Author:
Viet Thinh Phan ,Ngoc Au Nguyen
Abstract
Nhu cầu tiêu thụ điện ngày càng tăng cao, trong khi đầu tư phát triển đường dây truyền tải không đáp ứng kịp, làm cho hệ thống điện phải làm việc ở mức đầy tải, đưa hệ thống điện vận hành cận ranh giới ổn định. Trong vận hành, các kích động lớn diễn ra đột ngột làm mất cân bằng công suất, điện áp sụt giảm gây ra mất ổn định. Phát hiện nhanh mất ổn định động hệ thống điện là rất quan trọng giúp ngăn chặn tình trạng tan rã lưới điện, làm mất điện trên đện rộng, gây thiệt hại lớn về kinh tế. Phương pháp phân tích truyền thống tốn nhiều thời giải gây chậm trễ trong việc ra quyết định điều khiển, mạng neural nhân tạo khắc phục được nhược điểm này nhờ tính toán nhanh chóng chính xác. Bài báo này, giới thiệu áp dụng mạng neural sâu để chẩn đoán ổn định động hệ thống điện. Kết quả thực thi trên tập dữ liệu của hệ thống điện IEEE 39bus, mạng neural sâu cho độ chính xác cao đến 96,99%. So với mạng neural perceptron, mạng neural sâu có độ chính xác kiểm tra cao hơn 1,5%.
Publisher
Ho Chi Minh City University of Technology and Education
Reference21 articles.
1. M. Pavella, D. Ernst, and D. R. Vega, “Transient Stability of Power Systems A Unified Approach to Assessment and Control,” Kluwer Acad. Publ., pp. 1–254, 2000.
2. N. I. A. Wahab, A. Mohamed, and A. Hussain, “An Improved Method in Transient Stability Assessment of a Power System Using Probabilistic Neural Network,” Journal of Applied Sciences Research, vol. 3, no. 11, pp. 1267–1274, 2007.
3. D. R. Krishna, K.V.S. R. Murthy and G. G. Rao, “Application of Artificial Neural Networks in Determining Critical Clearing Time in Transient Stability Studies,” 2008 Joint International Conference on Power System Technology and IEEE Power India Conference, New Delhi, India, 2008, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICPST.2008.4745324.
4. Y. Xu et al., “Earlier detection of risk of blackout by real-time dynamic security assessment based on extreme learning machines,” 2010 Int. Conf. Power Syst. Technol. Technol. Innov. Mak. Power Grid Smarter, POWERCON2010, 2010, doi: 10.1109/POWERCON.2010.5666055.
5. R. Zhang, Y. Xu, Z. Y. Dong, K. Meng, and Z. Xu, “Intelligent systems for power system dynamic security assessment: Review and classification,” DRPT 2011 - 2011 4th Int. Conf. Electr. Util. Deregul. Restruct. Power Technol., pp. 134–139, 2011, doi: 10.1109/DRPT.2011.5993876.