MỤC LỤC Trang tựa Trang Quyết định giao đề tài Lý lịch cá nhân i L i cam đoan - ii L i cảm ơn - iii Tóm tắt - iv Mục lục - vi Danh sách chữ viết tắt - ix Danh sách hình x Danh sách bảng xii Ch ơng 1: TỔNG QUAN VỀ ỔN ĐỊNH H THỐNG ĐI N 1.1.Hệ thống điện ổn định - 1.2 Kỹ thuật điều khiển hạn chế dao động hệ thống điện 1.2.1.Điều khiển hạn chế đư ng dây truyền tải 1.2.2 Bộ điều khiển giảm dao động đặt máy phát 1.3 Mục tiêu nghiên c u - 1.4 Phương pháp nghiên c u 1.5 Phạm vi nghiên c u 1.6 Kết cấu luận văn Ch ơng 2: DAO ĐỘNG GịC T I TRONG H THỐNG ĐI N VÀ BỘ ỔN ĐỊNH H THỐNG ĐI N (PSS) 2.1 Vấn đề dao động góc tải HTĐ - 2.1.1 Định nghĩa góc tải (góc rotor) 2.1.2 Cân công suất HTĐ 2.1.3 Nguyên nhân gây dao động góc tải - 2.1.4 Nâng cao ổn định HTĐ 11 2.2 Bộ ổn định HTĐ (Power system stabilizer) - 12 2.3 Công suất giảm chấn máy phát sinh để giảm dao động 14 vi Ch ơng 3: GI I THUẬT TỐI U HịA ĐÀN KIẾN 3.1 Giới thiệu - 16 3.2 ng dụng thuật toán đàn kiến giải toán tìm đư ng “ Travelling Salesman Problem” (TSP) 19 3.2.1.Bài toán TSP - 19 3.2.2 ng dụng thuật toán đàn kiến giải toán TSP 20 3.3 Các nguyên tắc áp dụng tối ưu đàn kiến 23 3.3.1 Số lượng kiến 23 3.3.2 Xác định vệt mùi 24 3.3.3 Các thông tin heuristic 24 3.3.4 Kết hợp tìm kiếm địa phương - 25 3.3.5 Điều chỉnh học tăng cư ng khám phá 25 Ch ơng 4: HI U CHỈNH THÔNG SỐ BỘ PSS BẰNG GI I THUẬT KIẾN 4.1 Tạo nút đư ng - 27 4.2 Hàm mục tiêu c a thuật toán 28 4.3 Chọn đư ng theo xác suất 29 4.4 Cập nhật lượng mùi - 30 4.5 Lưu đồ thuật toán - 31 4.6 Các bước thực thuật toán 32 Ch ơng 5: XỂY DỰNG MÔ HỊNH MÁY PHÁT ĐI N NỐI L ỚI 5.1 Phương trình góc công suất c a máy phát điện 33 5.2 Phương trình độ lệch tốc độ - 34 5.3 Phương trình s c điện động độ trục q c a máy phát điện - 34 5.4 Phương trình tính s c điện động độ trục d (E’d) - 35 5.5 Phương trình công suất đầu cực máy phát 35 5.6 Phương trình tính điện áp trục q c a máy phát 36 5.7 Phương trình tính điện áp trục d c a máy phát 36 5.8 Phương trình tính dòng điện trục d c a máy phát - 36 5.9 Phương trình tính dòng điện trục q c a máy phát - 36 vii 5.10 Bộ ổn định PSS thông thư ng theo IEEE chuẩn PSS1A - 38 Ch ơng 6: KẾT QỦA MÔ PH NG 6.1 Mô hình nghiên c u - 40 6.2 Kết mô - 41 6.2.1 Trư ng hợp : thay đổi tải đột ngột - 41 6.2.2 Trư ng hợp 2: Ngắn mạch đầu cực máy phát 43 Ch ơng 7: KẾT LUẬN VÀ H ỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 7.1 Kết luận - 46 7.2 Hạn chế - 47 7.3 Hướng phát triển c a đề tài 47 TÀI LI U THAM KH O 48 PHỤ LỤC A :THÔNG SỐ MÁY PHÁT-Đ ỜNG DỂY - 50 PHỤ LỤC B : CODE MATLAB 51 viii DANH MỤC T VIẾT TẮT AC : Alternating Current ACO : Ant Colony Optimization ACS : Ant Colony System AS : Ant System CPSS : Conventional Power System Stabilizer FACT : Flexible AC Transmission HTĐ : Hệ Thống Điện HVDC : High Voltage Direct Current IEEE : Institute of Electrical and Electronics Engineers ISE : Integrated of The Square of the Error MMAS : MAX-MIN Ant System PSS : Power System Stabilizer STATCOM : Static Synchronous Compensator SVC : Static Var Compensator TCSC : Thyristor Controlled Series Capacitor TSP :Traveling Salesman Problem ix DANH MỤC CÁC HỊNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 2.1 Đặc tính công suất máy phát - Hình 2.2 Phân loại ổn định HTĐ - Hình 2.3 Dao động cục - 10 Hình 2.4 Dao động liên khu vực 10 Hình 2.5 Sơ đồ điều chỉnh kích từ có PSS - 11 Hình 2.6 Mô hình khí giống máy phát mang tải - 12 Hình 2.7 Sơ đồ khối tín hiệu PSS cấp cho hệ thống kích từ - 12 Hình 2.8 Cấu trúc c a PSS 13 Hình 2.9 Sơ đồ khối c a Bộ PSS theo tiêu chuẩn IEEE 412.5 - 14 Hình 2.10 Sơ đồ nguyên lý tạo công suất giảm chấn - 14 Hình 2.11 Cuộn dây giảm chấn D đặt rotor máy phát - 15 Hình 2.12 Đư ng từ thông phần ng trạng thái khác - 15 Hình 3.1 Thí nghiệm cầu đôi - 16 Hình 3.2 Vòng quay Bánh xe sổ xố 22 Hình 4.1 Biểu diễn thông số c a PSS hệ trục tọa độ Oxy 28 Hình 4.2 Lưu đồ giải thuật đàn kiến ACO - 31 Hình 5.1 Sơ đồ tương đương máy phát điện đồng 33 Hình 5.2 Mô hình Simulink để tính góc công suất c a máy phát điện Matlab 34 Hình 5.3 Mô hình Simulink để tính thành phần s c điện động E’q 35 Hình 5.4 Mô hình Simulink để tính thành phần E’d - 35 Hình 5.5 Mô hình Simulink để tính công suất đầu cực máy phát 36 Hình 5.6 Mô hình Simulink để tính tính dòng điện id, iq c a máy phát - 37 Hình 5.7 Mô hình Simulink để tính điện áp đầu cực máy phát Vt 37 Hình 5.8 Mô hình Simulink để tính công suất điện Pe đầu cực máy phát - 37 Hình 5.9 Mô hình Simulink Bộ PSS - 38 Hình 5.10 Mô hình mô tính góc công suất δ, công suất điện Pe, điện áp đầu cực máy phát Vt SIMULINK 39 x Hình 6.1 Mô hình máy phát nối vào hệ thống truyền tải 40 Hình 6.2 Công suất điện Pe (pu) đầu cực máy phát công suất phụ tải thay đổi - 42 Hình 6.3 Góc công suất Delta c a máy phát công suất phụ tải thay đổi 42 Hình 6.4 Độ lệch tốc độ c a máy phát công suất phụ tải thay đổi - 43 Hình 6.5 Góc công suất delta c a máy phát trư ng hợp ngắn mạch 44 Hình 6.6 Độ lệch tốc độ rotor trư ng hợp ngắn mạch 44 Hình 6.7 Công suất điện Pe trư ng hợp ngắn mạch - 45 xi DANH MỤC CÁC B NG Bảng 6.1 Các tham số sử dụng giải thuật đàn kiến 41 Bảng 6.2 Các thông số c a PSS - 41 Bảng 6.1 Giới hạn ổn định động 45 xii GVHD: TS Nguy n Minh Tâm Ch ơng 1: TỔNG QUAN VỀ ỔN ĐỊNH H THỐNG ĐI N 1.1 H th ng n s n đ nh Ngày nay, hệ thống điện (HTĐ) không hệ thống đơn lẻ mà hệ thống liên kết Nó bao gồm hàng ngàn thiết bị điện trải rộng khu vực rộng lớn, lợi ích c a việc liên kết HTĐ [6]:  Cung cấp lượng lớn công suất tăng độ tin cậy c a hệ thống  Giảm số lượng máy phát theo yêu cầu vận hành đỉnh tải yêu cầu dự trữ quay c a hệ thống tải thay đổi đột ngột  Cung cấp nguồn công suất kinh tế cho khách hàng Mặt khác liên kết hệ thống mang đến nhiều vấn đề Đư ng dây liên kết hệ thống điện lân cận tương đối yếu so với hệ thống liên kết, dễ dẫn đến dao động tần số thấp nội vùng, dao động không ổn định thư ng xảy tần số thấp liên kết hệ thống Nghiên c u ổn định HTĐ ch đề quan tâm nghiên c u kỹ thuật điện, ổn định HTĐ định nghĩa sau: Khả c a máy phát điện đồng hệ thống phản ng lại nhiễu loạn điều kiện vận hành bình thư ng để đưa hệ thống vận hành trở lại trạng thái bình thư ng Nghiên c u ổn định phụ thuộc chất đặc tính c a biên độ nhiễu, phân làm loại: Tr ng thái n đ nh lâu dài: để tính chất hoạt động c a hệ thống quanh điểm vận hành cố định Hệ thống thay đổi nhỏ từ từ theo điều kiện vận hành Ổn đ nh đ ng là: đáp ng th i gian dài c a hệ thống nhiễu loạn tương đối nhỏ Nó khác với trạng thái ổn định tĩnh hệ thống ổn định trạng thái tĩnh hệ thống phải có nhiễu loạn nhỏ Ổn đ nh đ là: hệ thống giữ đồng sau có nhiễu lớn chẳng hạn như: cố hệ thống truyền tải, thay đổi tải đột ngột, GVHD: TS Nguy n Minh Tâm nguồn phát hay đóng cắt đư ng dây Vấn đề ổn định độ chia thành phần nhỏ dao động lúc giây ban đầu sau nhiễu loạn, nhiều dao động ổn định có th i gian nghiên c u 10 giây Đối với trạng thái ổn định động ổn định lâu dài, hệ thống mô hình phương trình vi phân tuyến tính Đối với toán ổn định độ, hệ thống phải biểu diễn phương trình vi phân phi tuyến Nghiên c u tất trạng thái ổn định với mục đích Rotor c a máy phát dao động đưa trở tốc độ vận hành ổn định 1.2 Kỹ thu t u n đ h n ch dao đ ng h th ng n Một vấn đề thông thư ng hệ thống điện lớn nhỏ chất vốn có c a dao động không ổn định Trong thập kỹ qua nhiều công trình nghiên c u để cải thiện ổn định hệ thống, thư ng nói nhiều phương pháp điều khiển hạn chế dao động chia thành hai nhóm [11]:  Tăng cư ng điều khiển để hạn chế dao động đư ng dây truyền tải  Tăng cư ng điều khiển để hạn chế dao động ví trí nhà máy phát điện 1.2.1 Đi u n h n ch dao đ ng đ ng dây truy n t i Truy n t i n m t chi u cao th (HVDC): có vai trò quan trọng việc nâng cao ổn định HTĐ [6], HVDC không cần trì đồng Mặc khác, HVDC có khả hạn chế dao động đư ng dây liên kết HVDC thay đổi dòng công suất truyền tải phối hợp với hệ thống AC nhanh nhà máy nhiệt điện Tác hại c a HVDC giá thành ph c tạp c a chỉnh lưu, mặc khác phát sóng hài vào hệ thống AC H th ng truy n t i n xoay chi u AC linh ho t (FACTS): có khả điều khiển truyền tải công suất với hệ thống điện có thông số ràng buộc tổng trở nối tiếp, tổng trở rẽ nhánh, góc pha v.v[6] Các điều khiển FACTS gồm có:  Bù công suất phản kháng tĩnh SVC dùng van Thyristor để nhanh chóng thêm cắt bớt điện cảm, điện dung mắc rẽ nhánh  Thyristor điều khiển tụ nối tiếp (TCSC) thay đổi tổng trở từ m c thấp đến m c tổng trở tự nhiên đư ng dây truyền tải GVHD: TS Nguy n Minh Tâm  Tụ tĩnh (Statcom) phát công suất phản kháng công suất c a tụ, hay công suất c a cuộn dây để điều khiển điện áp lưới  Bộ điều chỉnh góc pha thay đổi điện áp pha cách thêm bớt thành phần điện áp, thành phần vuông góc với điện áp pha c a đư ng dây Bộ HVDC ưa chuộng hơn, trở ngại c a điều khiển FACTS giá thành cao 1.2.2 B u n gi m dao đ ng đặt t i máy phát Điều khiển kích từ kiểu điều khiển hạn chế dao động đặt máy phát lý sau:  Hệ thống điện có số th i gian nhỏ hệ thống khí c a máy phát  Hệ thống điều khiển điện dễ ng dụng kinh tế hệ thống điều khiển khí  Hằng số th i gian hồi tiếp nhỏ hệ thống điều khiển điện hệ thống tác động liên tục, làm cho hệ thống có đáp ng phẳng Điều khiển kích từ cung cấp cho máy phát xem Bộ ổn định hệ thống điện (Power System Stabilizer - PSS), chọn để nâng cao việc giảm dao động c a hệ thống kích từ[6] Ch c c a PSS mở rộng giới hạn ổn định cách điều chỉnh hệ thống kích từ để hạn chế dao động c a Rotor máy phát đồng với máy phát khác Đó dao động có tần số từ 0.2 đến Hz dao động làm giảm khả truyền công suất Để ngăn ngừa dao động, Bộ ổn định HTĐ phải tạo mômen điện Rotor pha với thay đổi tốc độ Tín hiệu đầu vào c a PSS thành phần bên tổ hợp c a chúng:  Độ lệch tốc độ  Gia tốc  Độ lệch tần số  Độ chênh lệch công suất GVHD: TS Nguy n Minh Tâm - Trư ng hợp 1: Tải thay đổi đột ngột - Trư ng hợp 2: Khi mang tải xảy ngắn mạch đư ng dây gần đầu cực máy phát điện 6.2 K t qu mô ph ng Các tham s sử d ng gi i thu t đàn ki n Bảng 6.1 Các tham số sử dụng giải thuật đàn kiến Tham s Giá tr Số lượng kiến (con) 60 Hệ số điều chỉnh vệt mùi α Hệ số điều chỉnh thông tin heuristic β Nồng độ vệt mùi ban đầu 0.0001 Hệ số bay vệt mùi 0.9 Các thông s c a b PSS Bảng 6.2 Các thông số c a PSS 6.2.1 Tr Kpss T1 T2 T3 T4 0.9987 5.9882 0.4844 0.9946 0.3622 ng h p 1: T i thay đ i đ t ng t Máy phát vận hành tải 0.6 p.u giây phụ tải bất ng giảm tải xuống 0.3 p.u đến vị trí 10 giây hệ thống ổn định Tại 10 giây tải bất ng tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định giây th 20 Điều đảm bảo cho máy phát ổn định tình vận hành Các đáp ng ổn định công suất điện Pe, góc công suất Delta độ lệch tốc độ Rotor thể hình (6.2), (6.3), (6.4) 42 GVHD: TS Nguy n Minh Tâm Hình 6.2 Công suất điện Pe (pu) đầu cực máy phát thay đổi công suất Hình 6.2 thể công suất điện Pe c a máy phát vận hành tải 0.6 p.u giây phụ tải bất ng giảm tải xuống 0.3 p.u đến vị trí 10 giây hệ thống ổn định Tại 10 giây tải bất ng tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định giây th 20 Hình 6.3 Góc công suất Delta c a máy phát thay đổi tải 43 GVHD: TS Nguy n Minh Tâm Hình 6.3 thể góc công suất c a máy phát, máy phát vận hành tải 0.6 p.u ng với góc delta 1.6 p.u Tại giây phụ tải bất ng giảm tải xuống 0.3 p.u đến vị trí 10 giây hệ thống ổn định ng với góc delta 0.8 p.u Tại 10 giây tải bất ng tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định giây th 20 ng với góc delta 1.35 p.u Hình 6.4: Độ lệch tốc độ c a máy phát công suất phụ tải thay đổi Hình 6.4 thể độ lệch tốc độ c a máy phát, máy phát vận hành tải 0.6 p.u Tại giây phụ tải bất ng giảm tải xuống 0.3 p.u đến vị trí 10 giây hệ thống ổn định độ lệch tốc độ Tại 10 giây tải bất ng tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định giây th 20 độ lệch tốc độ không 6.2.2 Tr ng h p 2: Ng n m ch đầu c c máy phát Khi mang tải 0.6 p.u xảy ngắn mạch đư ng dây gần đầu cực máy phát th i gian t = giây, sau th i gian 0.1 giây cố loại trừ hệ thống trở lại bình thư ng sau 10 giây Các đáp ng ổn định góc công suất Delta, độ lệch tốc độ Rotor công suất điện Pe thể hình (6.5), (6.6), (6.7) 44 GVHD: TS Nguy n Minh Tâm Hình 6.5 Góc công suất delta c a máy phát trư ng hợp ngắn mạch Hình 6.5 thể góc công suất, máy phát mang tải 0.6 p.u xảy ngắn mạch đầu cực máy phát th i gian t = giây, sau th i gian 0.1 giây cố loại trừ hệ thống trở lại bình thư ng sau 10 giây Hình 6.6 Độ lệch tốc độ rotor trư ng hợp ngắn mạch 45 GVHD: TS Nguy n Minh Tâm Hình 6.6 thể độ lệch tốc độ Rotor, máy phát mang tải 0.6 p.u xảy ngắn mạch đầu cực máy phát th i gian t = giây, sau th i gian 0.1 giây cố loại trừ hệ thống trở lại bình thư ng sau 10 giây Hình 6.7 Công suất điện Pe trư ng hợp ngắn mạch Hình 6.7 thể công suất điện máy phát mang tải 0.6 p.u xảy ngắn mạch đầu cực máy phát th i gian t = giây, sau th i gian 0.1 giây cố loại trừ hệ thống trở lại bình thư ng sau 10 giây Bảng 6.3 Giới hạn ổn định động NO PSS CPSS ACO-PSS max Pe (p.u) 2.2 1.8 1.7 Max góc Rotor (p.u) 2.5 2.3 Th i gian ổn định góc � (s) >10 10 4.5 Nhận xét: Các kết mô cho thấy Bộ ổn định ACO - PSS làm cho góc công suất máy phát điện dao động có biên độ nhỏ hơn, th i gian ổn định ngắn (khoảng giây) Vì cải thiện trạng thái ổn định c a máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động c a hệ thống 46 GVHD: TS Nguy n Minh Tâm Ch ơng KẾT LUẬN VÀ H ỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 7.1 K t lu n Luận văn trình bày việc ng dụng giải thuật ACO để hiệu chỉnh thông số tối ưu cho PSS nhằm cải thiện trạng thái ổn định c a máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động c a hệ thống Sự hoạt động c a ACO-PSS hệ thống điện mô máy tính phần mềm Matlab Simulink theo điều kiện vận hành khác chẳng hạn tải nhẹ, tải nặng, nhiễu loạn khác thay đổi công suất đầu vào, ngắn mạch pha kiểm tra, th i gian tất trư ng hợp mô nghiên c u so sánh với PSS thông thư ng, kết mô cho thấy ACO-PSS đáp ng tất các dao động c a hệ thống điện theo điều kiện vận hành khác cải thiện đáng kể trạng thái ổn định c a hệ thống 7.2 H n ch Tuy nhiên th i gian nghiên c u có hạn, luận văn giải vấn đề sở lý thyết hệ thống tự động ổn định triệt tiêu dao động nhỏ máy phát điện Mô hình mô cho kết tốt Một hạn chế luận văn dừng lại cho việc nghiên c u ổn định cho máy phát độc lập nối với hệ thống, thực tế có nhiều nhà máy làm việc song song 7.3 H ng phát tri n c a đ tài Trong thực tế hệ thống có nhiều nhà máy làm việc song song với nhau, để có thể ng dụng điều khiển vào thực tiễn ta phải xem xét đến trư ng hợp hướng phát triển c a đề tài 47 GVHD: TS Nguy n Minh Tâm TÀI LI U THAM KH O [1] Nguyễn Phùng Quang (2005), Matlab & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động, Nxb Khoa học Kỹ thuật [2] Lã Văn Út (2000), Phân tích điều khiển ổn định HTĐ, Nxb Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [3] Vũ Gia Hanh, Phan Tử Thụ, Trần Khánh Hà, Nguyễn Văn Sáu (2009), Máy điện tập 2, Nxb Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [4] Phạm Hồng Luân, Dương Thành Nhân, Nghiên c u ng dụng thuật toán ACO tối ưu thời gian chi phí cho xây dựng dự án, Tạp chí phát triển KH&CN, tập 13, số Q1-2010 [5] Hong He ，Fang Liu， Li Li ，Jin-Rong Yang , Lei Su ,Yi Wu, “Study of PID Control System For Ant Colony Algorithm”, Tianjin University of Technology，Tianjin 300191，China [6] Jian He, “Adaptive power system stabilizer based on recurrent neural network”, [7] the University of Calgary october 1998 Sidhartha Panda and Narayana Prasad Padhy “Power System with PSS and FACTS Controller:Modelling, Simulation and Simultaneous Tuning Employing Genetic Algorithm”, International Journal of Electrical and Electronics Engineering 1:1 2007 [8] (Yuan-Yih Hsu, Chao-Rong Chen),Tuning of power system stabilizer using an artificial neuron network, IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol 6, No.4, December 1991 [9] Y.L Abdel-Magid , M.M Dawoud, Tuning of power system stabilizers using genetic algorithms, Electric Power Systems Research 39 (1996) 137 143 [10] Nguyễn Minh Tâm, Nguyễn Hoàng Linh, ng dụng giải thuật PSO để xác định thông số tối ưu cho PSS, Đại học Sư phạm kỹ thuật Tp.HCM, 2013 [11] Jan Machowski, Janusz W Bialek and James R Bumby “POWER SYSTEM DYNAMICS Stability and Control” john wiley & sons, Ltd 48 GVHD: TS Nguy n Minh Tâm [12] Kundur P (1994), Power System Stability and Control, McGraw–Hill Book [13] Wenxin Liu, Ganesh K Venayagamoorthy, Donald C Wunsch I1 “Adaptive Neural Network Based Power System Stabilizer Design”,0-7803-78989/03/$17.00 02003 IEEE [14] IEEE, "Recommended practice for excitation system models for power system stability studies", IEEE Std 421.5-1992, 1992 [15] Aaron Francis Snyder (1997), Inter–Area Oscillation Damping with Power System Stabilizers and Synchronized Phasor Measurements, Master of Science in Electrical Engineering, Paris, France [16] Rogers G (2000), Power System Oscillations, Kluwer, Norwell, MA [17] Prasertwong K., Mithulananthan N and Thakur D., Understanding low frequency oscillation in power systems [18] Marco Dorigo and Thomas Stutzule, Ant Colony Optimization, The MIT Press, 2004, 305 pages [19] Traveling Selman Proplem for Dynamic Graphs Kovring Antal Attila CIR Report No.052005 July, 2005 49 GVHD: TS Nguy n Minh Tâm PHỤ LỤC A THÔNG SỐ H THỐNG MÁY PHÁT-Đ ỜNG DỂY Máy phát Generator: Loại rotor: cực lồi; Sđm=200MVA; Uđm=13,8kV; f=50Hz H=3.542, D = 0, Xd=1.7572, Xq=1.5845, X’d=0.4245, X’q=1.04, T’do=6.66, T’qo=0.44, Ra=0, Pe=0.6, δ0=44.370 Lưới truyền tải R=0, Xe=0.68, G=0, B=0 Thông số CPSS KPSS = 0.0403, T1 = T3 = 0.016, T2 = T4 = 0.0547, Tw = 10 Các thông số sử dụng để mô Tất các thông số điện trở, điện cảm, công suất đơn vị p.u Th i gian tính giây 50 GVHD: TS Nguy n Minh Tâm PHỤ LỤC B CODE MATLAB GI I THUẬT KIẾN HI U CHỈNH THÔNG SỐ BỘ PSS Main.m: %chuong trinh chinh close all;clear all;clc; dieukien=[0 10]; % chay mo hinh qua PSS Nant=60; alpha=1; beta=1; c=0.0001; evapo=.9; phero=c*ones(10,25); T1=2.5*rand; T2=0.5*rand; T3=1*rand; T4=1*rand; Kpss=1*rand; %%T1, T2, T3, T4, Kpss up=[6 10 1]; dow=[0.01 0.01 0.01 0.01 0.01]; Q = mo_hinh(T1,T2, T3, T4, Kpss); bestf=Q; best_para=[T1,T2, T3, T4, Kpss]; %thuat toan dan kien for l=1:15 clc; disp (l); separate; visibility; position; parameter; choice_path; update; fit(l)=bestf; %tempf end plot(fit,'linewidth',3), grid disp(['Fitness: ', num2str(bestf)]); disp(['best Parameters: ',num2str(best_para)]); disp(['T1=',num2str(best_para(1)),'; ','T2=',num2str(best_para(2)) ,'; ','T3=',num2str(best_para(3)),'; ','T4=',num2str(best_para(4)) ,'; ','Kpss=',num2str(best_para(5)),';']); [T1,T2, T3, T4, Kpss]; nfitness=mo_hinh( T1,T2, T3, T4, Kpss); [F,pe,delta,dew] = mo_hinh_plot(T1,T2, T3, T4, Kpss); figure(2); hold on plot(pe(:,1),'b','linewidth',2); figure(3); hold on plot(delta(:,1),'b', 'linewidth',2); figure(4); hold on plot(dew(:,1),'r', 'linewidth',2); hold on dieukien=[0, -10]; % chay mo hinh khong PSS [F,pe,delta,dew] = mo_hinh_plot(T1,T2, T3, T4, Kpss); figure(2); plot(pe(:,1),'k'); figure(3); plot(delta(:,1),'k'); figure(4); hold on 51 GVHD: TS Nguy n Minh Tâm plot(dew(:,1),'k', 'linewidth',2); Choice_path.m: para=abs(para); X=para; up_matrix=repmat(up,Nant,1); dow_matrix=repmat(dow,Nant,1); Xup=X=dow_matrix; X=dow_matrix.*not(Xdow)+X.*Xdow; para=X; for i4=1:Nant T1=para(i4,1); T2=para(i4,2); T3=para(i4,3); T4=para(i4,4); Kpss=para(i4,5); disp([T1,T2, T3, T4, Kpss]); f(i4) = mo_hinh(T1,T2, T3, T4, Kpss); end tempf=min(f); for j4=1:length(f)%tim kien tot nhat tai vong lap hien tai if tempf==f(j4) best_ant=j4; end end temp_para=para(best_ant,:);%cap nhat kien tot nhat toan cuc% if tempf p0) chosen_index = index; break; end end choice = chosen_index; parameter.m for i3=1:Nant 52 GVHD: TS Nguy n Minh Tâm T1(i3)=0; for j3=1:5 T1(i3)=T1(i3)+(ant_position(i3,j3)-1)*10^(jp-j3); end T2(i3)=0; for j3=1:5 T2(i3)=T2(i3)+(ant_position(i3,j3+5)-1)*10^(ji-j3); end T3(i3)=0; for j3=1:5 T3(i3)=T3(i3)+(ant_position(i3,j3+10)-1)*10^(jd-j3); end T4(i3)=0; for j3=1:5 T4(i3)=T4(i3)+(ant_position(i3,j3+15)-1)*10^(jdd-j3); end Kpss(i3)=0; for j3=1:5 Kpss(i3)=Kpss(i3)+(ant_position(i3,j3+20)-1)*10^(ja-j3); end end para=[T1;T2;T3;T4;Kpss]; para=para'; position.m for k2=1:Nant for i2=1:25 temp=sum((phero(:,i2).^alpha).*(vis(:,i2)).^beta); for j2=1:10 p(j2)=(((phero(j2,i2))^alpha*vis(j2,i2)^beta))/temp; end ant_position(k2,i2)=fortune_wheel(p); end end separate.m if T1[...]... điện  Công suất giảm chấn trong máy phát Chương 3: Thuật toán tối ưu hóa bầy kiến  Chương này tìm hiểu các vấn đề:  Lịch sử hình thành  Mô tả thuật toán  Đặc điểm và ng dụng c a giải thuật đàn Chương 4: Hiệu chỉnh bộ PSS bằng giải thuật đàn kiến  Chương này trình bày các bước thực hiện áp dụng thuật toán đàn kiến để tìm bộ thông số tối ưu cho bộ PSS Chương 5: Xây dựng mô hình máy phát điện  Chương... a thuật toán và sẽ giảm thiểu được sự tính toán Để điều chỉnh sự tăng cư ng và khám phá ngư i ta thư ng điều chỉnh các tham số và , ảnh hưởng đến các thông tin heuristic 27 ảnh hưởng đến các vết mùi còn GVHD: TS Nguy n Minh Tâm Ch ơng 4: HI U CHỈNH THÔNG SỐ BỘ PSS BẰNG GI I THUẬT ĐÀN KIẾN Để áp dụng được thuật toán đàn kiến tìm bộ thông số bộ PSS cần phải tạo các nút và các đư ng đi cho các con kiến. .. con kiến khi đi hết một hành trình sẽ sinh ra một bộ thông số điều khiển Mỗi bộ thông số tìm được khi áp dụng vào giải thuật điều khiển sẽ sinh ra một hàm mục tiêu Tóm lại, mục tiêu c a thuật toán là tìm đư ng đi c a con kiến (nghĩa là tìm bộ thông số bộ PSS) sao cho hàm mục tiêu sinh ra là nhỏ nhất Theo cấu trúc bộ PSS như trong hình 2.9, bộ PSS gồm có 6 thông số gồm: T1, T2, T3, T4 , Tw và Kpss Trong... chúng tôi đề xuất một phương pháp tối ưu khác đó là dùng giải thuật đàn kiến (ACO) để hiệu chỉnh tìm thông số tối ưu cho bộ PSS và mô phỏng trên hệ thống SMIB Kết quả sẽ được kiểm ch ng bằng mô phỏng trên phần mềm Matlab/Simulink 1.3 M c tiêu nghiên c u ng dụng giải thuật đàn kiến (ACO - Ant Colony Optimization) để tìm kiếm các thông số tối ưu c a bộ PSS nhằm cải thiện trạng thái ổn định c a máy phát, nâng... 20, trong trư ng hợp này ta chọn Tw =10 Do đó, bộ PSS sẽ có 5 thông số cần hiệu chỉnh là: T1, T2, T3, T4 và Kpss T c là không gian tìm kiếm c a giải thuật ACO sẽ bao gồm 5 thông số trên 4.1 T o nút và đ ng Giả sử năm thông số cần tìm c a bộ PSS (T1, T2, T3, T4 và Kpss) gồm năm ký số: có một ký số trước và bốn ký số sau dấu chấm thập phân Để thực hiện thuật toán, ta biểu diễn năm biến này trên mặt phẳng... thấy bộ PSS với các tham số được tối ưu bằng các thuật toán thông minh có đáp ng ổn định tốt hơn so với khi không có PSS và khi có bộ PSS truyền thống Tần số và biên độ c a các dao động thấp hơn, th i gian trở về trạng 4 GVHD: TS Nguy n Minh Tâm thái ổn định ngắn hơn Qua đó, cho ta thấy tính hiệu quả khi áp dụng các thuật toán tối ưu thông minh trong việc hiệu chỉnh tối ưu các thông số c a bộ PSS Trong... nghiên c u Nghiên c u mô hình c a bộ điều khiển PSS và ng dụng giải thuật đàn kiến tối ưu thông số bộ PSS Xây dựng mô hình mô phỏng để kiểm ch ng trên phần mềm Matlab/Simulink Trên cơ sở các kết quả thu được trên mô hình để rút ra đánh giá, kết luận 1.5 Ph m vi nghiên c u Đề tài tập trung nghiên c u giải thuật đàn kiến (ACO) cho việc xác định thông số tối ưu c a bộ PSS nhằm cải thiện trạng thái ổn định... Abdel-Magid , M.M Dawoud[9] -“ ng dụng giải thuật PSO để xác định thông số tối ưu cho bộ PSS c a nhóm tác giả Nguyễn Minh Tâm, Nguyễn Hoàng Linh[10] Các nghiên c u trên ng dụng thuật toán tối ưu thông minh mạng Noron, giải thuật Gen và giải thuật bầy đàn tối ưu hóa các tham số c a bộ PSS và mô phỏng trên hệ thống SMIB (Single Machine Infinity Bus) để ổn định các dao động tín hiệu nhỏ c a hệ thống Các kết quả... điệu vì có quá ít các con kiến Số lượng kiến phụ thuộc vào thuật toán cài đặt và phụ thuộc vào kích thước c a bài toán cần giải quyết Chẳng hạn với thuật toán AS ngư i ta thư ng chọn số kiến là bằng số đỉnh Với thuật toán MMAS thì với những bài toán nhỏ thì ngư i ta chỉ chọn từ 2 –10 con kiến, còn với những bài toán có kích thước khoảng vài trăm đỉnh trở lên thì ngư i ta tăng dần số đỉnh lên 3.3.2 Xác... tín hiệu bù chậm pha trong mạch vòng điều khiển điện áp - Điều chỉnh hệ số khuếch đại c a tín hiệu cuối cùng đưa đến đầu vào AVR Hình 2.9 là sơ đồ khối c a bộ Bộ CPSS theo tiêu chuẩn IEEE 412.5[14] 14 GVHD: TS Nguy n Minh Tâm Khâu lọc thông cao ∆� ��� + Khâu bù Lead-Lag + + ���� + + ���� � ���� Hình 2.9 Sơ đồ khối c a Bộ CPSS theo tiêu chuẩn IEEE 412.5 Trong đó: hệ số khuếch đại là Kpss, Tw là hằng số