BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN HỒNG LINH ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT PSO ĐỂ XÁC ĐỊNH THƠNG SỐ TỐI ƯU CHO BỘ PSS NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 605250 S K C0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 07/2014 BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH -LUẬN VĂN THẠC SỸ NGUYỄN HỒNG LINH ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT PSO ĐỂ XÁC ĐỊNH THƠNG SỐ TỐI ƯU CHO BỘ PSS NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN Mã số: 60 52 50 TP Hồ Chí Minh, tháng năm 2014 BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH -LUẬN VĂN THẠC SỸ NGUYỄN HỒNG LINH ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT PSO ĐỂ XÁC ĐỊNH THƠNG SỐ TỐI ƯU CHO BỘ PSS NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN Mã số: 60 52 50 Hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN MINH TÂM TP Hồ Chí Minh, tháng năm 2014 LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: Nguyễn Hồng Linh Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 18/05/1987 Nơi sinh: Đồng Nai Q qn: Quảng Ngãi Dân tộc: Kinh Chỗ riêng địa liên lạc: 9, Lê Văn Chí, Phường Linh Trung, Quận Thủ Đức, Thành Phố Hồ Chí Minh Điện thoại quan: Fax: Điện thoại nhà riêng: 01687739879 E-mail: hoanglinhute@gmail.com II Q TRÌNH ĐÀO TẠO: 1.Đại học: Hệ đào tạo: qui Thời gian đào tạo từ 2005 đến 2010 Nơi học: Trường Đại Học SPKT TPHCM Ngành học: Kỹ Thuật Điện-Điện Tử Tên đồ án, luận án mơn thi tốt nghiệp: Ngày & nơi bảo vệ: Người hướng dẫn: III Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi cơng tác Nhiệm vụ Từ 2010 đến 2013 Cơng Ty SV Probe VN Cán kỹ thuật TP Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2014 Người khai ký tên Nguyễn Hồng Linh i LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2014 (Ký tên ghi rõ họ tên) Nguyễn Hồng Linh ii LỜI CẢM ƠN Sau thời gian học tập nghiên cứu trường, học viên hồn thành đề tài tốt nghiệp cao học Để có thành này, học viên nhận nhiều hỗ trợ giúp đỡ tận tình từ thầy cơ, gia đình, quan bạn bè Học viên xin trân trọng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc, chân thành đến Thầy TS Nguyễn Minh Tâm, người tận tình trực tiếp hướng dẫn học viên thực hồn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn đến tất q Thầy Cơ trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh trang bị cho học viên lượng kiến thức bổ ích, đặc biệt xin chân thành cảm ơn q Thầy Cơ Khoa Điện – Điện Tử tạo điều kiện thuận lợi hỗ trợ cho học viên nhiều q trình học tập thời gian làm luận văn Học viên xin gởi lời cảm ơn chân thành đến đồng nghiệp, gia đình, bạn bè giúp đỡ cho học viên nhiều, tạo cho học viên niềm tin nỗ lực cố gắng để hồn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn ! Tp Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2014 Tác giả luận văn Nguyễn Hồng Linh iii MỤC LỤC TRANG Trang tựa Quyết định giao đề tài Lý lịch cá nhân i Lời cam đoan .ii Lời cảm ơn iii Mục lục iv Tóm tắt luận văn .vii Danh sách hình viii Chƣơng TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỆN 1.1 Hệ thống điện ổn định 1.2 Kỹ thuật điều khiển để hạn chế dao động hệ thống điện 1.2.1Điều khiển hạn chế dao động đường dây truyền tải 1.2.2Bộ điều khiển giảm dao động đặt máy phát 1.3 Các loại ổn định hệ thống điện 1.3.1Bộ ổn định hệ thống thơng thường (CPSS) 1.3.2Bộ ổn định hệ thống thích nghi (APSS) 1.4 Mục tiêu nghiên cứu 1.5 Phạm vi nghiên cứu .6 1.6 Kết cấu luận văn 1.7 Phƣơng pháp nghiên cứu Chƣơng GIẢI THUẬT TỐI ƢU HĨA BẦY ĐÀN 2.1 Lịch sử phát triển…… .… .9 2.2 Các khái niệm giải thuật bầy đàn 12 2.3 Mơ tả thuật tốn 12 2.4 Những vấn đề cần quan tâm xây dựng giải thuật PSO 15 2.4.1 Mã hóa cá thể 15 iv 2.4.1.1 Mã hóa nhị phân 16 2.4.1.2 Mã hóa hốn vị 16 2.4.1.3 Mã hóa theo giá trị 17 2.4.2 Khởi tạo quần thể ban đầu 17 2.4.3 Hàm thích nghi (hàm mục tiêu) 18 2.4.4 Hàm vận tốc v 18 2.4.5 Cập nhật vị trí tốt cho quần thể 20 2.5 Đặc điểm ứng dụng giải thuật PSO 22 2.5.1 Đặc điểm 22 2.5.2 Ứng dụng 22 2.6 Hiệu chỉnh PSS thuật giải bầy đàn 22 Chƣơng LÝ THUYẾT VỀ BỘ ỔN ĐỊNH PSS (POWER SYSTEM STABILIZER - PSS) 25 3.1 Nâng cao độ ổn định hệ thống điện 25 3.2 Bộ ổn định hệ thống điện (PSS) đƣa tín hiệu vào hệ thống kích từ 26 3.3 Cơng suất giảm chấn máy phát đƣợc sinh để giảm dao động 27 Chƣơng XÂY DỰNG MƠ HÌNH MÁY PHÁT ĐIỆN 30 4.1 Phƣơng trình góc cơng suất máy phát điện 30 4.2 Phƣơng trình độ lệch tốc độ 31 4.3 Phƣơng trình sức điện động q độ trục q máy phát điện 31 4.4 Phƣơng trình tính sức điện động q độ trục d (E’d) 32 4.5 Phƣơng trình cơng suất đầu cực máy phát 32 4.6 Phƣơng trình tính điện áp trục q máy phát 33 4.7 Phƣơng trình tính điện áp trục d máy phát 33 4.8 Phƣơng trình tính dòng điện trục d máy phát 33 4.9 Phƣơng trình tính dòng điện trục q máy phát 33 4.10 Bộ ổn định PSS thơng thƣờng theo IEEE chuẩn PSS1A 35 Chƣơng KẾT QUẢ MƠ PHỎNG 37 5.1Thơng số Hệ thống máy phát, đƣờng dây chạy Matlab v Simulink 37 5.2 Sơ đồ tổng quan khối mơ Matlab 38 5.3 Mơ hình nghiên cứu 39 5.4 Trƣờng hợp mang tải 0.6 p.u xảy ngắn mạch đầu cực máy phát 40 5.5 Trƣờng hợp thay đổi cơng suất phụ tải bất ngờ 44 Chƣơng KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 48 6.1 Kết luận 48 6.1.1 Các kết đạt đề tài 48 6.1.2 Hạn chế 49 6.2 Hƣớng phát triển đề tài 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO 50 PHỤ LỤC 52 A Hệ thống máy phát- đƣờng dây 52 B Code Matlab nhận dạng hệ thống 53 vi TĨM TẮT Đề tài trình bày việc xác định thơng số tối ưu cho PSS thuật tốn bầy đàn (Particle swarm optimization- PSO) để xác định thơng số tối ưu cho PSS Đầu vào PSS độ lệch tốc độ, đầu cung cấp tín hiệu cho điều chỉnh điện áp (AVR) Các liệu thực tất điều kiện vận hành khác hệ thống Kết mơ cơng cụ Simulink/Matlab Các kết mơ cho thấy giải thuật tối ưu bầy đàn PSO ứng dụng cho PSS để giảm dao động tốt cho hệ thống điện điều kiện vận hành khác cải thiện đáng kể ổn định hệ thống Abstract: This thesis presents in details about tuning of Opimal Power System Stabilizer Parameters and Particle swarm optimazation algorithm PSS input is the speed deviation, the output signal to supply the automatic voltage regulators (AVR) The data to train is implemented in all the different operating conditions of the system The simulations are performed using the tool Simulink/Matlab The simulation results show that PSO based PSS can provide good of the power system over a wider operating range significantly improve the dynamic performance of the system vii HVTH: Nguyễn Hồng Linh GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm 5.5 Trường hợp thay đổi cơng suất phụ tải bất ngờ 5.5.1 Cơng suất điện đầu cực máy phát thay đổi cơng suất Hình 5.5 Cơng suất điện đầu cực máy phát thay đổi cơng suất Hình 5.5 Trình bày cơng suất điện đầu cực máy phát, máy phát vận hành tải 0.6 p.u giây phụ tải bất ngờ giảm tải xuống 0.3 p.u đến vị trí 10 giây hệ thống ổn định Tại 10 giây tải bất ngờ tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định giây thứ 20 Điều đảm bảo cho máy phát ổn định tình vận hành Luận văn tốt nghiệp Trang 44 HVTH: Nguyễn Hồng Linh GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Nhận xét: Các kết mơ cho thấy Bộ ổn định PSO PSS làm cho cơng suất điện dao động có biên độ nhỏ hơn, thời gian ổn định ngắn hơn, cải thiện trạng thái ổn định máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động hệ thống Giới hạn ổn định động: max Pe (p.u) Thời gian trở lại bình NO PSS C PSS PSO PSS 0.45 0.42 0.37 10 4.5 thường (s) 5.5.2 Góc cơng suất delta máy phát cơng suất phụ tải thay đổi Hình 5.6 Góc cơng suất delta máy phát cơng suất phụ tải thay đổi Hình 5.6 trình bày góc cơng suất máy phát, máy phát vận hành tải 0.6 p.u ứng với góc delta 1.6 p.u Tại giây phụ tải bất ngờ giảm tải xuống 0.3 p.u đến vị trí 10 giây hệ thống ổn định ứng với góc delta 0.8 p.u Tại 10 giây tải bất ngờ tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định giây thứ 20 ứng với góc delta 1.3 p.u Luận văn tốt nghiệp Trang 45 HVTH: Nguyễn Hồng Linh GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Nhận xét: Các kết mơ cho thấy Bộ ổn định PSO PSS làm cho Góc cơng suất dao động có biên độ nhỏ hơn, thời gian ổn định ngắn hơn, cải thiện trạng thái ổn định máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động hệ thống Giới hạn ổn định động: NO PSS C PSS PSO PSS max δ (Rad) 1.2 1.19 Thời gian trở lại bình 10 thường (s) 5.5.3 Độ lệch tốc độ máy phát cơng suất phụ tải thay đổi Hình 5.7 Độ lệch tốc độ máy phát cơng suất phụ tải thay đổi Hình 5.7 trình bày độ lệch tốc độ máy phát, máy phát vận hành tải 0.6 p.u Tại giây phụ tải bất ngờ giảm tải xuống 0.3 p.u đến vị trí 10 giây hệ Luận văn tốt nghiệp Trang 46 HVTH: Nguyễn Hồng Linh GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm thống ổn định độ lệch tốc độ Tại 10 giây tải bất ngờ tăng đến 0.5 p.u hệ thống ổn định giây thứ 20 độ lệch tốc độ khơng Nhận xét: Các kết mơ cho thấy Bộ ổn định PSO PSS làm cho Độ lệch tốc độ Rotor dao động có biên độ nhỏ hơn, thời gian ổn định ngắn hơn, cải thiện trạng thái ổn định máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động hệ thống Giới hạn ổn định động: NO PSS C PSS PSO PSS max Δω (Rad/s) 5.2 Thời gian trở lại bình 10 4.7 thường (s) Luận văn tốt nghiệp Trang 47 HVTH: Nguyễn Hồng Linh GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 6.1 Kết luận 6.1.1 Các kết đạt đề tài Với việc phát triển hệ thống điện rộng lớn việc gia tăng phụ tải, để nâng cao khả ổn định hệ thống điện thu hút nhiều nhà nghiên cứu, việc nổ lực tìm phương pháp phù hợp để cải thiện ổn định hệ thống điện Bộ ổn định hệ thống điện PSS cho thấy thiết bị hiệu kinh tế để nâng cao ổn định hệ thống điện có dao động nhỏ Bộ PSS thiết kế theo lý thuyết cổ điển áp dụng thành cơng hệ thống điện, nhiên thơng số cố định chọn theo mơ hình tuyến tính Nó khơng có khả thích nghi với điều kiện vận hành hệ thống điện khác nhau, PSS thơng thường khơng đáp ứng tất điều kiện vận hành, hệ thống điện hệ thống động phi tuyến nên Bộ ổn định phải tự thích nghi với hệ thống thay đổi giảm dao động tình Luận văn trình bày vịêc ứng dụng giải thuật PSO để xác định thơng số tối ưu cho PSS nhằm cải thiện trạng thái ổn định máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động hệ thống, nghiên cứu kết mơ Sự hoạt động PSO PSS nghiên cứu hệ thống máy mơ máy tính theo điều kiện vận hành khác chẳng hạn tải nhẹ, tải nặng, nhiễu loạn khác thay đổi cơng suất đầu vào, ngắn mạch pha kiểm tra, thời gian tất trường hợp mơ nghiên cứu với PSS thơng thường kết mơ cho thấy PSO PSS đáp ứng tất các dao động hệ thống điện theo điều kiện vận hành khác cải thiện đáng kể ổn định hệ thống Các kết nghiên cứu luận văn cho thấy PSO PSS có nhiều đặc tính tốt mà PSS thơng thường thiếu Từ quan điểm thực tiễn, Luận văn tốt nghiệp Trang 48 HVTH: Nguyễn Hồng Linh GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm PSO PSS có đặc tính đặc biệt ổn định tốt, áp dụng phần cứng thơng thường máy tính 6.1.2 Hạn chế Đề tài nghiên cứu lý thuyết mơ máy tính, để so sánh kết nghiên cứu lý thuyết, chưa thực mơ hình thực tế để kiểm tra kết nghiên cứu kết mơ hình thực tế 6.2 Hướng phát triển đề tài Ứng dụng giải thuật PSO để xác định thơng số tối ưu cho PSS nhằm cải thiện trạng thái ổn định máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động hệ thống dựa theo kết nghiên cứu luận văn đề nghị tiếp tục nghiên cứu tương lai triển khai thực nghiệm Luận văn tốt nghiệp Trang 49 HVTH: Nguyễn Hồng Linh GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Jian He, “Adaptive power system stabilizer based on recurrent neural network”, [2] the University of Calgary october 1998 Sidhartha Panda and Narayana Prasad Padhy “Power System with PSS and FACTS Controller:Modelling, Simulation and SimultaneousTuning Employing Genetic Algorithm”, International Journal of Electrical and Electronics Engineering 1:1 2007 [3] Jan Machowski, Janusz W Bialek and James R Bumby “POWER SYSTEM DYNAMICS Stability and Control” john wiley & sons, Ltd [4] J He and O.P hfalik, Fellow, IEEE “Design of an Adaptive Power System Stabilizer Using Recurrent Neural Networks” IEEE WESCANEX '95 PROCEEDINGS [5] Y Zhang G P Chen P Malik G S Hope “AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BASED ADAPTIVE POWER SYSTEM STABILIZER” IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol 8, No 1, March 1993 [6] M.L.Kothari, Shekhar Madriani and Ravi Segal “ORTHOGONAL LEAST SQUARES FUNCTION LEARNING (RBF) ALGORITHM NETWORK BASED ADAPTIVE RADIAL POWER BASIS SYSTEM STABILIZER”, 0-7803-4053 - 1/97/$10.00 @ 1997 IEEE [7] M Z Youssef, P K Jain E A Mohamed “A ROBUST POWER SYSTEM STABILIZER CONFIGURATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BASED ON LINEAR OPTIMALCONTROL (STUDENT PAPER COMPETITION)”, CCECE 2003-CCGEI 2003, Montreal, Mayhai 2003 0-7803-7781-8/03/$17.020060 IEEE Luận văn tốt nghiệp Trang 50 HVTH: Nguyễn Hồng Linh GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm [8] 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 [9] Pinak Tulpule, Ali Feliachi “Online Learning Neural Network based PSS with Adaptive Training Parameters”, 1-4244-1298-6/07/$25.00 ©2007 IEEE [10] Wenxin Liu1, Ganesh K V “Comparisons Of An Adaptive Neural Network Based Controller And An Optimized Conventional Power System Stabilizer”, 16th IEEE International Conference on Control Applications Part of IEEE Multi-conference on Systems and Control Singapore, 1-3 October 2007 [11] Chun-Jung Chen and Tien-Chi Chen “Power System Stabilizer for MultiMachine Using Genetic Algorithms Based on Recurrent Neural Network” 0-7695-2882-1/07 $25.00 ©2007 IEEE [12] Peng Zhao and O P Malik “Design of an Adaptive PSS Based on Recurrent Adaptive Control CONVERSION, [13] Theory”, IEEE TRANSACTIONS ON ENERGY VOL 24, NO 4, DECEMBER 2009 Gerald Swann, Sukumar Kamalasadan “A Novel Radial Basis Function Neural Network Based Intelligent Adaptive Architecture for Power System Stabilizer” [14] Dr Jagdish kumar1, P.Pavan kumar, Aeidap.u Mahesh and Ankit Shrivastava“Power System Stabilizer Based On Artificial Neural Network”,978-1-4577-1510 - 5/11/$26.00 ©2011 IEEE [15] Boumediene Allaoua Brahim GASBAOUI and Brahim MEBARKI, Setting Up PID DC Motor Speed Control Alteration Parameters Using Particle Swarm Optimization Strategy, Bechar University, Departement of Electrical Engineering B.P 417 BECHAR (08000) Algeria, pp 19-32 [16] Chao Ou, Weixing Lin, Comparison between PSO and GA for Parameters Optimization of PID Controller, The Faculty of Information Science and Technology University of NingBo University of NingBo, pp 2471-2475 Luận văn tốt nghiệp Trang 51 HVTH: Nguyễn Hồng Linh GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm [17] N Pillay, A Particle swarm optimization approach for tuning of SISO PID control loops, 2008 Luận văn tốt nghiệp Trang 52 HVTH: Nguyễn Hồng Linh GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm PHỤ LỤC A Hệ thống máy phát _ đường dây Máy phát Generaator: H=3.542, X’d=0.4245, Ra=0, D = 0, X’q=1.04, Xd=1.7572, Xq=1.5845, T’do=6.66, T’qo=0.44, δ0=44.370 Pe=0.6, Lưới truyền tải R=0, Xe=0.68, G=0, B=0 Cấu trúc CPSS IEEE theo chuẩn 421.5 KPSS = 0.0403, T1 = T3 = 0.7827, T2 = T4 = 0.0651, T5 = 5.7049, T6= 0.0069 Các thơng số sử dụng để mơ Tất các thơng số điện trở, điện cảm, đơn vị p.u Thời gian tính giây Luận văn tốt nghiệp Trang 53 HVTH: Nguyễn Hồng Linh GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm PHỤ LỤC B Code Matlab clc, clear all Kp =0; Ki =0; Kd =0; Kdd = 0; Ka = 0; n = 10; % Kích thước quần thể bird_setp = 10; %Kích thước tìm kiếm dim = 5; %Số biến Kp , Ki, Kd Kdd alpha =0.1; beta =0.1; w =0.2 ; % Trọng số PSO %initialize the parameter % R1 = rand(dim, n); R2 = rand(dim, n); %Thiết lập trọng số ban đầu current_fitness =zeros(n,1); current_position(1,:) = 2.5*rand(1, n) ; %Kp 1.6*rand(1, n) ; current_position(2,:) = 0.5*rand(1, n); %Ki tăng current_position(3,:) = rand(1, n); % Kd current_position(4,:) = rand(1, n); % Kdd current_position(5,:) = rand(1, n); % Ka velocity = randn(dim, n) ; rand('state',100); randn('state',100); local_best_position = current_position ; %Chạy hệ %FitnessFunction = @mo_hinh; for i = 1:n pid = abs(current_position(:,i)); Kp =pid(1); Ki =pid(2); Kd =pid(3); Kdd =pid(4); Ka =pid(5); current_fitness(i) = mo_hinh(Kp, Ki, Kd, Kdd, Ka); end local_best_fitness = current_fitness; [global_best_fitness,g] = min(local_best_fitness); for i=1:n globl_best_position(:,i) = local_best_position(:,g) ; end %Cập nhật velocity Luận văn tốt nghiệp Trang 54 HVTH: Nguyễn Hồng Linh GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm velocity = w *velocity + beta*(R1.*(local_best_position-current_position)) + alpha*(R2.*(globl_best_position-current_position)); % Main Loop iter = ; while ( iter < bird_setp ) iter = iter + 1; for i = 1:n pid = abs(current_position(:,i)); Kp =pid(1); Ki =pid(2); Kd =pid(3); Kdd =pid(4); Ka =pid(5); current_fitness(i) = mo_hinh(Kp,Ki, Kd, Kdd, Ka); end err(iter) = sum(current_fitness.^2); %err(iter) = 0.5*sum(current_fitness); for i = : n % Đánh dấu quần thể if current_fitness(i) < local_best_fitness(i) local_best_fitness(i) = current_fitness(i); %Giá trò fitness local_best_position(:,i) = current_position(:,i) ;% Giá trò Kp,Ki end end [current_global_best_fitness,g] = min(local_best_fitness); if current_global_best_fitness < global_best_fitness global_best_fitness = current_global_best_fitness; for i=1:n globl_best_position(:,i) = local_best_position(:,g); end end velocity = w *velocity + beta*(R1.*(local_best_position-current_position)) + alpha*(R2.*(globl_best_position-current_position)); current_position = current_position + velocity; disp(['iter = ', num2str(iter) , ', Sai số = ', num2str(err(iter))]) end %kết thúc hành trình di chuyển % plot(err,'linewidth',5), grid %title('Cực tiểu hàm sai số', 'fontname','vni-times', 'fontsize',20,'color','r') %Thử lại mô hình pid = abs(globl_best_position(:,1)) Kp = pid(1) Ki = pid(2) Luận văn tốt nghiệp Trang 55 HVTH: Nguyễn Hồng Linh GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Kd = pid(3) Kdd =pid(4) Ka =pid(5) nfitness = mo_hinh( Kp, Ki,Kd, Kdd,Ka) function F = mo_hinh(Kp, Ki, Kd, Kdd, Ka) sim('cocpss'); F= fitness; %Hàm mục tiêu Luận văn tốt nghiệp Trang 56 Bảng lựa chọn thơng số tối ưu cho PSS điều chỉnh giải thuật STT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Số lượng bầy đàn 10 10 10 10 10 20 20 20 20 20 70 70 70 70 70 70 100 100 Giá trị Ka 0.5426 0.7471 0.2351 0.9747 0.2536 0.1344 0.8546 0.3578 0.3567 0.9405 0.5862 0.8120 0.4426 0.4798 0.3223 0.2532 0.4366 0.4546 Giá trị KP 2.8001 1.7041 2.5432 1.8674 1.5457 2.8341 1.2361 1.5681 2.1241 2.4884 2.1434 2.0224 1.8001 2.4401 1.2357 2.8354 1.3436 1.8345 Giá trị KI 7110 0.1250 0.6089 0.4332 0.6856 0.0534 0.4566 0.6754 0.5353 0.1517 0.2106 0.2311 0.0710 0.1656 0.4574 0.3643 0.7076 0.6373 PSO Giá trị Kdd 0.6359 0.7358 0.6759 0.5637 0.7544 0.2329 0.4649 0.4765 0.2845 0.4365 0.3926 0.4581 0.7359 0.7415 0.7965 0.3644 0.7674 0.7544 Giá trị Kd max Δω (Rad/s) Thời gian trở lại bình thường (s) 0.7346 0.6347 0.4676 0.4673 0.7876 0.2346 0.4678 0.8675 0.5685 0.6380 0.3820 0.3845 0.5346 0.4467 0.6564 0.3765 0.4636 0.7976 3.85 3.82 3.87 3.77 3.88 3.67 3.61 3.63 3.61 3.53 3.51 3.00 3.28 3.25 3.36 3.33 3.31 3.34 5.2 5.2 5.1 5.0 5.0 4.9 4.9 4.8 4.9 4.8 4.9 4.7 4.9 4.8 4.9 4.8 4.9 4.9 S K L 0 [...]... nghiên cứu Ứng dụng giải thuật bầy đàn (PSO: Particle swarm optimization) để xác định thông số tối ưu của bộ PSS nhằm cải thiện trạng thái ổn định của máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động của hệ thống 1.5 Phạm vi nghiên cứu Đề tài tập trung nghiên cứu giải thuật bầy đàn (PSO) cho việc xác định thông số tối ưu của bộ PSS nhằm cải thiện trạng thái ổn định của máy phát, nâng cao đặc tính ổn định động... lệch tần số thanh cái  Độ chênh lệch công suất 1.3 Các loại bộ ổn định hệ thống điện Bộ ổn định hệ thống điện (PSS) đang được nghiên cứu và mở rộng trong những thập kỷ qua, nhiều kỹ thuật được ứng dụng để thiết kế bộ PSS 1.3.1 Bộ ổn định hệ thống thông thường - conventional power system stabilizer (CPSS) Bộ PSS đầu tiên được gọi là bộ PSS thông thường [2] được thiết kế dựa trên hàm truyền sử dụng lý... và ứng dụng của giải thuật PSO 2.5.1 Đặc điểm Giải thuật PSO có các đặc điểm nổi bật sau:  Giải thuật PSO tìm kiếm nhiều điểm tối ưu cùng một lúc Các cá thể trao đổi thông tin với nhau nhờ vậy mà giảm bớt khả năng kết thúc tại một điểm cực trị địa phương  Giải thuật PSO chỉ làm việc với các cá thể là mã của các lời giải Do đó với một PSO có sẵn, đôi khi chỉ cần thay đổi cách biểu diễn là có giải thuật. .. tại thời điểm vận hành tại đó hệ thống được tuyến tính hóa Bộ điều khiển thống số cố định CPSS không thể hoạt động tối ưu trong điều kiện vận hành rộng lớn Vì thế có một số vấn đề tồn tại trong bộ CPSS là:  Cách chọn một hàm truyền chính xác để cho bộ PSS đáp ứng cho việc cung cấp tín hiệu điều khiển  Cách điều chỉnh hiệu quả các thông số PSS Luận văn tốt nghiệp Trang 4 HVTH: Nguyễn Hoàng Linh GVHD:...  Tối ưu hóa không ràng buộc – Unconstrained Optimization  Tối ưu hóa ràng buộc – Constrained Optimization  Tối ưu đa mục tiêu – Multi Objective Optimization  Bài toán nhiều lời giải – Multi Solution Problem  Tối ưu hóa động – Dynamic Optimization Problem  Huấn luyện mạng neural – Training Neural Network  Game Learning 2.6 Hiệu chỉnh bộ PSS bằng thuật giải bầy đàn Một bộ PSS sử dụng thuật giải. .. trong tương lai nhưng con kiến khác có thể tạo ra các lời giải tốt hơn ACO đã được ứng dụng thành công để giải nhiều bài toán tối ưu Hình 2.1: Mô tả kiến tìm đường  Giải thuật tối ƣu hóa bầy đàn (Particle Swarm Optimization – PSO) lấy ý tưởng từ cách đàn chim tìm thức ăn, nguồn nước Đây là giải thuật tối ưu toàn cục nhằm giải những bài toán mà lời giải tốt nhất có thể biểu diễn bằng một điểm, hay một... giải thuật cho một bài toán mới  Giải thuật PSO chỉ cần đánh giá hàm mục tiêu để phục vụ quá trình tìm kiếm chứ không đòi hỏi các thông tin bổ trợ khác  Các thao tác cơ bản trong giải thuật PSO dựa trên khả năng tích hợp tính ngẫu nhiên trong quá trình xử lý 2.5.2 Ứng dụng Với đặc điểm là đơn giản, dễ cài đặt, không cần tính toán các đạo hàm và dễ song song hóa PSO đã được ứng dụng vào để giải nhiều... và sự ổn định  Kỹ thuật điều khiển để hạn chế dao động trong hệ thống điện  Các loại bộ ổn định hệ thống điện  Mục tiêu nghiên cứu  Phạm vi nghiên cứu  Kết cấu của luận văn  Phương pháp nghiên cứu Chương 2: Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn  Chương này tìm hiểu các vấn đề:  Lịch sử phát triển  Các khái niệm cơ bản của giải thuật bầy đàn  Mô tả thuật toán  Đặc điểm và ứng dụng của giải thuật bầy... 10 Hình 2.2 Lưu đồ giải thuật của thuật toán PSO 14 Hình 2.3 Cá thể biểu diễn một biểu thức toán học 17 Hình 2.4 Chuyển động của cá thể 19 Hình 2.5 Lưu đồ giải thuật của hệ thống điều khiển PSO- PSS 23 Hình 3.1 Mô hình cơ khí giống như máy phát mang tải 25 Hình 3.2 Sơ đồ khối tín hiệu bộ PSS cấp cho hệ thống kích từ 26 Hình 3.3 Sơ đồ khối của Bộ PSS 27... 2.2: Lưu đồ giải thuật của thuật toán PSO Luận văn tốt nghiệp Trang 14 HVTH: Nguyễn Hoàng Linh GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Sơ đồ thuật toán trên là cho bài toán tối ưu cực tiểu giá trị hàm mục tiêu Tại mỗi bước lặp ta sẽ cập nhật lại giá trị tốt nhất của từng cá thể trong quá khứ cho tới thời điểm hiện tại và giá trị tốt nhất của toàn bộ quần thể cho tới thời điểm hiện tại Tối ưu hóa bầy đàn được cho là