Nguyen Ngoc Au (1), Quyen Huy Anh (1), Phan Thi Thanh Binh (2)
(1) Ho Chi Minh City University of Technology and Education
(2) Ho Chi Minh City University of Technology

TÓM TẮT: Bài báo giới thiệu ứng dụng mạng neural truyền thẳng nhiều lớp trong đánh giá ổn định động hệ thống điện với kỹ thuật giảm biến đặc trưng. Từ kết quả mô phỏng theo miền thời gian, trạng thái ổn định động của hệ thống điện được xác định dựa trên độ lệch góc rotor tương đối của các máy phát điện. Nghiên cứu minh họa đã được thực thi trên sơ đồ IEEE 9-bus tại các mức tải khác nhau với sự cố ngắn mạch ba pha tại các bus và dọc theo các đường dây truyền tải. Dữ liệu thu thập từ kết quả mô phỏng được cấp cho đầu vào mạng neural. Số lượng biến đặc trưng đầu vào cấp cho mạng neural được giảm dựa trên hàm phân biệt Fisher và phân tích tương quan. Kết quả đánh giá ổn định hệ thống điện IEEE 9-bus sử dụng mạng neural cho thấy độ chính xác nhận dạng cao, tỉ lệ sai sót thấp.
Từ khóa: đánh giá ổn định hệ thống điện, mạng neural, lựa chọn biến đặc trưng.

ABSTRACT: This paper presents an application of Multilayer Feed-forward Neural Networks (MLFN) for Dynamic Stability Assessment (DSA) with feature reduction techniques. Dynamic stability of the power system is first determined based on the generator relative rotor angles obtained from time domain simulations. Simulations were carried out on the IEEE 9-bus test system considering three phase faults on at different loading conditions. The data collected from the time domain simulations are then used as inputs to the MLFN. Reduced feature inputs based on Fisher Discrimination (FD) and correlation analysis (CA). MLFN results show that the stability condition of the power system can be predicted with high accuracy and less misclassification rate.
Keywords: dynamic stability assessment, neural networks, feature/variable selection.
Toàn văn bài báo ( Thầy/cô vui lòng đăng nhập bằng email ...@hcmute.edu.vn để xem)
Góp ý
Họ và tên: *  
Email: *  
Tiêu đề: *  
Mã xác nhận:
 
 
   
  
 
 
   
 *
Copyright © Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật - Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật - TP.HCM  
Địa chỉ: Phòng 601B, 1 Võ Văn Ngân, Quận Thủ Đức, Thành Phố Hồ Chí Minh. 
Điện thoại: 08-3722.1223 (8168)
Email:
tapchikhgdkt@hcmute.edu.vn

                                      
                                

Truy cập tháng: 19,668

Tổng truy cập:246,607