Đồ án Đánh giá ổn định điện áp trong hệ thống điện

xét đến tính làm việc ổn định của HTĐ trong điều kiện bình thường, nghĩa là nó chỉ tồn tại những dao động nhỏ. Một HTĐ có ổn định tĩnh chưa chắc đã có ổn định động. Những dao động lớn (còn gọi là đột biến) xảy ra trong HTĐ như cắt phụ tải đột ngột, cắt đường dây, máy phát hoặc máy biến áp đang mang tải đặc biệt nguy hiểm là sự cố ngắn mạch các loại, trong đó ngắn mạch ba pha ít xảy ra nhưng do tính nguy hiểm đối với ổn định nên phải xét đến khi thiết kế HTĐ. Mất ổn định tĩnh hoặc mất ổn định động thường gây ra việc ngừng cung cấp điện cho rất nhiều phụ tải dẫn đến tổn thất lớn đối với nền kinh tế quốc dân. Do đó việc tiến hành các biện pháp loại trừ hoặc hạn chế đến mức thấp nhất khả năng mất ổn định luôn luôn có lợi về mặt kinh tế. Vì giới hạn của đề tài nên tập trung nghiên cứu theo hướng ổn định điện áp. Nghiên cứu ổn định điện áp là một trong những công việc hết sức cần thiết, đặc biệt là đối với HTĐ Việt Nam khi phải đối mặt với tình trạng quá tải liên tục trong mùa khô. Khi điện áp hoạt động không ổn định và nguyên nhân gây giảm điện áp tại các nút theo như đề tài nghiên cứu là sự thay đổi tải. ỔN ĐỊNH ĐIỆN ÁP VÀ SỤP ĐỔ ĐIỆN ÁP Các khái niệm Định nghĩa theo IEEE/ CIGRÉ.[2] Ổn định điện áp: là khả năng một HTĐ vẫn duy trì được điện áp ổn định tại tất cả các Bus trong hệ thống sau khi xảy ra nhiễu từ điểm vận hành ban đầu. Trạng thái hệ thống mất ổn định điện áp là khi xảy ra nhiễu loạn hoặc tăng nhu cầu tải hoặc có sự thay đổi trạng thái hệ thống dẫn đến điện áp mất kiểm soát và giảm liên tục. Sụp đổ điện áp là quá trình mà điện áp không ổn định dẫn đến mất điện áp hoặc điện áp thấp bất thường trong một phần quan trọng của hệ thống. Nguyên nhân của mất ổn định điện áp[3] Một trong những nguyên nhân đầu tiên mất ổn định điện áp là sự truyền tải công suất quá lớn trên các đường dây dài. Trong ổn định điện áp cần chú ý đến vấn đề truyền tải công suất giữa nguồn phát và các phụ tải lớn. Những kích động nhỏ trong hệ thống xuất hiện như do yêu cầu công suất phụ tải thay đổi hay thay đổi đầu phân áp tại các trạm biến áp. Máy phát lớn gần tâm tải bị hỏng, dẫn tới một số đường dây siêu cao áp bị qua tải nên làm cho nguồn Q bị giới hạn tối đa. Một nguyên nhân khác là sự mất ổn định điện áp là sự cố gắng không thành công của việc điều chỉnh điện áp dưới tải máy biến áp để phục hồi điện áp phụ tải đến giá trị của điểm vận hành trước đó nhằm đả bảo công suất phụ tải cũng được khồi phục giống như trước khi nhiễu loạn. Đặc trưng của mất ổn định điện áp: Tăng tải, nhiễu lớn... là những hiện tượng ban đầu. HTĐ không có khả năng đáp ứng nhu cầu Q dẫn đến sụp đổ điện áp. Sụp đổ điện áp thường thể hiện qua sự giảm dần điện áp. Thời gian sụp đổ có thể vài phút. Mất ổn định điện áp chịu ảnh hưởng lớn của tình trạng và đặc tuyến của hệ, ví dụ như: khoảng cách lớn về điện giữa tải và nguồn phát; điều chỉnh phân áp dưới tải do điện áp hạ thấp; các đặc tuyến bất lợi của tải; phối hợp không tốt giữa điều khiển và hệ thống bảo vệ. Mất ổn định điện áp có thể do hệ thống tụ bù hoạt động không hiệu quả. Hậu quả của sự mất ổn định và yêu cầu đảm bảo ổn định trong HTĐ HTĐ Việt Nam đang phải đối mặt với nhiều khó khăn: Thứ nhất: sự tăng quá nhanh phụ tải. Thứ hai: Sự cạn kiệt tài nguyên thiên nhiên, điển hình như sự khai thác quá mức nguồn thủy điện cũng như than đá. Thứ ba: việc ứng dụng công nghệ mới như điện hạt nhân ở nước ta còn nhiều khó khăn do vấn để về công nghệ, lo ngại về sự an toàn, vốn đầu tư. Tất cả các vấn để trên đã làm cho HTĐ Việt Nam tiến gần đến giới hạn ổn định và rất nhạy cảm với sự cố xảy ra. Theo các kết quả nghiên cứu, HTĐ bị sụp đổ chủ yếu do mang tải quả nặng hoặc mất ổn định điện áp trong HTĐ. Khi hệ thống rơi vào tình trạng thái mất ổn định sẽ kéo theo những sự cố nghiêm trọng có tính chất hệ thống: Các nhà máy làm việc ở trạng thái không đồng bộ, cần phải cắt ra, mất những lượng công suất lớn. Điện áp giảm thấp, có thể gây ra hiện tượng sụp đổ điện áp tại các nút phụ tải. Khi đó hậu quả có thể kéo theo: Bảo vệ rơle tác động nhầm cắt thêm nhiều phần tử đang làm việc. Cắt nối tiếp các nguồn (máy phát), các phụ tải từng khu vực lớn, có thể dẫn đến tình trạng tan rã hệ thống. Quá trình này có thể làm ngừng cung cấp điện trong thời gian dài vì cần khôi phục lại dần hoạt động đồng bộ các máy phát. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NEWTON-RAPHSON VÀ THIẾT LẬP CÁC CHỈ SỐ ỔN ĐỊNH ĐIỆN ÁP. PHƯƠNG PHÁP NEWTON-RAPHSON Phương pháp Newton-Raphson là một phương pháp hữu dụng để giải quyết các phương trình đại số tuyến tính. So với phương pháp Gauss-Seidel, phương pháp này tính toán nhanh hơn và đảm bảo sự hội tụ chắc chắn hơn trong hầu hết các trường hợp. Nó là phương pháp phù hợp để tính toàn trong các mạng lưới phân bố công suất lớn. Điều trở ngại của phương pháp này là chiếm một dụng lượng lớn của bộ nhớ máy vi tính. Điều này làm giảm khả năng lưu trữ hệ thống dữ liệu. Tốc độ hội tụ tăng lên đáng kể bằng việc thể hiện lần lặp đầu tiên so với phương pháp Gauss-Seidel và sử dụng giá trị đạt được cho sự bắt đầu vủa vòng lặp Newton-Raphson. Cùng với sự tiến bộ của công nghệ máy tính đã giúp việc tính toán được nhanh hơn. Việc tính toán phân tích có thể được tiến hành off-line hoặc on-line để đưa ra các hỗ trợ kịp thời cho người vận hành HTĐ. Hầu hết các điều kiện ổn định điện áp đã được thực hiện bằng cách sử dụng các chỉ số ổn định điện áp (Voltage Stabilty Indices - VSIs). Các chỉ số khác nhau sẽ được đề xuất trong đề tài để dự đoán sự xuất hiện của mất ổn định điện áp được trình bày ở phần sau. THÀNH LẬP CÁC CHỈ SỐ ỔN ĐỊNH ĐIỆN ÁP (VSIs) Dựa trên những hiểu biết cơ bản về sụp đổ điện áp và phân tích ổn định điện áp, một phương pháp tiếp cận khác là sử dụng VSIs như là một công cụ để hỗ trợ cho viêc nghiên cứu tính toán ổn định điện áp[5]. Nhìn chung, VSIs dùng để định lượng khoảng cách từ điểm vận hành đến điểm sụp đổ điện áp trong từng khu vực như biểu diễn trong Hình 3.1. Hình 3.1: Đặc tính PV và điểm ổn định điện áp VSIs cung cấp những thông tin đáng tin cậy về ổn định điện áp trong HTĐ như xác định Bus yếu nhất trong hệ thống, ổn định điện áp trên đường dây nối giữa 2 Bus và khả năng chịu tải của HTĐ. Có 3 chỉ số VSIs được đề suất trong phần này để thực hiện phân tích ổn định điện áp : FVSI, Lmn, LQP. Những chỉ số này được trình bày ngắn gọn ở các phần sau. Cho mô hình 2 Bus đơn giản sau: Hình 3.2. Mô hình 2 Bus đơn giản Trong đó: S1, P1, Q1 lần lượt là công suất biểu kiến, CSTD và CSPK tại nút 1. S2, P2, Q2 lần lượt là công suất biểu kiến, CSTD và CSPK tại nút 2. là trở kháng của đường dây. Với Z là số nguyên dương. , lần lượt là điện áp tại các nút 1, 2. Với V1, V2 là các số nguyên dương. Từ sơ đồ có dòng diện truyền tải của đoạn trên: (3.10) Lại có (3.11) Suy ra (3.12) Fast Voltage Stability Index (FVSI) Từ (3.10) và (3.12) được : (3.13) (3.14) Tách biểu thức trên ra phần thực và phần ảo : Rút P2 từ (3.16) và thay vào (3.15) thành lập phương trình bậc hai theo V2 : (3.17) Nghiệm của V2 : Để có nghiệm thực cho V2 : (3.18) (3.19) Góc δ thường rất nhỏ δ ≈ 0, Rsinδ ≈ 0, Xcosδ ≈ X Tổng quát hóa, đặt tại Bus đầu là “i”, Bus cuối là ”j”, khi đó FVSI được định nghĩa bằng công thức: (3.20) Line stability factor (LQP) (3.21) (3.22) (3.23) (3.24) Mặc khác: (3.25) Tách phần thực và phần ảo: Xét trên đường dây có nên : Mà sin2δ+cos2δ=1 (3.30) (3.31) Xét phương trình (3.31) là phương trình bậc hai của V22, để V22có nghiệm thực thì định thức ∆≥0 hay: (3.32) (3.33) (3.34) (3.35) Chỉ số ổn định điện áp được định nghĩa: (3.36) Line Stability Index (Lmn) Từ (3.11) có được (3.37) Mà (3.38) Nên (3.39) (3.40) (3.41) Để tìm được giá trị thực V2 theo Q2 thì phương trình trên phải có nghiệm thực. Vì vậy có thể sử dụng quan hệ trên như 1 tiêu chí ổn định điện áp trên đường dây, cụ thể: (3.42) (3.43) (3.44) Đặt (3.45) (3.46) CHƯƠNG 4: GIỚI THIỆU PHẦN MỀM POWERWORLD VÀ MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO PHẦN MỀM POWERWORLD 19 Giới thiệu phần mềm Powerworld 19 PowerWorld là một sản phẩm mô phỏng HTĐ được thiết kế với sự tương tác ở mức độ cao và thuận tiện sử dụng. Việc mô phỏng có khả năng phân tích những thiết bị quan trọng, nhưng cũng có thể được sử dụng để giải thích cho những ai không thiên về lĩnh vực kỹ thuật thông qua sư tương tác và giao diện đồ họa. Với phiên bản 19 đã có nhiều sự điều chỉnh, tương tác trực quan sinh động dễ hiểu hơn cho người sử dụng. Ưu điểm của phần mềm: Có khả năng phân tích, tính toán và thể hiện dòng chảy công suất trên các sơ đồ đơn tuyến của các HTĐ lớn. Cho phép người sử dụng nhìn thấy đầy đủ sơ đồ đơn tuyến một cách sinh động, có màu sắc, phóng to thu nhỏ. Cho phép đóng cắt dễ dàng đường dây, máy phát, tải,... khi đang vận hành HTĐ. Cho phép thay đổi các thông số như tải, máy phát, dung lượng bù, ngay cả khi đang mô phỏng hệ thống HTĐ. Phân tích, tính toán, sắp xếp các công cụ hỗ trợ một cách hợp lý, logic và rất đơn giản. Có thể xuất kết quả dễ dàng bằng hình ảnh, biểu đồ, Các giá trị cần xuất ra có thể chuyển sang excel hoặc một số phần mềm khác. Một số khuyết điểm của phần mềm là không thể xác định chính xác được dung lượng bù tự động cho HTĐ và vị trí đặt tụ bù mà đòi hỏi người sử dụng tự điều chỉnh hoặc kết hợp với một số phần mềm khác.[8] Sau khi thực hiện phân bố công suất thì xuất dữ liệu sang excel như sau: MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO[10] Khái niệm Mạng Nơ-ron nhân tạo Artificial Neural Network (ANN) là một mô phỏng xử lý thông tin, được nghiên cứu ra từ hệ thống thần kinh của sinh vật, giống như bộ não để xử lý thông tin. Nó bao gồm số lượng lớn các mối gắn kết cấp cao để xử lý các yếu tố làm việc trong mối liên hệ giải quyết vấn đề rõ ràng. ANNs giống như con người, được học bởi kinh nghiệm, lưu những kinh nghiệm hiểu biết và sử dụng trong những tình huống phù hợp. Trong thời gian gần đây ANN phát triển mạnh mẽ với các nghiên cứu của Rosenblatt, Widrow và Hoff về các mạng Nơ-ron nhiều lớp phức tạp. Mặt khác, do khả năng của phần cứng máy tính tăng lên rất nhiều cũng góp phần vào sự phát triển của lĩnh vực nghiên cứu này. Ứng dụng ANN trong hệ thống điện bao gồm các lĩnh vực ổn định điện áp, an ninh hệ thống, ổn định động, ổn định tĩnh, ổn định quá độ, dự báo phụ tải, giám sát hài và bảo vệ các đường dây truyền tải. Cấu trúc mạng Nơ-ron Bộ não con người có khoảng 1011÷1012 Nơ-ron. Mỗi Nơ-ron có thể liên kết với 104 Nơ-ron khác thông qua các khớp nối (Dendrite). Các Nơ-ron nhận tín hiệu điện từ các khớp nối và khi sự tổng hợp của các tín hiệu này vượt quá một ngưỡng cho phép thì Nơ-ron sẽ kích hoạt một tín hiệu điện ở ngõ ra để truyền tới trục Nơ-ron (Axon) và dẫn đến các Nơ-ron khác. Hình 4.1. Cấu tạo một Nơ-ron sinh học Mạng Nơ-ron nhân tạo cũng hoạt động dựa theo cách thức của bộ não con người nhưng ở cấp độ đơn giản hơn. Mạng Nơ-ron là sự tái tạo bằng kỹ thuật những chức năng của hệ thần kinh con người. Mạng Nơ-ron gồm vô số các Nơ-ron liên kết với nhau Hình 4.2. Sự liên kết của Nơ-ron Hai đặc tính cơ bản của mạng Nơ-ron là: • Quá trình tính toán được tiến hành song song và phân tán trên nhiều Nơ-ron gần như đồng thời. • Tính toán thực chất là quá trình học, chứ không phải theo sơ đồ định sẵn từ trước. Mô hình toán của mạng Nơ-ron nhân tạo: Một mạng Nơ-ron nhân tạo gồm 3 thuộc tính: trọng số kết nối, ngưỡng phân cực và hàm kích hoạt. Hình 4.3. Mô hình toán của 1 Nơ-ron nhân tạo Đặt là cường độ của vector ngõ vào. Ngõ ra của mạng được tính theo công thức: Trọng số kết nối Ngưỡng phân cực, ký hiệu θ Ngưỡng là giá trị biên độ độ lệch, nó ảnh hưởng đến sự kích hoạt ngõ ra của Nơ-ron theo công thức: Hàm kích hoạt (Transfer Function) : Hàm này được dùng để giới hạn phạm vi đầu ra của mỗi Nơ-ron. Nó nhận đầu vào là kết quả của hàm tổng và ngưỡng đã cho. Thông thường, phạm vi đầu ra của mỗi Nơ-ron được giới hạn trong đoạn [0,1] hoặc [-1, 1]. Các hàm truyền rất đa dạng, có thể là các hàm tuyến tính hoặc phi tuyến. Việc lựa chọn hàm truyền nào là tuỳ thuộc vào từng bài toán và kinh nghiệm của người thiết kế mạng. - Hàm tổng :Thường dùng để tính tổng của tích các đầu vào với trọng số liên kết của nó. Phân loại mạng Nơ-ron nhân tạo Các loại mạng có thể được phân loại dựa trên các tính chất của nó: Theo số lớp: Mạng một lớp (mạng đơn Nơ-ron): mạng chỉ gồm 1 Nơ-ron Mạng nhiều lớp (mạng đa Nơ-ron): mạng gồm nhiều Nơ-ron Theo cấu trúc: Mạng truyền thẳng (mạng nuôi tiến): các tín hiệu trong mạng chỉ truyền theo một chiều từ ngõ vào đến ngõ ra. Mạng hồi quy (mạng nuôi lùi): các tín hiệu hồi tiếp từ ngõ ra trở về ngõ vào. Phương pháp huấn luyện mạng Một bước rất quan trong mạng Nơ-ron nhân tạo là việc huấn luyện mạng (Training) hay còn gọi là việc học (Learning). Huấn luyện (học) là quá trình thay đổi hành vi của các vật theo một cách nào đó làm cho chúng có thể thực hiện tốt hơn trong tương lai. Học có giám sát (Supervised Learning): là quá trình học có sự tham gia giám sát của một “thầy giáo”. Hình 4.4. Sơ đồ học có giám sát mạng Nơ-ron Với học có giám sát, tập mẫu huấn luyện được cho dưới dạng D = {(x,t)|(x,t) ∈ [IRN x RK]} Trong đó: x=(x1, x2, ..., xN) là vector đặc trưng N chiều của mẫu huấn luyện và t=(t1, t2, ..., tK) là vector mục tiêu K chiều tương ứng, nhiệm vụ của thuật toán là phải thiết lập được một cách tính toán trên mạng như thế nào đó để sao cho với mỗi vector đặc trưng đầu vào thì sai số giữa giá trị đầu ra thực sự của mạng và giá trị mục tiêu tương ứng là nhỏ nhất. Chẳng hạn mạng có thể học để xấp xỉ một hàm t = f(x) biểu diễn mối quan hệ trên tập các mẫu huấn luyện (x, t). Như vậy với học có giám sát, số lớp cần phân loại đã được biết trước. Nhiệm vụ của thuật toán là phải xác định được một cách thức phân lớp sao cho với mỗi vector đầu vào sẽ được phân loại chính xác vào lớp của nó. Học không giám sát (Unsupervised Learning): là việc học không cần có bất kỳ một sự giám sát nào. Trong bài toán học không giám sát, tập dữ liệu huấn luyện được cho dưới dạng: D = {(x1, x2 ..., xN)} với(x1, x2, ..., xN) là vector đặc trưng của mẫu huấn luyện. Hình 4.5. Sơ đồ học không có giám sát mạng Nơ-ron Nhiệm vụ của thuật toán là phải phân chia tập dữ liệu D thành các nhóm con, mỗi nhóm chứa các vector đầu vào có đặc trưng giống nhau. Như vậy với học không giám sát, số lớp phân loại chưa được biết trước, và tùy theo tiêu chuẩn đánh giá độ tương tự giữa các mẫu mà có thể có các lớp phân loại khác nhau. Học tăng cường (Reinforcement Learning): đôi khi còn được gọi là học thưởng-phạt (Reward-Penalty Learning), là sự tổ hợp của cả hai mô hình trên. Phương pháp này cụ thể như sau: với vector đầu vào, quan sát vector đầu ra do mạng tính được. Nếu kết quả được xem là “tốt” thì mạng sẽ được thưởng theo nghĩa tăng các trọng số kết nối lên; ngược lại mạng sẽ bị phạt, các trọng số kết nối không thích hợp sẽ được giảm xuống. Do đó học tăng cường là học theo nhà phê bình , ngược với học có giám sát. Hình 4.6. Sơ đồ học học tăng cường mạng Nơ-ron Học có giám