Ứng dụng thuật toán đồng thuận điều khiển bù mất đối xứng điện áp trong luới điện siêu nhỏ độc lập

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NGUYỄN VĂN NGHĨA

ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN ĐỒNG THUẬN ĐIỀU KHIỂN BÙ
MẤT ĐỐI XỨNG ĐIỆN ÁP TRONG LƯỚI ĐIỆN SIÊU NHỎ
ĐỘC LẬP

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
Mã số: 8520216

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng – Năm 2018


Công trình được hoàn thành tại
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Người hướng dẫn khoa học: TS Trần Thị Minh Dung

Phản biện 1: TS Nguyễn Hoàng Mai
Phản biện 2: TS Hà Xuân Vinh

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt
nghiệp thạc sĩ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa họp tại Trường
Đại học Bách khoa vào ngày 16 tháng 6 năm 2018.

Có thể tìm hiểu luận văn tại:
 Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng tại Trường Đại học Bách

khoa.
 Thư viện Khoa Điện, Trường Đại học Bách khoa - ĐHĐN.


1

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài
Ngày nay, cùng với sự phát mạnh mẽ của thế giới, nhu cầu
sử dụng năng lượng điện của con người ngày càng tăng cao, trong
khi các nguồn năng lượng truyền thống như than đá, dầu mỏ đang
dần cạn kiệt, giá thành cao, nguồn cung không ổn định, vận chuyển
khó khăn, tốn kém đặc biệt là tới những vùng sâu, vùng xa, hải
đảo… thì nhiều nguồn năng lượng điện thay thế đang được các nhà
khoa học quan tâm, nghiên cứu để phát điện đó là nguồn năng lượng
tái tạo như: pin mặt trời, pin nhiên liệu, turbine gió,... được gọi chung
là các nguồn điện phân tán (DG) là những nguồn năng lượng sạch có
tiềm năng lớn trên thế giới và Việt Nam.
Khái niệm lưới điện siêu nhỏ MicroGrid (MG) đã ra đời với
mục đích sử dụng hiệu quả và linh hoạt các nguồn phát điện phân tán
(Distributed generation - DG). Một lưới điện siêu nhỏ là một nhóm
các nguồn điện phân tán được kết nối với nhau và nó có thể hoạt
động độc lập hoàn toàn với lưới điện phân phối, kết nối hoặc ngắt kết
nối với lưới phân phối, hoặc cho phép nó hoạt động cả chế độ kết nối
lưới và chế độ độc lập “island”. Bằng phương pháp đó, nó cung cấp
một hệ thống năng lượng cho người tiêu dùng linh hoạt và hiệu quả
hơn lưới điện truyền thống. Để có thể khai thác được ưu thế của lưới
điện siêu nhỏ, cần giải quyết nhiều vấn đề quan trọng khi nó hoạt
động ở chế độ độc lập như: mất đối xứng, sự phối hợp giữa các

nguồn phát phân tán (DG), phân chia công suất, ổn định hệ thống,
v.v…. Trong đó, mất đối xứng trong lưới điện rất được quan tâm.
Mặc dù một lần sự cố mất điện gây hậu quả nặng nề hơn một lần mất
đối xứng, nhưng trong thực tế tần suất xảy ra hiện tượng mất đối
xứng lại lớn hơn rất nhiều so với hiện tượng mất điện cho nên nếu


2
xét một cách tổng thể thì hiện tượng mất đối xứng trong lưới điện
siêu nhỏ lại gây ra hậu quả lớn hơn hiện tượng mất điện.
Vấn đề đặt ra làm thế nào để khắc phục được hiện tượng mất
đối xứng trong lưới điện siêu nhỏ để đảm bảo chất lượng điện năng ở
đầu ra của các phụ tải. Như chúng ta đã biết nguyên nhân mất đối
xứng trong lưới điện siêu nhỏ là do các phụ tải một pha gây nên, do
bản thân các phần tử 3 pha được hoàn thành không đối xứng hoàn
toàn hay áp dụng một số chế độ làm việc đặc biệt. Việc mất đối xứng
trong MG làm xuất hiện các dòng thứ tự nghịch (TTN) và thứ tự
không (TTK) gây ảnh hưởng xấu đến các DG, đến sự tác động mất
tin cậy của các thiết bị bảo vệ rơle và đây cũng là nguyên nhât làm
gia tăng tổn thất trong mạng, giảm độ tin cậy cung cấp điện cũng như
giảm chất lượng điện năng cho các phụ tải. Vì vây, vấn đề đặt ra ở
đây là làm thế nào để các nguồn phân tán có thể hợp tác và chia sẻ
công việc với nhau một cách hiệu quả. Để khắc phục hiện tượng mất
đối xứng trong lưới điện siêu nhỏ vận hành ở chế độ độc lập, ta đưa
ra giải pháp mới đó là “ứng dụng thuật toán đồng thuận để điều
khiển bù mất đối xứng điện áp trong lưới điện siêu nhỏ độ độc
lập”. Mục đích của giải pháp đưa hệ thống MG quay về trạng thái
đối xứng nhằm nâng cao chất lượng điều khiển, để nâng cao chất
lượng điện năng trong hệ thống điện, đó chính là nội dung mà đề tài
nguyên cứu hướng đến.

2. Mục đích nghiên cứu của đề tài
Mục tiêu nghiên cứu thuật toán đồng thuận là thiết kế thuật
toán đồng thuận trung bình trong thời gian hữu hạn đưa ra một quy
luật chung cho các nguồn phân tán trong MG có thể chia sẻ và hợp tác
hiệu quả việc bù mất đối xứng điện áp trong lưới điện siêu nhỏ vận


3
hành ở chế độ độc lập nhằm nâng cao chất lượng điện năng cho phụ
tải.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài
Đối tượng nghiên cứu:
- Nguồn điện phân tán (DG);
- Hệ thống đa đối tượng;
- Lý thuyết đồ thị;
- Lý thuyết thuật toán đồng thuận;
- Lưới điện siêu nhỏ (MG) và hiện tượng mất đối xứng
trong lưới điện siêu nhỏ vận hành ở chế độ độc lập;
Phạm vi nghiên cứu:
- Nghiên cứu các nguyên nhân mất đối xứng trong lưới
điện siêu nhỏ độc lập;
- Ứng dụng thuật toán đồng thuận trung bình trong thời
gian hữu hạn để điều khiển bù mất đối xứng trong lưới điện siêu nhỏ
vận hành ở chế độ độc lập.
- Phương pháp lập trình và công cụ mô phỏng chương trình
điều khiển trên Matlab Simulink.
4. Phương pháp nghiên cứu của đề tài
Sử dụng phương pháp nghiên cứu lý thuyết và mô phỏng;
Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: nghiên cứu tài liệu, giáo
trình, báo khoa học viết về vấn đề:

-

Lưới điện siêu nhỏ vận hành ở chế độ độc lập.

-

Các nguồn điện phân tán;

-

Hệ thống điều khiển đa đối tượng;

-

Thuật toán đồng thuận;

Phương pháp nghiên cứu mô phỏng và thực nghiệm: nghiên
cứu mô phỏng bằng phân mềm Matlab Simulink;


4
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Đề tài nghiên cứu hiện tượng mất đối xứng trong lưới điện
siêu nhỏ vận hành ở chế độ độc lập và ứng dụng thuật toán đồng
thuận trung bình trong thời gian hữu hạn để điều khiển bù mất đối
xứng điện áp trong lưới điện siêu nhỏ vận hành độc lập nhằm nâng
cao chất lượng điện năng cho các phụ tải.
6. Cấu trúc của luận văn
Cấu trúc luận văn gồm 5 chương cụ thể như sau:
Chương I: Giới thiệu tổng quan

- Giới thiệu tổng quan về hệ thống đa đối tượng;
- Tổng quan về nguồn điện phân tán DG;
- Giới thiệu tổng quan về lưới điện siêu nhỏ (MG);
-

Lý thuyết thuật toán đồng thuận và các ứng dụng.

Chương II: Lý thuyết đồ thị
- Giới thiệu tổng quan lý thuyết đồ thị:
Chương III: Thiết kế thuật toán đồng thuận trung bình trong
thời gian hữu hạn;
-

Giới thiệu tổng quan thuất toán đồng thuận;

-

Thiết kế cấu hình ma trận thuật toán đồng thuận;

Chương IV: Ứng dụng thuật toán đồng thuận trung bình
trong thời gian hữu hạn để điều khiển bù mất đối xứng điện áp trong
lưới điện MG vận hành ở chế độ độc lập.
Chương V: Kết luận chung.

CHƯƠNG I. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
1.1 Bối cảnh
1.1.1 Hệ thống đa đối tượng
1.1.1.1

Khái niệm hệ thống đa đối tượng

5
Hệ thống đa đối tượng MAS (MAS: Multi-agent systems) là
một hệ thống được ghép nối nhiều đối tượng riêng lẻ lại với nhau, giữa
chúng có đa xử lý ghép lỏng và cùng giải quyết một vấn đề (đối
tượng) phức tạp. Chúng làm việc cùng nhau để tìm câu trả lời cho các
vấn đề vượt quá khả năng đối tượng. Họ cùng nhau giải quyết một vấn
đề phức tạp hoặc kiểm soát một hệ thống phức tạp.
1.1.1.2
-

Các ứng dụng của hệ thống đa đối tượng

Giám sát an ninh vật lý trực tuyến của trạm biến áp điện;

- Trong quân đội:
- Môi trường:
- Giao thông:
-

Tự động hóa tòa nhà thông minh.

1.1.2 Nguồn điện phân tán
1.1.2.1

Định nghĩa nguồn điện phân tán

Nguồn điện phân tán là nguồn điện sử dụng năng lượng tái
tạo như năng lượng mặt trời, thủy điện nhỏ, tuabin gió…là những

nguồn năng lượng thân thiện với môi trường.
1.1.2.2 Những lợi ích tích cực của nguồn phân tán
1.1.2.3

Các hạn chế của nguồn phân tán

1.2 Lưới điện siêu nhỏ
1.2.1

Khái niệm lưới điện siêu nhỏ (Microgrid - MG)

Lưới điện siêu nhỏ (MG) là một hệ thống năng lượng tích
hợp bao gồm các nguồn năng lượng phân tán (DER - Distributed
energy resources), một số phụ tải và hệ thống đo đếm, hệ thống này
có thể hoạt động như một lưới điện độc lập, tách khỏi lưới điện phân
phối hiện hành.
1.2.2 Các chế dộ vận hành lưới điện siêu nhỏ


6
- Chế độ vận hành kết nối lưới điện quốc gia;
- Chế độ vận hành độc lập (islanding).
1.2.3 Ứng dụng của lưới điện siêu nhỏ
-

Lưới điện siêu nhỏ cho đảo xa;

-

Các khu thương mại/Công nghiệp;

-

Cộng đồng dân cư/Các ngành phục vụ;

-

Quân đội;

- Vùng sâu, vùng xa/Khu vực chưa có điện.
1.3 Thuật toán đồng thuận

1.3.1
1.3.1.1

Phân loại thuật toán đồng thuận
Hệ thống thời gian rời rạc

Phương trình cập nhật đồng thuận dựa vào bước lặp tuyến
tính

xi (k 1)  wii (k)xi (k)   wij (k)x j (k), i  1,2,..., N (1.1)
jNi

Ở dạng ma trận:

x(k  1)  W(k)x(k), wij (k)  0, neáu (i, j)  E,



jNi {i}

wij (k)  1

(1.2)

Hệ thống được gọi là đồng thuận phân tán tiệm cận nếu

lim x(k)  1 , nghĩa là tất cả các nút đồng nhất tại một giá trị µ.
k

Khi µ là trung bình các giá trị ban đầu,  

1 N
 xi (0), hệ thống
N i1

được gọi là đạt để đồng thuận trung bình, nghĩa là:


7

lim Wk 
k 

1.3.1.2

1 T
11
N

(1.3)

Hệ thống thời gian tuyến tính

xi (t)    aij (t)(xi (t)  x j (t))

(1.4)

jji (t )

Phương trình ở dạng ma trận.

x  Lx
Với L là ma trận Laplacian, x = [x1 x2 ...xN]T.
1.3.1.3

Vấn đề đồng thuận trong thời gian hữu hạn

Thuật toán đồng thuận trung bình trong thời hữu hạn cho phép
tất cả các nút đạt đến giá trị đồng thuận trung bình trong D bước cho
giao thức tự cấu hình hóa.

x( D) 

1 T
11 x(0)
N

(1.5)

Nghĩa là, chúng ta sẽ thiết kế các ma trận đồng thuận W1,
W2, ...,WD sao cho
1

1

W  N 11
iD

1.3.2
1.3.2.1

T

i

Thiết kế ma trận đồng thuận
Trọng số có bậc lớn nhất

 1
if j  Ni
d 1;
max


1
wij  1 
; if i  j
 dmax  1

0;
other




8
Trong đó: dmax = maxdi ≤ N.
1.3.2.2 Trọng số Metropolis
Ma trận này được ứng dụng đối với đồ thị với cấu trúc truyền
thông bất biến theo thời gian[1]:

1

 max{d , d }  1 ; if j  Ni
i
j


wij  1   j i w ;
if i  j
ij

other
0;

1.3.2.3

Trọng số cạnh là hằng số

if j  Ni
;

wij  1  Ni ; if i  j

other
0;
Ma trận trọng số có thể biểu diên ở dạng ma trận: W = IN –
αL, với IN ma trận đơn vị.
1.3.2.4

Tối ưu hóa
1
w
N
T
subject to W  SG ,1 W  1T , W1  1
min

(W  11T )

Trong đó, W  SG biểu diễn cho ràng buộc trên ma trận W
với tập hộp SG, được xác định như sau:





SG  W NN | wij  0 neáu(i, j) Evaø i  j
1.4 Mục tiêu của đề tài

9
Ứng dụng thuật toán đồng thuận trung bình trong khoảng thời
gian hữu hạn để điều khiển bù điện áp mất đối xứng trong lưới điện
siêu nhỏ độc lập.
CHƯƠNG II: LÝ THUYẾT ĐỒ THỊ
2.1 Khái niệm
Đồ thị là một cấu trúc rời rạc gồm các đỉnh và các cạnh (vô
hướng hoặc có hướng) nối các đỉnh đó. Người ta phân loại đồ thị tùy
theo đặc tính và số các cạnh nối các cặp đỉnh của đồ thị.
2.1.1 Các định nghĩa
Đồ thị là một cặp G = (V, E), trong đó:
-

V là tập hợp các đỉnh (Vertex/Vertices)

-

E  V x V là tập hợp các cạnh (Edges)

Đồ thị G = (V, E) có hai loại: Đồ thị vô hướng và đồ thị có
hướng.
2.1.2 Biểu diễn đồ thị
Ta có thể biểu diễn hình học cho đồ thị trên mặt phẳng như
sau:
-

Đỉnh: biểu diễn bằng các vòng tròn nhỏ, chứa các đỉnh

-

Cạnh:



Cạnh vô hướng: Biểu diễn bằng đoạn thẳng.



Cạnh có hướng: biểu diễn bằng mũi tên nối hai đỉnh của
đồ thị.

2.1.3 Đồ thị có hướng và đồ thị vô hướng
Cho đồ thị G = (V, E), G được gọi là đồ thi:
-

Vô hướng khi đồ thị chỉ chứa các cạnh vô hướng (hình 2.1 b).

-

Có hướng khi đồ thị chỉ chứa các cạnh có hướng (hình 2.1 a).

2.1.4 Đơn đồ thị (simple graph) và đa đồ thị (Multiple
graph).


10
Cho đồ thị G = (V, E), G được gọi là:
- Đơn đồ thị: mà mỗi cặp đỉnh được nối với nhau bởi

không quá một cạnh (hình 2.1a)
- Đa đồ thị: khi đồ thị có những cặp đỉnh được nối với nhau
nhiều hơn một cạnh thì được gọi là đa đò thị (hình 2.1 b).
2.2 Tính kết nối đồ thị
2.3 Đặc tính đồ thị đại số
- Đỉnh nào kết nối thì cho giá trị 1;
- Đỉnh không kết nối cho giá trị 0.

1, if (i, j )  E
ai , j  
0, other

(2.1)

2.4 Đặc tính quang phổ đồ thị

 N
  aik , if i  j
lij  k 1,k i
a ,
if i  j
 ij

(2.4)

Ma trận Laplacian L có thể được biểu diễn dưới dạng ma
trận như sau:
L=D–A
(2.5)
(1). Tốc độ hội tụ của một giao thức đồng thuận phụ thuộc

vào giá trị riêng Laplacian nhỏ thứ hai λ2, [5].

min
T

x T Lx
x

x  0,1 x 0

2

=2 (L)

(2.6)

(2). Trong [6], một đặc tính thú vị khác đã được chỉ ra:
N

N

  (L)   d
i 1

i

i 1

2.5 Các loại đồ thị tiêu chuẩn

i


11
CHƯƠNG III
THIẾT KẾ THUẬT TOÁN ĐỒNG THUẬN TRUNG BÌNH VỚI
THỜI GIAN HỮU HẠN
3.1 Giới thiệu thuật toán đồng thuận

x1 (k  1)  wii ( k ) xi (k )   wij (k ) x j (k ), i  1,2,3,..., N (3.1)
jNi

0 if (i, j )  E
Trong đó: wij  
wij if (i, j )  E

Hoặc tương đương ở dạng ma trận:

x ( k  1)  W( k ) x ( k )

(3.2)

Như đã trình bày trong Chương 2, sự đồng thuận trung bình
đạt được một cách tiệm cận nếu:
1
lim (k )  11T x (0)
(3.3)
kx 
N
Điều đó có nghĩa là:

lim W k 

kx 

1 T
11  JN
N

(3.4)

Giao thức là mức trọng số tối đa .

 1
 d  1 , if j  Ni
 max

di
wij  1 
if i  j
 dmax  1
0
other


Trong đó, dmax  max di  N .
iV

(3.5)

12
Trong trường hợp của Metropolis-Hasting dựa giao thức

1

if j  Ni
1  max{d , d } ,
i
j


1
wij  1  
, if i  j
 jNi 1  max{di , d j }
0
other



(3.6)

Đồ thị giao thức đồng thuận trung bình dựa trên Laplacian

if j  Ni
 ,

wij  1   | Ni | if i  j
0
other



(3.7)

Thuật toán đồng thuận trung bình trong thời gian hữu hạn
cho phép tất cả các nút đạt được giá trị đồng thuận trung bình trong
thời gian hữu hạn các bước D cho các giao thức tự cấu hình, tức là:

x ( D) 

1 T
11  J N x (0)
N

(3.8)

Cuối cùng, chúng ta mong muốn một chuỗi các ma trận hữu
hạn {W1, W2,…, WD} sao cho:

x ( D)  1t Wt x (0)  JN (0) cho tất cả x(0) ⸦ RN (3.9)
Điều đó có nghĩa là

1t Wt  JN

(3.10)

3.2 Đánh giá
3.2.1 Phương pháp dựa trên khái niệm đa thức tối thiểu

13
Giả sử đa thức nhỏ nhất của W có bậc D + 1 ≤ N. Cho một
số hằng số α0, α1,. . . , αD, là các hệ số của đa thức nhỏ nhất q(W), vì
q (W) = 0, chúng ta nhận được:

W D1   DW D  ...  1W  0 IN  0
Bằng cách nhân hai bên của phương trình này với x(k),
chúng ta thu được:

W D1 x (k )   DW D x (k )  ...  1Wx (k )   0 x (k )  0
Hoặc tương đương:

x(k  D  1)  D x(k  D)  ...  1x(k 1) 0 x(k)  0
Do đó, ∀k ≥ 0 và 1 ≤ i ≤ N, xi (k) thỏa mãn một phương trình
vi phân tuyến tính của biểu mẫu:
xi (k  D  1)   D xi (k  D)  ...  1 xi (k  1)  0 xi (k )  0

(3.11)

Nó đã được chỉ ra rằng:

xi 

 xi (D)xi (D 1)...xi (0) s
11...1 s

Từ phương trình (3.11), giá trị đo được tại nút i được xác
định bởi mức cực tiểu của đa thức của cặp quan sát ma trận tương
ứng , [W, eiT ] trong đó:

eiT  [0,..,0,1i ,0,0,...,0]  R1N
Xét vectơ của sự khác biệt giữa các giá trị thời gian rời rạc kế

 x (1)  xi (0), xi (2)  xi (1),
tiếp tại nút thứ i, X i (0,1,2,..., 2k )   i
, k  
,..., xi (2 k  1)  xi (2 k ) 
và ma trận Hankel liên quan của nó:


14
xi (1)  xi (0) xi (2)  xi (1)
 xi (k  1)  xi (k) 



x
(2)

x
(1)
x
(3)

x
(2)

xi (k  2)  xi (k  1) 
i
i

i
i
Xi (0,1,2,...,2k  
(3.12)







 xi (k  1)  xi (k ) xi (k  2)  xi (k  1)  xi (2k  1)  xi (2k) 

Sau đó, giá trị được chuẩn hóa β = [β0. . . βDi + 1 1] T của ma

trận Hankel sai khác đầu tiên được ước tính. Dựa trên phép lặp
tuyến tính (3.11), phương trình hồi quy sau biểu thị bằng các quan
sát đầu ra của nút i trong thời gian tối thiểu được định nghĩa là:
xi (k  Di  1)  i Di xi (k  Di )  ...
i,1 xi (k  1)  i,0 xi (k )  0

(3.13)

Xem xét biến đổi Z của xi(k):

X (z) 

Di 1

j 1

j 1

l 0

 j  xi (l)z jl
qi (z)



H(z)
qi (z)

Để ước tính giá trị đồng thuận cuối cùng tại nút i, ta xác định
đa thức sau:

pi (z) 

qi (z) Di
  j z j
z 1 j 0

Sau đó, giá trị đồng thuận cuối cùng được xác định:
H(1) yiT ( Di )
,
  lim(z 1) X (z) 
 T
z1
pi (1)
1

Trong đó, yiT (Di )  [xi (0) xi (1)... xi (D)] và   [0...Di 11]T là
vectơ của hệ số của đa thức pi (z).
3.2.2

Phương pháp dựa trên hệ số ma trận

Cách tiếp cận này dựa trên sự tích lũy của ma trận trung bình
JN. Chính xác hơn, chúng tôi mong muốn tìm ra một chuỗi các ma
trận hữu hạn {W (1), W (2),. . . , W (D)}, W (k) ∈ SG sao cho:


15
1

x(D)   W(k) x(0)  JN x(0) cho tất cả x(0)R

(3.14)

k D

1

 W(k )  J
kD

N

(3.15)

3.2.2.1

Sự tồn tại
3.2.2.2
Bài giải cho các biểu đồ cụ thể
Định lý 1 [16]
Xem xét một đồ thị G với N đỉnh và ma trận liền kề A
1. Có tồn tại một đa thức H(ν) sao cho H(A) = JN khi và chỉ
khi G là một biểu đồ thông thường được kết nối.
2. Đối với đồ thị thông thường được kết nối với giá trị K, đa
thức duy nhất của ít nhất độ thỏa mãn H(A) = JN là
H (v ) 

N
g ( v ) trong đó, (v - K)g(v) là đa thức tối thiểu của A.
g (K)

Đa thức H(A) được gọi là đa thức Hoffman của G. Chúng ta
có thể lưu ý rằng bậc đa thức này chưa được biết, ngoại trừ đồ thị
khoảng cách thông thường.
3.2.2.3

Giải pháp chung

Bổ đề 2 [18]
ˆ k  1,..., D là có đường chéo
Các ma trận W (k )  k I N   A,

phù hợp với cấu trúc liên kết mạng, và nhận 1 dưới dạng vector
riêng.
Trong đó,

Aˆ

được định nghĩa là Aˆ  dmax I N  L có thuộc tính

là:
Định lý 3 [18]


16
Cho một đồ thị vô hướng kết nối với ma trận Laplacian L,
tập hợp của ma trận W (k) = (αk + dmaxβ)IN - βL, k = 1,. . . , D, β ≠ 0,
cho phép tiếp cận sự đồng thuận trung bình trong các bước D nếu:
(a) D + 1 là số các giá trị riêng biệt của ma trận Laplacian;
(b) Tham số β và αk được định nghĩa là:
 

1
D 1



D

i2

k 

i ( L )

 k 1 ( L )  d max

D 1


i2

D

, k  1,..., D

i ( L )

Với i ( L) , i  2,..., D  1 là các giá trị riêng Laplacian khác không.
Chính xác hơn, trong [19], giải pháp được đưa ra bởi αk = 1
và k =

1
một giá trị riêng Laplacian khác không.
k 1(L)

3.2.3 So sánh giữa phương pháp đa thức tối thiểu và cách
tiếp cận hệ số ma trận hóa
3.2.3.1 Thời gian thiết kế:
a)

Đối với phương pháp đa thức tối thiểu, mỗi nút chọn

trọng số để tạo ra ma trận độ đồng nhất W thỏa mãn điều kiện hội tụ:

x(k) = Wkx(0).
b)

Phương pháp tìm hệ số ma trận đòi hỏi tài nguyên lưu

trữ và tính toán cho thông tin tổng thể (cấu trúc liên kết mạng hoặc
chuỗi rộng Laplacian) để thiết kế ma trận đồng thuận trọng số W.
3.2.3.2
a)

Thời gian thực hiện:

Cách tiếp cận đa thức tối thiểu chủ yếu cần lưu trữ dữ

liệu và tài nguyên tính toán: 2 (Dr + 1) bước kế tiếp, [26].


17
b)

Ở giai đoạn này, sự tích lũy của ma trận trung bình

không yêu cầu lưu trữ dữ liệu trước đó. Do đó, thời gian thực hiện
đơn giản như một tiêu chuẩn giao thức đồng thuận.
3.3 Giải pháp phân tán tìm tham số cho ma trậncho hệ
số ma trận hóa.

Hình 3.1 Lược đồ lặp tuyến tính trong không gian và thời gian
Gọi { xi (0),yi }, i=1,...,N là tín hiệu đầu vào - đầu ra của một
hệ thống đã cho, biểu thị bằng đồ thị G = (V, E). Như chúng ta đã
biết,

sau

yi =y=

1
N

khi



N
i 1

sử

dụng

giao

thức

đồng

thuận,

đầu

ra

xi (0). Mục tiêu của chúng tôi là ước tính các ma trận

tham số Wt, t = 1, 2,…, D, bằng cách giảm thiểu lỗi bậc hai:

E(W1 ,W2 ,...,WD )=

1 N
( xi (D)-y) 2

i 1
2

Các đạo hàm của hàm giá trị E p (W )=

(3.18)
1
tr( p (W ) Tp ( W )
2

được xác định trong (3.22) có thể được tính như sau:


18
E p (W )
WD
E p (W )
Wk

= D , p x Tp (D-1)
= k , p x Tp (k-1), k=1,...,D-1

(3.23)
(3.24)

3.4 Các kết quả tính toán bằng số
Huấn luyện được cấu hình bởi các vectơ của cơ sở theo quy
tác chuẩn RN. Hiệu suất của các giao thức được thiết kế được đánh
giá bằng giá trị trung bình (Mean Square Error (MSE)):

MSE 

1 N P
( xi , p ( D )  y p ) 2

NP i 1 p 1

(3.28)

3.5 Kết luận
Trong chương này, chúng tôi đã đề xuất một cách để phân
phối thiết kế giao thức đồng thuận trung bình hữu hạn theo thời gian.
Bằng cách sử dụng trình huấn luyện, chúng tôi đã chỉ ra cách giải
quyết vấn đề hệ số ma trận (3.15) theo cách phân phối đầy đủ. Phương
pháp này dựa trên phương pháp truyền ngược lại gradient.
CHƯỢNG IV
ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN ĐỒNG THUẬN ĐỂ ĐIỀU KHIỂN
BÙ MẤT ĐỐI XỨNG TRONG MG ĐỘC LẬP

4.1 Chế độ không đối xứng trong lưới điện siêu nhỏ độc
lập

4.1.1

Định nghĩa không đối xứng trong hệ thống điện.

Lưới điện không đối xứng (KĐX) là hiện tượng điện áp và
dòng điện trên các pha có module khác nhau hoặc góc giữa hai vectơ
cạnh nhau khác 10.


19
4.2 Nguyên nhân gây mất đối xứng trong lưới điện MG
độc lập.
Sự xuất hiện không đối xứng trong MG độc lập do nhiều
nguyên nhân khác nhau như:
4.1.1.1

Không đối xứng lâu dài

Chế độ không đối xứng gây ra bởi 3 nguyên nhân:
-

Do phụ tải; Phụ tải một pha là phụ tải không đối xứng

điển hình nhất,
-

Do bản thân các phần tử ba pha không đối xứng hoàn

toàn như:
-

Do áp dụng một số chế độ làm việc đặc biệt như: các

đường dây “2 pha - đất”, “pha - đường ray” chế độ không toàn pha,
tức là chế độ đường dây 3 pha chỉ truyền tải điện trên 1 hoặc 2 pha.
4.1.1.2

Chế độ không đối xứng ngắn hạn.

Do sự cố ngắn mạch không đối xứng gọi là chế độ không đối
xứng ngắn hạn. Chế độ không đối xứng ngắn hạn chỉ tồn tại trong
khoảng thời gian ngắn.
4.1.2 Ảnh hưởng của chế độ không đối xứng trong MG
độc lập
4.1.2.1

Ảnh hưởng của chế độ không đối xứng đối với chất

lượng điện năng.
4.1.2.2

Ảnh hưởng của chế độ không đối xứng đối với các

thiết bị dùng điện
4.3 Phân tích chế độ không đối xứng điện áp trong lưới
điện siêu nhỏ độc lập
Hệ số mất đối xứng bằng điện áp (VUF) [30];


20

%VUF 

V2
x100
V1

(4.6)

Dựa trên giới hạn cho phép của hệ số VUF trên SLB (VUFref
= 0.5% theo tiêu chuẩn ANSI C84.1-1995 [29]) sẽ đưa ra lượng bù
điện áp tham chiếu từ hệ tọa độ chuẩn d-q (UCRdq) và gửi giá trị này
đến các nguồn phát DG thống qua đường kết nối kết nối băng thông
thấp thấp (LBCLs),
4.2.1 Phân tích mô hình hệ thống MG độc lập mất đối
xứng.
4.2.2 Phương pháp bù mất đối xứng điện áp và cách phân
chia dòng thứ tự nghịch.
4.4 Thiết lập sơ đồ điều khiển bù mất đối xứng cho SLB
trong MG
4.3.1 Phương pháp VUC tập trung

%VUF 

V2
x100
V1

(4.14)

Các thành phần thứ tự thuận và nghịch trên SLB được trích

xuất, được sử dụng để tính toán VUF. Sau đó, sai lệch giữa VUF
được tính toán và VUF tham chiếu được cấp cho bộ điều khiển PI.
Sau đó, tham chiếu bù mất đối xứng (UCR) UCRdq được tạo ra bằng
cách nhân đầu ra bộ điều khiển PI với thành phần thứ tự nghịch.

UCR dqi  ( VUF*  VUF ).PI.v

(4.15)

Cuối cùng, UCR được chia sẻ bởi các DG (DG thứ N) trong
MG bằng nhau, tức là [36], ta có giá trị trung bình lượng bù cần thiết
UCRdqi =
4.3.2

UCRdq,i = 1,...,N

Cách tiếp cận phân phối VUC

(4.16)


21
4.3.2.1

Thiết lập sơ bộ

4.3.2.2

Phân phối VUC

Thông tin liên lạc giữa các đối tượng N + 1 trong lớp giao
tiếp thứ cấp bao gồm lượng bù mất đối xứng (UCRdq) tham chiếu cho
SLB và mức đóng góp (CLi; i = 1; · · ·; N). Tức là, ban đầu UCRdq
và CLi chỉ được biết bởi các đối tượng N + 1 và i; i = 1; · · ·; N
tương ứng.

Hình 4. 1 Minh họa bù thứ cấp trong miền thời gian
Theo [33], sau các bước K hữu hạn, thông tin được truyền
đạt của mỗi đối tượng I,j =1,…,N đạt được sự đồng thuận như:

x itKm  x Kjt m


 a U CR dq t m
  N 1
N 1




CL k ( t m ) 

k 1

N 1 

N 1

T

(4.18)

Theo biểu thức (4.16), bộ bù thứ cấp phân tán để bù điện áp
được thiết kế như sau [36]:
UCR dqi 

4.3.2.3

CLi 
UCR dqi
CL

(4.19)

Thiết kế sơ đồ điều khiển thứ cấp (secondary

control) phối hợp điều phối phân tán (DCSCS)
Sơ đồ được thể hiện như hình 4.7, với mỗi bước tương ứng
được mô tả như sau:
Bước 1: Chia sẻ thông tin và Bù: Ở bước này, mỗi đối tượng
đầu tiên sử dụng các giá trị riêng thu được để tính toán mức tăng cập


22
nhật theo (3.5) và sau đó áp dụng giao thức FACA để chia sẻ và
khám phá thông tin. Sau đó, mỗi đối tượng tính toán tham chiếu bù
theo (4.19) và gửi nó đến lớp điều khiển chính (primary control).
Bước 2: Giám sát CF: Tại bước này, đối tượng j; j = 1, · · ·,
N + 1 cần kiểm tra xem có bất kỳ CF nào xảy ra giữa bản thân nó và
các hàng xóm láng giềng i; j Ni trong lớp giao tiếp không. Nếu có,

đối tượng j sẽ xóa i khỏi hàng xóm của nó và chuyển sang Bước 3.
Bước 3: Cấu hình lại chức năng cắm và chạy (Plug-in &

Plug-out)
4.3.2.4

Phân tích sự ổn định của phân bổ VUC

Trong thực tế, truyền thông phân tán có thể được áp dụng
cho các mạng không dây, chẳng hạn như ZigBee, WiFi và mạng
truyền thông di động. Trong thời gian [tm; tm + ∆t], UCRdqi giữ giá trị
được cập nhật trước đó theo (4.19).

4.5

Kết quả mô phỏng trên Matlab Simulink


23

Hình 4.9: Đồ thị điện áp trên SLB co tải không cân bằng ZUB khi
chưa bù ( Đơn vị tính: p.u)

Hình 4.12 Đồ thị điện áp trên SLB sau khi bù ( Đơn vị tính: p.u)
4.6

Kết luận

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN CHUNG
Nội dung luận văn tốt nghiệp tập trung nghiên cứu về đánh giá

hiệu quả của thuật toán đồng thuận trung bình trong thời gian hữu
hạn (FACA: Finite-time average consensus algorithm). Trong luận
văn này tôi đã đề xuất một phương pháp tối ưu hóa dựa trên phương
pháp truyền ngược (Back-Propagation) và phương thức gốc gradient
liên quan để giải quyết vấn đề đồng thuận trong số bước hữu hạn.