1. Ổn định góc quay rotor ..................................................................................... 8

2.2.2. Ổn định điện áp ................................................................................................. 9
2.2.3. Ổn định tĩnh....................................................................................................... 9
2.3. Phương trình dao động của máy phát................................................................. 12
2.4. Mơ hình đơn giản hóa máy phát và hệ thống tương đương ............................... 14
2.5. Ổn định hệ nhiều máy ........................................................................................ 16
2.6. Đánh giá ổn định hệ thống điện ......................................................................... 19

HVTH: Võ Thanh An

Trang v


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

2.6.1. Quy trình mô phỏng lấy mẫu trong PowerWorld ........................................... 20
2.6.2. Mô tả quá trình lấy mẫu ................................................................................. 26
2.7. Kết luận chương 2 .............................................................................................. 26
Chƣơng 3. LỰA CHỌN BIẾN ĐẶC TRƢNG ...................................................... 27
3.1. Tổng quan........................................................................................................... 27
3.2. Lựa chọn biến đặc trưng..................................................................................... 27
3.2.1. Khái niệm ........................................................................................................ 27
3.2.2. Các phương pháp tiếp cận ............................................................................... 28
3.3. Quy trình lựa chọn biến đặc trưng ..................................................................... 30
3.3.1. Lựa chọn biến đặc trưng ban đầu .................................................................... 30
3.3.2. Tìm kiếm biến đặc trưng ứng viên .................................................................. 31
3.3.3. Đánh giá biến đặc trưng ứng viên ................................................................... 31
3.3.3.1. Hàm khoảng cách Fisher .............................................................................. 31
3.3.3.2. Hàm khoảng cách Divergence ..................................................................... 32

3.3.3.3. Giải thuật Relief ........................................................................................... 32
3.3.4. Tiêu chuẩn dừng .............................................................................................. 34
3.4. Kết luận chương 3 .............................................................................................. 34
Chƣơng 4. PHÂN CỤM DỮ LIỆU ........................................................................ 35
4.1. Tổng quan........................................................................................................... 35
4.1.1. Giới thiệu về phân cụm dữ liệu ....................................................................... 35
4.1.2. Định nghĩa về phân cụm dữ liệu ..................................................................... 35
4.2. Các phương pháp phân cụm dữ liệu................................................................... 35
4.2.1. Phương pháp phân cụm dữ liệu Kmeans ........................................................ 35
4.2.1.1. Khái niệm ..................................................................................................... 35
4.2.1.2. Các bước cơ bản của thuật toán Kmeans ..................................................... 37
4.2.1.3. Hàm Kmeans trong phần mềm Matlab ........................................................ 38
4.2.2. Phương pháp phân cụm dữ liệu Fuzzy Cmeans .............................................. 38
4.2.2.1. Khái niệm ..................................................................................................... 38
4.2.2.2. Hàm mục tiêu của thuật toán Fuzzy Cmeans ............................................... 39

HVTH: Võ Thanh An

Trang vi


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

4.2.2.3. Các bước cơ bản của thuật toán Fuzzy Cmeans ........................................... 41
4.2.2.4. Hàm Fuzzy Cmeans trong phần mềm Matlab .............................................. 42
4.3. Quy trình rút gọn dữ liệu .................................................................................... 43
4.4. Kết luận chương 4 .............................................................................................. 45
Chƣơng 5. MẠNG NƠRON VÀ MƠ HÌNH NHẬN DẠNG ............................... 46

5.1. Giới thiệu về mạng nơron .................................................................................. 46
5.1.1. Mô hình nơron sinh học .................................................................................. 46
5.1.2. Mơ hình nơron nhân tạo .................................................................................. 47
5.1.3. Hàm chuyển đổi .............................................................................................. 49
5.1.4. Phân loại mơ hình cấu trúc mạng nơron ......................................................... 50
5.2. Mạng Perceptron nhiều lớp ............................................................................... 50
5.3. Mạng hàm truyền xuyên tâm ............................................................................. 52
5.3.1. Mạng hồi quy tổng quát ................................................................................. 53
5.3.2. Mạng nơron xác suất ...................................................................................... 55
5.4. Luật đầu ra của bộ phân loại .............................................................................. 57
5.5. Huấn luyện và đánh giá mơ hình nhận dạng ..................................................... 58
5.6. Nhận dạng và phương pháp tiếp cận .................................................................. 59
5.7. Các giai đoạn trong một mơ hình nhận dạng ..................................................... 59
5.8. Mơ hình nhận dạng............................................................................................. 60
5.9. Kết luận chương 5 .............................................................................................. 61
Chƣơng 6. ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHẬN DẠNG ỔN ĐỊNH ĐỘNG HỆ
THỐNG ĐIỆN IEEE 10-MÁY 39-BUS ................................................................ 62
6.1. Sơ đồ hệ thống điện IEEE 10-máy 39-bus New England .................................. 62
6.2. Mơ hình mạng nơron nhận dạng ổn định động hệ thống điện ........................... 63
6.3. Tạo cơ sở dữ liệu ổn định động .......................................................................... 65
6.4. Xây dựng tập mẫu học ....................................................................................... 66
6.5. Biến đầu vào và biến đầu ra ............................................................................... 66
6.6. Chuẩn hóa dữ liệu .............................................................................................. 66
6.7. Phân chia dữ liệu ................................................................................................ 66

HVTH: Võ Thanh An

Trang vii

Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

6.8. Lựa chọn biến đặc trưng và mơ hình mạng nơron ............................................. 67
6.8.1. Đánh giá chọn biến đặc trưng ......................................................................... 67
6.8.1.1. Giới thiệu...................................................................................................... 67
6.8.1.2. Các bước thực hiện....................................................................................... 67
6.8.1.3. Kết quả ......................................................................................................... 68
6.8.1.4. Nhận xét ....................................................................................................... 70
6.8.2. Lựa chọn biến và mơ hình mạng nơron .......................................................... 70
6.8.2.1. Giới thiệu...................................................................................................... 70
6.8.2.2. Các bước thực hiện....................................................................................... 70
6.8.2.3. Kết quả huấn luyện nhận dạng ANN ........................................................... 72
6.8.2.4. Nhận xét ....................................................................................................... 75
6.9. Thu gọn mẫu ...................................................................................................... 75
6.9.1. Giới thiệu......................................................................................................... 75
6.9.2. Các bước thực hiện thu gọn mẫu .................................................................... 76
6.9.3. Kết quả đánh giá độ chính xác ........................................................................ 77
6.9.4. Chọn tập mẫu phân cụm .................................................................................. 79
6.10. Ứng dụng mạng sau huấn luyện ....................................................................... 80
6.11. Kết luận chương 6 ............................................................................................ 81
Chƣơng 7. KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN ............... 83
7.1. Kết luận .............................................................................................................. 83
7.2. Hướng nghiên cứu phát triển.............................................................................. 84
TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 85
PHỤ LỤC ................................................................................................................ 91

HVTH: Võ Thanh An

Trang viii


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT/KÝ HIỆU KHOA HỌC
ANN

(Artificial Neural Network)

BPLNN (Backpropagation Learning Neural Network)
CCT

(Critical Clearing Time)

CNN

(Committee Neural Network)

FCT

(Fault Clearing Time)

GRNN

(Generalized Regression Neural Network)

HTĐ

(Hệ thống điện)

IEEE

(Institute of Electrical and Electronics Engnineers)

MLFNN (Multilayer Feedforward Neural Network)
MLPNN (Multilayer Perceptron Neural Network)
PNN

(Probabilistic Neural Network)

RBFN

(Radial Basis Function Network)

HVTH: Võ Thanh An

Trang ix


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

DANH SÁCH CÁC HÌNH
HÌNH

TRANG

Hình 2.1: Ổn định góc quay rotor dưới các chế độ quá độ HTĐ khác nhau. ............. 9
Hình 2.2: Sơ đồ phasor đơn giản của một máy phát, bỏ qua trở kháng ................... 10
Hình 2.3: Đường cong góc cơng suất quá độ với độ dốc K1. ................................... 14
Hình 2.4: Máy phát kết nối với thanh cái vô hạn và sơ đồ phasor ........................... 14
Hình 2.5: Mơ hình đơn giản hóa máy điện đồng bộ ................................................ 15
Hình 2.6: Máy phát điện đồng bộ kết nối với một hệ thống tương đương .............. 16
Hình 2.7: Hệ thống điện N nút dùng cho các nghiên cứu ổn định quá độ .............. 17
Hình 2.8: Quy trình mơ phỏng lấy mẫu ổn định hệ thống điện ............................... 22
Hình 2.9: Quy trình cài đặt các thơng số, mơ hình chuẩn và kích hoạt hệ thống tự
điều chỉnh của hệ thống điện IEEE 39-bus ............................................................... 23
Hình 2.10: Quy trình chạy phân bố cơng suất tối ưu ............................................... 24
Hình 2.11: Quy trình mơ phỏng ổn định q độ và lấy mẫu .................................... 25
Hình 3.1: Quy trình lựa chọn biến đặc trưng ........................................................... 30
Hình 3.2: Mơ tả giải thuật Relief.............................................................................. 33
Hình 4.1: Sử dụng Kmeans để phân 2 cụm trong một bộ dữ liệu ............................ 36
Hình 4.2: Quy trình phân cụm dữ liệu. .................................................................... 43
Hình 4.3: Phương pháp kết hợp tuần tự để chọn số tâm cụm dữ liệu. ..................... 45
Hình 5.1: Mơ hình nơron sinh học ........................................................................... 47
Hình 5.2: Mơ hình nơron nhân tạo ........................................................................... 48
Hình 5.3: Mơ hình nơron với ký hiệu rút gọn .......................................................... 48
Hình 5.4: Hàm chuyển đổi log-sigmoid ................................................................... 49
Hình 5.5: Hàm chuyển đổi tan-sigmoid ................................................................... 49
Hình 5.6: Hàm chuyển đổi linear ............................................................................. 50
Hình 5.7: Hàm chuyển đổi radial basis .................................................................... 50
Hình 5.8: Mạng Perceptron nhiều lớp ...................................................................... 51
Hình 5.9: Mạng hàm truyền xuyên tâm ................................................................... 52

HVTH: Võ Thanh An

Trang x


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

Hình 5.10: Mạng hồi quy tổng quát ......................................................................... 54
Hình 5.11: Mạng nơron xác suất .............................................................................. 55
Hình 5.12: Mơ hình nhận dạng................................................................................. 61
Hình 6.1: Sơ đồ hệ thống điện IEEE 10-máy 39-bus New England ........................ 63
Hình 6.2: Mơ hình mạng nơron nhận dạng ổn định động hệ thống điện ................. 64
Hình 6.3: Xếp hạng biến theo khoảng cách Fisher .................................................. 68
Hình 6.4: Xếp hạng biến theo khoảng cách Divergence .......................................... 69
Hình 6.5: Xếp hạng biến theo trọng số Relief .......................................................... 69
Hình 6.6: So sánh độ chính xác nhận dạng của GRNN. .......................................... 73
Hình 6.7: So sánh độ chính xác nhận dạng của MLPNN......................................... 73
Hình 6.8: So sánh kết quả huấ n luyê ̣n nhận dạng kiể m tra của MLPNN và GRNN
với bộ ban đầu 3200 mẫu với 15 biến đặc trưng đầu vào. ........................................ 74
Hình 6.9: Phương pháp kết hợp tuần tự để chọn số tâm cụm dữ liệu. ..................... 77
Hình 6.10: Kết quả huấ n luyê ̣n nhận dạng kiể m tra của GRNN với c ác bộ mẫu đã
phân cụm Kmeans.. ................................................................................................... 78
Hình 6.11: Kết quả mơ phỏng theo miền thời gian ngắn mạch 3 pha trên đường dây
17-27 của HTĐ IEEE 10-máy 39-bus với sự hỗ trợ phần mềm PowerWorld.. ........ 81

HVTH: Võ Thanh An

Trang xi

Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

DANH SÁCH CÁC BẢNG
BẢNG

TRANG

Bảng 6.1: Các thông số cài đặt mặc định của mơ hình ANN với thuật tốn
Levenberg-Marquardt trong Matlab. ......................................................................... 71
Bảng 6.2: So sánh độ chính xác nhận dạng kiể m tra của GRNN và MLPNN tại 15
biến với phương pháp Relief, Divergence và Fisher. ............................................... 74
Bảng 6.3: So sánh đô ̣ chính xác nhâ ̣n da ̣ng kiểm tra của GRNN -Relief ta ̣i 15 biế n
và 104 biế n, với bộ mẫu ban đầu 3200 mẫu. ............................................................ 74
Bảng 6.4: So sánh thời gian huấ n luyê ̣n của MLPNN -Relief và GRNN-Relief ta ̣i 15
biế n và 104 biế n, với bộ mẫu ban đầu 3200 mẫu...................................................... 74
Bảng 6.5: Số lượng mẫu ổn định động sau khi đã phân cụm. .................................. 76
Bảng 6.6: So sánh đô ̣ chính xác nhâ ̣n da ̣ng của MLPNN và GRNN ta ̣i bộ mẫu ban
đầu Data(2400,800) và bộ mẫu phân cụm Kmeans và Fuzzy Data(800,300). ......... 78
Bảng 6.7: So sánh thời gian huấ n luyê ̣n của MLPNN và GRNN ta ̣i bộ mẫu ban đầu
Data(2400,800) và bộ mẫu Kmeans và Fuzzy Cmeans Data(800,300). ................... 79
Bảng 2.1: Thơng số mơ hình máy phát điện đồng bộ GENPWTwoAxis ................ 91
Bảng 2.2: Thông số thiết bị điều khiển kích từ IEEE1 ............................................. 91
Bảng 2.3: Thông số thiết bị điều chỉnh tần số TGOV1 ............................................ 91
Bảng 2.4: Công suất định mức, công suất Pmax, Pmin máy phát, điện áp đầu cực
máy phát, công suất định mức tải.............................................................................. 92
Bảng 2.5: Thông số điện trở RT, điện kháng XT và thông số cài đặt đầu phân áp trên
các máy biến áp ......................................................................................................... 93
Bảng 2.6: Thông số điện trở, điện kháng và dung dẫn đường dây........................... 93

Bảng 2.7: Thơng số xác lập trên các thanh góp khi chạy phân bố công suất tối ưu ở
100% tải..................................................................................................................... 94

HVTH: Võ Thanh An

Trang xii


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

CHƢƠNG 1

TỔNG QUAN
1.1. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu
Hệ thống điện đang ngày càng phát triển mạnh mẽ cả về quy mô và độ phức
tạp, đồng thời những khó khăn trong vận hành hệ thống do sự phát triển không
tương xứng giữa nhu cầu phụ tải, hệ thống truyền tải và nguồn năng lượng. Vì vậy,
hệ thống điện đối mặt nguy cơ vận hành gần với biên ổn định, các sự cố bất thường
như ngắn mạch đường dây, ngắt máy phát,… có thể xảy ra gây mất ổn định hệ
thống điện. Các nhiễu loạn này làm gián đoạn liên tục cung cấp điện, gây tổn thất
cho nền kinh tế, ảnh hưởng đến hệ thống điện và mang nguy cơ sụp đổ hệ thống
điện. Do vậy, cần phát hiện nhanh và cảnh báo sớm mất ổn định hệ thống điện giúp
hệ thống điều khiển ra quyết định kịp thời, đảm bảo vận hành hệ thống điện ổn định.
Ổn định hệ thống điện đề cập đến quá trình dao động điện từ trên hệ thống
điện do những kích động gây nên. Ổn định động là khả năng của hệ thống sau
những kích động lớn phục hồi trạng thái ban đầu hoặc gần với trạng thái ban đầu
nhờ hệ thống máy phát vẫn duy trì được sự đồng bộ [1,9]. Do đó, để tăng sự an tồn
và giảm thiệt hại có thể xảy ra, một hệ thống đánh giá nhanh và chính xác ổn định

hệ thống điện yêu cầu phải được phát triển dựa trên phân tích ổn định của hệ thống,
để thực hiện cảnh báo sớm và vận hành an toàn hệ thống điện.
Việc đánh giá ổn định hệ thống điện sau kích động lớn đã có nhiều phương
pháp được nghiên cứu áp dụng. Một số phương pháp thường được sử dụng để đánh
giá ổn định quá độ là phương pháp mô phỏng miền thời gian, phương pháp ổn định
trực tiếp và phương pháp hàm năng lượng [23,24,25,56]. Phương pháp mô phỏng
miền thời gian được thực hiện đánh giá ổn định qua việc giải các phương trình
khơng gian trạng thái của các hệ thống điện, do đó cho kết quả chính xác nhưng tốn
nhiều thời gian và không kiểm tra được biên ổn định của hệ thống [10,23,56].
Phương pháp trực tiếp cho câu trả lời chính xác về ổn định quá độ hệ thống điện,
nhưng gặp khó khăn trong tính tốn và mất nhiều thời gian giải [20,22,56]. Phương

HVTH: Võ Thanh An

Trang 1


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

pháp hàm năng lượng xác định ổn định quá độ mà không cần giải các phương trình
khơng gian trạng thái khác của hệ thống điện, cho biết thời gian cắt ổn định động
nhưng khá phức tạp và tốn nhiều thời gian [22,23,29,56].
Với sự phức tạp và thời gian giải kéo dài, các phương pháp phân tích truyền
thống gây nên chậm trễ trong việc ra quyết định. Do yêu cầu rất khắc khe về thời
gian tính tốn, tính tốn nhanh nhưng phải chính xác đã xuất hiện nhu cầu nghiên
cứu và ứng dụng phương pháp khác hiệu quả hơn. Một trong số các phương pháp
hiệu quả đó là phương pháp nhận dạng mẫu.
Phương pháp nhận dạng mẫu (Pattern Recognition) áp dụng đánh giá ổn định

động hệ thống điện bỏ qua giải tích và thay thế bằng cách học quan hệ mẫu đầu vào
và đầu ra [20], đối với các tiếp cận theo hướng này thì bộ phân loại được huấn luyện
offline và kiểm tra online. Trong [13,14,16,21] tác giả đề xuất các giai đoạn khai
triển của mơ hình nhận dạng thơng minh đánh giá ổn định hệ thống điện. Trong
[22,31], tác giả chọn tín hiệu đầu vào là các biến đặc trưng chế độ xác lập tiền sự cố
để chẩn đoán ổn định quá độ qua chỉ số thời gian cắt tới hạn CCT (Critical Clearing
Time), là thời gian cắt sự cố dài nhất cho phép để hệ thống vẫn giữ ổn định ứng với
góc cơng suất cắt chuẩn. Tuy nhiên, khi kích thước của hệ thống điện tăng, số lượng
các thông số phân loại trở nên rất lớn và có thể khiến giảm độ tin cậy và đòi hỏi một
tập huấn luyện lớn. Việc tìm mối liên hệ giữa các biến đặc trưng chế độ xác lập tiền
sự cố và độ ổn định cũng là một thách thức.
Có hai loại biến đặc trưng, chúng được phân loại thành biến đặc trưng trước
sự cố và biến đặc trưng sau sự cố. Trong đó, biến đặc trưng trước sự cố thường là
thông số xác lập [13,14,15]. Với những biến đặc trưng trước sự cố, an ninh hệ thống
điện có thể được đánh giá trước khi sự cố xảy ra, nếu trạng thái vận hành hiện tại
được hiển thị không ổn định, những người vận hành có thể chuẩn bị điều khiển
phịng ngừa để dịch chuyển điểm vận hành hệ thống vào các vùng an toàn để tránh
nguy cơ mất ổn định. Điều này có thể đảm bảo hệ thống điện vận hành ở trạng thái
phòng ngừa, chặn trước những sự kiện ngẫu nhiên, nhưng nó sẽ phải chịu chi phí
tốn kém do sự thay đổi trạng thái vận hành hệ thống, chẳng hạn kế hoạch tái phát

HVTH: Võ Thanh An

Trang 2


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

điện. Ngược lại, những biến đặc trưng sau sự cố được sử dụng như là ngõ vào của
đánh giá ổn định động, chỉ có thể được thực hiện sau khi một kích động thực sự xảy
ra, và nếu sự ổn định được phát hiện bị mất trong thời gian ngắn, những điều khiển
phục hồi nên được kích hoạt ngay lập tức, như là ngắt máy phát và/hoặc sa thải phụ
tải. Đây là biện pháp đối phó, khơng mất chi phí nếu những kích động không thực
sự xảy ra, nhưng vẫn dẫn đến sự hao phí kinh tế to lớn nếu được thực hiện, chẳng
hạn việc loại bỏ các máy phát điện và/hoặc các bus tải là khơng thể tránh khỏi. Bên
cạnh đó, việc sử dụng những biến đặc trưng sau sự cố đòi hỏi một khoảng thời gian
đáp ứng nhất định để chẩn đoán sự ổn định [13,14]. Thời gian tới hạn này có thể là
quá dài cho những người vận hành thực hiện những hành động khắc phục kịp thời
để dừng quá trình mất ổn định quá độ.
Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN) cho thấy nhiều hứa
hẹn về khả năng của chúng, để dự đốn nhanh chóng và chính xác ổn định động của
hệ thống điện, với việc huấn luyện từ một nhóm nhỏ các biến hệ thống. Một trong
những yếu tố quan trọng trong việc áp dụng ANN là sử dụng kỹ thuật xử lý dữ liệu,
việc lựa chọn và trích xuất biến và mẫu đặc trưng giúp cho hệ thống lựa chọn những
dữ liệu đặc trưng tốt nhất có khả năng phân biệt cao nhất [20], qua đó giúp hệ thống
xử lý dữ liệu một cách nhanh chóng và độ chính xác chấp nhận. Trong [20] trình
bày ANN sử dụng phương pháp nhận dạng mẫu để đánh giá an ninh. Trong [27,29]
ứng dụng MLPNN (Multilayer Perceptron Neural Network) để ước lượng biên ổn
định quá độ hệ thống điện. Trong [23] CNN (Committee Neural Network), [28]
PNN (Probabilistic Neural Network) đã được sử dụng để đánh giá ổn định quá độ
qua góc rotor tương đối máy phát. KNN (Kohenen Neural Network) [32], GRNN
(Generalized Regression Neural Network) [30], MLFNN (Multilayer Feedforward
Neural Network) [24,25,33], BPLNN (Backpropagation Learning Neural Network)
[31,22] đánh giá ổn định hệ thống điện qua chỉ số CCT (Critical Clearing Time).
Trong các nghiên cứu theo hướng nhận dạng, ANN nhận dạng ổn định động
hệ thống điện, việc nhận dạng dựa vào bộ dữ liệu ổn định động trước sự cố thường
dùng trong đánh giá an ninh. Với các dữ liệu sau sự cố, ổn định động có thể được

HVTH: Võ Thanh An

Trang 3


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

chẩn đoán khi sự cố ngẫu nhiên xảy ra. Do vậy, thông qua kỹ thuật xử lý dữ liệu,
cần thiết phát triển mô hình nhận dạng có khả năng thực hiện nhận dạng ổn định
động hệ thống điện thỏa mãn độ chính xác và nâng cao độ tin cậy.
Hơn nữa, đối với hệ thống điện nhiều máy, kích thước bộ dữ liệu ổn định
động rất lớn. Quy mô lớn của bộ dữ liệu gây tốn chi phí huấn luyện của các hệ
thống thơng minh. Do đó, cần trích xuất tập dữ liệu đủ gọn nhưng vẫn mang tính đại
diện cho hệ thống, giúp huấn luyện chính xác ổn định động hệ thống điện [34,46].
Trong đó, kỹ thuật xử lý dữ liệu bao gồm kỹ thuật lựa chọn biến đặc trưng và kỹ
thuật phân cụm dữ liệu. Lựa chọn biến đặc trưng để loại bỏ những biến khơng thích
hợp hoặc những biến thừa, làm giảm số biến đầu vào. Phân cụm dữ liệu giúp phân
cụm các mẫu thành một nhóm các mẫu tương tự nhau hoặc gần nhau, nhằm giảm số
mẫu dữ liệu đầu vào.
1.2. Tính cấp thiết của đề tài
Các phương pháp phân tích hệ thống điện truyền thống tốn nhiều thời gian
giải nên gây chậm trễ trong việc ra quyết định, ngoài ra tính phi tuyến của hệ thống
điện cũng có một trở ngại trong việc chẩn đoán nhanh ổn định động của hệ thống.
Do đó, ANN được khuyến nghị như là một phương pháp thay thế để giải quyết
những vấn đề khó khăn mà những phương pháp truyền thống khơng giải quyết được
về tốc độ tính tốn cũng như hiệu suất [32]. Bằng q trình học cơ sở dữ liệu, phân
tích mối quan hệ phi tuyến vào ra giữa những thông số vận hành hệ thống điện và
tình trạng ổn định , có thể tính tốn và ra quyết định nhanh chóng [13]. Đây là đặc

điểm quan trọng, đặc trưng của ANN.
Tuy nhiên, kích thước lớn của bộ dữ liệu ổn định động gây tốn chi phí huấn
luyện đối với ANN. Do đó, để ANN làm viê ̣c nhanh và hiê ̣u quả thì cần trích xuất
tập dữ liệu đủ gọn nhưng vẫn mang tính đại diện cho hệ thống, giúp huấn luyện
nhanh và chính xác ổn định động hệ thống điện. Điều này các cơng trình đã cơng bố
cịn là hạn chế, cho nên địi hỏi phải có kỹ thuật xử lý dữ liệu mới hiệu quả, giúp
giải quyết yêu cầu nhận dạng và chẩn đoán nhanh ổn định hệ thống điện, sớm cảnh

HVTH: Võ Thanh An

Trang 4


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

báo trường hợp mất ổn định, giúp hệ thống điều khiển kích hoạt khẩn cấp đưa hệ
thống điện về trạng thái ổn định.
Kết hợp với các kỹ thuật xử lý dữ liệu, ANN có những đặc điểm nổi bật so
với những phương pháp đánh giá ổn định khác bao gồm: tốc độ đánh giá ổn định
thời gian thực, yêu cầu dữ liệu ít hơn, khả năng khái quát hóa mạnh mẽ và khả năng
mở rộng [13]. Do đó, phương pháp ANN được nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên
cứu và ứng dụng nhiều trong những năm gần đây. Hơn nữa, ANN với những kỹ
thuật xử lý dữ liệu cung cấp kết quả nhanh và chính xác để thực hiện hành động cần
thiết trong trường hợp có bất kỳ sự cố ngẫu nhiên xảy ra [24]. Đề tài tập trung
nghiên cứu mơ hình nhận dạng dùng ANN chẩn đoán nhanh ổn định động hệ thống
điện. Các giai đoạn xây dựng mơ hình nhận dạng dùng ANN chẩn đoán nhanh ổn
định động hệ thống điện bao gồm các bước như sau:
1. Xây dựng cơ sở dữ liệu ổn định động, trong đó bộ cơ sở dữ liệu đáng tin

cậy bao trùm một phạm vi toàn diện của các trạng thái vận hành của hệ thống điện.
2. Chuẩn hóa dữ liệu, trong đó kiểm tra xử lý và đưa dữ liệu ban đầu về dạng
chuẩn quy định trước.
3. Xử lý dữ liệu, trong đó bao gồm phân cụm dữ liệu và lựa chọn biến đặc
trưng, nhằm trích xuất tập dữ liệu đủ gọn nhưng vẫn mang tính đại diện cho hệ
thống điện.
4. Huấn luyện mạng, trong đó nắm bắt mối quan hệ giữa ngõ vào và ngõ ra
với các thuật tốn học để xây dựng mơ hình nhận dạng dùng ANN.
5. Đánh giá mơ hình, trong đó đánh giá sự thực hiện, độ chính xác, độ tin cậy
của mơ hình nhận dạng dùng ANN được xây dựng.
1.3. Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn
1.3.1. Mục tiêu của luận văn
- Xây dựng mơ hình nhận dạng chẩn đoán nhanh ổn định động hệ thống điện
với độ chính xác nhận dạng cao.

HVTH: Võ Thanh An

Trang 5


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

1.3.2. Nhiệm vụ của luận văn
- Nghiên cứu và xây dựng mơ hình nhận dạng ổn định động hệ thống điện
dựa trên cơ sở áp dụng mạng nơron có độ chính xác nhận dạng cao (>95%).
- Tạo cơ sở dữ liệu đánh giá ổn định động hệ thống điện với sự hỗ trợ của
PowerWorld.
- Xây dựng các chương trình chọn mẫu và thơng số đặc trưng trong môi

trường Matlab.
- Đánh giá hiệu quả nhận dạng của mơ hình mạng nơron đề xuất được xây
dựng trên hệ thống điện IEEE 10-máy 39-bus.
1.4. Phạm vi nghiên cứu
- Nghiên cứu lý thuyết ổn định hệ thống điện, lý thuyết mạng nơron, …
- Nghiên cứu quy trình xử lý dữ liệu, rút gọn biến trên cơ sở áp dụng các
thuật toán Fisher, Divergence, Relief và rút gọn mẫu trên cơ sở áp dụng thuật toán
Kmeans, Fuzzy Cmeans.
- Nghiên cứu quy trình xây dựng mơ hình nhận dạng ổn định động hệ thống
điện dựa trên cơ sở mạng nơron.
- Đánh giá hiệu quả mạng nơron đề xuất trên hệ thống điện chuẩn IEEE 10máy 39-bus.
1.5. Phƣơng pháp nghiên cứu
- Phương pháp tham khảo tài liệu liên quan đến luận văn.
- Phương pháp mơ hình hóa mơ phỏng.
- Phương pháp phân tích và tổng hợp.
1.6. Ý nghĩa khoa học và giá trị thực tiễn của luận văn
- Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo cho học
viên cao học ngành kỹ thuật điện trong nghiên cứu bài toán nhận dạng ổn định động
hệ thống điện.
- Mơ hình nhận dạng ANN được xây dựng có thể sử dụng để trợ giúp trong
huấn luyện các điều độ viên ra quyết định trong những tình huống khẩn cấp, sớm
đưa hệ thống điện về trạng thái ổn định.

HVTH: Võ Thanh An

Trang 6


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

CHƢƠNG 2

ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN
2.1. Ổn định hệ thống điện
Hệ thống điện là tập hợp các phần tử phát, dẫn, phân phối có mối quan hệ
tương tác lẫn nhau rất phức tạp.
Một hệ thống điện có bản chất phi tuyến cao và mang tính động, liên tục trải
qua các nhiễu loạn. Theo quan điểm ổn định, nhiễu loạn có thể được chia thành hai
loại chính là: các nhiễu loạn ngẫu nhiên và các nhiễu loạn do phụ tải. Các nhiễu
loạn ngẫu nhiên xảy ra do sét, ngắn mạch, hư hỏng cách điện và rơ le hoạt động
khơng chính xác, được gọi là các nhiễu loạn lớn hoặc nhiễu loạn sự kiện. Nhiễu
loạn phụ tải do các thay đổi ngẫu nhiên trong nhu cầu phụ tải [56].
Trong quá trình vận hành, hệ thống liên tục trải qua các nhiễu loạn gây tổn
hại đến ổn định hệ thống điện và nếu hệ thống khơng đảm bảo được tính ổn định khi
có tác động của những nhiễu này, có thể dẫn đến sụp đổ hệ thống điện.
Ổn định hệ thống điện là khả năng trở lại vận hành bình thường hoặc ổn định
sau khi chịu tác động nhiễu. Đây là điều kiện thiết yếu để hệ thống có thể tồn tại và
vận hành. Như ở chế độ xác lập chẳng hạn, để tồn tại phải có sự cân bằng cơng suất
trong hệ thống và đồng thời phải duy trì được độ lệch nhỏ của các thơng số dưới
những kích động ngẫu nhiên nhỏ, hoặc do tác động của những thao tác đóng cắt, hệ
thống điện cần phải chuyển từ chế độ xác lập này sang chế độ xác lập mới [1].
2.2. Phân loại ổn định hệ thống điện
Việc phân loại ổn định hệ thống điện cần phải xem xét nhiều yếu tố như: độ
lớn của nhiễu loạn, mơ hình hóa chính xác và phân tích nhiễu loạn đặc trưng, thời
gian nhiễu loạn tồn tại, thông số hệ thống ảnh hưởng nhiều nhất [56].
Ổn định hệ thống điện được phân loại thành các loại sau: ổn định góc quay
rotor, ổn định điện áp và ổn định tĩnh.

HVTH: Võ Thanh An

Trang 7


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

2.2.1 Ổn định góc quay rotor
Đây là ổn định nhiễu loạn lớn và liên quan đến khả năng liên kết giữa các
máy điện đồng bộ nhằm duy trì sự ổn định sau khi xảy ra nhiễu loạn. Chúng có thể
được chia thành 2 loại:
- Ổn định tín hiệu nhỏ hoặc nhiễu loạn nhỏ
- Ổn định góc quay rotor nhiễu loạn lớn
Trong đó, ổn định tín hiệu nhỏ xem xét các nhiễu nhỏ và các phương trình hệ
thống có thể được tuyến tính hóa. Đơi khi, ổn định góc quay rotor nhỏ được gọi là
ổn định động ngắn. Các điều kiện dao động giữa các hệ thống phụ lớn có thể phụ
thuộc vào nhiều yếu tố biến đổi, đó là cơng suất của các máy phát, các mức tải và
điện áp hệ thống, các yếu tố này rất khó để dự đốn chính xác.
Ổn định góc quay rotor lớn, thường gọi là ổn định quá độ, xảy ra khi các hệ
thống điện chịu đựng các nhiễu loạn lớn, như các sự cố hệ thống. Do có sự biến
thiên đột ngột các dịng cơng suất phân bố trong lưới, công suất các máy phát cũng
thay đổi đột ngột. Khi đó trạng thái cân bằng mơmen quay trong máy phát bị phá
vỡ, dẫn đến các sai lệch lớn của góc quay rotor. Trong [10,23] ổn định góc rotor đề
cập đến khả năng của các máy phát điện đồng bộ có mối liên kết với nhau để vẫn
duy trì tính đồng bộ sau khi chịu một kích động lớn.
Q trình q độ diễn ra có thể ổn định hoặc không ổn định phụ thuộc mức
độ của các kích động. Tính ổn định hệ thống trong trường hợp này gọi là ổn định
động (Dynamic Stability), hay còn gọi là ổn định quá độ (Transient Stability) [2].

Quan điểm cổ điển cho rằng do moment hãm không đủ, sự mất ổn định xảy
ra trong suốt vòng quay đầu tiên, như đường cong a của Hình 2.1. Trong các hệ
thống lớn, ổn định q độ có thể khơng xảy ra trong vịng quay đầu tiên. Nó có thể
là kết quả của việc xếp chồng nhiều chế độ dao động, điều này có thể dẫn đến sự sai
lệch lớn hơn của góc quay rotor trong các vòng quay kế tiếp, như đường cong b của
Hình 2.1. Đường cong c của Hình 2.1 cho thấy ổn định quá độ khi hãm các vòng
quay góc rotor.

HVTH: Võ Thanh An

Trang 8


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

Hình 2.1: Ổn định góc quay rotor dưới các chế độ quá độ hệ thống điện khác nhau.
Đường cong a, mất ổn định trong vòng quay đầu tiên; đường cong b, mất ổn định do
góc quay rotor lớn hơn sau một số vịng quay; đường cong c, ổn định quá độ góc
quay rotor.
2.2.2 Ổn định điện áp
Ổn định điện áp có thể được chia thành hai loại như sau [56]:
Mất ổn định nhiễu loạn lớn: Điện áp trong hệ thống nên được kiểm sốt khi
có các nhiễu loạn lớn, chẳng hạn như các sự cố ngắn mạch hoặc ngắt máy phát.
Việc mất ổn định góc quay rotor có thể dẫn đến mất ổn định điện áp. Khi hệ thống
mất dần tính đồng bộ, như khi góc rotor lệch quá 180, điều này sẽ dẫn đến sụt áp
trên lưới điện.
Mất ổn định nhiễu loạn nhỏ: Mất ổn định liên quan với khả năng kiểm soát
điện áp của hệ thống dưới các nhiễu loạn nhỏ, như các thay đổi phụ tải trong hệ

thống. Việc thay đổi dịng cơng suất trên đường dây gây ra chênh lệch điện áp V ở
cuối đường dây.
2.2.3 Ổn định tĩnh
Ổn định tĩnh là khả năng của hệ thống sau những kích động nhỏ (nhiễu nhỏ)
phục hồi được chế độ ban đầu [1]. Khả năng này phụ thuộc vào độ dự trữ ổn định
của hệ thống. Đánh giá ổn định tĩnh đề cập đến ổn định trạng thái tĩnh của hệ thống

HVTH: Võ Thanh An

Trang 9


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

trong giới hạn quá tải của các đường dây hoặc những vi phạm giới hạn của điện áp
tại các bus do các kích động trong hệ thống.
Đặc trưng góc cơng suất của một máy phát có thể được suy ra từ sơ đồ
phasor cơ bản như trong Hình 2.2.

Hình 2.2: Sơ đồ phasor đơn giản của một máy phát, bỏ qua trở kháng.
Khi bỏ qua tất cả trở kháng và tổn hao, đặc trưng góc cơng suất có thể được
trình bày như sau:
P

EV sin  1 2  1
1 
 V


sin 2
Xd
2  X q X d 

 cos 2  sin 2 
EV cos 
Q
V 2 

 X
Xd
Xq
d







(2.1)

Do đó, máy phát ổn định tĩnh nếu [56]:
P
0


(2.2)

Tỉ lệ này tăng theo mỗi biến đổi nhỏ của công suất trục ngõ ra, dẫn đến thay

đổi góc . Từ phương trình (2.1), cơng suất đồng bộ được tính như sau:
Ps 

 1
EV cos 
1 
V 2 

cos 2
X

xd
X
d
q



(2.3)

Khi có bất kì nhiễu loạn ảnh hưởng đến hoạt động ổn định của máy điện
đồng bộ, công suất đồng bộ được đưa vào, để chống lại nhiễu loạn và đưa hệ thống
đến một điểm ổn định mới [56].

HVTH: Võ Thanh An

Trang 10


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

Tóm lại, đánh giá ổn định động của hệ thống điện là một trong những nhiệm
vụ quan trọng nhất trong quá trình thiết kế và vận hành hệ thống điện [20]. Ổn định
động là khả năng của hệ thống sau những kích động lớn (nhiễu lớn) phục hồi trạng
thái ban đầu hoặc gần với trạng thái ban đầu [1].
Đánh giá ổn định động là nhằm để xác định hệ thống điện có thể chịu được
những kích động ngẫu nhiên mà khơng làm mất sự ổn định. Đánh giá ổn định động
có tầm quan trọng to lớn để vận hành an toàn và đáng tin cậy hệ thống điện.
Trong luận văn đã áp dụng đánh giá ổn định động hệ thống điện dựa trên góc
rotor (góc cơng suất). Đánh giá thuộc tính động của hệ thống điện trong quá trình
ngắn mạch dựa trên quan sát mối quan hệ giữa các góc cơng suất của các máy phát
điện. Hệ thống điện ổn định nếu bất kỳ góc cơng suất tương đối của máy phát thứ i
0

i so với máy phát thứ j j không vượt q 180 . Ngược lại, nếu góc cơng suất tương

đối vượt quá 1800 thì hệ thống mất ổn định.
Tiêu chuẩn để đánh giá ổn định là:
Nếu ∆δij ≤ 1800 ổn định
Nếu ∆δij > 1800 không ổn định

(2.4)

Để đánh giá hệ thống ổn định hay khơng ổn định sau kích động lớn có nhiều
phương pháp tốn được áp dụng. Trong đó, các phương pháp tích phân số có thể
xác định sự ổn định và góc cơng suất lớn nhất thơng qua giải phương trình dao động
phi tuyến cho mỗi máy đối với hệ thống nhiều máy. Tuy nhiên, các phương pháp
phân tích truyền thống tốn nhiều thời gian giải nên gây chậm trễ trong việc ra quyết

định. Do đó, với yêu cầu rất khắc khe về thời gian tính tốn, tính nhanh nhưng phải
chính xác, nên luận văn đã ứng dụng phương pháp khác hiệu quả hơn, đó là phương
pháp nhận dạng sử dụng ANN.
Tuy nhiên, trước khi đi vào nghiên cứu cụ thể phương pháp sẽ được vận
dụng để chẩn đoán ổn định động trong hệ thống điện, cần phải nhắc đến phương
trình cơ bản để xác định thuộc tính động rotor và mơ hình đơn giản hóa máy phát
được sử dụng trong các nghiên cứu ổn định quá độ, đó là phương trình chuyển động
rotor [1] hay cịn gọi là phương trình dao động [9].

HVTH: Võ Thanh An

Trang 11


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

2.3. Phƣơng trình dao động của máy phát
Phương trình dao động liên quan đến chuyển động của rotor [56], được viết
lại như sau:
J

d 2 r
 Tm  Te
dt 2

(2.5)

Trong đó J là moment qn tính (kg.m2), ωr là tốc độ góc của rotor (rad), Tm

là moment cơ và Te là moment điện (N.m). Các đại lượng này có thể được chuyển
sang hệ đơn vị tương đối bởi mối quan hệ giữa hằng số quán tính H và moment
quán tính J:
2H

d 2ru
 Tmu  Teu
dt 2

(2.6)

Trong đó:
H

J02m
2VAbase

ru 

and

r
0

(2.7)

Chỉ số dưới u cho biết các giá trị thuộc hệ đơn vị tương đối. H là hằng số
quán tính, được định nghĩa với các đơn vị phổ biến của Hoa Kỳ như sau:
H





2.31 RPM 2  WR 2 lb / ft 2 10 10
MW  s / MVA
MVA rating of machine

(2.8)

H biến thiên không quá lớn đối với các máy điện khác nhau [56]. Cần quan
tâm nhiều hơn khi lập phương trình dao động trong các giới hạn của góc quay rotor
ở độ điện , bằng việc đối chiếu với tốc độ đồng bộ tham chiếu 0 tại t = 0. Góc 
được suy ra từ các sơ đồ phasor của máy điện:
   r t  0 t   0
   r  0   r

(2.9)

  0 ru

Do đó, phương trình 2.6 được viết như sau:
2 H d 2
 Tmu  Teu
0 dt 2

(2.10)

Thêm thơng số khác với phương trình này để tính tốn giảm xóc và tỉ lệ tốc
độ. Khi đó phương trình trở thành:

HVTH: Võ Thanh An

Trang 12


Luận văn thạc sĩ

GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh

2 H d 2
 Tmu  Teu  K Dru
0 dt 2

(2.11)

Phương trình (2.11) được gọi là phương trình dao động. Và có thể được biểu
diễn dưới hai phương trình vi phân bậc nhất như sau:
d r
1
Tm  Te  K D r 

dt
2H
d
 0  r
dt

(2.12)

Chỉ số dưới u đã được giảm thiểu và phương trình được hiểu là sử dụng đơn
vị tương đối.
Tuyến tính hóa:
1
Tm  K1  K D r 
2H
  0  r
 r 

(2.13)

K1 (đơn vị tương đối P/rad) = hệ số đồng bộ.
Giới hạn K1 có thể được gọi là cơng suất đồng bộ, có tác dụng tăng và
giảm quán tính để đưa hệ thống về điểm làm việc ổn định. Đối với các sai lệch nhỏ,
K1 là độ dốc của đường cong góc cơng suất quá độ, tại điểm làm việc ổn định riêng
biệt, như Hình 2.3:
K1 

VEq
dP

cos  0
d  0 X d  X e

(2.14)

Đối chiếu với Hình 2.4 của một máy phát đồng bộ kết nối với một thanh cái
vô hạn thông qua điện kháng Xe, và bỏ qua phần dư, E′ là điện áp nội phía sau điện
kháng quá độ, Eq là điện áp nội phía sau điện kháng đồng bộ, V là điện áp thanh cái
vô hạn, Vt là điện áp đầu cực máy phát, và  là góc giữa E′qvà V.

Phương trình (2.11) điều chỉnh đáp ứng động, có tần số dao động khoảng:
n 

HVTH: Võ Thanh An

K1 s
rad / s
2H

(2.15)

Trang 13