ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẦN HỒNG LĨNH ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON VÀ LOGIC MỜ VÀO NHẬN DẠNG ĐÁNH GIÁ TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Thành phố Hồ Chí Minh – 2008 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẦN HOÀNG LĨNH ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON VÀ LOGIC MỜ VÀO NHẬN DẠNG ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG NĂNG LƯNG Chuyên ngành mạng hệ thống điện Mã số : 2.06.07 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: - GS.TSKH NGUYỄN THÚC LOAN - PGS.TS NGUYỄN BỘI KHUÊ Thành phố Hồ Chí Minh – 2008 LỜI CẢM ƠN Xin chân thành cảm ơn cố GS.TSKH NGUYỄN THÚC LOAN, xin chân thành cảm ơn PGS.TS NGUYỄN BỘI KHUÊ tận tình hướng dẫn em hoàn thành luận văn Xin cảm ơn thầy môn HỆ THỐNG ĐIỆN, thầy cô KHOA ĐIỆN- ĐIỆN TỬ PHÒNG ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC có động viên đóng góp quý báu tạo điều kiện giúp hoàn thành luận văn.Xin cảm ơn gia đình bè bạn quan tâm động viên giúp đỡ suốt thời gian làm luận văn TP HCM, tháng năm 2008 Tác giả luận án TRẦN HOÀNG LĨNH LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan nghiên cứu trình bày luận văn tôi, nghiên cứu chưa có công bố trước đây.Các số liệu kết nêu luận văn trung thực Tác giả luận án MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG SỐ LIỆU 11 LỜI NÓI ĐẦU 12 SƠ LƯC VỀ NỘI DUNG LUẬN ÁN 17 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NHỮNG ỨNG DỤNG CỦA MẠNG NƠRON VÀ LOGIC MỜ TRONG HỆ THỐNG NĂNG LƯNG 20 1.1 Mở đầu 20 1.2 Sơ lược mạng nơron 23 1.3 Sơ lược kỹ thuật logic mờ 34 1.4 Những ứng dụng mạng nơron logic mờ hệ thống điện 38 1.5 Thống kê ứng dụng mạng nơron logic mờ trong hệ thống điện 40 1.5.1 Dự báo phụ tải 40 1.5.2 Cảnh báo, chẩn đoán cố 41 1.5.3 Bảo vệ rơle 43 1.5.4 Điều khiển 44 1.5.5 Điều khiển ổn đònh 45 1.5.6 Ổn đònh độ 45 1.5.7 Nhận dạng biểu diễn 46 1.5.8 Mô 46 1.5.9 Phân bố công suất 47 1.5.10 Tối ưu 47 1.5.11 An toàn động 49 1.5.12 Sẵn sàng phục vụ 50 1.6 Các kỹ thuật mạng nơron áp dụng vào hệ thống điện: 50 CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH MẠNG NƠ RON SONG TUYẾN VÀ GIẢI THUẬT HUẤN LUYỆN MẠNG NƠ RON 55 2.1 Mở đầu 55 2.2 Khảo sát mạng nơron với mô hình song tuyến 55 2.3 Khảo sát gia số huấn luyện mạng nơron giải thuật cho việc huấn luyện mạng [246] 61 2.3.1 Tóm lược hướng nghiên cứu gia số huấn luyện mạng nơron: 61 2.3.2 Khảo sát việc chọn hệ số học ban đầu η0: 62 2.3.3 Giải vấn đề 64 2.3.4 Các kết nghiên cứu hệ số huấn luyện mạng nơron 66 2.3.4.1 Khảo sát giá trò η0 khác mạng Widrow: 67 2.3.4.2 Khảo sát với giá trị η0 khác mạng nơron áp dụng thuật toán học cải tiến 68 2.3.4.3 So sánh trình học theo thuật toán khác nhau: 70 2.3.4.4 Khảo sát đặc tính hệ số học η: 72 2.4 Kết luận 72 CHƯƠNG 3: HỆ MỜ THÍCH NGHI TRONG BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN 74 3.1 Mở đầu 74 3.2 Xây dựng giải thuật huấn luyện hệ mờ thích nghi 74 3.2.1 Xây dựng phương pháp xác đònh trọng số wk 76 3.2.2 Kỹ thuật huấn luyện hàm liên thuộc hệ logic mờ 78 3.3 Giải thuật tổng qt ứng dụng vào tốn dự báo phụ tải 80 3.4 Kết luận 81 CHƯƠNG 4: MẠNG NƠ RON VỚI CẤU TRÚC HỌC THÍCH NGHI TRONG BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN 82 4.1 Mở đầu: 83 4.2 Khảo sát tham gia thành phần nhiệt độ môi trường vào toán dự báo phụ tải áp dụng mạng nơron adaline 86 4.3 Mạng nơron mờ với cấu trúc học thích nghi mờ 88 4.4 Phân tích đồ thò phụ tải hệ thống điện miền nam: 92 4.5 Xây dựng tập liệu đầu vào: 96 4.6.Các kết nghiên cứu nhận xét 98 CHƯƠNG 5: MẠNG NƠRON TỒN PHƯƠNG SONG TUYẾN VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TỐN DỰ BÁO PHỤ TẢI 104 5.1 Mở đầu 104 5.2.Mơ hình tồn phương song tuyến mơ tả hệ thống 104 5.3.Nhận dạng hệ thống dùng mạng nơron 107 5.4.Ứng dụng mạng nơron song tuyến tốn dự báo phụ tải 108 5.4.1 Dự báo 45 ngày: 117 5.4.2 Dự báo 35 ngày tiếp theo: 117 5.5.Xây dựng cấu trúc mạng cụ thể kết khảo sát 125 5.6.Nhận xét đánh giá 129 CHƯƠNG DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN CHO HỆ THỐNG ĐIỆN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 130 6.1 Mở đầu 130 6.2.Phân tích tốn dự báo phụ tải 130 6.3.Nhận xét đánh giá yếu tố ảnh hưởng tốn dự báo phụ tải 133 6.3.1 Khảo sát ảnh hưởng yếu tố thứ tự ngày đến tốn dự báo phụ tải 134 6.3.2 Khảo sát ảnh hưởng yếu tố thời tiết đến tốn dự báo phụ tải 140 6.3.3 Xây dựng tập liệu huấn luyện mạng nơron dự báo phụ tải 142 6.4.Kết khảo sát 144 6.4.1 Khảo sát ảnh hưởng thành phần nhiệt độ 144 6.4.2 Ảnh hưởng thành phần song tuyến nhiệt độ đến kết dự báo 146 6.4.3 Ảnh hưởng thành phần độ ẩm đến kết dự báo 149 6.5.Khảo sát với mạng hiệu chỉnh có cấu trúc đơn tuyến cấu trúc song tuyến 151 6.6.Nhận xét kết 156 CHƯƠNG KẾT LUẬN 157 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ 160 TÀI LIỆU THAM KHẢO 162 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ Hình 1: Cấu trúc nơron 24 U U Hình 2: Mô hình mạng nơron tuyến tính thích nghi 28 U U Hình 3: Sơ đồ mạng nơron với thành phần trễ đầu vào 29 U U Hình 4: mạng nơron hồi quy 29 U U Hình 5: Mô hình hình học biểu diễn khoảng cách Ơclid 31 U U Hình 6: Cấu trúc hệ mờ 36 U U Hình 7: Dạng hàm liên thuộc tuyến tính biến x, (a) hàm liên thuộc U dạng hình thang, (b) hàm liên thuộc dạng tam giác 36 U Hình 1: sơ đồ mạng nơron song tuyến 58 U U Hình 2: Sơ đồ khối tính toán trọng số hiệu chỉnh W 60 U U Hình 3: Đặc tính sai số bình phương E theo hệ số học η0 63 U U Hình 4: Đặc tính E (N) cực tiểu với giá trị η0 cố định khác sử U dụng thuật tốn Widrow-Hoff cổ điển 68 U Hình 5: Đặc tính E (N) cực tiểu với giá trị η0 cố định khác sử U dụng thuật tốn (2.12) 69 U Hình 6: Đặc tính E(N) cực tiểu với thuật toán huấn luyện khác U U 71 Hình 7: Đặc tính η (N) 72 U U Hình 1: cấu trúc hệ mờ thích nghi 77 U U Hình 2: Dạng hàm liên thuộc ban đầu 79 U U Hình 3: Dạng hàm liên thuộc sau hiệu chỉnh 79 U U Hình 4: Các khoảng thời gian lấy liệu 80 U U Hình 1: Mô hình mạng nơron mờ 91 U U Hình 2: đồ thò phụ tải trung bình hệ thống điện miền Nam 93 U U Hình 3: Đồ thò phụ tải ngày năm 2000 94 U U Hình 4: Đồ thò phụ tải ngày năm 2001 95 U U Hình 5: Đồ thò phụ tải trung bình ngày năm 1998, 1999, 2000 U 95 Hình 6: kết dự báo mạng nơron mờ 100 U U Hình 7: kết dự báo mạng nơron mờ 100 U U Hình 8: kết dự báo mạng nơron mờ 101 U U Hình 9: kết dự báo mạng nơron mờ 101 U U Hình 10: kết dự báo mạng nơron mờ 102 U U Hình 11: kết dự báo phụ tải sử dụng mạng nơron song tuyến 103 U U Hình 12: kết dự báo phụ tải sử dụng mạng nơron mờ 103 U U Hình 1: Mơ tả chuỗi liệu theo thời gian 109 U U Hình 2: Sơ đồ cấu trúc mạng nơron đơn tuyến dự báo phụ tải 113 U U Hình 3: Mơ hình dự báo có hiệu chỉnh dựa sai số 115 U U Hình 4: Kết dự báo 120 U U Hình 5: Ngày dự báo có sai số cực tiểu 120 U U Hình 6: Ngày dự báo có sai số cực đại 121 U U Hình 7: Mơ hình mạng nơron hiệu chỉnh dựa sai số 122 U U Hình 5.8: Cấu trúc mạng n ơron khảo sát dự báo phụ tải ngày hệ U thống điện thành phố Hồ Chí Minh 128 U Hình 1: Đồ thị biểu diễn điện tiêu thụ hàng ngày từ 1/5/2005 đến U 28/9/2005 134 U U 180 [141] Sidhu, T.S.; Ao, Z” On-line evaluation of capacity and energy losses in power transmission systems by using artificial neural networks” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 10 , Issue: , Oct 1995,Pages:1913 – 1919 [142].Tome Saraiva, J.; Miranda, V.; Pinto, L.M.V.G.” Generation/transmission power system reliability evaluation by MonteCarlo simulation assuming a fuzzy load description” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 11, Issue: , May 1996, Pages:690 – 695 [143] Rehtanz, C.” Systemic use of multifunctional SMES in electric power systems” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 14, Issue: 4, Nov 1999, page(s): 1422 – 1427 [144] Hartana, R.K.; Richards, G.G” Harmonic source monitoring and identification using neural networks” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 5, Issue: 4, Nov 1990, Pages: 1098 – 1104 [145] Souza, J.C.S.; Leite da Silva, A.M.; Alves de Silva, A.P “Online topology determination and bad data suppression in power system operation using artificial neural networks” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 13, Issue: 3, Aug 1998, Pages: 796 – 803 [146] M.Aggoune,M.A.El-Sharkawi,D.C.Park,M.J.Damborg R.J.Marks II ”Preliminary Result on Using Artificial Neural Networks for Security Assessment” IEEE Transactions on Power Systems,Vol.6,No.2,May 1991;pp 890 [147] Mang-Hui Wang; Hong-Chan Chang “Novel clustering method for coherency identification using an artificial neural network “IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 9, Issue: 4, Nov 1994, Pages: 2056 – 2062 181 [148] Oki, I.; Haida, T.; Wakabayashi, S.; Tsuge, R.; Sakakibara, T.; Murase, H “Development of partial discharge monitoring technique using a neural network in a gas insulated substation” IEEE Transactions on Power Systems, , Volume: 12 , Issue: 2, May 1997,Pages:1014 - 1021 [149] Souza, J.C.S.; Leite da Silva, A.M.; Alves da Silva, A.P” Data debugging for real-time power system monitoring based on pattern analysis” IEEE Transactions on Power Systems, , Volume: 11 , Issue: 3, Aug 1996, Pages:1592 – 1599 [150].Lin Xianshu; Yan Wenhua” New generator models for power plant training simulators” IEEE Transactions on Power Systems, , Volume: 11, Issue: 2, May 1996,Pages:1090 – 1095 [151] Mori, H.; Itou, K.; Uematsu, H.; Tsuzuki, S “An artificial neural-net based method for predicting power system voltage harmonics” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: , Issue: , Jan 1992,Pages:402 – 409 [152] Dash, P.K.; Panda, S.K.; Mishra, B.; Swain, D.P “Fast estimation of voltage and current phasors in power networks using an adaptive neural network” IEEE Transactions on Power Systems, , Volume: 12 , Issue: 4, Nov 1997,Pages:1494 – 1499 [153] Dash, P.K.; Swain, D.P.; Liew, A.C.; Rahman, S” An adaptive linear combiner for on-line tracking of power system harmonics” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 11, Issue: 4, Nov 1996, Pages: 1730 – 1735 [154] Cichocki, A.; Lobos, T” Artificial neural networks for real-time estimation of basic waveforms of voltages and currents” IEEE Transactions on Power 1994,Pages:612 – 618 Systems, Volume: 9, Issue: , May 182 [155] Chien-Chun Yang; Yuafi-Yih Hsu” Estimation of line flows and bus voltages using decision trees” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 9, Issue: 3, Aug 1994, Pages: 1569 – 1574 [156] Luo, X Patton, A.D Singh, C” Real power transfer capability calculations using multi-layer feed-forward neural networks” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 15, Issue: 2, May 2000, page(s): 903 - 908 [157] Abido, M.A.; Abdel-Magid, Y.L” On-line identification of synchronous machines using radial basis function neural networks” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 12, Issue: 4, Nov 1997, Pages: 1500 – 1506 [158] Bostanci, M.; Koplowitz, J.; Taylor, C.W “Identification of power system load dynamics using artificial neural networks” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 12, Issue: 4, Nov 1997, Pages: 1468 – 1473 [159] Alves da Silva, A.P.; Ferreira, C.; Zambroni de Souza, A.C.; LambertTorres, G “A new constructive ANN and its application to electric load representation” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 12, Issue: 4, Nov 1997, Pages: 1569 – 1575 [160] Bih-Yuan Ku; Thomas, R.J.; Chiew-Yann Chiou; Chia-Jen Lin” Power system dynamic load modeling using artificial neural networks” IEEE Transactions on Power Systems, , Volume: , Issue: , Nov 1994,Pages:1868 - 1874 [161] Hiyama, T.; Tokieda, M.; Hubbi, W.; Andou, H” Artificial neural network based dynamic load modeling” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 12, Issue: 4, Nov 1997, Pages: 1576 – 1583 183 [162] Sinha, A.K Mondal, J.K.” Dynamic state estimator using ANN based bus load prediction” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 14, Issue: 4, Nov 1999, page(s): 1219 – 1225 [163] Khosla, R.; Dillon, T “Learning knowledge and strategy of a nơroexpert system architecture in alarm processing” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 12, Issue: 4, Nov 1997, Pages: 1610 – 1618 [164] Zhang, Y.; Ding, X.; Liu, Y.; Griffin, P.J” An artificial neural network approach to transformer fault diagnosis” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 11, Issue: 4, Oct 1996, Pages: 1836 – 1841 [165] Novosel, D.; Bachmann, B.; Hart, D.; Yi Hu; Saha, M.M” Algorithms for locating faults on series compensated lines using neural network and deterministic methods” IEEE Transactions on Power Delivery, , Volume: 11 , Issue: , Oct 1996,Pages:1728 – 1736 [166] Zhenyuan Wang; Yilu Liu; Griffin, P.J” A combined ANN and expert system tool for transformer fault diagnosis” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 13 , Issue: , Oct 1998,Pages:1224 – 1229 [167] Poeltl, A.; Frohlich, K” Two new methods for very fast fault type detection by means of parameter fitting and artificial neural networks” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 14 , Issue: , Oct 1999,Pages:1269 – 1275 [168] Taalab, A.I.; Darwish, H.A.; Kawady, T.A” ANN-based novel fault detector for generator windings protection” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 14, Issue: 3, July 1999, Pages: 824 – 830 [169] Kandil, N.; Sood, V.K.; Khorasani, K.; Patel, R.V” Fault identification in an AC-DC transmission system using neural networks” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 7, Issue: 2, May 1992, Pages: 812 – 819 184 [170] Narendra, K.G.; Sood, V.K.; Khorasani, K.; Patel, R” Application of a radial basis function (RBF) neural network for fault diagnosis in a HVDC system” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 13 , Issue: 1, Feb 1998,Pages:177 – 183 [171] Hong-Tzer Yang; Wen-Yeau Chang; Ching-Lien Huang” On-line fault diagnosis of power substation using connectionist expert system” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 10, Issue: 1, Feb 1995, Pages: 323 – 331 [172] Hyun-Joon Cho; Jong-Kơn Park” An expert system for fault section diagnosis of power systems using fuzzy relations” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 12, Issue: 1, Feb 1997, Pages: 342 – 348 [173] Yuan-Yih Hsu; Han-Ching Kuo” Fuzzy-set based contingency ranking [power system security]” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 7, Issue: 3, Aug 1992, Pages: 1189 – 1196 [174] Yann-Chang Huang; Hong-Tzer Yang; Ching-Lien Huang” Developing a new transformer fault diagnosis system through evolutionary fuzzy logic” IEEE Transactions Power Delivery, Volume: 12, Issue: , April 1997,Pages:761 – 767 [175] Hong-Tzer Yang; Chiung-Chou Liao” Adaptive fuzzy diagnosis system for dissolved gas analysis of power transformers” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 14, Issue: 4, Oct 1999, Pages: 1342 – 1350 [176] Su, Q Mi, C Lai, L.L Austin, P” A fuzzy dissolved gas analysis method for the diagnosis of multiple incipient faults in a transformer” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 15, Issue: 2, May 2000, page(s): 593 - 598 185 [177] Momoh, J.A.; Dias, L.G.; Laird, D.N” An implementation of a hybrid intelligent tool for distribution system fault diagnosis” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 12, Issue: 2, April 1997, Pages: 1035 – 1040 [178] Pihler, J.; Grcar, B.; Dolinar, D” Improved operation of power transformer protection using artificial neural network” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 12, Issue: 3, July 1997, Pages: 1128 – 1136 [179] Dalstein, T.; Kulicke, B” Neural network approach to fault classification for high speed protective relaying”IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 10, Issue: 2, April 1995, Pages: 1002 – 1011 [180] Ebron, S.; Lubkeman, D.L.; White, M” A neural network approach to the detection of incipient faults on power distribution feeders” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 5, Issue: 2, April 1990, Pages: 905 – 914 [181] Megahed, A.I Malik, O.P.” Experimental testing of a neural network based digital differential relay for synchronous generators” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 15, Issue: 1, Jan 2000, page(s): 80 – 85 [182] Fitton, D.S.; Dunn, R.W.; Aggarwal, R.K.; Johns, A.T.; Bennett, A” Design and implementation of an adapative single pole autoreclosure technique for transmission lines using artificial neural networks” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 11, Issue: 2, April 1996, Pages: 748 – 756 [183] Dalstein, T.; Friedrich, T.; Kulicke, B.; Sobajic, D” Multi neural network based fault area estimation for high speed protective relaying” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 11, Issue: 2, April 1996, Pages: 740 – 747 186 [184] Jongepier, A.G.; van der Sluis, L” Adaptive distance protection of double-circuit lines using artificial neural networks” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 12 , Issue: , Jan 1997,Pages:97 – 105 [185] Bo, Z.Q.; Aggarwal, R.K.; Johns, A.T.; Li, H.Y.; Song, Y.H” A new approach to phase selection using fault generated high frequency noise and neural networks” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 12, Issue: , Jan 1997,Pages:106 – 115 [186] Zaman, M.R.; Rahman, M.A;” Experimental testing of the artificial neural network based protection of power transformers” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 13, Issue: 2, April 1998, Pages: 510 – 517 [187] Coury, D.V.; Jorge, D.C” Artificial neural network approach to distance protection of transmission lines” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 13, Issue: 1, Jan 1998, Pages: 102 – 108 [ 188] Louis Wehenkel, Philippe Mack “Artificial Intelligence Toolbox for Planning and Operation of Power Systems” Power Engineering Society Winter Meeting, 2000.IEEE.Volume: 2, Pages: 1057 - 1062 [189] Cho, K.R.; Kang, Y.C.; Kim, S.S.; Park, J.K.; Kang, S.H.; Kim, K.H” An ANN based approach to improve the speed of a differential equation based distance relaying algorithm” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 14 , Issue: , April 1999, Pages:349 – 357 [190] Aggarwal, R.K.; Xuan, Q.Y.; Dunn, R.W.; Johns, A.T.; Bennett, A” A novel fault classification technique for double-circuit lines based on a combined unsupervised/supervised neural network” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 14, Issue: 4, Oct 1999, Pages: 1250 – 1256 187 [191] Kottick, D.; Or, O;” Neural-networks for predicting the operation of an under-frequency load shedding system” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 11, Issue: 3, Aug 1996, Pages: 1350 – 1358 [192] Wiszniewski, A.; Kasztenny, B” A multi-criteria differential transformer relay based on fuzzy logic” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 10, Issue: 4, Oct 1995, Pages: 1786 – 1792 [193] Kasztenny, B.; Rosolowski, E.; Saha, M.M.; Hillstrom, B” A selforganizing fuzzy logic based protective relay-an application to power transformer protection” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 12, Issue: , July 1997,Pages:1119 – 1127 [194] Lee, K.Y.; Sode-Yome, A.; June Ho Park;” Adaptive Hopfield neural networks for economic load dispatch” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 13, Issue: 2, May 1998, Pages: 519 – 526 [195] Niimura, T.; Yokoyama, R.;” Post-processing of economic dispatch solutions for security enhancement based on approximate reasoning” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 11 , Issue: , May 1996,Pages:982 – 988 [196] Miranda, V.; Saraiva, J.P.;” Fuzzy modelling of power system optimal load flow” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 7, Issue: 2, May 1992, Pages: 843 – 849 [197] Ramesh, V.C.; Li, X.” A fuzzy multiobjective approach to contingency constrained OPF” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 12, Issue: , Aug 1997,Pages:1348 – 1354 [198] Lu, C.N.; Leou, R.C.; Liu, K.C.; Unum, M.” A load flow and fuzzy linear programming based external network modeling approach”IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 9, Issue: 3, Aug 1994, Pages: 1293 – 1301 188 [199] Saraiva, J.T.; Miranda, V.; Pinto, L.M.V.G.” Impact on some planning decisions from a fuzzy modelling of power systems” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 9, Issue: 2, May 1994, Pages: 819 – 825 [200] Soumen Ghosh, Badrul H.Chowdhury, “Security-Constrained Optimal Rescheduling of Real Power Using Hopfield Neural Network” IEEE Transactions on Power Systems, Vol.11, No.4, February 1996; pp 1743 [201] Naga Raj, B.; Prakasa Rao, K.S.” A new fuzzy reasoning approach for load balancing in distribution system”IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 10, Issue: 3, Aug 1995, Pages: 1426 – 1432 [202] Noroozian, M.; Andersson, G.; Tomsovic, K.” Robust, near timeoptimal control of power system oscillations with fuzzy logic” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 11 , Issue: , Jan 1996,Pages:393 – 400, [203] Abdul- Rahman, K.H.; Shahidehpour, S.M.; Deeb, N.I.” Effect of EMF on minimum cost power transmission” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 10 , Issue: 1, Feb 1995,Pages:347 – 355 [204] David, A.K.; Zhao Rongda” An expert system with fuzzy sets for optimal planning [of power system expansion]” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: , Issue: , Feb 1991,Pages:59 – 65 [205] Vlaisavljevic, D Djukanovic, M.B Sobajic, D.J Babic, B.S ”Fuzzy linear programming based optimal power system rescheduling including preventive redispatch”IEEE Transactions on Power Systems,Volume: 14, Issue: 2, May 1999,page(s): 525 – 531 [206] Djukanovic, M.; Babic, B.; Milosevic, B.; Sobajic, D.J.; Yoh-Han Pao”Fuzzy linear programming based optimal fuel scheduling incorporating blending/transloading facilities” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 11, Issue: , May 1996,Pages:1017 – 1023 189 [207] Bhattacharyya, K.; Crow, M.L.” A fuzzy logic based approach to direct load control” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 11, Issue: 2, May 1996, Pages: 708 – 714 [208] Liu, W.-H.E.; Guan, X.” Fuzzy constraint enforcement and control action curtailment in an optimal power flow” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 11, Issue: 2, May 1996, Pages: 639 – 645 [209] Venkatesh, B Sadasivam, G Khan, M.A “A new optimal reactive power scheduling method for loss minimization and voltage stability margin maximization using successive multi-objective fuzzy LP technique” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 15 , Issue: 2, May 2000, page(s): 844 – 851 [210] Abdul-Rahman, K.H.; Shahidehpour, S.M.” Application of fuzzy sets to optimal reactive power planning with security constraints” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 9, Issue: 2, May 1994, Pages: 589 – 597 [211] Abdul-Rahman, K.H.; Shahidehpour, S.M.” Reactive power optimization using fuzzy load representation” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: , Issue: 2, May 1994, Pages:898 – 905 [212] Feng-Chang Lu; Yuan-Yih Hsu” Fuzzy dynamic programming approach to reactive power/voltage control in a distribution substation” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 12, Issue: 2, May 1997, Pages:681 – 688 [213] Tomsovic, K.”A fuzzy linear programming approach to the reactive power/voltage control problem” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 7, Issue: 1, Feb 1992, Pages: 287 – 293 190 [214] Yuan-Lin Chen “An interactive fuzzy-norm satisfying method for multi-objective reactive power sources planning” IEEE Transactions on Power Systems,Volume: 15 , Issue: 3, Aug 2000,page(s): 1154 – 1160 [215] Abdul-Rahman, K.-H.; Shahidehpour, S.M.” Static security in power system operation with fuzzy real load conditions” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 10, Issue: 1, Feb 1995, Pages: 77 – 87 [216] Chih-Wen Liu; Chen-Sung Chang; Mu-Chun Su” Nơro-fuzzy networks for voltage security monitoring based on synchronized phasor measurements” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 13, Issue: 2, May 1998, Pages:326 – 332 [217] Qin Zhou, Jennifer Davidson, A.A.Fouad”Application of Artificial Nơron Networks in Power System Security and Vulnerrability Assessment” IEEE Transactions on Power Systems, Vol.9, No.1, February 1994; pp 525 [218] Yoh-Han Pao, Dejan J.Sobajic ”Combined Use of Unsupervised and Supervised Learning for Dinamic Security Assessment” IEEE Transactions on Power Systems,Vol.7,No.2,May 1992;pp 878 [219] M.La Scala, M.Trovato, F.Torelli “A Neural Network-Based Method for Voltage Security Monitoring”IEEE Transactions on Power Systems, Vol.11, No.3, August 1996; pp 1332 [220] L Wehenkel, “Contingency severity assessment for voltage security using non-parametric regression techniques” IEEE Transactions on Power Systems, Vol.11, No.1, February 1996; pp 101 [221] V.Brandwajn,A.B.R.Kumar,A.Ipakchi,Anjan Bose,Steve D.Kuo “Severity indices for Contingency Screening in Dynamic Security Assessement” IEEE Transactions on Power Systems,Vol.12,No.3,August 1997;pp 1136 191 [222] James D.McCalley, D.Papalexopoulos Shimo Wang, “SecurityBoundary Roger T.Treinen, Visualization for Alex Systems Operation” IEEE Transactions on Power Systems, Vol.12, No.2, May 1997; pp 940 [223] K L Lo,L J Peng,J F Macqueen,A O Ekwue,D T Y cheng ” Fast Real Power Contingency Using a CounterPropagation Network” IEEE Transactions on Power Systems,Vol.13,No.4,November 1998;pp 1259 [224] Yakout Mansour, A.Y.Chang, Jeyant Tamby, B.R.Corns, Ebrahim Vaahedi, M.A.Sharkawi “Large Scale Dynamic Security Screening and Ranking Using Neural Networks” IEEE Transactions on Power Systems, Vol.12, No.2, May 1997; pp 954 [225] Guozhong Zhou, James D.McCalley ”Composite Securiry Boundary Visualzation” IEEE Transactions on Power Systems,Vol.14,No.2,May 1999;pp 725 [226].Dagmar Niebur, Alain J.germond “Power System Static Security Assessment Using the Kohonen Neural Network Classifier” IEEE Transactions on Power Systems, Vol.7, No.2, May 1992; pp 865 [227] Dejan J.Sobajic, Yoh-Han Pao “Artificial Neural-Net Based Dynamic Security Assessment for Electric Power Systems” IEEE Transactions on Power Systems, Vol.4, No.1, February 1989; pp 220 [228] Jinxiang Zhu; Mo-yuen Chow” A review of emerging techniques on generation expansion planning” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 12, Issue: 4, Nov 1997, Pages: 1722 – 1728 [229] Lang, B.P.; Pahwa, A.” Power distribution system reliability planning using a fuzzy knowledge-based approach” IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 15, Issue: 1, Jan 2000, Pages: 279 – 284 192 [230] Ruey-Hsun Liang” A noise annealing neural network for hydroelectric generation scheduling with pumped-storage units” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 15, Issue: 3, Aug 2000, page(s): 1008 - 1013 [231] Halilcevic, S.Gubina, F.”An on-line determination of the ready reserve power” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 14 , Issue: 4, Nov 1999,page(s): 1514 - 1519 [232].Qin Zhou; Shirmohammadi, D.; Liu, W.-H.E ”Distribution feeder reconfiguration for service restoration and load balancing” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 12, Issue: 2, May 1997, Pages: 724 – 729 [233] Song-Jae Lee; Seong-Il Lim; Bokk-Shin Ahn” Service restoration of primary distribution systems based on fuzzy evaluation of multicriteria”IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 13 , Issue: 3, Aug.1998 Pages: 1156 – 1163 [234] Whei-Min Lin; Hong-Chan Chin” Preventive and corrective switching for feeder contingencies in distribution systems with fuzzy set algorithm”IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 12, Issue: 4, Oct 1997, Pages: 1711 – 1716 [235] Hsiao, Y.-T Chien, C.-Y ” Enhancement of restoration service in distribution systems using a combination fuzzy-GA method” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 15, Issue: 4, Nov 2000, page(s): 1394 - 1400 [236] Okubo, H.; Otsuka, T.; Kato, K.; Hayakawa, N.; Hikita, M.” Electric field optimization of high voltage electrode based on neural network”IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 12, Issue: 4, Nov 1997, Pages: 1413 – 1418 193 [237] Yabe, K.; Koda, J.; Yoshida, K.; Chiang, K.H.; Khedkar, P.S.; Leonard, D.J.; Miller, N.W.” Conceptual designs of AI-based systems for local prediction of voltage collapse” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 11, Issue: 1, Feb 1996, Pages: 137 – 145 [238] Douglas, L.D.; Green, T.A.; Kramer, R.A.” New approaches to the AGC non-conforming load problem” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 9, Issue: 2, May 1994, Pages: 619 – 628 [239] Leou, R.C.; Lu, C.N.” Improving feeder voltage calculation results with telemetered data”IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 11, Issue: 4, Oct 1996, Pages: 1914 – 1920 [240] Khare, R.; Christie, R.D.” Prioritizing emergency control problems with fuzzy set theory” IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 12, Issue: 3, Aug 1997, Pages: 1237 – 1244 [241] Furong Li, Chang chau Chen” Sizing a Flexible Spinning Reserve Level with Artificial Neural Networks” Power Engineering Society Winter Meeting, 2000 IEEE [242] Joanicjusz Nazarlco, Zbigniew A Styczynski “Application Of Statistical And Neural Approaches To The Daily Load Profiles Modelling In Power Distribution Systems” Transmission and Distribution Conference, 1999 IEEE , Vol 1, Pages:320 – 325 [243] Lance C.C.Fung” Combined Fuzzy-Logic and Genetic Algorithm Technique for the Scheduling of Remote Area Power System” Power Engineering Society Winter Meeting, 2000 IEEE [244] A H Mantawy Youssef L Abdel-Magid M A Abido” A.Simulated Annealing Algorithm for Fuzzy Unit Commitment Problem”Transmission and Distribution Conference, 1999 IEEE 194 [245] Ronarl Marcelo Martins, Aloisio de Oliveira, Sérgio Ferreira de Paula Silva “Contribution for the Power Quality Control Using Fuzzy Logic” Transmission and Distribution Conference, 1999 IEEE [246].Trần Hoàng Lónh; Phan Toàn;Trần Như Hồng;Nguyễn Vỹ “Huấn luyện mạng nơron toán dự báo phụ tải” Tạp chí Phát triển Khoa học & Công nghệ tập số 9&10 2000 [...]... hệ thống điện và những tính chất của các bài toán trong trong hệ thống điện, đặc điểm của mạng nơron và logic mờ dùng trong tính toán, sơ lược về những ứng dụng mạng nơron và logic mờ trong hệ thống điện • Sơ lược về mạng nơron và logic mờ, ở đây nêu ra những đặc điểm cơ bản nhất về mạng nơron và logic mờ • Nghiên cứu tổng hợp về những công trình từ trước đến nay đã áp dụng mạng nơron và logic mờ trong. .. ứng dụng của mạng nơron và logic mờ trong hệ thống điện .Trong luận án này trình bày tổng quan về những nghiên cứu áp dụng mạng nơron và logic mờ của các nhà khoa học trên thế giới trong lónh vực hệ thống điện, các cấu trúc mạng nơron và logic mờ áp dụng vào các bài toán 2 Đưa ra những đề xuất mới về mô hình mạng nơron và cấu trúc hệ logic mờ theo hướng cải tiến cấu trúc của mạng nơron và hệ logic mờ. .. logic mờ trong hệ thống điện .Trong phần này các nội dung được trình bày theo từng lónh vực, mỗi lónh vực bao gồm tất cả các ứng dụng mạng nơron và logic mờ cho lónh vực đó.Phần các ứng dụng liên quan đến mạng nơron thường được giới thiệu trước, sau đó đến các ứng dụng về logic mờ và cuối cùng là các ứng dụng kết hợp sử dụng mạng nơron và logic mờ, hoặc kết hợp giữa mạng nơron, logic mờ và các kỹ thuật... tự động đã áp dụng các thuật toán có cấu trúc của mạng nơron và logic mờ Chương này trình bày những nội dung mang tính tổng quan làm cơ sở cho những nghiên cứu trong luận án gồm những mơ tả sơ lược về mạng nơron, logic mờ và đưa ra những liệt kê các ứng dụng mạng nơron và logic mờ trong hệ thống điện 1.2 Sơ lược về mạng nơron Mô hình mạng nơron được Mcculoch và Pitts đưa ra lần đầu tiên vào năm 1943... Dùng bài toán dự báo phụ tải ngắn hạn trong hệ thống điện để chứng minh cho những đề xuất nói trên 14 • ĐỐI TƯNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU: Đối tượng nghiên cứu trong luận án là xem xét các cấu trúc và thuật toán áp dụng trong mạng nơron và hệ logic mờ nhằm cải tiến các cấu trúc này, để ứng dụng vào bài toán đánh giá và dự báo phụ tải ngắn hạn trong hệ thống điện. Để chứng minh tính ưu việt cho các cấu trúc... đề trong hệ thống điện đều có thể ứng dụng mạng nơron hoặc logic mờ, hoặc kết hợp với các phương pháp tính toán khác để tăng hiệu quả tính toán và xử lý.Mặt khác mạng nơron và logic mờ rất thích hợp để giải các bài toán có tính chất phi tuyến.Vì những đặc điểm trên, mạng nơron và logic mờ là những phương pháp tính mang tính thời sự trong việc giải các bài toán trong hệ thống điện Một đặc điểm của mạng. .. khoa học khác.Do tính chất đặc thù của hệ thống điện, nhiều thông số điều khiển trong hệ thống điện cần phải dự báo.Việc vận hành hệ thống điện có tốt hay không cũng phụ thuộc vào nhiều vào những thông số dự báo này, vì vậy các nghiên cứu lý thuyết ở đây được áp dụng để kiểm chứng cụ thể là bài tốn đánh giá và dự báo phụ tải cho hệ thống điện Miền nam và hệ thống điện thành phố Hồ Chí Minh • MỤC ĐÍCH... toán mạng nơron đã được nghiên cứu, phát triển và được ứng dụng vào nhiều lónh vực khác nhau.Hơn một thập kỷ qua, những nghiên cứu về mạng nơron ứng dụng để giải các bài toán trong hệ thống điện cũng đã chứng minh được tính ưu việt của phương pháp này [4], [5], [6] Ưu điểm của mạng nơron chính là sự đơn giản trong cấu trúc liên hệ giữa các biến đầu vào và kết quả đầu ra, mối quan hệ giữa ma trận đầu vào. .. cứu về mạng nơron và logic mờ ứng 13 dụng trong hệ thống điện sẽ cho một bức tranh tổng quát về các xu hướng nghiên cứu ứng dụng trong các lónh vực của hệ thống điện hiện đại Luận án này tập trung vào nghiên cứu cải tiến cấu trúc các mạng nơron và logic mờ nhằm xây dựng những giải thuật tính tốn có những tính chất ưu việt hơn các thuật tốn trước đây để áp dụng vào hệ thống điện cũng như các ngành khoa... mạng nơron và logic mờ là khả năng thay đổi linh hoạt nhiều cấu trúc khác nhau nên dễ dàng áp dụng vào các bài toán cụ thể.Bản thân các thuật toán mạng nơron và logic mờ mang tính cấu trúc nên việc lập trình tính toán đơn giản .Mạng nơron và logic mờ rất dễ dàng điều chỉnh thay đổi cấu trúc và cấu trúc có thể thay đổi ngay trong lúc chạy chương trình Việc tổng hợp các nghiên cứu về mạng nơron và logic mờ ... ứng dụng mạng nơron logic mờ hệ thống điện • Sơ lược mạng nơron logic mờ, nêu đặc điểm mạng nơron logic mờ • Nghiên cứu tổng hợp công trình từ trước đến áp dụng mạng nơron logic mờ hệ thống điện .Trong. .. ứng dụng mạng nơron logic mờ hệ thống điện .Trong luận án trình bày tổng quan nghiên cứu áp dụng mạng nơron logic mờ nhà khoa học giới lónh vực hệ thống điện, cấu trúc mạng nơron logic mờ áp dụng. .. Ngồi ứ ng dụng vào lĩnh vực kể trên, mạng nơron logic mờ áp dụng vào nghiên cứu: - Mạng nơron áp dụng vào đánh giá [141] - Độ tin cậy [142] [143] - Đánh giá mức độ an toàn động hệ thống điện [146]