(Luận văn thạc sĩ hcmute) ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (4.79 MB, 111 trang )
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
LUẬN VĂN THẠC SĨ
LÂM VIỆT PHONG
ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON CẢI TIẾN NÂNG CAO
ÐỘ CHÍNH XÁC NHẬN DẠNG CHẾ ÐỘ HỆ THỐNG
ÐIỆN TRONG DAO ÐỘNG LỚN
NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 60520202
S K C0 0 5 9 8 0
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 04/2018
Luan van
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
LUẬN VĂN THẠC SĨ
LÂM VIỆT PHONG
ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON CẢI TIẾN NÂNG CAO
ĐỘ CHÍNH XÁC NHẬN DẠNG CHẾ ĐỘ HỆ THỐNG
ĐIỆN TRONG DAO ĐỘNG LỚN
NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 60520202
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2018
Luan van
Luan van
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
LUẬN VĂN THẠC SĨ
LÂM VIỆT PHONG
ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON CẢI TIẾN NÂNG CAO
ĐỘ CHÍNH XÁC NHẬN DẠNG CHẾ ĐỘ HỆ THỐNG
ĐIỆN TRONG DAO ĐỘNG LỚN
NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 60520202
Hướng dẫn khoa học:
PGS.TS QUYỀN HUY ÁNH
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2018
Luan van
Luan van
i
Luan van
ii
Luan van
iii
Luan van
iv
Luan van
v
Luan van
vi
Luan van
vii
Luan van
LÝ LỊCH KHOA HỌC
I. LÝ LỊCH SƠ LƯỢC:
Họ & tên: LÂM VIỆT PHONG
Giới tính: Nam
Ngày, tháng, năm sinh: 01/01/1991
Nơi sinh: Sóc Trăng
Quê quán: Sóc Trăng
Dân tộc: Kinh
Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: Ấp Phước Thọ C, Xã Mỹ Phước, Huyện Mỹ
Tú, Tỉnh Sóc Trăng.
Điện thoại di động: 0939 738 819
E-mail:
II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO:
1. Đại học:
Hệ đào tạo: Chính quy
Thời gian đào tạo từ tháng 8/2008 đến tháng 08/2012
Nơi học: Trường Đại học Cần Thơ
Ngành học: Kỹ Thuật Điện.
Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: Thiết kế cung cấp điện cho nhà
học C1 Đại học Cần Thơ.
Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án hoặc thi tốt nghiệp: năm 2014 tại Trường
Đại học Cần Thơ.
2. Thạc sĩ:
Hệ đào tạo: Chính quy
Thời gian đào tạo từ tháng 4/2015 đến tháng 04/2017
Nơi học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh.
Ngành học: Kỹ Thuật Điện.
Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: Ứng dụng mạng nơron cải tiến
nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn.
Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án hoặc thi tốt nghiệp: 28/04/2018 tại Trường
Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh.
viii
Luan van
III. Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP
ĐẠI HỌC:
Thời gian
Từ 08/2017
đến nay
Nơi công tác
Công ty Nhiệt Điện Duyên Hải
ix
Luan van
Công việc đảm nhiệm
Vận hành viên
LỜI CAM ĐOAN
Tơi cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai
công bố trong bất kỳ cơng trình nào khác.
Tp.Hồ Chí Minh, ngày 26 tháng 02 năm 2018
Tác giả luận văn
Lâm Việt Phong
x
Luan van
LỜI CẢM ƠN
Trước tiên, tôi chân thành cảm ơn Ban Giám Hiệu nhà trường, quý Thầy/Cô
Khoa Điện - Điện tử Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đã truyền đạt kiến
thức chuyên môn, kinh nghiệm, giúp tôi tự tin tìm hiểu kiến thức chuyên ngành, tạo
điều kiện tốt nhất cho tơi hồn thành khố học.
Qua đó, tơi xin chân thành cảm ơn ba mẹ tôi đã luôn động viên giúp đỡ tôi
trong suốt thời gian học tập.
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy PGS.TS Quyền Huy Ánh đã tận
tình hướng dẫn, giúp đỡ trong suốt quá trình học tập cũng như trong quá trình thực
hiện luận văn này. Bên cạnh đó, tơi cũng muốn gửi lời cảm ơn đến NCS Nguyễn
Ngọc Âu, người đã hỗ trợ tơi rất nhiều trong suốt q trình thực hiện luận văn.
Xin chân thành cảm ơn!
Tp.Hồ Chí Minh, ngày 26 tháng 02 năm 2018
Tác giả luận văn
Lâm Việt Phong
xi
Luan van
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 công suất lớn khi xuất hiện
ngắn mạch. Điều này dẫn đến việc đánh giá ổn định động dựa trên các phương pháp
phân tích truyền thống tốn nhiều thời gian giải nên gây chậm trễ trong việc ra quyết
định. Vì vậy, việc phát hiện nhanh và cảnh báo sớm mất ổn định hệ thống điện giúp
điều độ viên và hệ thống điều khiển ra quyết định kịp thời trở thành yếu tố then chốt
đảm bảo vận hành hệ thống điện ổn định.
Để giải quyết những vấn đề khó khăn trên, Luận văn đã xây dựng mơ hình mạng
nơron cải tiến bao gồm các mạng nơron song song. Kỹ thuật xử lý dữ liệu được áp
dụng trong luận văm là kỹ thuật phân cụm dữ liệu sử dụng phương pháp Kmeans.
Bộ nhận dạng được sử dụng là ma ̣ng nơron hồi quy tổng quát GRNN (Generalized
Regression Nơron Network).
Luận văn đã xây dựng mơ hình mạng nơron cải tiến bao gồm các mạng nơron
song song, kết quả nhận dạng cao hơn mơ hình mạng nơron đơn. Mạng nơron đề
xuất được xây dựng gồm các mạng nơron đơn với cùng biến ngõ vào, bộ tổng hợp
đầu ra. Kết quả tính tốn dựa trên luật bình bầu theo luật số đơng.
Để chứng minh cho phần lý thuyết, luận văn đã kiểm tra trên sơ đồ IEEE 10-máy
39-bus bằng mơ hình đề xuất, kết quả cho thấy mạng nơron song song có độ chính
xác nhận dạng 98.06% so với mơ hình nơron đơn độ chính xác đạt được là 97.78%.
xii
Luan van
ABSTRACT
Along with the socio-economic development, electrical systems develop very
fast in scale, have high nonlinearity and often have large power fluctuations when
short circuits occur. This leads to a dynamic stability evaluation based on traditional
analytical methods that take long solving time, thus should cause delays in decision
making. Therefore, the rapid detection and early warning of instability of the power
system makes dispatchers and decision-making control system has become a key
factor to ensure stable operation of the power system.
To solve these problems, the thesis has developed an improved neural network
model including parallel neural networks. Data manipulation technique applied in
this thesis is clustering data technique, based on the Kmeans method. The used
recognition is the generalized regression neural network (GRNN).
The thesis has developed an improved neural network model including parallel
neural networks, the recognition result is higher than single neural network model.
The proposed neural network consists of single neural networks with the same input
variables, the synthesized output. The results are based on the law of mass voting.
To prove the theory, the thesis was tested on the 10 machines- 39 bus IEEE
network using the proposed model, the recognition results showed that the parallel
neuron network had a 98.06% accuracy rating compared to that of the singleprecision neuron model of 97.78%.
xiii
Luan van
MỤC LỤC
Chương 1: Mở đầu ................................................................................................. 1
1.1. Tính cấp thiết của đề tài ................................................................................ 1
1.2. Mục tiêu và nhiệm vụ ................................................................................... 2
1.2.1. Mục tiêu ................................................................................................. 2
1.2.2. Nhiệm vụ ............................................................................................... 3
1.3. Phạm vi nghiên cứu ...................................................................................... 3
1.4. Phương pháp nghiên cứu .............................................................................. 3
1.5. Điểm mới của đề tài ...................................................................................... 3
1.6. Cấu trúc của đề tài......................................................................................... 3
Chương 2: Cơ sở lý thuyết ổn định hệ thống điện .............................................. 4
2.1. Khái niện chung ............................................................................................ 4
2.2. Ổn định hệ thống điện ................................................................................... 5
2.2.1. Các chế độ làm việc hệ thống điện ........................................................ 5
2.2.2. Phân loại ổn định hệ thống .................................................................... 6
2.2.2.1. Cân bằng công suất ...................................................................... 8
2.2.2.2. Ổn định tĩnh ................................................................................. 10
2.2.2.3. Ổn định động................................................................................ 12
2.3. Các phương pháp nghiên cứu ổn định động hệ thống điện .......................... 12
2.3.1. Phương pháp tích phân số...................................................................... 13
2.3.2. Phương pháp diện tích ........................................................................... 14
2.3.3. Phương pháp trực tiếp ........................................................................... 14
xiv
Luan van
2.3.4. Phương pháp mô phỏng theo miền thời gian ........................................ 14
2.4. Phương trình dao động.................................................................................. 15
2.5. Ổn định hệ nhiều máy ................................................................................... 18
2.6. Phân tích tình hình nghiên cứu liên quan ..................................................... 21
2.7. Kết luận chương 2 ......................................................................................... 22
Chương 3: Lý thuyết mạng nơron và mơ hình nhận dạng................................. 23
3.1. Mơ hình nơron sinh học ................................................................................ 23
3.2. Mơ hình nơron nhân tạo................................................................................ 24
3.3. Phân loại mạng nơron ................................................................................... 25
3.3.1. Cấu trúc một nơron ................................................................................ 25
3.3.2. Mạng có nhiều lớp nơron ...................................................................... 27
3.3.3. Mạng Perceptron ................................................................................... 28
3.3.4. Mạng hàm truyền xuyên tâm ................................................................. 28
3.3.4.1 Mạng hồi quy tổng quát ................................................................ 30
3.3.4.2. Mạng nơron xác suất .................................................................... 33
3.4. Luật đầu ra của bộ phân loại ......................................................................... 34
3.5. Huấn luyện và đánh giá mơ hình nhận dạng................................................. 35
3.6. Mạng nơron dựa trên các nơron kết hợp....................................................... 35
3.7. Mơ hình nhận dạng ....................................................................................... 37
3.7.1. Khái niệm nhận dạng ............................................................................. 37
3.7.2. Những tính chất chung của nhận dạng .................................................. 37
3.7.3. Quy trình nhận dạng .............................................................................. 38
3.8. Kết luận chương 3 ......................................................................................... 39
xv
Luan van
Chương 4: Xây dựng mạng nơron cải tiến nhận dạng ổn định động
hệ thống điện ....................................................................................... 40
4.1. Quy trình thực hiện mạng nơron đơn ............................................................ 40
4.1.1. Tạo cơ sở dữ liệu ................................................................................... 41
4.1.2. Chuẩn hóa dữ liệu .................................................................................. 42
4.1.3. Lựa chọn biến đặc trưng ........................................................................ 43
4.1.4. Chia dữ liệu theo tiêu chuẩn năng lượng ............................................... 49
4.1.5. Phân cụm dữ liệu ................................................................................... 49
4.1.6. Huấn luyện ANN ................................................................................... 53
4.1.7. Đánh giá độ chính xác kết quả huấn luyện ............................................ 54
4.2 Mạng nơron song song ................................................................................... 54
4.3. Kết luận chương 4 ......................................................................................... 57
Chương 5: Ứng dụng mạng nơron cải tiến nhận dạng ổn định động
hệ thống điện IEEE 10-máy 39-bus .................................................. 58
5.1. Quy trình thực hiện mạng nơron song song .................................................. 58
5.2. Tạo cơ sở dữ liệu........................................................................................... 59
5.3. Chuẩn hóa dữ liệu ......................................................................................... 61
5.4. Lựa chọn biến đặc trưng ............................................................................... 61
5.5. Chia dữ liệu theo tiêu chuẩn năng lượng ...................................................... 61
5.6. Phân cụm dữ liệu........................................................................................... 62
5.7. Kết quả huấn luyện và kiểm tra mạng GRNN đơn ....................................... 64
5.8. Mạng nơron song song .................................................................................. 66
5.8.1. Cấu hình mạng nơron song song ........................................................... 66
xvi
Luan van
5.8.2. Trình tự xác định số lượng mạng nơron song song ............................... 66
5.9. Kết luận chương 5 ......................................................................................... 69
Chương 6: Kết luận và hướng nghiên cứu phát triển......................................... 70
6.1. Kết luận ......................................................................................................... 70
6.2. Hướng nghiên cứu phát triển ........................................................................ 70
TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................ 71
xvii
Luan van
DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT
STT
Viết đầy đủ
Chữ viết tắt
1
ANN
Artificial Neural Network
2
CCT
Critical Clearing Time
3
CNN
Committee Neural Network
4
GRNN
Generalized Regression Neural Network
5
IEEE
Institute of Electrical and Electronics Engnineers
6
MLFNN
Multilayer Feedforward Neural Network
7
MLPNN
Multilayer Perceptron Neural Network
8
RBFN
Radial Basis Function Network
9
CSTD
Công suất tác dụng
10
CSPK
Công suất phản kháng
11
CĐQĐ
Chế độ quá độ
12
CĐXL
Chế độ xác lập
13
HTĐ
Hệ thống điện
xviii
Luan van
DANH SÁCH CÁC HÌNH
Hình 2.1: Sơ đồ hệ thống điện đơn giản.................................................................. 4
Hình 2.2: Các chế độ làm việc của HTĐ ................................................................ 5
Hình 2.3: Phân loại ổn định hệ thống điện .............................................................. 7
Hình 2.4: Biểu diễn góc lệch .............................................................................. 13
Hình 2.5: Hệ thống điện N nút dùng cho các nghiên cứu ổn định q độ .............. 18
Hình 3.1: Mơ hình nơron sinh học .......................................................................... 23
Hình 3.2: Mơ hình mạng nơron nhân tạo ................................................................ 24
Hình 3.3: Cấu trúc một nơron ................................................................................. 26
Hình 3.4: Một lớp có nhiều nơron ........................................................................... 26
Hình 3.5: Mạng có nhiều lớp nơron ........................................................................ 27
Hình 3.6: Cấu trúc một lớp của mạng perceptron ................................................... 28
Hình 3.7: Mạng hàm truyền xuyên tâm .................................................................. 29
Hình 3.8: Mạng hồi quy tổng quát .......................................................................... 30
Hình 3.9: Mạng nơrơn xác suất ............................................................................... 33
Hình 3.10: Mơ hình mạng nơron dựa trên các nơron kết hợp ................................. 35
Hình 3.11: Quy trình nhận dạng ANN .................................................................... 39
Hình 4.1: Quy trình thực hiện mạng nơron đơn ...................................................... 41
Hình 4.2: Quy trình lựa chọn biến đặc trưng .......................................................... 44
Hình 4.3: Mơ tả giải thuật Relief............................................................................. 47
Hình 4.4: Sử dụng giải thuật Kmeans để phân cụm trong một bộ dữ liệu .............. 50
Hình 4.5: Mơ tả giải thuật Kmeans ......................................................................... 51
xix
Luan van
Hình 4.6: Quy trình rút gọn mẫu ............................................................................. 52
Hình 4.7: Phương pháp kết hợp tuần tự để chọn số tâm cụm dữ liệu ..................... 53
Hình 4.8: Bộ nhận dạng kết hợp .............................................................................. 55
Hình 4.9: Quy trình xây dựng mạng nơron song song ............................................ 56
Hình 5.1: Quy trình thực hiện mạng nơron song song ............................................ 59
Hình 5.2: Sơ đồ hệ thống điện IEEE 10-máy 39-bus .............................................. 60
Hình 5.3: Độ chính xác huấn luyện với tập mẫu đã phân cụm Kmeans
Data(SR1,UR1) .......................................................................................... 64
Hình 5.4: Độ chính xác huấn luyện với tập mẫu đã phân cụm Kmeans
Data(SR2,UR2) .......................................................................................... 65
Hình 5.5: Độ chính xác huấn luyện với tập mẫu đã phân cụm Kmeans
Data(SR3,UR3) .......................................................................................... 65
Hình 5.6: Đồ thị biểu diễn mối quan hệ về độ chính xác huấn luyện và số mạng
nơron song song của nhóm 1 .................................................................. 67
Hình 5.7: Đồ thị biểu diễn mối quan hệ về độ chính xác huấn luyện và số mạng
nơron song song của nhóm 2 .................................................................. 67
Hình 5.8: Đồ thị biểu diễn mối quan hệ về độ chính xác huấn và số mạng nơron
song song của nhóm 3 ............................................................................. 68
Hình 5.9: Mơ hình mạng nơron song song .............................................................. 69
xx
Luan van
