Ứng dụng mạng nơ-ron hồi quy tổng quát nhận dạng ổn định động hệ thống điện
Email tác giả liên hệ:
ngocau@hcmute.edu.vnTừ khóa:
Nhận dạng ổn định động, chọn biến, hệ thống điện, giám sát, mạng Nơ-ron hồi quy tổng quátTóm tắt
Hệ thống điện hiện đại phải đối mặt với áp lực vận hành với điểm hoạt động gần giới hạn biên ổn định, trong khi đó hệ thống điện lại luôn gặp các sự cố dao động lớn và gây nên mất ổn định. Vì vậy, trạng thái mất ổn định hệ thống điện cần phải được nhận dạng nhanh nhằm phát tín hiệu kích hoạt hệ thống điều khiển khẩn cấp. Hệ thống điều khiển khẩn cấp được kích hoạt sớm thì còn có khả năng cứu hệ thống điện tránh rơi vào tình trạng tan rã do mất ổn định gây ra. Bài báo này giới thiệu quy trình xây dựng mô hình nhận dạng ổn định động hệ thống điện ứng dụng mạng Nơ-ron GRNN. Mạng Nơ-ron khi đã được huấn luyện, trong pha vận hành, kết quả đầu ra của hàm mạng là giá trị thể hiện chỉ số ổn định. Chỉ số ổn định có thể được diễn tả một cách trực quan trên một màn hình quan sát. Bài báo đã thiết kế một công cụ tương tác trực quan, công cụ này giúp ích cho người dùng quan sát được trạng thái ổn định hệ thống điện trên màn hình. Nghiên cứu đã được thực thi trên hệ thống điện chuẩn IEEE 39-bus.
Tải xuống: 0
Tài liệu tham khảo
R. Zhang, S. Member, Y. Xu, and Z. Y. Dong, “Feature Selection For Intelligent Stability Assessment of Power Systems,” IEEE Power Energy Soc. Gen. Meet., pp. 1–7, 2012.
Y. Xu et al., “Assessing Short-Term Voltage Stability of Electric Power Systems by a Hierarchical Intelligent System,” IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst., vol. 27, no. 8, pp. 1686–1696, 2016.
S. Zarrabian, R. Belkacemi, and A. A. Babalola, “Intelligent mitigation of blackout in real-time microgrids: Neural network approach,” Power Energy Conf. Illinois (PECI), 2016 IEEE, 2016.
K. Y. Lee and M. A. El-Sharkawi,“Modern Heuristic Optimization Technique,” A John Wiley & Sons. Inc. Publication, 2008.
S. Kalyani and K. S. Swarup, “Pattern analysis and classification for security evaluation in power networks,” Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 44, no. 1, pp. 547–560, 2013.
I. H. Witten, E. Frank, and M. a. Hall, “Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques”, Third Edition, vol. 54, no. 2. Elsevier Inc, 2011.
A. R. Webb and K. D. Copsey, “Statistical Pattern Recognition,” Third Edit. A John Wiley & Sons, Ltd., Publication, 2011.
N.N.Au, L.T.Nghia, Q.H.Anh, P.T.T.Binh, and N.T.Binh, “Hybrid Classifer Model for Dynamic Stability Prediction in Power,” ICSSE 2017 , IEEE Int. Conf. Syst. Sci. Eng. July 21-23, 2017 , Ho Chi Minh City, Vietnam, pp. 158–162, 2017.
N.N.Au, Q.H.Anh, and P.T.T.Binh, “Feature Subset Selection in Dynamic Stability Assessment Power System Using Artificial Neural Networks,” Science Technology Devlopment, Vol.18, No.K3, 2015.
S. Theodoridis and K. Koutroumbas, “Pattern Recognition,” Fourth Edi. Elsevier Inc, 2009.
M. H. Beale, M. T. Hagan, and H. B. Demuth, “Neural Network Toolbox TM User ’s Guide R2014a,” 2014.
A. M. a. Haidar, M. W. Mustafa, F. a. F. Ibrahim, and I. a. Ahmed, “Transient stability evaluation of electrical power system using generalized regression neural networks,” Appl. Soft Comput., vol. 11, no. 4, pp. 3558–3570, 2011.
D. F. Specht, “A general regression neural network,” Neural Networks, IEEE Trans., vol. 2, no. 6, pp. 568–576, 1991.
S. Haykin, “Neural Networks and Learning Machines,” 2009.
A. Karami and S. Z. Esmaili, “Transient stability assessment of power systems described with detailed models using neural networks,” Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 45, no. 1, pp. 279–292, 2013.
J. D. Glover, M. S. Sarma, and T. Overbye, “Power System Analysis and Design”, Fifth Edit. Global Engineering: Christopher M. Shortt Acquisitions, 2012.
A. M. A. Haidar, A. Mohamed, A. Hussain, and N. Jaalam, “Artificial Intelligence application to Malaysian electrical powersystem,” Expert Syst. Appl., vol. 37, no. 7, pp. 5023–5031, 2010.
A. Y. Abdelaziz and M. A. El-Dessouki, “Transient Stability Assessment using Decision Trees and Fuzzy Logic Techniques,” Int. J. Intell. Syst. Appl., vol. 5, no. 10, pp. 1–10, 2013.
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Số
Chuyên mục
Categories
Giấy phép
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Bản quyền thuộc về JTE.
