Luan van điều khiển SVC với phương pháp ANFIS

Chương 1

TỔNG QUAN

1.1 Đặt vấn đề
Ổn định điện áp là một vấn đề đã và đang được nghiên cứu nhiều ở các nước
phát triển trên thế giới, nhất là trong cơ chế thị trường điện do tác hại của hiện
tượng mất ổn định điện áp là rất lớn, có thể đưa hệ thống điện đến tình trạng sụp
đo điện áp từng phần hoặc hoàn toàn.
Ổn định điện áp là khả năng duy trì điện áp tại tất cả các nút trong hệ thống
nằm trong một phạm vi cho phép ở điều kiện vận hành bình thường hoặc sau các
kích động. Hệ thống sẽ đi vào trạng thái không ổn định khi xuất hiện các kích động
như tăng tải đột ngột hay thay đổi các điều kiện vận hành trong hệ thống. Các thay
đổi đó có thể làm cho quá trình giảm điện áp xảy ra và nặng nhất là có thể rơi vào
tình trạng không thể điều khiển điện áp, gây ra sụp đo điện áp.
Để ổn định điện áp ngày nay có rất nhiều phương pháp. Luận văn bước đầu
tìm hiểu về bù công suất phản kháng, nghiên cứu các thiết bị FACTS, đặc biệt là
thiết bị bù tĩnh có điều khiển SVC, Đi sâu nghiên cứu điều khiển SVC với phương
pháp ANFIS bằng cách mô phỏng và mô hình hóa sử dụng phần mềm Matlab
Simulink. Hiện nay trong nước và trên thế giới đã có một số nghiên cứu ứng dụng
hệ nơron mờ trong các bài toán bù công suất liên quan tới SVC . Tuy nhiên, lĩnh
vực này còn khá mới mẻ và đang rất được quan tâm nhưng chưa được ứng dụng
rộng rãi. Chính vì lý do trên tác giả quyết định chọn đề tài:
“Nghiên cứu giải thuật huấn luyện online ứng dụng trong điều khiển SVC”.

1


1.2 Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước
Việc nghiên cứu bộ điều khiển của bộ bù SVC để làm tăng khả năng đáp ứng
của nó là hết sức cần thiết và có ý nghĩa. Một trong những hướng nghiên cứu để làm

tăng khả năng đáp ứng này là ứng dụng mạng nơron mờ trong việc xây dựng bộ
điều khiển..... Hiện nay, nhà nước ta có một vài công nghiên cứu ứng dụng nơron
mờ để điều khiển SVC nhưng chưa đi vào huấn luyện online, cụ thể là:


“Ứng dụng mạng Nơron- mờ để điều khiển SVC giữ điện áp tại nút có tải
thay đổi”, Nguyễn Thanh Quảng, Hội nghị khoa học kỷ niệm 35 năm viện
khoa học và công nghệ Việt Nam –Hà Nội 2010[1].

 Luận văn thạc sĩ “ Nghiên cứu xây dựng mô hình sử dụng thiết bị SVC để
điều khiển nâng cao ổn định điện áp cho hệ thống điện”,Phan Thành Việt,
Đại Học Đà Nẵng 2011[2].
 Luận văn thạc sĩ “ Áp dụng fuzzy logic trong điều khiển SVC trên lưới
điện”,Lê Xuân Kha, Đại Học Thái Nguyên 2011[3].
 Luận văn thạc sĩ “Điều Khiển Thiết Bị Bù Tĩnh (SVC) Và Ứng Dụng Trong
Việc Nâng Cao Cho Ổn Định Chất Lượng Điện Năng”,Nguyễn Thế Vĩnh,
Đại Học Thái Nguyên 2007[4].
Hiện tại, tại các quốc gia phát triển và các trường Đại học lớn trên thế giới đã
nghiên cứu và áp dụng nhiều phương pháp để huấn luyện cho SVC một cách hiệu
quả nhất. Cụ thể là:
 Novel methods with Fuzzy Logic and ANFIS controller based SVC for
damping Sub-Synchronous Resonance and low-frequency power oscillation,
Akbar Lak, Daryoush Nazarpour, Hasan Ghahramani, 20th Iranian
Conference on Electrical Engineering, (ICEE2012), May 15-17,2012,
Tehran, Iran[5].
 Power System Stability Enhancement by Neuro Fuzzy Logic Based SVC for
Multi Machine System, S. Sabna, D. Prasad, R. Shivakumar, International

2

Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT) ISSN: 2249 –
8958, Volume-1, Issue-4, April 2012.[6].
 Using ANFIS as Indicator in the Networks Containing SVC and STATCOM
for Voltage Collapse Phenomena, Nemat Talebi,Mansoor Sheykhan, Journal
of Electrical Engineering Science., 1 (7), 2010 ISSN: 2008-9864[7].

Ngày càng có nhiều nghiên cứa mới cho ra nhiều kết quả tốt hơn với sự hỗ trợ
càng ngày càng phát triển của khoa học công nghê, máy tính... Phát triển hơn nữa,
để đáp ứng nhu cầu xử lý các lỗi trực tuyến trên hệ thống dần dần có nhiều nghiên
cứu đang tập trung nghiên cứu vào nó.
1.3 Các vấn đề nghiên cứu của đề tài
1.3.1. Tính cấp thiết của đề tài
Hiện tại các hệ thống điện thực tế đang gặp một số vấn đề làm thế nào để
huấn luyện trực tuyến khi xảy ra sự cố trên hệ thống điện, thông thường các hệ
thống trước đây khi gặp phải sự cố chúng ta phải tìm hiểu nguyên nhân, thu tập dữ
liệu đầu vào, dữ liệu đầu ra… Sau đó huấn luyện hệ thống để hệ thống có thể hoạt
động bình thường. Để đáp ứng nhu cầu phải huấn luyện trực tuyến cho hệ thống dù
xảy ra sự cố trên hệ thống vẫn giữ được trạng thái ổn định và có hiệu quả kinh tế
nhất cho hệ thống điện. Vì vậy đây là một đề tài rất đáng chú ý hiện nay.
1.3.2. Ý nghĩa luận văn
Việc sử dụng các phương pháp trước đây để điều khiển thiết bị SVC chưa mang lại
hiệu quả cao cho việc nâng cao ổn định hệ thống khi xảy ra các sự cố của hệ thống
điện. Khi hệ thống có những dao động, hoặc khi sự cố xảy ra thì chúng ta cần có
những biện pháp để khắc phục trực tuyến mà không cần phải thu thập các dữ liệu
của hệ thống, mà có thể giúp hệ thống trở lại hoạt động bình thường. Đề tài đưa ra

3

giải pháp nâng cao độ ổn định động của hệ thống bằng cách sử dụng phương pháp
điều khiển ANFIS trực tuyến ứng dụng cho thiết bị SVC (Static Var Compensator)
để vửa đảm bảo sự hoạt động bình thường của hệ thống và đảm bảo chất lượng điện
năng cũng như hiệu quả kinh tế.

1.3.3. Tính thực tiễn của đề tài
Hiện nay, Hệ thống hoạt động khi xảy ra các sự cố nhỏ thì hệ thống có thể tự ổn
định khi ta lắp đặt các thiết bị bù điện tử công suất. Nếu hệ thống xảy ra các trường
hợp sự cố mất ổn định động của hệ thống chúng cần áp dụng các phương pháp điều
khiển để có thể điều khiển thiết bị bù một cách hiệu quả nhất. Có rất nhiều phương
pháp điều khiển cho thiết bị bù như : điều khiển mờ, điều khiển mạng thần kinh
nhân tạo, hệ chuyên gia, giải thuật di truyền… Hiện nay ANFIS là phương pháp
thông minh kết hợp giữa điều khiển mờ mà mạng nơron và chúng ta có thể đào tạo
trực tuyến giúp cho hệ thống tự trở lại trạng thái bình thường khi xảy ra sự cố.
Do đó, việc nâng cao độ ổn định động một cách trực tuyến của hệ thống điện sử
dụng SVC điều khiển bằng phương pháp ANFIS sẽ giúp hệ thống hoạt động ổn
định là rất cần thiết trong thực tế hiện nay.
1.4 Mục tiêu và nhiệm vụ
. Các mục tiêu sau đây sẽ được thực hiện trong chuyên đề:
 Tìm hiểu thiết bị bù tĩnh SVC
 Ứng dụng SVC để nâng cao độ ổn định động của hệ thống điện.
 Tìm hiểu mạng ANFIS.
 Thiết kế bộ điều khiển ANFIS trực tuyến ứng dụng điều khiển SVC để nâng
cao độ ổn định động của hệ thống điện.

4


1.5 Phương pháp giải quyết
Tham khảo các mô hình trên các bài báo uy tín, tác giả dùng phần mềm Matlab để

mô phỏng các thông số của hệ thống.
1.6 Giới hạn đề tài
Đề tài nghiên cứu được giới hạn trong phạm vi là tìm hiểu về thiết bị bù SVC. Tìm
hiểu về phương pháp điều khiển nơron mờ (ANFIS). Sau đó áp dụng vào mô hình
có sẵn trong matlab sử dụng bộ điều khiển nơron mờ (ANFIS) để điều khiển thiết bị
bù SVC. Nhận xét và kết luận kết quả đạt được từ phần mềm mô phỏng
Matlab/Simulink.
1.7 Điểm mới của luận văn
Xây dựng được mô hình điều khiển ANFIS trực tuyến để điều khiển cho SVC áp
dụng vào một mạng điện cụ thể.
1.8 Phạm vi ứng dụng
 Ứng dụng cho các mô hình hay lưới điện bất kỳ.
 Ứng dụng cho các lưới điện IEEE mẫu.
 Làm tài liệu tham khảo khi xét tới hệ thống điều khiển trực tuyến sử dụng bộ
điều khiển ANFIS.
1.9 Bố cục của luận văn
Chương 1:

TỔNG QUAN

Chương 2:

THIẾT BỊ BÙ TĨNH SVC (STATIC VAR COMPENSATOR)

Chương 3:

TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON MỜ (ANFIS)

Chương 4:

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ANFIS TRỰC TUYẾN

Chương 5:

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

5


Chương 2

THIẾT BỊ BÙ TĨNH SVC
(STATIC VAR COMPENSATOR)
2.1.

Thiết bị bù tĩnh điều khiển bằng thyristor SVC (Static Var

compensator).
2.1.1. Cấu tạo và nguyên lý của SVC.

Hình 2.1:Cấu tạo SVC
Diễn giải:
1: Máy Biến áp- Transformer
2: TCR- Thyristor Controlled Reactor

6


3: TSR- Thyristor Switched Reactor
4: TSC- Thyristor Switched Capacitor



SVC là thiết bị bù ngang dùng để phát hoặc tiêu thụ công suất phản kháng
có thể điều chỉnh bằng cách tăng hay giảm góc mở của thyristor, được tổ
hợp từ hai thành phần cơ bản:
-

Thành phần phản kháng để tác động về mặt công suất phản kháng (có
thể phát hay tiêu thụ công suất phản kháng tuỳ theo chế độ vận hành).

-

Thành phần điều khiển bao gồm các thiết bị điện tử như: Thyristor
hoặc Triắc có cực điều khiển, hệ thống điều khiển góc mở dùng các bộ
vi điều khiển họ 8051, PIC16F877.v.v.



SVC có thể điều chỉnh điện áp tự động theo thời gian thực, nhằm đáp ứng
tức thời các biến thiên nhanh của điện áp đảm bảo an toàn cho hệ thống
điện.

2.1.1.1. Nguyên lý họat động của bộ Thyristor mắc song song ngược:
-

Trường hợp tải thuần trở:

Khi T1 mở thì một phần nửa chu kì dương điện áp nguồn điện đặt lên mạch tải,
còn khi T2 mở thì một phần của nửa chu kì âm của điện áp nguồn được đặt lên
mạch tải.

Hình 2.2: Nguyên lý của bộ Thyristor mắc song song ngược.

7


Góc mở được tính từ điểm đi qua trị zêzo của điện áp nguồn:
(2.1)
Trong đó :

( 2.2)

Dòng điện tải không có dạng hình sin, ta phải khai triển chuỗi Fourier của nó
gồm 2 thành phần: sóng cơ bản và sóng hài bậc cao. Thành phần sóng cơ bản
của dòng điện tải i

(1)

chậm sau điện áp nguồn một góc được thể hiện trên đồ thị

hình 2.3.

Hình 2.3: Đồ thị dòng điện tải.
Điều đó nói lên rằng, ngay cả trường hợp tải thuần trở, lưới điện xoay chiều vẫn
cung cấp một lượng công suất phản kháng.
Trị hiệu dụng của điện áp trên tải:

Trị hiệu dụng của dòng điện tải:

8

Trường hợp tải thuần cảm:
Khi θ = ŀ xung cho điều khiển mở T1,dòng điện tải tăng dần lên và đạt giá trị cực
đại, sau đó giảm xuống và đạt giá trị zêzo khi θ = β.
Khi thyristor T1 mở, ta có phương trình:
L
L
Hằng số tích phân Io được xác định theo sự kiện: khi θ = ŀ thì it = 0. Cuối cùng
nhận được biểu thức của dòng điện tải:
L
Góc β được xác định bằng cách thay θ = β và đặt it = 0

Khi θ = π + ŀ cho xung mở T2
Để cho sơ đồ làm việc được hoàn chỉnh khi tải thuần cảm, phải thỏa mãn
điều kiện β ≤ π + ŀ. Do đó góc ŀ buộc phải nằm trong các giới hạn:

Khi :
Dòng điện tải là dòng gián đoạn, do i 1 và i2 tạo nên. Khai triển Fourier của nó
bao gồm thành phần sóng cơ bản i

(1)

và các sóng hài bậc cao. Thành phần sóng

cơ bản lệch chậm sau điện áp nguồn một góc π/2 độc lập với góc mở ŀ.
Trị hiệu dụng của dòng điện tải:

9

Công suất mạch tải tiêu thụ là công suất phản kháng.
Nếu ta thay đổi đột ngột giá trị góc điều khiển từ ŀ = 0

0

sang ŀ = 180

0

thì

tương ứng với trạng thái đóng hoặc mở mạch.

Hình 2.4: Hình ảnh Van Thiristor điều khiển 2 chiều (Bi-Directional Control
Thyristors-BCT)
2.1.1.2. Cuộn kháng điều chỉnh bằng thyristor - TCR (Thyristor
Controlled Reactor):
Cuộn kháng được mắc nối tiếp với 2 van thyristor mắc song song ngược.
Thành phần dòng điện ở tần số cơ bản đi qua cuộn kháng được điều khiển bằng
cách điều khiển pha trong việc kích thyristor, do đó phát sinh dòng điện họa tần.
Góc kích của thyristor được điều khiển trễ so với thời điểm mà dòng điện qua trị số
0 khi cuộn kháng mắc trực tiếp không qua thyristor (số 0 tự nhiên). Có thể điều
chỉnh liên tục dung lượng bù bằng cách thay đổi góc  đóng mở của Thyristor một
cách liên tục từ 90 đến 180.

10


Hình 2.5: Nguyên lý hoạt động của TCR.

2.1.1.3 Cuộn kháng đóng mở bằng thyristor - TSR (Thyristor
Switched Reactor):
Cuộn kháng được mắc nối tiếp với 2 van thyristor mắc song song ngược.
TSR chỉ có thể đóng hoặc mở thông qua thyristor, Điện kháng X L của TSR chỉ
nhận một trong hai giá trị XL= 0 hoặc XL= XLmax . TSR có chức năng tiêu thụ
công suất phản kháng và TSR cung cấp điều khiển có tính nhảy nấc, chỉ là điều
khiển đóng- cắt không phải là điều khiển pha.
2.1.1.4 Bộ tụ đóng mở bằng thyristor- TSC (Thyristor Switched
Capacitor):
Bộ tụ được mắc nối tiếp với 2 van thyristor mắc song song ngược, TSC chỉ
có thể đóng hoặc mở thông qua thyristor, điện dung của tụ chỉ có thể thay đổi là
XC= 0 hoặc XC= XCmax .TSC có chức năng phát công suất phản kháng và
TSC cung cấp điều khiển có tính nhảy nấc, chỉ là điều khiển đóng- cắt không
phải là điều khiển pha.Thời điểm đóng TSC được chọn vào những lúc điện áp
đạt trị số cực đại. Do đó,TSC không tạo ra quá độ và không sinh ra họa tần thì
iC = C(dvC/dt) = 0 hay dvC/dt = 0.

11


2.1.2. Nguyên nhân của lõm điện áp
Trong hệ thống điện có thể phân biệt các nguyên nhân gây lõm điện áp như
sau:
- Các lỗi hệ thống nguồn: sét, gió, băng tuyết, nhiễm bẩn của thiết bị cách điện,
động vật tiếp xúc, tai nạn giao thông, xây dựng.

Hình 2. 6: Hình ảnh bộ tụ TSC

12

Hình 2. 7: Hình ảnh Van TSC và thiết bị giải nhiệt

Hình 2. 8: Nguyên lý hoạt động của TSC

Hình 2. 9: Hệ thống điều khiển cơ bản của SVC

13


Bằng cách điều khiển TCR và đóng mở TSR hoặc TSC thích hợp cho phép điều
khiển SVC bù một lượng công suất phản kháng cho hệ thống điện trong phạm vi:
Qmin ≤ Q ≤ Qmax

(2.17)

Trong đó:


0 ≤ Q ≤ Qmax:

SVC bù Công suất phản kháng dẫn đến điện áp tại

nút lắp SVC tăng lên.


Qmin ≤ Q ≤ 0: SVC tiêu thụ Công suất phản kháng dẫn đến điện

áp tại nút lắp SVC giảm xuống.

Hình 2. 10: Biểu đồ hoạt động của SVC

14


Hình 2. 11: Mô Hình SVC được lắp đặt thực tế

2.1.3 Một số ứng dụng của SVC
 Điều khiển điện áp tại nút có đặt SVC
 Điều khiển trào lưu công suất phản kháng tại nút được bù.
 Giới hạn thời gian và cường độ quá điện áp khi xảy ra sự cố
(mất tải, ngắn mạch...) trong hệ thống điện.
 Ôn hòa công suất hữu công.
 Giảm cường độ dòng điện vô công.
 Tăng khả năng tải của đường dây.
 Cân bằng các phụ tải không đối xứng.
 Cải thiện ổn định sau sự cố.
2.1.4. Các đặc tính của SVC

15


2.1.4.1. Đặc tính điều chỉnh của SVC
Nguyên lý làm việc của SVC được đặc trưng bởi nguyên lý làm việc của phần tử
TCR. Ta thấy rằng khi thay đổi góc mở  dẫn đến việc thay đổi được công suất
phản kháng phát ra hay hấp thụ của SVC.
Do SVC kết hợp từ TCR, TSC, TSR, mặc dù TSC, TSR điều chỉnh nhảy bậc
nhưng SVC vẫn điều chỉnh liên tục nhờ TCR trong suốt quá trình điều khiển. Các
phần tử của SVC được nối vào mạng điện thông qua các van thyristor mà không
dùng máy cắt. Nhờ vậy SVC có tốc độ điều chỉnh rất cao (≤ 40ms) gần như

không có thời gian quá độ.
SVC có thể hoạt động ở 2 chế độ khác nhau: Chế độ điều chỉnh điện áp và chế
độ điều khiển VAR ( Điện nạp của SVC được giữ không đổi).
Khi SVC được vận hành trong chế độ điều chỉnh điện áp, nó thực thi đặc tính V-I
như sau: điện nạp B của SVC nằm trong phạm vi giá trị điện nạp tối đa và tối
thiểu đối với tổng công suất phản kháng của các bộ tụ ( B Cmax) và các bộ điện
kháng (BLmax). Điện áp là được quy định ở điện áp tham chiếu Vref.
Tuy nhiên, Độ võng điện áp là thường gặp ( thường là 1% đến 4% công suất
phản kháng tối đa ngõ ra) và đặc tính V-I có độ dốc được thể hiện như hình vẽ
2.12.
Đặc tính V-I được mô tả bằng các phương trình sau đây:
SVC được điều chỉnh trong dãy: -BCmax< B
Trong đó:

16


V: là điện áp thứ tự thuận (pu).
I: là dòng điện phản kháng (pu/Pbase), ( I > 0 chứng tỏ rằng là dòng điện nạp).
XS: là độc dốc, độ nghiêng điện kháng (pu/Pbase)
BCmax: là điện nạp dung kháng lớn nhất (pu/Pbase) của tất cả các TSC.
BLmax: là điện nạp cảm kháng lớn nhất (pu/P base) của tất cả các TSR và TCR.
Pbase : là công suất cơ bản ba pha.

Hình 2. 12: Đặc tính V-I của SVC
2.1.4.2. Đặc tính làm việc của SVC
Ở chế độ làm việc bình thường của hệ thống điện, SVC làm nhiệm vụ tự động
điều chỉnh để giữ nguyên điện áp tại nút đặt SVC.Tín hiệu điều khiển là độ lệch
giữa điện áp nút đặt SVC đo được từ biến điện áp BU với điện áp đặt. Tín hiệu

này điều khiển góc mở  của các thyristor làm thay đổi trị số hiệu dụng thành
phần cơ bản của dòng điện đi qua TCR nhờ đó điều chỉnh được dòng công suất
phản kháng của SVC.
Khi điện áp tăng, tác dụng của hệ thống điều khiển làm dòng điện đi qua SVC
tăng, công suất phản kháng tiêu thụ tăng, điện áp nút được giảm xuống.

17


Ngược lại, Khi điện áp giảm thấp, tác dụng của hệ thống điều khiển làm dòng
điện qua SVC giảm, công suất phản kháng tiêu thụ giảm hoặc một lượng công
suất phản kháng nhất định được phát lên hệ thống, điện áp được tăng lên.

a) SVC chỉ có tính cảm

b) SVC có cả tính cảm và tính

dung
Hình 2.13: Đặc tính làm việc của SVC điều chỉnh theo điện áp
Đặc tính làm việc của SVC là mối quan hệ giữa điện kháng hay công suất phản
kháng của SVC với điện áp của nút đặt thiết bị này. Trong phạm vi điều chỉnh
công suất (Phạm vi của TCR), tức Xmin ≤ XSVC ≤ Xmax

hay

Qmin ≤

QSVC ≤ Qmax , điện áp nút được giữ ở trị số đặt Uref.
2.1.4.3. Điều chỉnh điện áp của SVC
Chức năng bình thường nhất của một SVC là điều chỉnh điện áp và trào lưu

công suất phản kháng tại điểm nó được nối vào mạng điện. Điều này cǜng dễ
hiểu vì công suất phản kháng có tác dụng rất lớn đối với cường độ điện áp mà

18


SVC là một thiết bị có khả năng phát hoặc thu công suất phản kháng đáp ứng sự
biển đổi của công suất tải như việc đóng cắt các phần tử của hệ thống
điện: các đường dây, các nhóm tụ bù, kháng bù, các máy biến áp.
Với công suất tải lớn thì điện áp sẽ bị giảm đáng kể thậm chí bị sụt mạnh. Điều
đó là nguyên nhân dẫn đến sự tác động của Relay điện áp thấp. Quá điện áp là
nguyên nhân gây lên hiện tượng bão hòa mạch từ trong máy biến áp, mà cũng là
nguyên nhân làm tăng vọt các thành phần sóng hài trong các máy phát điện.
Điều đó, dẫn đến hiện tượng cộng hưởng các thành phần sóng hài và có thể là
sự cộng hưởng trong các tụ bù, trên đường dây truyền tải và trong các đường
cáp. Điều này có thể dẫn đến sự tác động của chống sét van và có thể là nguyên
nhân phá hỏng các chống sét van này. Sự cộng hưởng về nhiệt của các tụ điện
và các động cơ, có thể phá hỏng các thiết bị điện của hộ tiêu thụ.
Sự thay đổi điện áp tại nút phụ tải cuối cùng của hệ thống thiếu hụt công suất là
một hàm phụ thuộc vào công suất tải của toàn hệ thống và có thể minh họa như
hình vẽ 2.14

Hình 2. 14: Điều chỉnh điện áp tại nút phụ tải bằng SVC
Trong đó:
E: là điện áp của hệ thống.
Xe: là điện kháng của hệ thống điện tính đến thanh cái của phụ tải.

19

Điện áp tại thanh cái phụ tải của hệ thống sẽ có xu hướng giảm theo chiều tăng
của công suất tải nếu không có phần tử bù công suất phản kháng và được thể
hiện trên đường đặc tính (a) của hình 2.15.
Sự cung cấp công suất phản kháng của thiết bị SVC với dải thông số định mức
tại điểm đấu phụ tải sẽ giữ cho điện áp phụ tải ít biến đổi hơn và thể hiện trên
đường đặc tính (b) của hình 2.15.
Tuy nhiên, Nếu thiết bị SVC không có giới hạn về công suất phát thì điện áp
trên thanh cái của phụ tải có thể được giữ giá trị không đổi và được thể hiện trên
đường đặc tính (c) của hình 2.15.

Hình 2. 15: Sự thay đổi điện áp tại thanh cái phụ tải khi có và không có SVC

20


Chương 3

TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON MỜ(ANFIS)
3.1.

Đặt vấn đề.
Từ những năm 20, lý thuyết tập mờ và mạng noron nhân tạo đã phát triển rất

nhanh và đựơc quan tâm. Với logic mờ, trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ tạo cơ
sở xây dựng các hệ chuyên gia, những hệ có khả năng cung cấp kinh nghiệm điều
khiển hệ thống. Trí tuệ nhân tạo được xây dựng dựa trên mạng noron nhân tạo. Sự
kết hợp giữa logic mờ và mạng noron trong thiết kế hệ thống điều khiển tự động là
một khuynh hướng hoàn toàn mới, phương hướng thiết kế hệ điều khiển thông
minh, một hệ thống mà bộ điều khiển có khả năng tư duy như bộ não con người, tức
là nó có khả năng tự học, tự chỉnh định lại cho phù hợp với sự thay đổi không lường

được trước của đối tượng.
Như đã biết hệ mờ và mạng nơron đều có khả năng làm việc trong những hệ
thống không ổn định, không chính xác và điều kiện môi trường khắc nhiệt. Hệ
thống mờ và mạng nơron đã có nhiều ví dụ thực hiện đánh giá và so sánh chúng.
Ngày nay các nhà thiết kế đã áp dụng một cách rộng rãi và có hệ thống logic mờ và
mạng nơron trong lĩnh vực điều khiển học. Ý tưởng là triệt tiêu các nhược điểm và
đạt được các ưu điểm của cả hai công nghệ, điều này có nghĩa là hai công nghệ kết
hợp để tối đa hóa điểm mạnh của từng công nghệ và bổ sung những nhược điểm để

21


hợp thành một hệ thống mới tối ưu hơn.
Hệ thống hợp nhất này sẽ có ưu điểm của cả hai: Mạng nơron (khả năng học,
khả năng tối ưu hoá, sự kết nối về cấu trúc) và hệ mờ (sự thông minh của con người
qua luật mờ if - then, sự thuận lợi của việc am hiểu kiến thức chuyên môn một cách
chặt chẽ của các chuyên gia).
3.2.

Tổng quan về điều khiển mờ.
3.2.1. Giới thiệu.
Trong lịch phát triển của công nghệ hiện đại, sự đóng góp của điều khiển lôgic

là cực kỳ to lớn. Nó đã đóng vai trò rất quan trọng không chỉ trong các ngành khoa
học tự nhiên mà còn là một môn khoa học không thể thiếu được đối với khoa học xã
hội ngay cả trong suy luận đời thường. Ngày nay, lôgic toán học kinh điển đã tỏ ra
còn nhiều hạn chế trong những bài toán nảy sinh từ công việc nghiên cứu và thiết kế
những hệ thống phức tạp. Đặc biệt là những lĩnh vực cần sử dụng trí tuệ nhân tạo
hay trong công việc điều khiển và vận hành các hệ thống lớn có độ phức tạp cao cần
sự giúp đỡ của hệ các chuyên gia.

Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin nhất là kỹ thuật vi xử lý
và công nghệ phần mềm đã đặt nền móng cho việc ứng dụng hệ thống điều khiển
thông minh vào các nghành công nghiệp. Các hệ thống điều khiển thông minh được
xây dựng trên cơ sở trí tuệ nhân tạo đã giúp con người có khả năng khống chế
những đối tượng mà trước kia tưởng chừng như không điều khiển được như trong
rất nhiều bài toán điều khiển khi đối tượng không thể mô tả bởi mô hình toán học,
hoặc mô hình của nó quá phức tạp, cồng kềnh…
Trong thực tế khi thiết kế bộ điều khiển kinh điển thường bị bế tắc khi gặp
những bài toán có độ phức tạp của hệ thống cao, độ phi tuyến lớn, thường xuyên
thay đổi trạng thái hoặc cấu trúc của đối tượng…
Phát hiện thấy nhu cầu tất yếu ấy, năm 1965 L.A.Zadeh - tại trường đại
họcBerkelye bang California -Mỹ đã sáng tạo ra lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy
Sets Theory) [11] và đặt nền móng cho việc xây dựng một loạt các lý thuyết quan
trọng dựa trên cơ sở lý thuyết tập mờ. Đây là một trong những phát minh quan trọng

22


có tính bùng nổ và đang hứa hẹn giải quyết được nhiều vấn đề phức tạp và to lớn
của thực tế.
Năm 1970 tại trường Marry Queen London - Anh, Ebrahim Mamdani đã dùng
logic mờ để điều khiển một máy hơi nước mà ông không thể điều khiển được bằng
kỹ thuật cổ điển. Tại Đức Hann Zimmermann đã dùng logic mờ cho các hệ ra quyết
định. Tại Nhật logic mờ được ứng dụng vào nhà máy xử lý nước của Fuji Electrinic
vào năm 1983, hệ thống xe điện ngầm của Hitachi vào năm 1987, đường sắt Sendai.
Các ứng dụng đã và đang được phát triển với các vấn đề theo vết, điều chỉnh,
nội suy, phân loại, chữ viết tay, nhận dạng lời nói, ổn định hình dạng trong các máy
quay video, máy giặt, máy hút bụi, điều hòa, quạt điện,... Một thí nghiệm con lắc
ngược đã được chứng minh vào năm 1987 với “các đáp ứng cân bằng được sinh ra
gần 100 lần ngắn hơn những đáp ứng của bộ điều khiển PID truyền thống”.

Lý thuyết mờ ra đời ở Mỹ, ứng dụng đầu tiên ở Anh nhưng phát triển mạnh mẽ nhất
ở Nhật. Trong lĩnh vực tự động hóa logic mờ ngày càng được ứng dụng rộng rãi, nó
thực sự hữu dụng với các đối tượng phức tạp mà ta chưa biết rõ hàm truyền, phức
tạp, không xác định, logic mờ có thể giải quyết các vấn đề mà điều khiển kinh điển
không làm được.
Phương pháp điều khiển mờ chính là nhằm vào việc xây dựng các phương
pháp có khả năng bắt chước cách thức con người điều khiển. Vì đối tượng điều
khiển là một hệ thống phức tạp, bản chất chưa rõ, không thể hiển thị bằng các mô
hình toán lý. Nên dưới dạng mô hình mờ một tập các mệnh đề IF …THEN (các
luật) với các dữ liệu ngôn ngữ mô tả mối quan hệ giữa các biến vào, các biến ra đã
ra đời. Ta lấy một ví dụ phận biệt cá voi có tính khoa học. Ở những trường tiểu học,
nhiều điều làm mọi người ngạc nhiên, rằng cá voi là động vật có vú bởi vì: nó là
loại máu nóng, đẻ con, nuôi con bằng sữa mẹ, và cũng mọc lông. Hệ thống phân
biệt này là một ví dụ hoàn hảo của logic hai trị truyền thống mà thống trị khoa học
suốt nhiều thế kỷ. Mặc dù thực tế là nó trông giống cá, nó bơi giống cá, nó có mùi
cá, và cứ ba học sinh lại có một người nghi ngờ khi nói rằng cá voi không phải là
cá, cá voi 100% động vật có vú, 0 % là cá. Nếu một nhà logic mờ phân biệt cá voi,

23


ông ta sẽ cho cá voi thuộc về cả hai bộ động vật có vú và bộ cá, tới mức độ tự
nhiên.
So với phương pháp điều khiển truyền thống thì phương pháp tổng hợp hệ
thống điều khiển bằng điều khiển mờ có những ưu điểm sau:
Điểm mạnh nổi trội cơ bản của điểu khiển mờ so với kỹ thuật điều khiển kinh điển
là nó áp dụng rất hiệu quả và linh hoạt trong các quá trình điều khiển ở điều kiện
chưa xác định rõ và thiếu thông tin
Nguyên lý điều khiển mờ đã cho phép con người tự động hóa được điều khiển cho
một quá trình, một thiết bị…và mang lại chất lượng mong muốn.

Với nguyên tắc mờ bộ điều khiển tổng hợp được có cấu trúc đơn giản so với
bộ điều khiển kinh điển khác có cùng chức năng. Sự đơn giản đó đã đóng vai trò
quan trọng trong việc tăng độ tin cậy cho thiết bị, giảm giá thành sản phẩm.
Điều khiển mờ là những cải tiến liên tiếp của kỹ thuật vi xử lý, một cầu nối
không thể thiếu giữa kết quả nghiên cứu của lý thuyết điều khiển mờ với thực tế.
3.2.2. Cấu trúc của hệ điều khiển mờ.
a) Sơ đồ khối:
Sơ đồ các khối chức năng của hệ điều khiển mờ được chỉ ra trên hình 3.1. Trong đó
các khối chính của bộ điều khiển mờ là khối mờ hóa, khối thiết bị hợp thành và khối
giải mờ[10]. Ngoài ra cò có giao diện vào và giao diện ra để đưa tín hiệu vào bộ
điều khiển và xuất tín hiệu từ ngõ ra bộ điều khiển đến cơ cấu chấp hành.

Hình 3. 16: Các khối chức năng của bộ điều khiển mờ
b) Giao diện vào, ra:
Hệ mờ là một hệ điều khiển số do đó tín hiệu đưa vào bộ điều khiển mờ phải là tín
hiệu số. Giao diện vào có nhiệm vụ chuẩn hóa tín hiệu tương tự thu nhận được từ
đối tượng điều khiển và chuyển đổi thành tín hiệu số. Giao diện ra có nhiệm vụ biến

24


đổi tín hiệu số thành tương tự, khuyếch đại tín hiệu điều khiển cho phù hợp với đối
tượng cụ thể. Trong thực tế, giao diện vào, ra được tích hợp trong một CARD xử lý
số chuyên dụng hoặc lắp thêm vào khe cắm mở rộng của máy tính.
c) Khối mờ hóa:
Là khối đầu tiên của bộ điều khiển mờ có chức năng chuyển mỗi giá trị rõ của biến
ngôn ngữ đầu vào thành véc tơ µ có số chiều bằng số tập mờ đầu vào. Số tập mờ
đầu vào do người thiết kế qui định tùy thuộc đối tượng cụ thể, nhưng thông thường
không chọn quá 9 tập mờ. Hình dạng các hàm liên thuộc cũng được tùy chọn theo
hình tam giác, hình thang, hàm Gaus … Mỗi loại hàm liên thuộc có ưu, nhược điểm

riêng. Hiện nay vẫn chưa có nghiên cứu nào chỉ rõ dùng dạng hàm liên thuộc nào là
tốt nhất. Hình 3.2 minh họa phương pháp mờ hóa biến điện áp trong khoảng từ
100V - 300V bằng 5 tập mờ dạng hàm Gaux. Khi đó ứng với mỗi giá trị rõ x 0 ta có
véc tơ
Ví dụ với =220 V ta có :

Hình 3. 17: Các hàm liên thuộc của một biến ngôn ngữ
d) Khối thiết bị hợp thành:
Khối thiết bị hợp thành còn được gọi là cơ cấu suy diễn hay động cơ suy diễn có
chức năng biến mỗi giá trị rõ (x 0) ở đầu vào thành tập mờ µ B'(x0) trên cơ sở các luật
điều khiển, khối này gồm 2 phần chính: Luật điều khiển (hợp thành) và suy diễn
mờ.
Luật điều khiển bao gồm một số mệnh đề hợp thành là các mệnh đề đơn hoặc

25