Nghiên cứu xây dựng hệ điều khiển tốc độ tuabin thuỷ điện liên kết vùng trên cơ sở logic mờ và mạng nơron nhân tạo tt

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI

NGUYỄN DUY TRUNG

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG
ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ TUABIN THỦY ĐIỆN
LIÊN KẾT VÙNG TRÊN CƠ SỞ LOGIC MỜ VÀ
MẠNG NƠRON NHÂN TẠO

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa
Mã số ngành: 9520216

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

HÀ NỘI – 2020


Công trình được hoàn thành tại:
TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI
Người hướng dẫn khoa học:
1. GS.TS Lê Hùng Lân
2. PGS.TS Nguyễn Văn Tiềm
Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:

Luận án được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tiến sĩ họp tại
Trường Đại học Giao thông vận tải vào hồi
giờ ngày tháng
năm 20.....

Có thể tìm hiểu luận án tại:
- Thư viện Quốc gia Việt Nam
- Trung tâm Thông tin-Thư viện, Đại học GTVT


1
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Đối với hệ thống điện Việt Nam hiện nay việc nâng cao công suất và
ổn định hệ thống để đáp ứng nhu cầu sử dụng điện đang cần thiết và rất
cấp bách. Để đáp ứng nhu cầu sử dụng điện cho các phụ tải và nâng cao
chất lượng điện năng, Chính phủ cùng các Bộ, ngành, địa phương đã đưa
ra rất nhiều chính sách ưu đãi khuyến khích các tổng công ty, doanh
nghiệp tư nhân và doanh nghiệp nước ngoài đầu tư xây dựng nhà máy
phát điện để cung cấp cho hệ thống điện Việt Nam, đặc biệt ưu tiên năng
lượng tái tạo nhằm nâng cao chất lượng điện năng, đảm bảo an toàn, an
ninh năng lượng Quốc gia.
Ở nước ta hiện nay, việc xây dựng hệ thống lưới điện thông minh đòi
hỏi phải tích hợp nhiều nguồn năng lượng đa dạng để đảm bảo an ninh
năng lượng quốc gia, do vậy việc kết nối các nguồn điện và nhà máy thủy
điện là quan trọng và cần thiết. Bài toán này sẽ được NCS tập trung giải
quyết trong luận án với đề tài: “Nghiên cứu xây dựng hệ điều khiển tốc
độ tuabin thuỷ điện liên kết vùng trên cơ sở logic mờ và mạng nơron
nhân tạo”.
2. Mục đích của đề tài
Nghiên cứu, xây dựng mô hình hệ thống điều khiển tốc độ tuabin thủy
điện liên kết vùng.
Nghiên cứu xây dựng hệ điều khiển tốc độ tuabin thuỷ điện liên kết
vùng trên cơ sở logic mờ và mạng nơ ron nhân tạo nhằm nâng cao chất

lượng điều khiển.
3. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu thực tế quy trình công nghệ phương thức vận hành của
hệ thống tự động hóa thủy điện.
Nghiên cứu xây dựng và khảo sát mô hình mô phỏng của tuabin máy
phát thủy lực trên cơ sở công cụ mô phỏng Matlab/Simulink với các tham
số thực tế của tổ máy, sử dụng các thuật toán điều khiển thông minh mới.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Nghiên cứu thiết bị, công nghệ tuabin nhà máy thủy điện đơn vùng
và hai vùng.
- Nghiên cứu quy trình vận hành nhà máy và hệ thống điện, nghiên
cứu các dạng sự cố của tổ máy và sự ảnh hưởng của các thông số như:
Sự cố của tổ máy, công suất, tần số máy phát khi tải thay đổi, liên kết với
các nhà máy trong vùng cấp điện.
- Thiết kế bộ điều khiển logic mờ loại PI dựa trên các thuật toán tối
ưu như tối ưu hóa bày đàn (PSO), thuật toán di truyền (GA), tiến hóa vi
phân (DE).


2
- Tổng hợp bộ điều khiển nơ ron kết hợp với các thuật toán điều khiển
dự báo (ANN - MPC), hồi quy phi tuyến (NARMA), điều khiển thích
nghi với mô hình tham chiếu (MRAC) ứng dụng trong điều khiển tần số
tải của hệ thống thủy điện liên kết hai vùng.
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
* Ý nghĩa khoa học:
Phát triển các thuật toán điều khiển thông minh trên cơ sở ứng dụng điều khiển
mờ và mạng nơ ron, ứng dụng trong tổng hợp bộ điều khiển tốc độ tuabin thủy điện
liên kết 2 vùng khi phụ tải thay đổi.
* Ý nghĩa thực tiễn:

Kết quả nghiên cứu là cơ sở để thực nghiệm tiến tới chế tạo các bộ
điều khiển thông minh nhằm nâng cao chất lượng điều khiển của bộ điều
khiển tuabin thủy điện cho các nhà máy thủy điện hiện nay của Việt Nam,
góp phần giữ ổn định công suất, tốc độ (tần số) của tuabin máy phát thủy
điện khi tải thay đổi và nâng cao hiệu suất làm việc.
6. Các kết quả mới đạt được
- Tổng hợp được bộ điều khiển mờ tối ưu loại PI cho điều khiển tốc độ (tần số)
tuabin thủy điện liên kết 2 vùng với 03 giải thuật tối ưu: Tối ưu hóa bày đàn PSO,
thuật toán di truyền GA và tiến hóa vi phân DE.
- Tổng hợp được bộ điều khiển nơron tối ưu cho điều khiển tốc độ
(tần số) tuabin thủy điện liên kết 2 vùng với 03 thuật toán: Điều khiển dự
báo MPC, hồi quy phi tuyến NARMA và điều khiển thích nghi với mô
hình tham chiếu MRAC. Các tham số chỉnh định được xác định thông
qua thuật toán tối ưu háo bày đàn PSO.
- Thiết lập được mô hình mẫu cho bài toán điều khiển tần số phụ tải
mô hình nhà máy thủy điện đơn vùng và hai vùng điều khiển.
7. Nội dung nghiên cứu
Luận án được thiết kế cấu trúc gồm: Phần mở đầu và 5 chương, phần
kết luận và kiến nghị, danh mục và các công trình nghiên cứu, phụ lục
các hình vẽ và mục lục tài liệu tham khảo.
Chương 1: Tổng quan về điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên
kết vùng để ổn định tần số lưới
Chương 2: Mô hình động lực học của hệ thống tuabin máy phát
thủy điện liên kết vùng
Chương 3: Thiết kế bộ điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết
vùng trên cơ sở logic mờ để ổn định tần số tải
Chương 4: Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo điều khiển tốc độ
tuabin thủy điện liên kết vùng để ổn định tần số tải
Chương 5: Phân tích và đánh giá hiệu quả các giải pháp điều
khiển thông minh tốc độ tuabin nhà máy thủy điện

3
CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ TUABIN THỦY ĐIỆN LIÊN
KẾT VÙNG ĐỂ ỔN ĐỊNH TẦN SỐ LƯỚI

1.1. Giới thiệu về thủy điện Việt Nam
Ở nước ta, thủy điện chiếm một tỷ trọng cao trong cơ cấu sản xuất
điện. Hiện nay, mặc dù ngành điện đã phát triển đa dạng hóa nguồn
điện, nhưng thủy điện vẫn đang chiếm một tỷ trọng đáng kể. Năm 2014,
thủy điện chiếm khoảng 32% trong tổng sản xuất điện. Theo dự báo của
Quy hoạch điện VII (QHĐ VII) thì đến các năm 2020 và 2030 tỷ trọng
thủy điện vẫn còn khá cao, tương ứng là 23%.

Hình 1.1. Mô hình nhà máy thủy điện
1.2. Hệ thống tự động hóa trong nhà máy thủy điện
Trong nhà máy thủy điện thì hệ thống tự động hóa trong nhà máy là
rất quan trọng, vì mọi quá trình vận hành và xử lí sự cố là được thực hiện
tự động
1.3. Bài toán điều khiển tần số và công suất tác dụng trong hệ thống
điện
1.4. Bài toán điều khiển tần số phát điện khi có liên kết vùng
1.5. Tổng quan các nghiên cứu
- Nghiên cứu ngoài nước:
Trên thế giới việc nghiên cứu tổng hợp các hệ thống điều khiển cho
đơn vùng đã được nghiên cứu từ khá lâu, hiện đã giải quyết về cơ bản là
phụ tải nhỏ và phát điện độc lập. Hiện nay được quan tâm nhiều hơn
trong việc áp dụng lý thuyết điều khiển thông minh như hệ mờ và hệ
thống mạng nơ ron nhân tạo.

Vấn đề điều khiển tự động máy phát (AGC) hoặc điều khiển tần số
tải LFC trong các hệ thống điện có lịch sử từ lâu và là một trong những
chủ đề quan trọng nhất của hệ thống điện được kết nối với nhau. Trong
một hệ thống điện, bộ điều khiển LFC như một việc phát phụ trợ đóng
vai trò quan trọng và cơ bản để duy trì độ tin cậy của hệ thống điện ở
mức phù hợp. Trong thực tế LFC, các thành phần thay đổi nhanh chóng


4
các tín hiệu hệ thống hầu như không quan sát được do các bộ lọc tham
gia vào quá trình. Đó là lý do tại sao giảm hơn nữa trong thời gian phản
hồi của LFC là không thể và cũng không mong muốn. Trong thực tế,
chất lượng của một hệ thống LFC phụ thuộc vào chất lượng tín hiệu
điều khiển. Phát bù này liên quan đến sự cân bằng ngắn hạn của công
suất, tần số của hệ thống điện có được vai trò chính để cho phép trao
đổi công suất và cung cấp điện tốt hơn cho phụ tải điện [60], [61], [66],
[71], [73].
Các bộ điều khiển bổ sung đã được áp dụng để điều chỉnh các ACE
về 0 một cách hiệu quả. Công việc nghiên cứu cũng đóng góp thiết kế
của LFC dựa trên các kỹ thuật điều khiển khác nhau.
Mô hình hóa rời rạc của LFC trong các hệ thống điện hai vùng
được trình bày trong [21].

Hình 1.6. Hệ thống LFC
Bảng 1.2. So sánh giữa các nghiên cứu gần đây về các chủ đề
LFC / AGC trong tài liệu
Số khu
vực
[101]
2

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

Tài liệu

Loại nguồn

Bộ điều khiển Kiểu

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

FLC
I
OOPC

PIDD
I,PI,ID,PID
Fuzzy - PID
I

Kỹ thuật
tối ưu hóa
Fuzzy
IPSO
TLBO
DE
FA
-


5
Tài liệu
[78]
[79]
[80]
[81]
[82]
[83]
[84]
[85]
[86]
[87]
[88]
[89]
[90]

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

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

Nhiệt điện
2
Nhiệt điện
2
Thủy điện - Nhiệt điện, Ga
2
Thủy điện - Nhiệt điện, Ga
2
Thủy điện - Nhiệt điện - Diesels
2
Thủy điện - Nhiệt điện
2
Thủy điện - Nhiệt điện
2
Thủy điện - Nhiệt điện, Ga

Bộ điều khiển Kiểu
I
PID
DMPC
PID
FOPID
DMPC
FOFPID
ANFISC
PID
CHB _I
I
I+ FLC
I

FOFPID
I
I
I
PI

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

- Nghiên cứu trong nước
Trong đó [9] đã nghiên cứu bộ điều khiển PID có chỉnh định mờ áp
dụng cho bài toán tuabin thủy điện vận hành tải ở chế độ độc lập. Trong
[8] “Nghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơ ron để xây dựng thuật toán điều

khiển cho điều tốc tuabin thủy điện” đã ứng dụng giải thuật mạng nơ ron
mờ để chỉnh định các tham số bộ điều khiển PID. Trong [10] nghiên cứu
ứng dụng các giải pháp đo lường và điều khiển hiện đại nhằm nâng cao
chất lượng ổn định tần số trong nhà máy thủy điện vừa và nhỏ. Đã đưa
ra phương pháp backstepping, điều khiển tối ưu và lọc Kalman để xây
dựng bộ điều khiển thích nghi nhằm nâng cao chất lượng ổn định tần số
quay tuabin ở nhà máy thủy điện vừa và nhỏ.
1.6. Chọn tên đề tài và hướng nghiên cứu
Qua phân tích tác giả lựa chọn tên đề tài: “Nghiên cứu xây dựng hệ
thống điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết vùng trên cơ sở logic
mờ và mạng nơ ron nhân tạo”
1.7. Mục tiêu luận án
- Nghiên cứu, xây dựng mô hình hệ thống điều khiển tốc độ tuabin
thủy điện liên kết vùng.
- Nghiên cứu xây dựng hệ điều khiển tốc độ tuabin thuỷ điện liên kết
vùng trên cơ sở logic mờ và mạng nơ ron nhân tạo, sử dụng các giải thuật
tối ưu hóa nhằm nâng cao chất lượng điều khiển.
- So sánh các chiến lược điều khiển đã đề xuất để tìm ra giải pháp
điều khiển phù hợp nhất cho bài toán đã đặt ra.


6

Hình 1.7. Tiến trình thực hiện luận án
1.8. Kết luận chương 1
- Luận án đã phân tích bài toán điều khiển tốc độ tuabin thủy điện,
tổng quan các nghiên cứu trong nước và ngoài nước về thiết kế hệ thống
điều khiển tốc độ tuabin thủy điện.
Trên cơ sở những phân tích đó luận án đặt ra mục tiêu thiết kế hệ
thống điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết hai vùng để ổn định tần

số tải dựa trên cơ sở ứng dụng kỹ thuật điều khiển thông minh logic mờ,
mạng nơ ron, áp dụng thuật toán tối ưu PSO, GA, DE…
Kết quả được công bố [CT5] thuộc danh mục công bố công trình khoa
học của luận án.
CHƯƠNG 2
MÔ HÌNH ĐỘNG LỰC HỌC CỦA HỆ THỐNG TUABIN
MÁY PHÁT THỦY ĐIỆN LIÊN KẾT VÙNG

2.1. Sơ đồ cấu trúc hệ thống thủy điện đơn vùng

Hình 2.2. Mô hình hệ thống thủy điện đơn vùng


7
2.1.1. Mô hình đường ống áp lực

 ht ( s )
 TW ( s)
ut ( s)

(2.1)

Lur
là thời gian bắt đầu nước không đổi ở tải định mức, (giây),
ag hr
2.1.2. Mô hình hệ thống servo điện - thủy lực
trong đó TW 

Wg ( s) 

 g e ( s)
1

 xe ( s) 1  s.Tg

(2.3)

2.1.3. Mô hình tuabin thủy lực

w t ( s) 

1  Tw s
 P m ( s)

 g ( s) 1  0.5Tw s

(2.4)

2.1.4. Mô hình máy phát điện

w p ( s) 

 ( s)
1

 P m ( s)   P e ( s) Ms  D

(2.5)

2.1.5. Khảo sát động học hệ thống

2.2. Mô hình hệ thống thủy điện liên kết hai vùng

Hình 10 (a)

Hình 10 (b)
Hình 2.10. Hệ thống thủy điện liên kết hai vùng
2.3. Mô hình hệ thống điều khiển tốc độ tuabin máy phát thủy điện
liên kết hai vùng


8

Hình 2.15. Sơ đồ mô hình toán học hệ thống điều khiển
thủy điện liên kết hai vùng
Trong luận án, các ví dụ mô phỏng được thực hiện với giá trị các
tham số hệ thống như sau [11,16,18]:

Tg1  Tg 2  48.7(s) ; Tw1  Tw 2  1(s)

Tr1  Tr 2  0.513 (s); M1  M 2  0.6 (s);
D1  D2  1 (pu); R1  R2  2.4 (Hz/p.u)
T12  0.0707 (pu)
2.4. Kết luận chương 2
Trong chương này luận án đã xây dựng mô hình toán học của các khối
chức năng cơ bản của hệ thống điều khiển tuabin thủy điện đơn vùng và
liên kết vùng.
Khảo sát được các đặc tính làm việc của các khối chức năng của hệ
thống thủy điện liên kết 2 vùng, đưa ra sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển
tốc độ tuabin thủy điện liên kết hai vùng.
Kết quả được công bố [CT4] trong danh mục công bố công trình khoa

học của luận án.
CHƯƠNG 3
THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ TUABIN THỦY ĐIỆN
LIÊN KẾT VÙNG TRÊN CƠ SỞ LOGIC MỜ
ĐỂ ỔN ĐỊNH TẦN SỐ TẢI

3.1. Bộ điều khiển mờ luật PID
* Bộ điều khiển mờ theo luật PID
* Bộ điều khiển mờ theo luật PD
* Bộ điều khiển mờ theo luật PI
3.2 Các giải thuật tối ưu hóa tham số bộ điều khiển
3.2.1 Thuật toán tối ưu hóa bày đàn PSO
3.2.2 Thuật toán di truyền GA


9
3.2.3 Thuật toán tiến hóa vi phân DE
3.3. Thiết kế bộ điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết 2 vùng để
ổn định tần số khi tải thay đổi
Điều khiển vùng 1

FLC 1

ACE1(t)

Điều tốc

PL1

Turbine

f1

Máy phát

Tính toán
Ptie12

ACE2(t)

Điều tốc

FLC 2

Turbine

Máy phát
f2

PL2

Điều khiển vùng 2

Hình 3.7. Sơ đồ mạng lưới thủy điện liên kết hai khu vực
3.2.1. Thiết kế bộ điều khiển FLC1 và FLC 2 loại PI
Bộ điều khiển
logic mờ loại
PI
E(t)

e(t )

Hiểu biết
chuyên gia
Giải mờ

mờ hóa

un(t)

Ge
d
dt

Gce
ce(t) CE(t)

r(t)
_

e(t)

Điểm đặt



Gu

Luật mờ

u(t)

U(t)

Bộ điều
khiển logic
mờ

u(t)

Điều khiển
nhà máy

y(t)

ym(t)
Cảm biến
và truyền

Hình 3.8. Kiến trúc bộ điều khiển logic mờ loại PI điển hình
cho bộ điều khiển
Bảng 3.1. Bảng luật mờ đề xuất cho bộ điều khiển mờ kiểu PI/PD
E(t)
NB
NM
NS
ZE
PS
PM
PB

NB
PB
PB
PB
PM
PM
PS
ZE

NM
PB
PM
PM
PM
PS
ZE
NS

NS
PB
PM
PS
PS
ZE
NS
NM

DE(t)
ZE

PM
PM
PS
ZE
NS
NM
NM

PS
PM
PS
ZE
NS
NS
NM
NB

PM
PS
ZE
NS
NM
NM
NM
NB

PB
ZE
NS
NM

NM
NB
NB
NB


10
3.2.2. Thiết kế bộ điều khiển FLC1 và FLC 2 loại PD

Hình 3.9. Cấu trúc bộ điều khiển logic mờ kiểu PD kết hợp giải thuật
tối ưu PSO
3.2.3. Tối ưu hóa các tham số bộ điều khiển mờ
Hiểu biết
Chuyên gia
e(t)

Gce

CE (t )


Luật mờ

Giải mờ

ke
ce(t)

Fuzzification



Ge

du
dt

Bộ điều khiển logic mờ loại PI

E(t)
U(t)

UN(t)

u(t)





Gu
uN(t)

ku

Thuật toán PSO
Đánh giá hàm mục
tiêu

r(t)

Setpoint _

Tín hiệu điều khiển

kce

y(t)
Plant

Hình 3.10. Cấu trúc bộ điều khiển logic mờ kiểu PI kết hợp giải thuật
tối ưu PSO
3.2.4. Mô phỏng hệ thống điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết 2
vùng

Hình 3.11. Thông số của bộ điều khiển PID


11
3.2.4.1. Mô phỏng bộ điều khiển FLC loại PI kết hợp PSO
3.2.4.2. Một số kết quả mô phỏng
Nhà máy thủy điện đơn vùng
Hàm mục tiêu là cực tiểu hóa chỉ tiêu tích phân sai số[1],[11].
T

T

0

0

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

(3.14)

Hình 3.17. Kết quả mô phỏng cho một nhà máy thủy điện đơn vùng
(a) Thay đổi tải; (b) Đáp ứng độ lệch tần số (tốc độ)

Hình 3.18. So sánh ba bộ điều khiển FLC cho trường hợp
nhà máy thủy điện đơn vùng
Hệ thống thủy điện liên kết hai vùng
Hàm mục tiêu sử dụng trong tối ưu hóa được cho bởi công thức (3.15)
dưới đây:
T

J   | f1 (t ) |  | f 2 (t ) |  | Ptie,12 (t ) | dt  min
0

(3.15)


12

Hình 3.20. Sự hội tụ của thuật toán PSO

Hình 3.21. Cập nhật các hệ số chỉnh định bằng thuật toán PSO

Hình 3.22. So sánh ba bộ điều khiển mờ ứng dụng các thuật toán tối
ưu hóa sinh học khác nhau (PSO, GA và DE)

Hình 3.23. Các hàm mục tiêu trong hệ thống thủy điện liên kết hai vùng áp

dụng bộ điều khiển logic mờ ứng dụng ba thuật toán tối ưu hóa


13
3.4. Kết luận chương 3
Trong chương này của luận án đề xuất các phương án thiết kế bộ điều
khiển mờ FLC để điều khiển tốc độ tuabin thủy điện liên kết hai vùng.
Các bộ điều khiển mờ FLC có cấu trúc PI hoặc PD với ba tham sô cần
được chỉnh định. Các tham số này có thể được tối ưu hóa bằng áp dụng
các thuật toán tối ưu hóa sinh học như tối ưu hóa bầy đàn PSO, thuật toán
tiến hóa GA và thuật toán tiến hóa vi phân DE. Các kết quả mô phỏng số
được triển khai trong phần mềm MATLAB/ Simulink đã góp phần khẳng
định hiệu quả của các bộ điều khiển FLC được đề xuất. Các bộ điều khiển
mờ đề xuất đều cho chất lượng điều khiển tốt hơn khi so sánh với bộ điều
chỉnh PID thông thường và thể hiện là một chiến lược điều khiển hiệu
quả trong việc xử lý một lớp các đối tượng kỹ thuật phức tạp.
Kết quả được công bố tại hội nghị Quốc tế (ICACR 2019) trong công
trình số [CT1]. Thuộc loại SCOPUS, trong danh mục công bố công trình
khoa học của luận án.
CHƯƠNG 4
ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ
TUABIN THỦY ĐIỆN LIÊN KẾT VÙNG ĐỂ ỔN ĐỊNH TẦN SỐ TẢI

4.1. Đặt vấn đề
4.2. Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để tổng hợp bộ điều khiển tốc
độ tuabin thủy điện liên kết vùng
4.2.1. Những khái niệm cơ bản về mạng nơ ron nhân tạo
4.2.2. Các phương pháp huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo
4.2.2.1. Học có giám sát (Supervised Learning)
4.2.2.2. Học củng cố

4.2.2.3. Học không có giám sát (Unsupervised Learning)
Bảng 4.1 So sánh ba phương pháp học của mạng nơ ron nhân tạo
Bộ não con người
Mạng nơ ron nhân tạo
Học có sự hướng dẫn của giáo viên
Học có giám sát
Học có sự đánh giá của giáo viên
Học củng cố
Tự học
Học không có giám sát
4.2.2.4. Mạng truyền thẳng một lớp
4.3. Các chiến lược điều khiển tốc độ tuabin trong bài toán điều
khiển tần số hệ thống thủy điện ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo
4.3.1. Chiến lược điều khiển tần số - tải sử dụng bộ điều khiển
NARMA-L2


14

Hình 4.9. Mô hình mô phỏng thủy điện liên kết 2 vùng sử dụng bộ
điều khiển NARMA - L2 dựa trên ANN
4.3.2. Bộ điều khiển LFC dựa trên MRAC
4.3.3. MPC ứng dụng ANN cho LFC
4.3.3.1. Cấu trúc về MPC dựa trên ANN
ANN – dựa
trên MPC
f

Tín hiệu đặt

Pdi(t)

ui(t)

Điều tốc

g

Tua bin
thủy điện

Máy phát

fi(t)

Vùng điều khiển

1
2

Thuật toán
huấn luyện

Mô hình
NN

Nhận dạng hệ
thống

Cơ chế tối ưu

hóa

Mô hình
NN

Điều khiển dự
báo

fi (t )

Ptiei, (t)

Hình 4.11. Mô hình MPC dựa trên ANN được áp dụng
cho vùng điều khiển thứ i
4.3.3.2. Chiến lược LFC Áp dụng MPC ứng dụng ANN
(i) Kịch bản 1: MPC ứng dụng ANN được áp dụng cho hệ thống điện
một khu vực như trong Hình 4.20 (a).
(ii) Kịch bản 2: Bộ điều khiển LFC loại MPC dựa trên ANN được áp
dụng cho hệ thống thủy điện liên kết hai khu vực như trong Hình 4.20 (b).
T


J     fi (t )   Ptie,ij dt. (4.16)
i, j

0 i
PL

ANN – MPC

f
Hàm mục
tiêu

g

k

Điều tốc

Cơ chế tối ưu
hóa

Tua bin
thủy điện

f
Máy phát

NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN ĐƠN VÙNG

(a)


15
CONTROL-AREA 1

ANN – MPC1
ACE1(t)

f

Hàm mục tiêu
ACE2(t)

f

k1

g

Điều tốc

PL1

f1

Tua bin
thủy điện

Máy phát

Compute
Ptie12

Cơ chế tối ưu hóa

g

ANN – MPC2

k2

Điều tốc

Tua bin
thủy điện

Máy phát
f2

PL2
CONTROL-AREA 2

(b)
Hình 4.12. Cấu trúc điều khiển của các hệ thống thủy điện
áp dụng bộ điều khiển LFC
(a) Nhà máy thủy điện đơn vùng (b) Hệ thống thủy điện liên kết hai khu vực
4.4. Các kết quả mô phỏng
4.4.1. Điều khiển thủy điện đơn vùng sử dụng bộ điều khiển nơ ron

Hình 4.13. Mô hình thủy điện đơn vùng
4.4.2 Điều khiển thủy điện liên kết hai vùng sử dụng bộ điều khiển nơ
ron
4.4.2.1. Kết quả mô phỏng cho bộ điều khiển NARMA và MRAC
(i) Trong kịch bản đầu tiên, phụ tải thay đổi xuất hiện ở từng khu vực
tại các thời điểm và cường độ khác nhau (xem Hình 4.16-4.18).

Hình 4.16. Kết quả mô
phỏng cho kịch bản

mô phỏng đầu tiên
(a) Tải thay đổi; (b)
Đáp ứng động của độ
lệch tần số trong khu
vực đầu tiên; (c) Đáp
ứng động của độ lệch
tần số trong khu vực
thứ hai


16

Hình 4.17. Sai lệch công suất
Hình 4.18. Hàm mục tiêu cho
trao đổi trên đường dây trong
kịch bản mô phỏng đầu tiên
trường hợp mô phỏng đầu tiên
Bảng 4.3. Kết quả so sánh dựa trên một số tiêu chuẩn điều khiển
trong trường hợp mô phỏng đầu tiên
PID
NARMA
MRAC
Tiêu chuẩn
ACE1 ACE2 ACE1 ACE2 ACE1 ACE2
8.6040 9.0902 2.4292 2.9809 3.0097 3.4023
IAE
0.4119 0.5678 0.0792 0.1844 0.0942 0.2010
ISE
1233.0 1317.0 215.6
325.8

293.0
374.8
ITAE
ITSE*10-3 6243.2 9055.6 850.4 2575.7 1059.8 2836.0

Hình 4.19. Kết quả mô phỏng cho kịch bản thứ hai
(a) Thay đổi tải trong khu vực đầu tiên
(b) Biến động độ lệch tần số trong khu vực đầu tiên


17

Hình 4.20. Các hàm mục tiêu cho trường hợp mô phỏng thứ hai
Bảng 4.4. So sánh chất lượng các bộ điều khiển dựa trên hai tiêu
chuẩn điều khiển IAE và ISE cho trường hợp mô phỏng thứ hai
Tiêu chuẩn
PID
NARMA
MRAC
IAE
39.1473
24.9040
24.6673
ISE
6.7665
2.8997
2.8608
Các kết quả mô phỏng cho thấy hiệu quả vượt trội của các bộ điều
khiển nơ ron NARMA và MRAC so với bộ điều khiển PID.
4.4.2.2. Kết quả mô phỏng cho bộ điều khiển MPC

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


18

Hình 4.22. Kết quả mô phỏng nhà máy thủy điện liên kết hai khu vực
(a) Tải thay đổi; (b) Độ lệch tần số của vùng điều khiển đầu tiên;
(c) Độ lệch tần số của vùng điều khiển thứ hai

Hình 4.23. Công suất trao đổi trên đường dây và hàm mục tiêu
(a) Dòng điện liên kết; (b) Hàm mục tiêu
Bảng 4.5: Kết quả so sánh dựa trên một số tiêu chí điều khiển
Chỉ tiêu
PID
MPC
0.0378
0.0266
IAE (*10-3)
0.0047
0.0034
ISE (*10-3)
7.4247
5.1596
ITAE (*10-3)
0.8990
0.6432
ITSE (*10-3)
4.5. Kết luận chương 4

Kết quả mô phỏng sử dụng phần mềm MATLAB/Simulink đã chứng tỏ
được ưu thế vượt trội của ba bộ điều khiển trên so với bộ điều khiển kinh
điển như PID.


19
Khi đánh giá, so sánh từng bộ điều khiển LFC ứng dụng mạng nơ ron
nhân tạo, có thể đưa ra một số nhận xét như sau:
- Bộ điều khiển NARMA-L2 có thời gian huấn luyện mạng nhanh
hơn do không cần quá trình nhận dạng đối tượng điều khiển, khi đối
tượng điều khiển đã được tuyến tính hóa.
- Bộ điều khiển MRAC yêu cầu hai quá trình: nhận dạng đối tượng
điều khiển và huân luyện mạng nơ-ron cho bộ điều khiển.
- Bộ điều khiển MPC chỉ cần quá trình nhận dạng đối tượng điều
khiển, tuy nhiên do MPC là bộ điều khiển dự báo cần nhiều thời gian
khi chạy mô phỏng.
Các kết quả được công bố trong công trình số [CT2], [CT3] trong danh
mục công bố công trình khoa học của luận án.
CHƯƠNG 5
PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CÁC GIẢI PHÁP ĐIỀU
KHIỂN THÔNG MINH TỐC ĐỘ TUABIN NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN

5.1. Đặt vấn đề
5.2. Tổng hợp và phân tích các giải pháp điều khiển cho nhà máy
thủy điện đơn vùng và liên kết vùng
5.2.1. Sơ đồ mô phỏng nhà máy thủy điện đơn vùng ứng dụng bộ điều
khiển mờ và mạng nơ ron

Hình 5.1. Mô hình các bộ điều khiển ứng dụng cho đơn vùng

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


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

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

Hình 5.5. Thay đổi tải
cho mỗi vùng

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

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

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

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

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

21

Hình 5.11. Độ lệch công suất cơ
cho khu vực 2

(a)

-

Hình 5.12. Độ lệch tốc độ cho
khu vực 1

Độ lệch tôc độ
(b) Độ lệch tôc độ
Hình 5.13. Độ lệch tốc độ cho khu vực 2

(a) Độ lệch công suất
(b) Độ lệch công suất
Hình 5.14. Độ lệch công suất trên đường dây của khu vực 1,2
Ở khu vực 1 ( vùng 1).

(a) Sai lệch vùng
(b) Sai lệch vùng
Hình 5.15. Sai lệch vùng điều khiển khu vực 1


22

(a)

(b)

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

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

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

Hình 5.18. Sai lệch vùng điều khiển khu vực 2


23

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

MRAC
0.40091
0.40094

NARMA
0.26399
0.26401

Bộ điều khiển
PID
FLC
MPC
0.43384 0.41620 0.342361
0.51285 0.41622 0.34238

Bảng 5.2. So sánh các bộ điều khiển dựa trên chỉ tiêu chất lượng
ITAE cho độ lệch công suất trao đổi đường dây giữa hai vùng
Bộ điều khiển
Chỉ tiêu
so sánh P12_ MRAC P12_ NARMA P12_ PID P12_ FLC P12 _ MPC
ITAE
0.314738
0.32221
4.154547 0.32321 0.270638

5.3. Kết luận chương 5
Trong chương này, luận án đã tổng hợp và mô phỏng, so sánh các giải
pháp khác nhau ứng dụng bộ điều khiển logic mờ và mạng nơ ron đã thiết
kế trong các chương trước cho thủy điện đơn vùng và liên kết 2 vùng.

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