Xây dựng giải thuật thích nghi điều khiển tối ưu máy phát điện đồng bộ trên cơ sở công nghệ mạng nơ rôn

1. ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
HÃÃÃI
NGÔ CAO CƯỜNG
XÂY DỰNG GIẢI THUẬT THÍCH NGHI
ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU
MÁY PHÁT ĐIỆN ĐỒNG BỘ
TRÊN CƠ SỞ CÔNG NGHỆ MẠNG NƠ RÔN
LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT
TP. HỒ CHÍ MINH - 2008

2. ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
HÃÃÃI
NGÔ CAO CƯỜNG
XÂY DỰNG GIẢI THUẬT THÍCH NGHI
ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU
MÁY PHÁT ĐIỆN ĐỒNG BỘ
TRÊN CƠ SỞ CÔNG NGHỆ MẠNG NƠ RÔN
LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT
NGÀNH MẠNG VÀ HỆ THỐNG ĐIỆN
MÃ SỐ: 02.06.07
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
PGS.TSKH HỒ ĐẮC LỘC
PGS.TS NGUYỄN NGỌC LÂM
TP. HỒ CHÍ MINH - 2008

3. i
LÔØI CAÙM ÔN
Luaän aùn naøy ñöôïc thöïc hieän taïi
Boä moân Heä thoáng ñieän – Khoa Đieän –Đieän töû
Tröôøng Ñaïi Hoïc Baùch Khoa Tp. Hoà Chí Minh
Em xin chaân thaønh caûm ôn
PGS.TSKH HOÀ ÑAÉC LOÄC
Thaày ñaõ ñònh höôùng nghieân cöùu vaø taân tuïy höôùng daãn em trong suoát thôøi
gian qua, giuùp em hoaøn thaønh luaän aùn naøy.
PGS.TS NGUYEÃN NGOÏC LAÂM
Thaày ñaõ luoân theo doõi, chæ daãn caùc phöông phaùp tieáp caän vaø giaûi quyeát
caùc noäi dung caàn nghieân cöùu trong ñeà taøi.
PGS.TS NGUYEÃN BOÄI KHUEÂ
Laø ngöôøi Thaày ngöôøi Cha ñaõ luoân beân caïnh chæ daãn, naâng ñôõ em trong
hoïc taäp - nghieân cöùu vaø coâng taùc ngay töø nhöõng ngaøy ñaàu laø sinh vieân
ñaïi hoïc, hoïc vieân cao hoïc cho ñeán nay.
PGS.TS NGUYEÃN HOAØNG VIEÄT
Thaày ñaõ luoân theo doõi chæ daãn em trong coâng taùc hoïc taäp - nghieân cöùu
khi em coøn laø sinh vieân ñaïi hoïc, cao hoïc cho ñeán nay.
PGS.TS NGUYEÃN HÖÕU PHUÙC
Thaày luoân nhieät ñoùng goùp – chỉ daãn em trong nhieäm vuï nghieân cöùu ñeà taøi
luaän aùn qua caû ba chuyeân ñeà tieán syõ.
TS VUÕ PHAN TUÙ
Ngöôøi thaày - ngöôøi anh luoân ñoäng vieân, naâng ñôõ em trong hoïc taäp nghieân
cöùu vaø trong coâng taùc hieän nay.
Sau cuøng chaân thaønhcaûm ôn taát caû Quyù thaày coâ trong Khoa
Ñieän – Ñieän töû ñaõ luoân beân caïnh ñoäng vieân – giuùp ñôõ em.

4. ii
XIN CHAÂN THAØNH CAÛM ÔN
BAN GIAÙM HIEÄU
BAN CHUÛ NHIEÄM KHOA ÑIEÄN – ÑIEÄN TÖÛ
PHOØNG QUAÛN LYÙ SAU ÑAÏI HOÏC
TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC BAÙCH KHOA TP. HOÀ CHÍ MINH
BAN GIAÙM HIEÄU
TAÄP THEÅ CBGVNV KHOA ÑIEÄN – ÑIEÄN TÖÛ
TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC KYÕ THUAÄT COÂNG NGHEÄ TP. HOÀ CHÍ MINH
Ñaõ luoân ñoäng vieân vaø taïo ñieàu kieän toát nhaát veà vaät chaát cuõng nhö tinh
thaàn ñeå toâi hoaøn thaønh luaän aùn naøy.
…Vôùi taát caû taàm loøng
Con cảm ơn Bố Lượng - Mẹ Bích và các anh chị em trong gia đình.
Cảm ơn Quỳnh Trang, Bách Lộc và con gái Sue đã luôn bên cạnh, động viên giúp Bố
hoàn thành luận án tốt nghiệp này.
…Với tất cả tính yêu thương

5. iii
LỜI CAM ĐOAN
Tôi can đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực và
chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào
khác.
Tác giả luận án
Ngô Cao Cường

6. MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT .....................................................i
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ................................................................................... iii
DANH MỤC CÁC BẢNG SỐ LIỆU ..................................................................... viii
MỞ ĐẦU. GIỚI THIỆU LUẬN ÁN ..........................................................................1
0.1. ĐẶT VẤN ĐỀ......................................................................................................2
0.2. MỤC TIÊU VÀ NHIỆM VỤ CỦA LUẬN ÁN ..................................................3
0.3. PHẠM VI NGHIÊN CỨU...................................................................................4
0.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU........................................................................4
0.5. ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN ÁN ..............................................................................4
0.6. GIÁ TRỊ THỰC TIỄN CỦA LUẬN ÁN.............................................................5
CHƯƠNG 1. ĐIỀU KHIỂN MÁY PHÁT ĐIỆN ĐỒNG BỘ VÀ CÁC PHƯƠNG
PHÁP THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI..................................6
1.1. MÁY PHÁT ĐIỆN ĐỒNG BỘ VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN.....7
1.2. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI.......................................................21
1.2.1. Điều khiển thích nghi..............................................................................21
1.2.2. Cấu trúc hệ thống điều khiển thích nghi .................................................26
1.3. ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ MẠNG NƠ RÔN ................................................28
TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN.....................................................................................28
1.3.1. Quá trình phát triển .................................................................................28
1.3.2. Một số mạng nơ rôn thông dụng.............................................................34
1.3.3. Một số ứng dụng của mạng nơ rôn trong hệ thống điện.........................37
1.4. ĐẶT VẤN ĐỀ CHO LUẬN ÁN .......................................................................38

7. CHƯƠNG 2. THIẾT KẾ HỆ THỐNG40 ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI TRÊN CƠ
SỞ CÔNG NGHỆ MẠNG NƠ RÔN........................................................................40
2.1. XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI TRÊN CƠ SỞ CÔNG
NGHỆ MẠNG NƠ RÔN ..........................................................................................41
2.1.1. Đặt vấn đề ...............................................................................................41
2.1.2. Phương pháp thiết kế hệ thống điều khiển thích nghi.............................41
2.1.3. Xác định luật điều khiển tối ưu (Bước 1)................................................42
2.1.4. Xây dựng mạng RBF(bước 2).................................................................46
2.1.5. Xác định luật chỉnh định tham số (bước 3).............................................47
2.2. THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI CHO HỆ ĐA BIẾN
(MIMO).....................................................................................................................48
2.3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN MÁY PHÁT ĐIỆN ĐỒNG BỘ KẾT
NỐI VỚI HỆ THỐNG VÔ CÙNG LỚN..................................................................51
2.4. THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI MÁY PHÁT ĐIỆN
ĐỒNG BỘ LÀM VIỆC Ở CHẾ ĐỘ ĐỘC LẬP.......................................................59
CHƯƠNG 3 KHẢO SÁT HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI ĐƯỢC
THIẾT KẾ THEO PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT......................................................66
3.1 THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN MÁY PHÁT ĐIỆN ĐỒNG BỘ KẾT
NỐI VỚI HỆ THỐNG VÔ CÙNG LỚN..................................................................67
3.3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI ĐỘNG CƠ..................77
3.3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI ĐỘNG CƠ ĐIỆN DC
TRÊN CƠ SỞ PHƯƠNG PHÁP ĐƯỢC ĐỀ XUẤT ...............................................78
3.4. KHẢO SÁT HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TRÊN MÔ HÌNH VẬT LÝ.............89
3.5. KHẢO SÁT TRÊN MÔ HÌNH VẬT LÝ HỆ ĐỘNG CƠ DC - MÁY PHÁT
ĐIỆN ĐỒNG BỘ......................................................................................................98

8. 3.5.1 Giới thiệu mô hình ...................................................................................98
3.5.2. Khảo sát một số chế động hoạt động của hệ thống...............................100
CHƯƠNG 4 ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT TRÊN MÔ HÌNH THÍ NGHIỆM BỘ
ĐIỀU ÁP TẠI NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN TRỊ AN ................................................107
4.1. HỆ THỐNG SẢN XUẤT ĐIỆN NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN TRỊ AN.............108
4.2. HỆ THỐNG KÍCH TỪ MÁY PHÁT ĐIỆN CỦA NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN
TRỊ AN....................................................................................................................112
4.3 CÁC CHẾ ĐỘ CỦA HỆ THỐNG KÍCH THÍCH BẢO ĐẢM LÀM VIỆC MÁY
PHÁT ......................................................................................................................114
4.4. XÁC ĐỊNH THÔNG SỐ MÔ HÌNH MÁY PHÁT ĐIỆN ..............................115
4.5 GIỚI THIỆU THIẾT BỊ KIỂM NGHIỆM NHÀ MÁY THUỶ ĐIỆN TRỊ AN
.................................................................................................................................120
4.6. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI.................................................121
KẾT LUẬN.............................................................................................................128
CÁC CÔNG TRÌNH TÁC GIẢ [CTTG] ĐÃ CÔNG BỐ......................................132
CÁC ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ..........................................................133
TÀI LIỆU THAM KHẢO.......................................................................................134
PHỤ LỤC............................................................................................................... 142

9. i
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT
MFĐ : Máy phát điện.
T-G : Tuabine-máy phát điện đồng bộ.
R
RB
BF
F :
: Radial Basis Function (Mạng nơ rôn đối xứng xuyên tâm)
AGC : Automatic Generation Control;
P : Poportional (tỷ lệ);
PI : Poportional-integral (tỷ lệ - tích phân);
PD : Poportional-derivative(tỷ lệ - vi phân);
PID : Poportional-integral-derivative (tỷ lệ - tích phân – vi phân);
AVR : Automatic Voltage Regulator
(Bộ điều khiển tự động điều khiển điện áp);
PSS : Power System Stabilizers (Bộ ổn định công suất)
F-NN : Fuzzy – neural network (Mạng nơ rôn mờ)
SISO : Simple Input Simple Output (Một đầu vào, một đầu ra);
MIMO : Multiple Input Multiple Output (nhiều đầu vào, nhiều đầu ra);
MARC : MODEL ADAPTIVE REFERENCE CONTROL
(Bộ điều khiển thích nghi theo mô hình chuẩn);
LTM : Long Term Memory (Vùng nhớ dài hạn);
STM : Short Term Memory (Vùng nhớ ngắn hạn);
ANN : Artificial neural network (Mạng neuron nhân tạo);
DC : Direct current (một chiều);
ĐC : Động cơ;
R : Regulator (Bộ điều chỉnh);

10. ii
AB : Bộ thích nghi;
CS : Bộ công suất;
Md : Moment tải;
POT : Độ vọt lố;
AVM (AVR) : Bộ điều chỉnh điện áp tự động;
AVN : Bộ điều chỉnh điện áp dự phòng bằng tay;
QAE : Máy cắt dập từ;
KT : Kích từ.

11. iii
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Cấu trúc hệ thống điều khiển của hệ thống điện...................................... 9
Hình 1.2. Sơ đồ khối mô tả phương trình (1.2)....................................................... 10
Hình 1.3. Sơ đồ khối điều khiển công suất và tần số............................................... 11
Hình 1.4. Sơ đồ khối chức năng của máy phát và hệ thống điều khiển................... 13
Hình 1.5. Sơ đồ nguyên lý điều chỉnh điện áp......................................................... 15
Hình 1.6. Cấu trúc điều khiển turbogenerator.......................................................... 18
Hình 1.7. Sơ đồ khối bộ điều khiển kích tư dùng nơ rôn......................................... 19
Hình 1.8. Sơ đồ điều khiển thích nghi gián tiếp....................................................... 27
Hình 1.9. Sơ đồ điều khiển thích nghi trực tiếp....................................................... 27
Hình 1.10. mô hình hóa nơ rôn nhân tạo.................................................................. 29
Hình 1.11. Mức kích hoạt cho nơ rôn nhân tạo ....................................................... 30
Hình 1.12. Học có giám sát...................................................................................... 32
Hình 1.13. Học củng cố............................................................................................ 33
Hình 1.14. Học không có giám sát........................................................................... 34
Hình 1.15. Cấu trúc mạng nơ rôn cấu trúc truyền ngược......................................... 35
Hình 3.1. Giao diện chương trình mô phỏng điều khiển máy phát điện kết nối hệ
thống vô cùng lớn dùng mạng RBF ......................................................................... 68
Hình 3.2. File chương trình khai báo và cập nhật thông số ..................................... 68
Hình 3.3. Cấu trúc mạng nơ rôn điều khiển máy phát............................................. 69
Hình 3.4. Cấu trúc mạng điều khiển tín hiệu điều khiển (u2) công suất ................. 69
Hình 3.5. Cấu trúc một nơ rôn lớp ẩn ...................................................................... 70
Hình 3.6. Cấu trúc mạng nơ rôn phần khối (sub) trên hình 3.4 ............................... 70

12. iv
Hình 3.7. Đáp ứng công suất và sai số công suất với bộ điều khiển mạng nơ rôn với
mô hình tóan không cấy nhiễu ................................................................................. 71
Hình 3.8. Đáp ứng điện áp và sai số điện áp với bộ điều khiển mạng nơ rôn với mô
hình tóan không cấy nhiễu ....................................................................................... 72
Hình 3.9. Đáp ứng công suất và sai số công suất với bộ điều khiển mạng nơ rôn với
mô hình tóan có cấy nhiễu ....................................................................................... 73
Hình 3.10. Đáp ứng điện áp và sai số điện áp với bộ điều khiển mạng nơ rôn với mô
hình tóan có cấy nhiễu.............................................................................................. 74
Hình 3.11. Quá trình quá độ điện áp đầu cực máy phát với các hệ số điều khiển γ
khác nhau................................................................................................ 75
Hình.3.13. Đáp ứng điện áp phát Eq theo điện áp đặt thay đổi (không cấy nhiễu).. 76
Hình.3.14. Đáp ứng tần số phát khi thay đổi công suất tải (không cấy nhiễu)........ 77
Hình.3.15. Đáp ứng tần số phát khi thay đổi công suất tải (có cấy nhiễu) .............. 77
Hình 3.16. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển thích nghi động cơ điện DC................ 79
Hình 3.17. Giao diện chương trình chạy mô phỏng điều khiển dùng mạng RBF ... 80
Hình 3.18. Vận tốc động cơ ..................................................................................... 81
Hình 3.19. Biến thiên tốc độ có dạng hình sin......................................................... 81
Hình 3.20. Đáp ứng vận tốc động cơ khi tải biến thiên. .......................................... 82
Hình 3.21. Đáp ứng vận tốc động cơ khi các thông số ma sát biến đổi.................. 83
Hình 3.22. Giao diện chương trình chạy mô phỏng điều khiển động cơ PID và
RBF…..................................................................................................... 84
Hình 3.23. Đáp ứng tốc độ của động cơ cho bởi hai bộ điều khiển......................... 84
Hình 3.24. Đáp ứng tốc độ của động cơ cho bởi hai bộ điều khiển......................... 85

13. v
Hình 3.25. Đáp ứng tốc độ của động cơ cho bởi hai bộ điều khiển khi giảm tải liên
tục…………………………………………………………………….. 86
Hình 3.26. Đáp ứng tốc độ của động cơ khi tốc độ đặt thay đổi bởi hai bộ điều khiển
….…………………………………………………………………………………..87
Hình 3.27. Đáp ứng tốc độ của động cơ khi tốc độ đặt thay đổi bởi hai bộ điều khiển
….…………………………………………………………………………………. 88
Hình 3.28. Sơ đồ nguyên lý của hệ thống mô hình vật lý...................................... ..90
Hình 3.29. Sơ đồ nguyên lý điều khiển tốc độ động cơ kéo.................................. ..91
Hình 3.30. Sơ đồ nguyên lý điều khiển kích từ đảm bảo điện áp tải..................... ..91
Hình 3.31. Hệ động cơ- máy phát và tải… .......................................................... ..92
Hình 3.32. Bộ công suất điều khiển hệ. ................................................................ ..92
Hình 3.33. Giao diện chương trình điều khiển với khâu hiểu chỉnh PID ................ 93
Hình 3.34. Giao diện chương trình điều khiển dùng mạng RBF........................... ..93
Hình 3.35. Đáp ứng tốc độ khi khởi động không tải với khâu hiệu chỉnh PID ..... ..94
Hình 3.36. Đáp ứng tốc độ khi khởi động không tải với mạng RBF…................. . 94
Hình 3.37. Đáp ứng tốc độ khi khởi động có tải với khâu hiệu chỉnh PID
................................................................................................................................ ..94
Hình 3.38. Đáp ứng tốc độ khi khởi động có tải với mạng RBF........................... ..94
Hình 3.39. Đáp ứng điện áp trên tải khi thay đổi tải cực đại dùng khâu PID…… ..95
Hình 3.40. Đáp ứng điện áp trên tải khi thay đổi tải cực đại với RBF .................. ..95
Hình 3.41. Đáp ứng tốc độ động cơ khi thay đổi cực đại dùng khâu PID............. ..95
Hình 3.42. Đáp ứng tốc độ động cơ khi thay đổi cực đại dùng RBF………………95
Hình 3.43. Đáp ứng tốc độ khi giảm tải liên tục rồi tăng liên tục dùng PID......... ..96
Hình 3.44. Đáp ứng tốc độ khi giảm tải liên tục rồi tăng liên tục dùng RBF........ ..96

14. vi
Hình 3.45. Đáp ứng điện áp trên tải khi tải giảm liên tục tăng liên tục dùng
PID……...…………………………………………………………….. 96
Hình 3.46. Đáp ứng điện áp trên tải khi tải giảm liên tục tăng liên tục dùng
RBF………………………………………………………..…………...96
Hình 3.47. Sơ đồ khối hệ thống máy phát điện đồng bộ…………………………...98
Hình 3.48. Hệ thống tải R-L-C............................................................................... ..98
Hình 3.49. hệ thống MFĐ và động cơ .................................................................. ..98
Hình 3.50. Mô hình vật lý hệ động cơ điện DC – MFĐ ........................................ ..99
Hình 3.51. Chương trình điều khiển máy phát Ac và động cơ DC dùng RBF.....100
Hình 3.52. Đáp ứng áp phát khởi động không tải máy phát - giải thuật PID ........101
Hình 3.53. Đáp ứng áp phát khởi động không tải máy phát – mạng RBF.............101
Hình 3.54. Quan sát áp phát khi khởi động mạch kích từ- không tải dùng RBF. ..101
Hình 3.55. Đáp ứng áp trên tải R khi tải tăng giảm- giải thuật PID ......................102
Hình 3.56. Đáp ứng áp trên tải R khi tải tăng giảm- mạng RBF ...........................102
Hình 3.57. Đáp ứng áp trên tải C khi tải tăng giảm – giải thuật PID ...................103
Hình 3.58. Đáp ứng áp trên tải C khi tải tăng giảm – mạng RBF ........................103
Hình 3.59. Đáp ứng áp trên tải L khi tải tăng giảm – giải thuật PID …………….103
Hình 3.60. Đáp ứng áp trên tải L khi tải tăng giảm – mạng RBF ........................103
Hình 3.61. Đáp ứng áp trên tải RLC khi tăng giảm – giải thuật PID ....................104
Hình 3.62. Đáp ứng áp trên tải RLC khi tăng giảm – mạng RBF..........................104
Hình 4.1. Toàn cảnh nhà máy thủy điện Trị An .................................................... 108
Hình 4.2. Đập tràn nhìn từ phía thượng lưu........................................................... 109
Hình 4.3. Đập tràn nhìn từ phía hạ lưu .................................................................. 109

15. vii
Hình 4.4. Stator máy phát ...................................................................................... 110
Hình 4.5. Máy biến thế chính…………………………………………………..…110
Hình 4.6. Trạm phân phối ngoài trời 220Kv.......................................................... 111
Hình 4.7. Sơ đồ nguyên lý nhà máy thủy điện Trị An........................................... 112
Hình 4.8. Sơ đồ mạch động lực hệ thống kích từ nhà máy thủy điện Trị An........ 113
Hình 4.9. Nguồn cung cấp điện áp kích thích........................................................ 120
Hình 4.10. Khâu hiệu chỉnh tín hiệu điều khiển .................................................... 120
Hình 4.11. Mạch động lực điều khiển điện áp ...................................................... 121
Hình 4.12. Sơ đồ điều khiển áp kích từ.................................................................. 121
Hình 4.13. Giao diện phần mềm điều khiển kích từ máy phát .............................. 122
Hình 4.14. Đáp ứng điện áp phát khởi động kích từ không tải.............................. 123
Hình 4.15. Đáp ứng điện áp phát khởi động kích từ không tải (trị biên độ).......... 123
Hình 4.16. Đáp ứng điện áp phát khởi động kích từ có tải.................................... 124
Hình 4.17. Đáp ứng điện áp phát khởi động kích từ có tải (trị biên độ)................ 124
Hình 4.18. Đáp ứng điện áp khi thay đổi tải ......................................................... 125
Hình 4.19. Đáp ứng điện áp khi khởi động không tải (trị biên độ)........................ 125
Hình 4.20. Đáp ứng điện áp khi trị áp đặt thay đổi................................................ 126
Hình 4.21. Đáp ứng điện áp khi trị áp đặt thay đổi (trị biên độ)............................ 126

16. viii
DANH MỤC CÁC BẢNG SỐ LIỆU
Bảng 3.1: thống kế kết quả mô phỏng các đáp ứng tốc động cơ dùng PID và RBF.
................................................................................................................................ 89
Bảng 3.2: tổng hợp kết quả thực nghiệm trên mô hình hệ động cơ – máy phát DC
................................................................................................................................ 97
Bảng 3.3: thống kế so sánh một số trường hợp vận hành khảo sát trên mô hình
phòng thí nghiệm với máy phát hoạt động độc lập................................................ 104

17. Trang 1
MỞ ĐẦU.
GIỚI THIỆU LUẬN ÁN
Trong phần mở đầu, giới thiệu luận án được trình bày với các tiểu mục sau:
‘ Đặt vấn đề;
‘ Mục tiêu và nhiệm vụ của luận án;
‘ Phạm vi nghiên cứu;
‘ Điểm mới của luận án;
‘ Giá trị thực tiễn của luận án.

18. Trang 2
0.1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Máy phát điện (MFĐ) đồng bộ cung cấp năng lượng điện cho hệ thống,
nhằm đáp ứng nhu cầu sử dụng điện trong sản xuất và đời sống. Cùng với sự phát
triển nhanh chóng của khoa học kỹ thuật, yêu cầu nâng cao chất lượng điện năng
luôn là một đòi hỏi quan trọng và cấp thiết. Chính vì vậy, việc cải tiến hệ thống điều
khiển và qui trình vận hành MFĐ là một hướng giải quyết thích hợp và hiệu quả cho
phép nâng cao chất lượng điện năng.
Máy phát điện đồng bộ là một đối tượng động phi tuyến với các thông số
biến đổi và làm việc trong điều kiện nhiễu ngẫu nhiên lớn (trong đó có kể đến sự
thay đổi của phụ tải theo thời gian, sự cố thoáng qua…). Tuy nhiên, trong quá trình
thiết kế hệ thống điều khiển MFĐ đồng bộ với các bộ điều khiển truyền thống như
PD, PI hoặc PID, mô hình toán học của MFĐ đồng bộ đã được tuyến tính hoá. Điều
này dẫn đến trong một số trường hợp, đặc biệt là khi MFĐ đồng bộ làm việc trong
chế độ nhiễu lớn (phụ tải thay đổi bất định, sự cố trên hệ thống điện,…), các chỉ tiêu
về chất lượng điều khiển (điện áp, tần số) không được đảm bảo.
Hiện nay trên thế giới, các phương pháp điều khiển hiện đại được đề nghị áp
dụng cho MFĐ như: điều khiển thích nghi, điều khiển tối ưu. Các công nghệ tính
toán mới như: công nghệ mạng nơ rôn, hệ mờ, cũng được sử dụng như là công cụ
thực hiện giải thuật điều khiển. Nhiều công trình khoa học được công bố nhằm
chứng minh tính khả thi, cũng như chất lượng điều khiển của các hệ thống nêu trên.
Tuy nhiên, các vấn đề mang tính nguyên lý, đặc biệt là việc chứng minh tính
ổn định cũng như định lượng các chỉ tiêu chất lượng của hệ thống dựa trên lý thuyết
điều khiển thích nghi với công nghệ mạng nơ rôn, logic mờ chưa được giải quyết
triệt để. Vì vậy việc phát triển các nghiên cứu về tính chất của hệ thống điều khiển
thích nghi trên cơ sở ứng dụng công nghệ mạng nơ rôn, logic mờ là cần thiết. Đó
cũng là nội dung chính của luận án này.

19. Trang 3
0.2. MỤC TIÊU VÀ NHIỆM VỤ CỦA LUẬN ÁN
Mục tiêu của luận án :
1. Nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển MFĐ đồng bộ làm việc trong các
chế độ nhiễu và sự cố.
2. Áp dụng phương pháp thiết kế giải tích hệ thống điều khiển thích nghi MFĐ
đồng bộ. Đảm bảo tính ổn định và chất lượng điều khiển của hệ thống.
3. Ứng dụng công nghệ mạng nơ rôn làm cơ sở cho việc thực hiện giải thuật
điều khiển thích nghi cho MFĐ đồng bộ.
4. Triển khai các kết quả nghiên cứu cho một đối tượng cụ thể.
Để đạt được các mục tiêu trên, các nhiệm vụ sau được đề xuất:
1. Nghiên cứu hệ thống điều khiển MFĐ đồng bộ làm việc trong các chế độ
nhiễu và sự cố. Từ đó đề xuất giải pháp điều khiển tối ưu theo các chỉ tiêu
chất lượng cho trước.
2. Nghiên cứu tổng quát phương pháp giải tích thiết kế hệ thống điều khiển véc
tơ thích nghi đối tượng động phi tuyến có mô hình không tường minh và làm
việc trong chế độ nhiễu ngẫu nhiên.
3. Đề xuất phương pháp thiết kế hệ thống điều khiển thích nghi trên cơ sở công
nghệ mạng nơ rôn.
4. Chứng minh bằng giải tích tính ổn định và các chỉ tiêu chất lượng của hệ
thống điều khiển thích nghi.
5. Thiết kế và Đánh giá hệ thống điều khiển đối tượng tiêu biểu trên cơ sở
phương pháp được đề xuất
6. Thiết kế hệ thống điều khiển MFĐ đồng bộ trên cơ sở phương pháp được đề
xuất.
7. Đánh giá hệ thống điều khiển được thiết kế.

20. Trang 4
8. Ứng dụng phương pháp được đề xuất thiết kế hệ thống điều khiển MFĐ đồng
bộ của nhà máy thủy điện Trị An. Đánh giá hệ thống điều khiển trên mô hình
vật lý.
0.3. PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Xây dựng phương pháp thiết kế hệ thống điều khiển thích nghi các đối tượng
động phi tuyến không có mô hình toán học tường minh, làm việc trong chế độ nhiễu
ngẫu nhiên. Ứng dụng công nghệ mạng nơ rôn thực hiện giải thuật thích nghi. Khảo
sát hệ thống điều khiển cho một số đối tượng tiêu biểu. Điều khiển MFĐ đồng bộ
dựa trên phương pháp được đề xuất.
0.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Giải tích toán học là phương pháp được sử dụng xuyên suốt trong luận án.
Phương pháp mô phỏng được sử dụng để khảo sát hệ thống điều khiển trên mô
hình. Các phương pháp đo lường, thống kê, phân tích được sử dụng trong khi khảo
sát hệ thống vật lý.
0.5. ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN ÁN
1. Đề xuất phương pháp thiết kế hệ thống điều khiển thích nghi các đối tượng
động phi tuyến không có mô hình toán học tường minh và làm việc trong chế
độ nhiễu ngẫu nhiên.
2. Xây dựng mô hình điều khiển tổ hợp Turbine - Máy phát điện đồng bộ cho
bài toán thiết kế hệ thống điều khiển thích nghi.
3. Thiết kế hệ thống điều khiển tổ hợp Turbine-MFĐ đồng bộ trên cơ sở
phương pháp được đề xuất.
4. Chứng minh tính ổn định của hệ thống được thiết kế bằng phương pháp giải
tích trên cơ sở định lý Lyapunov 2.

21. Trang 5
0.6. GIÁ TRỊ THỰC TIỄN CỦA LUẬN ÁN
1. Hệ thống điều khiển tổ hợp Turbine-MFĐ đồng bộ có thể được triển khai
trên thực tế.
2. Các khảo sát trên mô hình vật lý cho thấy tính ổn định cũng như chất lượng
của hệ thống điều khiển. Như vậy các hệ thống được thiết kế có thể được
triển khai trong công nghiệp.
3. Các kết quả lý thuyết mở ra hướng nghiên cứu thiết kế các hệ thống điều
khiển thích nghi-tối ưu các đối tượng phi tuyến.
4. Phương pháp được đề xuất có thể áp dụng trong bài toán thiết kế hệ thống
điều khiển thích nghi các đối tượng động phi tuyến như động cơ, cánh tay
máy v.v.
Bản Luận án bao gồm :
Mở đầu, Giới thiệu luận án (5 trang)
Chương 1. Tổng quan về điều khiển máy phát điện đồng bộ và các phương pháp
thiết kế hệ thống điều khiển thích nghi( 34 trang)
Chương 2. Thiết kế hệ thống điều khiển thích nghi máy phát điện đồng bộ trên cơ
sở công nghệ mạng nơ rôn (26 trang)
Chương 3. Khảo sát hệ thống điều khiển thích nghi được thiết kế theo phương pháp
đề xuất (42 trang)
Chương 4. ứng dụng giải thuật trên mô hình thí nghiệm bộ điều áp tại nhà máy thủy
điện Trị An (21 trang)
Kết luận (4 trang)
Danh mục công trình tác giả
Danh mục tài liệu tham khảo
Phụ lục.

22. Trang 6
CHƯƠNG 1.
ĐIỀU KHIỂN
MÁY PHÁT ĐIỆN ĐỒNG BỘ
VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP THIẾT KẾ
HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI
Nội dung Chương 1 giới thiệu những vấn đề chính liên quan đến đề tài luận án - về
điều khiển máy phát điện đồng bộ, - về quá trình phát triển của điều khiển thích
nghi cùng một số ứng dụng mạng nơ rôn trong hệ thống điện. Từ đó, luận án đề
xuất nhiệm vụ nghiên cứu, thiết kế bộ điều khiển thích nghi.

23. Trang 7
1.1. MÁY PHÁT ĐIỆN ĐỒNG BỘ VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU
KHIỂN
Máy phát điện là thiết bị biến đổi cơ năng thành điện năng, thông thường sử
dụng nguyên lý cảm ứng điện từ. Nguồn cơ năng sơ cấp dẫn động có thể là các
động cơ, turbine hơi, turbine nước, động cơ đốt trong, turbine gió hoặc các nguồn
cơ năng khác. Máy phát điện giữ một vai trò then chốt trong các thiết bị cung cấp
điện.
Tùy vào nguồn năng lượng sơ cấp chúng ta có các loại MFĐ turbine nước
(trong nhà máy thuỷ điện), MFĐ turbine hơi (trong nhà máy nhiệt điện) và MFĐ
turbine khí (trong nhà máy khí điện) . Các máy phát điện turbine hơi hoặc turbine
khí thường được chế tạo với tốc độ cao (3000 vòng/phút đối với máy có tần số 50
Hz, và 3600 vòng/ phút đối với máy 60 Hz). Hầu hết các máy phát điện turbine hơi
và máy phát điện turbine khí là loại trục nằm ngang, chế tạo theo kiểu cực ẩn. Loại
này có rotor dài hơn nhiều so với đường kính.
Thông thường với đa số các máy có đường kính lớn hơn 1 mét, lõi thép stator
được chế tạo thành nhiều cung, bằng thép silicon cao cấp, có tính định hướng, phủ
chất cách điện để giảm thiểu tổn thất điện năng. Người ta thường không ghép thành
một khối như các máy điện cỡ nhỏ, mà làm thành nhiều lớp, có khe hở ở giữa để
thông gió làm mát.
Cuộn dây stator được làm từ các thanh dẫn bằng đồng xếp nằm trong các
rãnh, hai đầu nối lại với nhau thành các vòng dây. Các thanh dẫn thường không phải
là thanh đặc nguyên khối, mà được làm từ các dây dẹp quấn bện theo kiểu Roebel,
sao cho mỗi thanh nhỏ trong bó đều có một chiều dài bằng nhau, dù có phải uốn
lượn theo nhiều hướng khác nhau. Các dây nối ra ngoài và dây nối giữa các pha, các
vòng dây với nhau được cố định chắc chắn hai đầu bằng các vật liệu cách điện có
độ bền điện và độ bền cơ học cao.
Rotor của MFĐ có dạng trụ có xẻ rãnh, quấn nhiều cuộn dây kích từ đồng
tâm. Hai đầu chỗ các mối hàn nối các thanh và các cuộn dây với nhau được bảo vệ

24. Trang 8
bằng một vòng thép hình trụ, gọi là vòng hộ hoàn. Các dây dẫn ra ngoài được dẫn
xuyên qua dọc theo trục máy để đưa ra phía đầu rotor. Từ đó có thể nối vào các
vành nhận điện, để có thể đưa dòng điện từ bên ngoài vào qua các chổi than. Dòng
điện đưa vào rotor máy phát điện thường là dòng điện một chiều, gọi là dòng kích
thích.
Thông thường, hai đầu của rotor đều có lắp đặt cánh quạt để thổi chất khí đi
vào theo các đường dẫn đặt sẵn, để làm mát máy. Chất khí đó có thể là không khí tự
nhiên, thông với môi trường bên ngoài, hoặc khí hydrogen, tuần hoàn kín. Trong
trường hợp tuần hoàn kín, có thể phải lắp đặt thêm một số bộ trao đổi nhiệt, để làm
mát chất khí đó bằng nước. Các máy phát điện turbine hơi và máy phát điện turbine
khí có thể chế tạo từ một vài MW đến 700 MW.
Máy phát điện có thể có các chế độ vận hành khác nhau như sau:
• Phát điện độc lập, cung cấp điện cho một nhóm tải tập trung;
• Phát điện song song. Hòa đồng bộ với các máy khác, cung cấp cho một
nhóm tải;
• Hòa đồng bộ với lưới. Cung cấp công suất lên lưới điện;
• Phát vô công, làm máy bù đồng bộ.
Trên hình 1.1 giới thiệu cấu trúc hệ thống điều khiển của hệ thống điện.
Hầu hết các hệ thống điện hiện nay trên thế giới là các hệ thống có công suất
rất lớn với hàng trăm, hàng ngàn máy phát điện cung cấp cho một số lượng cực lớn
các hộ tiêu thụ thông qua mạng điện lớn và phức tạp. Đặc tính vận hành của hệ
thống như vậy trong các chế độ là rất phức tạp và thường khác xa đặc tính vận hành
của một số thiết bị hay một nhóm thiết bị. Việc khảo sát sự làm việc của máy phát
động bộ trong hệ thống như vậy thường sử dụng mô hình máy phát nối với hệ thông
vô cùng lớn hoặc mô hình hệ nhiều máy. Tại mỗi nút tải của hệ thống điện cũng có
vô số các thiết bị tiêu thụ điện nối vào với các đặc tính khác nhau nên xem xét đặc
tính tải tại mỗi nút hệ thống là tải tổng hợp. Các lý thuyết khảo sát các chế độ làm

25. Trang 9
việc của các hệ thống điện phức tạp ngày nay đã phát triển rất phong phú và đạt
được những kết quả khả quan nhờ vào sự phát triển của kỹ thuật máy tính.
Với hệ thống lớn việc vận hành điện khiển MFĐ đồng bộ rất phức tạp, đòi
hỏi đảm bảo chỉ tiêu chất lượng điện năng nghiêm ngặt. Thông thường để điều
khiển đảm bảo chất lượng điện năng cho hệ thống , ta phải đảm bảo việc phát điện
của các máy phát kết nối với hệ thống [68]. Điều khiển turbine đảm bảo tần số
(công suất thực), điều khiển kích từ (công suất phản kháng) nhằm đảm bảo điện áp
phát. Chính vì vậy việc tìm hiểu các phương pháp điều khiển máy phát đảm bảo các
chỉ tiêu chất lượng điện năng luôn được các nhà khoa học nghiên cứu.
Nhằm cải thiện chất lượng điện năng, nhiều thiết bị cũng như công nghệ điều
khiển nhằm tối ưu vận hành – điều khiển MFĐ đồng bộ được đề xuất bởi các nhà
Hệ thống điều khiển trung tâm
- Ước lượng trạng thái
- Điều khiển luồng công suất
- Giải quyết tiết kiệm
- Giải quyết an ninh
Truyền tải và phân phồi
Điều khiển thay đổi nấc
Bù công suất phản kháng
HVDC, FACTS
Máy phát (Generation)
(in power station)
Điều khiển turbine
Điều khiển điện áp
TẢI
Trong trường hợp
bình thường không
điều khiển
MẠNG ĐIỆN
Hình 1.1. Cấu trúc hệ thống điều khiển của hệ thống điện

26. Trang 10
khoa học trong và ngoài nước. Tuy nhiên, vì lý do máy phát điện là một đối tượng
điều khiển phức tạp, hoạt động độc lập hoặc kết nối với các máy khác hoặc hệ thống
vô cùng lớn, và phụ tải của hệ thống điện luôn biến đổi liên tục nên các phương
pháp điều khiển cổ điển chưa đáp ứng được các yêu cầu về chất lượng điều khiển.
Ngoài ra, các thông số của MFĐ đồng bộ do nhà sản xuất cung cấp chỉ mang tính
tương đối, các thông số này có thể bị sai lệch do nhiều yếu tố khách quan hoặc chủ
quan khác, như nhiễu từ bên ngoài hoặc các yếu tố bên trong tác động, vì vậy việc
thiết kế hệ thống điều khiển dựa trên mô hình MFĐ đồng bộ gặp nhiều khó khăn.
Trong hệ thống điện hai thông số chính cần được đảm bảo là: tần số và điện
áp tại các nút. Phương trình quan hệ có dạng [68, trang 9-12]:
( )
0
i mi ei
i
T ( p.u.) T ( p.u.)
2H
ω
ω
Δ = − (1.1)
Trong đó: i
ω
Δ là độ lệch tần số góc rotor so với tần số góc đặt 0
ω . Có thể
viết phương trình biến đổi gia tốc tần số góc theo sự thay đổi tải và sơ đồ mô tả
(hình 1.2) như sau:
( )
2
0
m load
P P
2H
ω
ω
ω
Δ = Δ − Δ (1.2)
Điều khiển tần số của hệ thống điện gồm ba cấp [67, trang 36-55]: sơ cấp,
thứ cấp và tam cấp. Trên hình 1.3 mô tả sơ đồ khối điều khiển công suất và tần số
của đối tượng phát công suất [68 trang 18].
∑ ∑
∑
a
b
ω0
a/b 2
0
2H
ω 1
s
ΔPload
ΔPm
Δω
Hình 1.2. Sơ đồ khối mô tả phương trình (1.2)

27. Trang 11
Điều khiển sơ cấp (điều chỉnh tốc độ): là quá trình biến đổi tức thời công suất
phát khi công suất phụ tải thay đổi nhờ các bộ điều chỉnh tốc độ của turbine trong
hệ thống. Điều chỉnh này dựa trên sai số giữa giá trị đặt và giá trị đáp ứng của tần số
và công suất của đối tượng. Chỉ số đo đạt và giá trị độ lệch với giá trị đặt được làm
tín hiệu điều khiển các van đóng mở, các cổng, servo, …. Điều khiển sơ cấp với
nhiệm vụ là đưa tần số về giá trị đặt nhanh nhất (giữ tần số ở giá trị chấp nhận
được) bất kể nguyên nhân tác động đến bộ điều khiển .
Điều khiển thứ cấp (điều chỉnh tần số): do điều độ viên thực hiện hoặc tự
động thực hiện nhờ thiết bị tự động điều chỉnh tần số. Đưa tần số về giá trị định
mức hoặc trong miền độ lệch cho phép tùy thuộc hệ thống điều tần sử dụng. Điều
chỉnh thứ cấp còn được hiểu là quá trình tăng công suất của máy phát điện, đưa tần
số trở về định mức (hoặc là khi phụ tải giảm thì giảm công suất phát). Tăng công
suất phát được thực hiện bằng cách tăng thêm hơi vào turbine hoặc mở rộng thêm
cửa nước của thủy điện.
Bộ điều
khiển
Điều khiển năng lượng
Energy Control
Turbine MFĐ
P,f
Mạng điện
(Network)
Điều khiển sơ cấp
(Primary Control)
Điều khiển thứ cấp
(Second Control)
Điều khiển tam cấp
(Tertiary Control)
Hình 1.3. Sơ đồ khối điều khiển công suất và tần số
Điều khiển công suất
Power Control

28. Trang 12
Điều khiển tam cấp: mục đích của điều chỉnh tam cấp là phân bố lại công
suất theo điều kiện tối ưu. Khi xảy ra dao động công suất phụ tải, hệ thống điện phải
làm hai nhiệm vụ: thay đổi công suất phát của các nhà máy điện để duy trì tần số ở
mức bình thường, đồng thời giữ được phân bố công suất giữa các tổ máy theo điều
kiện tối ưu, đảm bảo chi phí sản xuất nhỏ nhất.
Khi có sự cố xảy ra, việc điều chỉnh tần số là cấp thiết [67, trang 57]. Khi hư
hỏng các tổ máy phát, tần số có thể giảm vượt ra ngoài sự kiểm soát của hệ thống
điều chỉnh tần số, gây nguy nhiểm cho hệ thống điện. Một sự cố nào đó có thể lan
rộng và có thể dẫn đến một phần của hệ thống điện bị tách ra và trở thành cô lập,
nếu công suất phát không đủ, tần số sẽ bị giảm thấp. Sự giảm tần số sẽ dẫn đến hai
vấn đề nghiêm trọng đối với các tổ máy nhiệt điện:
+ Nguy hiểm cho các cánh dài áp lực thấp của turbine do dao động. Vì tần số
nhỏ hơn 48,5Hz chỉ được kéo dài không quá 60 giây.
+ Năng suất của các thiết bị tự dùng có động lực là động cơ điện bị giảm
thấp. Dưới 47Hz, năng suất của tổ máy phát giảm do giảm năng suất của các
máy bơm nước và quạt gió. Ở nhà máy điện nguyên tử có thể xảy ra sự cố
quá nhiệt lò phản ứng khi năng suất tổ máy bơm nước giải nhiệt làm mát bị
giảm do tần số bị hạ thấp. Ngoài ra, các rơle tần số thấp hoặc các bảo vệ
khác sẽ cắt tổ máy nếu tần số giảm quá.
Để ổn định tần số trong trường hợp này cần phải thực hiện sa thải phụ tải.
Chiến lược sa thải phụ tải là khác nhau đối với mỗi hệ thống.
Để điều khiển công suất cũng như tần số, việc điều khiển turbine là cốt yếu.
Sơ đồ khối điều khiển turbine như hình 1.4.[68, trang 22]
Cùng với điều khiển turbine nhằm ổn định tần số phát, một yếu tố quan trọng
khác là điều chỉnh điện áp phát trên hệ thống. Mục tiêu điều chỉnh điện áp trên lưới
hệ thống nhằm giữ vững điện áp trong mọi tình huống vận hành bình thường cũng
như sự cố, trong phạm vi cho phép xác định bởi giới hạn trên và dưới. Giới hạn trên
(giới hạn kỹ thuật hay điều kiện kỹ thuật) xác định khả năng chịu áp của cách điện

29. Trang 13
và hoạt động bình thường của các thiết bị phân phối cao và siêu cao áp. Giới hạn
dưới xác định bởi điều kiện an toàn hệ thống, tránh quá tải đường dây và máy biến
áp, tránh gây mất ổn định điện áp. Các phương tiện điều chỉnh điện áp bao gồm:
- Điều chỉnh kích từ máy phát điện.
- Điều áp dưới tải ở máy biến áp (có đầu phân áp) tăng giảm theo thời gian.
- Điều chỉnh điện áp ở các máy biến áp bổ trợ chuyên dùng điều áp.
- Điều chỉnh công suất phản kháng của các nguồn công suất phản kháng đạt
trên lưới: bộ SVC và tụ điện, kháng điện điều chỉnh hữu cấp.
- Điều chỉnh ngoài đầu phân áp ở các máy biến áp chỉ có đầu phân áp cố
định, điều chỉnh theo mùa.
Trong sơ đồ hình 1.4 có các thành phần:
Bộ thay
đổi tốc độ
Bộ
điều tốc
Các van khí
hoặc cửa nhận
nước
Turbine Máy phát
Điều khiển
Turbine
Hệ thống cung cấp
hơi hoặc nước
Công suất liên kết
AGC
Hệ thống điện
- Tải
- Truyền tải
- Các máy phát khác
Tín hiệu
khác
Tốc độ
Tần số
Hình 1.4. Sơ đồ khối chức năng của máy phát và hệ thống điều khiển.

30. Trang 14
AGC (Automatic Generation Control): Hệ điều khiển phát điện tự động, là máy tính
trung tâm trực tuyến (on-line) được đặt trong từng hệ thống riêng biệt, sự liên hệ
giữa các hoạt động của chúng chính là tần số và công suất trao đổi giữa các hệ
thống điện liên quan [67, trang 52].
Các van khí hoặc cửa nhận nước (Valves or gates)
Bộ điều tốc (Speed governor)
Bộ thay đổi tốc độ (Speed changer)
Cũng giống điều chỉnh tần số, điều chỉnh điện áp chia làm ba cấp như sau [67]:
Cấp một: Là quá trình đáp ứng nhanh và tức thời các biến đổi điện áp nhanh bằng
tác động của các thiết bị điều chỉnh điện áp máy phát và các bù tĩnh. Trong trường
hợp điện áp biến đổi lớn thì các bộ tự động điều áp dưới tải ở các máy biến áp cũng
tham gia vào quá trình điều chỉnh.
Cấp hai: Nhằm đối phó với các biến đổi chậm và có biên độ lớn của điện áp. Điều
chỉnh thứ cấp hiệu chỉnh lại các giá trị điện áp chỉ định của các thiết bị điều chỉnh
sơ cấp của các máy phát và các bộ tụ bù có điều khiển tự động trong miền nó đảm
nhận.
Cấp ba: Là điều hòa mức điện áp giữa các miền điều chỉnh cấp hai, tối ưu mức điện
áp của hệ thống điện theo tiêu chuẩn kinh tế và an toàn.
Tóm lại, ba cấp điều chỉnh điện áp trên được phân biệt theo thời gian và
trong không gian: theo thời gian để tránh mất ổn định của quá trình điều chỉnh, và
trong không gian để có thể chiếu cố ưu tiên các yêu cầu khu vực.[67 trang 71]

31. Trang 15
Lịch sử phát triển của hệ thống điều khiển MFĐ đồng bộ cho thấy chúng
phát triển song hành cùng với sự phát triển của các lý thuyết và công nghệ điều
khiển.
Các phương pháp điều khiển cổ điển dựa trên hiểu biết về các thông số của
đối tượng điều khiển. Khi có được các giá trị thông số chính xác của đối tượng, việc
xây dựng một số giải thuật điều khiển như P, PI, PD, PID được thực hiện theo các
phương pháp thiết kế trên miền tần số và bộ điều khiển sẽ hoạt động tương đối tốt.
Tuy nhiên, thường các thông số nhà sản xuất cho chỉ tương đối chính xác, vì thế yêu
cầu xác định chính xác thông số của đối tượng được đặt ra để thiết kế bộ điều khiển
có chất lượng. Trong các công trình nghiên cứu [5],[6],[40] giới thiệu phương pháp
dùng mạng nơ rôn để ước lượng các thông số này, rồi từ việc đo đạt các tín hiệu
trực tuyến và ngoại tuyến (offline) để xác định chúng.
Các kết quả nghiên cứu ban đầu là các bộ điều khiển kích từ được thiết kế
theo giải thuật kinh điển hiệu chỉnh PI, PD, sau đó theo hiệu chỉnh PID được giới
Điều
chỉnh
Bộ
Điều chỉnh
X
Bộ
điều chỉnh
N
N
N
Qr Q sản xuất
Nút hoa tiêu
U0 chỉ định
Máy phát
U máy phát
Đến các tổ
máy khác
Lưới điện
UC
chỉ định
Điều độ miền
Up điện áp nút hoa tiêu
Hình 1.5. Sơ đồ nguyên lý điều chỉnh điện áp

32. Trang 16
thiệu năm 1988, [42]. Việc ứng dụng PID trong bộ điều khiển cho phép máy phát
điện với các phụ tải biến thiên lớn. Tuy nhiên trong một số trường hợp khi có nhiễu
biến động ở khoảng rộng, bộ điều khiển PID làm việc không chính xác, bởi vì các
hệ số Ki, Kp, Kd được tính toán dựa trên mô hình toán xấp xỉ tuyến tính của máy
phát điện.
Như vậy có thể kết luận bộ điều khiển kinh điển thiết kế trên cơ sở mô hình
toán xấp xỉ tuyến tính không hoàn toàn phù hợp với các đối tượng động phi tuyến
có mô hình toán không tường minh.
Từ những năm 1989 bộ điều khiển tự động điều khiển điện áp (AVR) đã
được áp dụng khá thành công cho các máy phát điện đồng bộ. Bộ điều chỉnh điện áp
tự động AVR luôn luôn theo dõi điện áp đầu ra của máy phát điện, và so sánh nó
với một điện áp tham chiếu. Nó phải đưa ra các tín hiệu điều khiển để tăng giảm
dòng điện kích thích sao cho sai số giữa điện áp đo được và điện áp tham chiếu là
nhỏ nhất. Tuy nhiên bộ điều khiển này cũng được xây dựng trên những thông số
chưa hoàn toàn phù hợp.
Song song với ứng dụng của mạng nơ rôn, lý thuyết điều khiển mờ ra đời với
bộ điều khiển logic mờ điều khiển kích từ cho máy phát điện đồng bộ, được giới
thiệu như bộ điều khiển logic mờ thích nghi trực tuyến [61]. Đặc biệt bộ điều khiển
mờ được đánh giá cao so với bộ PI, PD và PID được phân tích trong [54][60]. Kết
hợp ưu điểm bộ điều khiển logic mờ và các khâu hiệu chỉnh trong công trình
[41][53] bộ điều khiển mờ PI, PD và PID được sử dụng điều chỉnh điện áp máy
phát.
Sự phát triển ứng dụng của mạng nơ rôn góp phần cải thiện yếu điểm của bộ
điều khiển PID. Với ưu điểm khả năng xấp xỉ các hàm phi tuyến, khả năng học từ
các dữ liệu cho trước. Nhiều công trình giới thiệu mạng nơ rôn được ứng dụng trong
hệ thống điều khiển MFĐ đồng bộ [40][43][46][48][50][55].
Với tính năng đơn giản trong việc huấn luyện, mạng nơ rôn Perceptron đã
được ứng dụng trong điều khiển hệ thống kích từ cho MFĐ đồng bộ

33. Trang 17
[44][45][46][47][55][58]. Kết hợp ưu điểm của mạng nơ rôn và điều khiển mờ, lý
thuyết điều khiển tối ưu cho bộ điều khiển máy phát điện được xây dựng với hai
bước. Bước một huấn luyện bằng mạng lan truyền ngược và bước hai điều khiển mờ
sử dụng mạng nơ rôn [62].
Nhằm cải tiến họat động của bộ kích từ, năm 1997 trong [64] giới thiệu bộ
PSS (Power System Stabilizer) kết hợp với công nghệ mờ (fuzzy basis function
network). Giải thuật được đề nghị là bình phương tối thiểu trực giao (The
orthogonal least squares). Sự kết hợp này cho phép hệ thống điều khiển hoạt động
tốt trong điều kiện vận hành đa dạng và thông số hệ thống biến thiên lớn.
Cùng năm 1997 trong [66], bộ điều khiển F-NN (Fuzzy – Neural Network) là
bộ điều khiển cải tiến từ điều khiển mờ, điều khiển PI và mạng nơ rôn để điều khiển
kích từ máy phát đồng bộ. Kết quả so sánh với bộ PSS dùng giải thuật cổ điển PID
Cho thấy mức độ sai số điện áp (ΔV) tốt hơn, đảm bảo khả năng cung cấp công suất
và điện áp cho phụ tải. Ngoài ra khả năng điều khiển ứng động tốt.
Năm 2004 trong công trình [71] đã giới thiệu bộ điều khiển dạng vectơ (u,f)
điện áp và tần số. giải thuật được xây dựng trên mô hình toán tường minh, được
chứng minh tính ổn định của bộ điều khiển dùng lý thuyết ổn định của Lyapunov.

34. Trang 18
Năm 2003 trong công trình [65] đưa ra kết quả nghiên cứu bộ điều khiển hệ
thống kích từ phi tuyến, điều khiển theo thời gian thực với thời gian trễ rất nhỏ, kết
hợp giữa công nghệ logic mờ và công nghệ mạng nơ rôn. Hệ thống điều khiển này
cho đáp ứng nhanh và hiệu quả cao, với khả năng giảm dao động điện áp, cân bằng
công suất thực tối ưu, đưa hệ thống trở lại ổn định sau dao động.
Ưu điểm của việc áp dụng công nghệ hiện đại như: mạng nơ rôn, logic mờ,
nơ rôn - mờ so với các khâu điều chỉnh PID được trình bày trong [56].
Từ năm 1998 việc ứng dụng của mạng nơ rôn trong điều khiển thích nghi
trực tiếp với bộ điều khiển mạng nơ rôn sử dụng giải thuật lan truyền ngược đã
được nghiên cứu [4]. Song song với sự phát triển của mạng nơ rôn giải thuật được
xây dựng trên công nghệ logic mờ được áp dụng cho điều khiển kích từ máy phát
[7].
Một số công trình [53][54], 2005 ứng dụng công nghệ điều khiển nơ rôn -
mờ tối ưu cho hệ thống điều khiển kích từ, nổi bật là ứng dụng giải thuật di truyền
để tối ưu hệ số mờ và thiết kế bộ điều khiển kích từ máy phát dựa trên tối ưu giải
thuật di truyền mờ .
Hình 1.6: Cấu trúc điều khiển turbogenerator
PI
PI
Turbine
Máy phát
Điều khiển
máy phát
Điều khiển
Turbine
Kết hợp
điều khiển
Toàn cục
Pod
Vtd
Pm Vt
Xtr+Xl
Vb
U1L
U1G
U2G
U2L

35. Trang 19
Việc đánh giá ưu điểm của mạng RBF so với mạng perceptron nhiều lớp,
trong ứng dụng điều khiển trên đối tượng phi tuyến động là MFĐ đồng bộ được
trình bày trong [43], 2005.
Trong [72] giới thiệu bộ điều khiển PID thích nghi điều khiển kích từ máy
phát (được xem là đối tượng điều khiển SISO). Giải thuật điều khiển sử dụng mạng
nơ rôn đơn giản với luật học Hebb để thích nghi các hệ số của bộ điều khiển PID
cho kích từ máy phát điện. Tín hiệu điều khiển
3
1
( ) ( 1) ( ) ( )
i i
i
u k u k K W k x k
=
= − + ∑ [92,
trang 682] phụ thuộc nhiều vào việc chọn hệ số K, nên việc đảm bảo tính ổn định
của bộ điều khiển gặp khó khăn.
Trong [74, trang 340] tác giả đề xuất việc xây dựng bộ điều khiển kích từ tối
ưu sử dụng mạng nơ rôn như hình 1.6. Cấu trúc tổng quát gồm mạng nơ rôn nhiều
lớp lan truyền ngược và bộ điều khiển tối ưu. Việc huấn luyện trọng số của mạng là
huấn luyện ngoại tuyến, vì vậy mẫu huấn luyện rất quan trọng. Ở đây mẫu huấn
luyện dựa trên lý thuyết điều khiển tối ưu tuyến tính. Huấn luyện ngoại tuyến không
bao gồm tất cả các trường hợp thực tế, đặc biệt số mẫu huấn luyện không hoàn toàn
thích hợp với đối tượng thực.
Trong [73], [76] các tác giả trình bày bộ điều khiển máy phát điện gồm nhận
dạng mô hình trực tuyến dùng mạng Hopfield với mỗi nơ rôn biến trạng thái được
Hình 1.7: Thể hiện cấu trúc bộ điều khiển
K
V1
ΔP
ΔQ
ΔV
Xt
XL V2
P
Q
V
MẠNG
NƠ RÔN

36. Trang 20
cho bởi ( ) ( ) ( )
*
, , ,
T
i i i i i i
x a x x u x u v x u
ω ρ ξ
= − + + + kết hợp với luật cập nhật trọng số
mạng trực tuyến theo sai số.
Trong [75] bộ điều khiển nơ rôn mờ dùng máy tính điều khiển máy phát
đồng bộ. Sơ đồ cấu trúc điều khiển dưới dạng MIMO cho điện áp và tần số phát.
Giải thuật được sử dụng trong [75] dựa trên các tín hiệu sai số của điện áp và tần số,
để cập nhật thông số dùng mạng lan truyền ngược nhằm chỉnh định bộ điều khiển PI
mờ ( ) ( 1) ( )
u k u k GdU u k
= − + Δ . Mỗi tín hiệu điều khiển được xây dựng từ một mạng
nơ rôn kết hợp với bộ điều khiển PI-like mờ.
Kết luận và nhận xét:
Các công trình nghiên cứu nêu trên về điều khiển máy phát điện đã sử dụng
các công cụ từ kinh điển như PI, PD và PID cho đến hiện đại như mạng nơ rôn,
logic mờ và kết hợp các công cụ điều khiển như PID mờ, nơ rôn-mờ,….Các công
trình này đã góp phần phát triển kỹ thuật công nghệ trong ứng dụng điều khiển máy
phát điện đồng bộ. Tuy nhiên với nguồn tài liệu thu thập được các bài báo trên tập
trung giải quyết các bài toán xây dựng bộ điều khiển riêng lẻ (SISO) cho từng thiết
bị điều khiển, vấn đề tác dụng tương hỗ giữa các yếu tố cần điều khiển trên một đối
tượng cần điều khiển cho hệ thống phi tuyến nhiều đầu vào/ra (MIMO) còn ít được
quan tâm giải quyết. Trong các tài liệu này chú trọng việc điều khiển kích từ cho
MFĐ đồng bộ và coi tần số (công suất phát) là hằng số hoặc không đề cập đến. Việc
xây dựng giải thuật điều khiển hầu như chỉ dựa trên mô hình toán tường minh của
đối tượng. Tuy nhiên trong thực tế đối tượng điều khiển hầu như là động phi tuyến,
mô hình toán không hoàn toàn thể hiện hết bản chất của đối tượng, đặc biệt các đối
tượng điều khiển lại hoạt động trong môi trường nhiễu ngẫu nhiên
Các giải thuật nêu trong các tài liệu tham khảo hầu như không đề cập khả
năng nhiễu của môi trường xung quanh lên bộ điều khiển. Mặt khác, việc mô tả chỉ
nêu tính ứng dụng các công nghệ điều khiển và kết hợp tính năng ưu việt của các
công nghệ điều khiển.

37. Trang 21
Một số phương pháp điều khiển thích nghi gần đây sử dụng các công cụ hiện
đại như nơ rôn (như mạng Perceptron), mờ (Fuzzy), nơ rôn-mờ mới chỉ áp dụng cho
đối tượng điều khiển cụ thể nhất định, thiếu tính tổng quát.
Nhận xét từ tổng quan trên, luận án mong muốn xây dựng một giải thuật điều
khiển tối ưu – thích nghi cho đối tượng động phi tuyến nói chung và máy phát điện
đồng bộ nói riêng. Giải thuật được phát triển không những điều khiển cho đối tượng
SISO mà áp dụng cho các đối tượng MIMO. Đặc biệt giải thuật phải thích ứng trong
cả môi trường nhiễu nhất định.
1.2. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI
Điều khiển tự động có lịch sử phát triển lâu đời từ trước công nguyên, nhưng
được bắt đầu phát triển mạnh từ những năm đầu thế kỷ 20 theo cùng với sự phát
triển cách mạng của các ngành công nghiệp. Các hệ thống điều khiển với những
phát triển mạnh về cơ sở toán học và phân tích, được hình thành trong những năm
1935-1955 được xem là những hệ thống kinh điển.
Sự ra đời của máy tính số từ những năm 1960 và ứng dụng rộng rãi sau đó cho phép
điều khiển với độ chính xác cao các đối tượng khác nhau. Với sự ra đời của vệ tinh,
thời đại vũ trụ bắt đầu, các hệ điều khiển ngày càng phức tạp hơn và đòi hỏi chất
lượng cao hơn. Điều khiển tự động bước sang thời kỳ mới, hiện đại. Các phương
pháp của Lyapunov, Minorsky cũng như lý thuyết điều khiển tối ưu hiện đại của
L.S.Pontryagin, của R.Belman có ý nghĩa rất lớn. Các nguyên tắc điều khiển thích
nghi, điều khiển bền vững, điều khiển mờ, các “hệ thông minh” ra đời và được áp
dụng có hiệu quả vào thực tiễn.
1.2.1. Điều khiển thích nghi
Lý thuyết điều khiển thích nghi ra đời từ những năm đầu thập niên 1950,
xuất phát từ yêu cầu thiết kế hệ thống tay lái tự động máy bay. Máy bay có đặc tính
động học thay đổi rất mạnh khi thay đổi tốc độ và độ cao nên không thể điều khiển
bằng bộ điều khiển hồi tiếp có độ lợi cố định, do đó các bộ điều khiển phức tạp hơn

38. Trang 22
có thể học và thay đổi thích ứng theo đặc tính động thay đổi của máy bay. Bộ điều
khiển thích nghi theo mô hình chuẩn MARC (MODEL ADAPTIVE REFERENCE
CONTROL) đã được đề xuất để giải quyết bài toán điều khiển lái tự động trong
thập niên 1950. Phương pháp độ nhạy và phương pháp độ dốc được thiết kế luật
thích nghi cho nhiều sơ đồ điều khiển thích nghi khác nhau.
Thập niên 1960 là thời kỳ quan trọng nhất đối với lý thuyết điều khiển nói
chung và điều khiển thích nghi nói riêng. Kỹ thuật không gian trạng thái và lý
thuyết ổn định dựa vào phương pháp Lyapunov được đưa ra. Sự phát triển lý thuyết
qui hoạch động, điều khiển ngẫu nhiên, nhận dạng hệ thống và ước lượng thông số
đóng vai trò quan trọng trong phát triển lý thuyết thích nghi.
Sự phát triển lý thuyết ổn định và lý thuyết điều khiển trong thập niên 1960
đã hoàn thiện quan niệm về điều khiển thích nghi và góp phần tạo nên một trào lưu
nghiên cứu mới trong lĩnh vực này vào những năm 1970. Nhiều sơ đồ điều khiển
thích nghi ra đời là kết quả của sự kết hợp giữa các sơ đồ ước lượng thông số với
các phương pháp thiết kế bộ điều khiển, đặc biệt phương pháp thiết kế dựa vào
phương pháp Lyapunov. Mặc khác, sự phát triển của kỹ thuật điện tử và máy tính
trong giai đoạn này cũng cho phép thực thi các bộ điều khiển phức tạp như điều
khiển thích nghi. Điều này đã làm gia tăng sự quan tâm nghiên cứu về các ứng dụng
của điều khiển thích nghi. Có thể nói giai đoạn 1970 là thời kỳ phát triển mạnh nhất
của điều khiển thích nghi .
Tuy nhiên sự thành công của giai đoạn 1970 nhanh chóng được nối tiếp bằng
các tranh luận về tính thực tiễn của điều khiển thích nghi. Năm 1979, người ta đã
chỉ ra rằng các sơ đồ đã đưa ra trong những năm 1970 dễ dàng trở nên mất ổn định
khi có nhiễu loạn nhỏ. Tính không bền vững của điều khiển thích nghi trở nên vấn
đề gây nhiều tranh luận trong những năm đầu thập niên 1980 khi ngày càng có
nhiều thí dụ về tính không ổn định được công bố, minh họa sự thiếu ổn định đối với
sai số mô hình và nhiễu bị chặn. Điều này đã là động lực của nhiều nhà nghiên cứu
tìm hiểu về cơ chế gây mất ổn định và tìm cách khắc phục. Vào những năm giữa

39. Trang 23
thập niên 1980, vài sơ đồ thiết kế lại và cải tiến được đề xuất và phân tích, dẫn đến
nghiên cứu về điều khiển thích nghi bền vững [5]. Một bộ điều khiển thích nghi
được gọi là bền vững nếu nó đảm bảo tất cả các tín hiệu trong hệ thống bị chặn khi
có sai số mô hình và nhiễu bị chặn, đồng thời giới hạn sai số chất lượng với sai số
mô hình hóa. Nghiên cứu về điều khiển thích nghi bền vững được tiếp tục trong
thập niên 1980. Lời giải của bài toán thích nghi bền vững dẫn đến bài giải cho bài
toán có từ lâu là điều khiển hệ tuyến tính có thông số quyết định và biến đổi theo
thời gian.
Hướng nghiên cứu lý thuyết điều khiển thích nghi từ thập niên 1990 đến nay
là nghiên cứu tính chất chất lượng của hệ điều khiển thích nghi và mở rộng các kết
quả có được trong thập niên 1980 cho các lớp hệ phi tuyến có thông số không biết
trước. Các cố gắng này hình thành các sơ đồ điều khiển thích nghi mới xuất phát từ
lý thuyết điều khiển phi tuyến cũng như các sơ đồ điều khiển thích nghi cải thiện
đáp ứng quá độ và xác lập. Có rất nhiều tài liệu về điều khiển thích nghi với các kỹ
thuật thiết kế phân tích khác nhau. Các tài liệu [4],[5],[6] trình bày nhiều vấn đề liên
quan đến điều khiển thích nghi hệ tuyến tính. Đến nay có thể nói các sơ đồ điều
khiển thích nghi đối tượng tuyến tính đã được nghiên cứu khá hoàn chỉnh.
Trái ngược với lý thuyết điều khiển thích nghi hệ tuyến tính, lý thuyết điều
khiển thích nghi hệ phi tuyến mặc dù đã được tập trung nghiên cứu rất mạnh từ đầu
thập niên 1990 nhưng đến nay một số vấn đề liên quan vẫn còn là bài toán mở. Hiện
nay, đa số các sơ đồ điều khiển thích nghi hệ phi tuyến đều dựa trên kỹ thuật hồi
tiếp tuyến tính hoá. Theo lý thuyết điều khiển phi tuyến ([7],[8]) nếu biết chính xác
đặc tính tuyến phi tuyến của đối tượng thì có thể biến đổi quan hệ vào ra của hệ phi
tuyến thành quan hệ tuyến tính nhờ vào hồi tiếp trạng thái. Trong sơ đồ điều khiển
thích nghi gián tiếp, các bộ xấp xỉ tổng quát được sử dụng để nhận dạng trực tuyến
mô hình toán của đối tượng và luật điều khiển hồi tiếp tuyến tính hoá được tính theo
nguyên tắc chắc chắn tương đương. Nguyên tắc chung để thiết kế hệ thống điều
khiển thích nghi là chọn luật cập nhật thông số sao cho hệ thống ổn định theo
phương pháp Lyapunov. Các bộ xấp xỉ tổng quát thường được sử dụng nhiều nhất là

40. Trang 24
các dạng mạng nơ rôn [9] và mô hình mờ [10]. Về mặt chức năng mạng nơ rôn và
mô hình mờ là tương đương nhau ([11],[12]) nên đa số các trường hợp có thể sử
dụng thay thế nhau trong các sơ đồ điều khiển thích nghi.
Trong các công trình đầu tiên về điều khiển thích nghi hệ phi tuyến, đối
tượng nghiên cứu là hệ phi tuyến SISO liên tục có mô hình toán có thể biến đổi về
dạng chuẩn. Các bộ điều khiển thích nghi gián tiếp [13] đảm bảo tính ổn định của
hệ kín theo phương pháp Lyapunov và tín hiệu ra của hệ thống tiệm cận bám theo
tín hiệu chuẩn. Để hệ thống điều khiển được, điều kiện cần là độ lợi đầu vào phải
khác không, tuy nhiên trong các sơ đồ điều khiển thích nghi gián tiếp, mô hình nhận
dạng độ lợi đầu vào rất dễ bị suy biến dẫn đến không thể điều khiển được vì không
thể tính được tín hiệu điều khiển hồi tiếp tuyến tính hoá. Để khắc phục tính trạng
này có ba hướng tiệm cận:
Khi hệ thống bắt đầu hoạt động, mô hình xấp xỉ độ lợi đầu vào được khởi
động dựa trên kết quả nhận dạng ngoại tuyến (offline)
Dùng các phiên bản cải tiến luật thích nghi gián tiếp sử dụng thuật toán hình
chiếu [5].
Dùng sơ đồ điều khiển thích nghi trực tiếp ([14], [15]).
Các sơ đồ điều khiển thích nghi được đề xuất vào đầu thập niên 1990 chỉ áp
dụng được cho lớp rất nhỏ các hệ phi tuyến; cụ thể là các sơ đồ điều khiển thích
nghi gián tiếp chỉ áp dụng được cho hệ phi tuyến không có đặc tính động học, và
các sơ đồ điều khiển thích nghi trực tiếp chỉ có thể áp dụng cho lớp hệ phi tuyến có
số lớp đầu vào bằng hằng số. Trên cơ sở công trình mang tính mở đường vừa nêu
trên, các nhà nghiên cứu đã đưa ra nhiều phiên bản cải tiến các sơ đồ điều khiển
thích nghi theo hướng mở rộng lớp hệ phi tuyến có thể ứng dụng, nới lỏng các điều
kiện ràng buộc và nâng cao tính bền vững của hệ thống điều khiển đối với các yếu
tố bất định. Các công trình [16], [17], [18] đưa ra sơ đồ điều khiển thích nghi gián
tiếp cho lớp hệ phi tuyến pha cực tiểu có bậc tương đối tổng quát và có độ lợi đầu
vào là hàm của biến trạng thái. Trong [18] cũng trình bày sơ đồ điều khiển thích

41. Trang 25
nghi trực tiếp cho đối tượng phi tuyến vừa nêu trên. Gần đây hơn, phương pháp
cuốn chiếu đã được áp dụng để thiết kế hệ thống điều khiển thích nghi gián tiếp
[19], trực tiếp [20] hệ phi tuyến SISO có mô tả toán học dưới dạng hồi tiếp chặt. Để
đạm bảo tính ổn định bền vững của hệ thống điều khiển đối với sai số xấp xỉ, trong
hầu hết các sơ đồ điều khiển thích nghi đã công bố người ta sử dụng thêm thành
phần điều khiển chế độ trượt song song với thành phần điều khiển thích nghi [21].
Tuy nhiên khi thêm vào thành phần điều khiển chế độ trượt thì xảy ra hiện tượng
“chattering” (tín hiệu thay đổi với tần số cao). Các công trình [16], [18] sử dụng
phiên bản luật thích nghi cải biến vùng chết để trơn hoá tín hiệu điều khiển, tuy
nhiên trong trường hợp này chỉ có thể đảm bảo sai số bám nằm trong lân cận của
không. Đa số các sơ đồ điều khiển thích nghi đề cập ở trên đều giả thiết các biến
trạng thái có thể đo được, trong thực tế có rất nhiều trường hợp chỉ có thể đo được
tín hiệu ra mà không thể đo được các biến trạng thái, điều này chính là động lực cho
các nhà nghiên cứu kết hợp các kết quả quan sát trạng thái vào các sơ đồ điều khiển
thích nghi. Các công trình [22], [23], [24] đề xuất sơ đồ điều khiển thích nghi phản
hồi tín hiệu ra bằng cách sử dụng bộ quan sát để ước lượng các biến trạng thái
không thể đo lường. Gần đây hơn, vần đề điều khiển thích nghi bền vững hệ phi
tuyến nhằm đảm bảo tính ổn định và chất lượng điều khiển đối với các yếu tố bất
định đang được rất nhiều người quan tâm, như trong các công trình [25], [26]. Điều
khiển thích nghi hệ phi tuyến biến đổi theo thời gian cũng được quan tâm [27].
Các sơ đồ điều khiển thích nghi hệ phi tuyến SISO vừa đề cập ở trên ít tìm
được ứng dụng thực tế vì đa số các đối tượng điều khiển như hệ tay máy hay các
thiết bị công nghiệp đều là hệ MIMO. Để đưa được lý thuyết điều khiển thích nghi
vào ứng dụng rộng rãi hơn trong thực tế, nhiều nỗ lực mở rộng các kết quả điều
khiển thích nghi hệ SISO cho hệ MIMO đã được thực hiện. Đến nay đã có khá
nhiều công trình về điều khiển thích nghi gián tiếp ([28],[29],[30],[31]) và trực tiếp
([30],[32],[33],[34]) hệ MIMO được công bố. Đối với hệ MIMO, do sự tương tác
giữa các đầu vào và các đầu ra mà bài toán điều khiển trở nên phức tạp hơn. Đa số
các công trình kể trên đều nghiên cứu về hệ MIMO vuông, tức là hệ phi tuyến có số

42. Trang 26
đầu vào bằng số đầu ra. Có nhiều phiên bản khác nhau tương ứng với các giả thiết
về dạng của ma trận độ lợi đầu vào của hệ MIMO. Trong [35] tác giả đưa ra sơ đồ
điều khiển thích nghi cho hệ MIMO vuông trong đó ma trận độ lợi đầu vào có các
thành phần trên đường chéo chính đóng vai trò quyết định. Nếu ma trận đầu vào có
dạng tam giác, các tác giả [28], [36] giải bài toán điều khiển thích nghi hồi tiếp ngõ
ra bằng cách kết hợp bài toán ước lượng trạng thái vào bài toán điều khiển thích
nghi. Các sơ đồ điều khiển thích nghi bền vững hệ MIMO cũng đã được đưa ra
trong [37]. Gần đây, bài toán điều khiển thích nghi hệ phi tuyến MIMO không
vuông cũng bắt đầu được một số tác giả quan tâm [36].
Tất cả các sơ đồ điều khiển thích nghi hệ phi tuyến đề cập đến ở trên đều dựa
vào nguyên tắc hồi tiếp tuyến tính hoá, nghĩa là luật điều khiển được cập nhật sao
cho quan hệ vào ra của hệ phi tuyến trở thành quan hệ tuyến tính. Gần đây, một xu
hướng thiết kế bộ điều khiển thích nghi hệ phi tuyến với luật thích nghi được chọn
sao cho tối thiểu hoá một phiếm hàm đánh giá, thường có dạng hàm năng lượng,
như các công trình [38], [39]. Đây là một trong những hướng nghiên cứu điều khiển
thích nghi dự báo sẽ phát triển rất mạnh trong thời gian tới.
1.2.2. Cấu trúc hệ thống điều khiển thích nghi
Có hai dạng điều khiển thích nghi: trực tiếp và gián tiếp[67]. Trong phương
pháp trực tiếp, những thông số bộ điều khiển được điều chỉnh trực tiếp từ dữ liệu
vận hành vòng kín. Trong phương pháp gián tiếp, thông số của mô hình đối tượng
được cập nhật trực tuyến (on-line) bởi khâu ước lượng thông số. Những thông số
của bộ điều khiển được xác định bởi một số phương pháp thiết kế mô hình điều
khiển. Trong mô hình điều khiển thích nghi trực tiếp thì những thông số của bộ điều
khiển được cập nhật (update) một cách trực tiếp. Bộ tự điều chỉnh là một ví dụ điển
hình của hệ điều khiển thích nghi trực tiếp. Hệ thống mô hình tham khảo (the model
reference system) là ví dụ về điều khiển thích nghi gián tiếp. Ngoài ra có hàng loạt
phương pháp vừa có thể gián tiếp (hình 1.8) và trực tiếp (hình 1.9) [78].

43. Trang 27
ĐỐI TƯỢNG
MÔ HÌNH
THAM KHẢO
BỘ
ĐIỀU KHIỂN
ec
ym
c
e
u
r
p
y
Hình 1.9. Sơ đồ điều khiển thích nghi trực tiếp
ĐỐI TƯỢNG
MÔ HÌNH
THAM KHẢO
MÔ HÌNH
NHẬN DẠNG
BỘ
ĐIỀU KHIỂN
ec
ei
ym
ˆp
y
p̂
u
r
p
y
Hình 1.8. Sơ đồ điều khiển thích nghi gián tiếp

44. Trang 28
Những kết luận về hệ thống điều khiển thích nghi:[70]
Bộ điều khiển thích nghi thích hợp
• Các thông số trong qui trình thay đổi chậm.
• Đo lường dễ dàng
• Hoạt động theo qui trình hoặc khởi động/
tắt máy của qui trình liên tục.
• Sử dụng các điều kiện vận hành thay đổi
lớn
Bộ điều khiển thích nghi không thích hợp
• Bộ điều khiển PID đã hoạt động tốt
• Hệ thống đầu ra thực tế ổn định
• Hệ thống đầu ra thực tế tuyến tính và
bất biến theo thời gian
• Hệ thống là phi tuyến nhưng dễ dàng
mô hình hoá.
1.3. ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ MẠNG NƠ RÔN
TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN
1.3.1. Quá trình phát triển
Mạng nơ rôn được xem như một mô hình toán học đơn giản của bộ não con
người, có chức năng xử lý song song. Trái với các bộ điều khiển logic lập trình hoạt
động dựa trên chương trình do con người viết sẵn, mạng nơ rôn hoạt động dựa trên
những gì con người dạy nó trước đó. Mạng nơ rôn có thể học các kết hợp mới, các
chức năng mới hay nhận biết các mẫu mới.
Quá trình nghiên cứu mạng nơ rôn bắt đầu khoảng hơn 50 năm trước, đầu
tiên là McCulloch và Pitts (1943), rồi đến Hebb qua công trình nổi tiếng “Tổ chức
của hành vi”(1949).
Đến thập kỷ 80 thì mạng nơ rôn thật sự chiếm ưu thế với những công trình:
• Năm1982 Hopfield đưa ra nền tảng toán học để có thể hiểu các lớp
quan trọng của mạng.
• Năm 1984 Kohonen phát triển mạng học không giám sát để ánh xạ
đặc điểm thành mạng các nơ rôn.

45. Trang 29
• Năm 1986 Rumelhart và McClelland giới thiệu giải thuật học theo
cách lan truyền ngược dùng cho mạng đa tầng, phức tạp.
Kể từ năm 1986-1996, nhiều công trình nghiên cứu mạng nơ rôn được ra đời.
Định nghĩa mạng nơ rôn. Hệ thần kinh nhân tạo, hoặc mạng nơ rôn, là hệ vật lý
có thể thu nhận, lưu trữ và sử dụng tri thức của con người.
Sự phát triển của các công trình nghiên cứu mô hình toán học dạng mạng nơ
rôn đã được thúc đẩy bằng sự nhận định là trí óc con người tính toán theo cách khác
hẳn so với hệ thống điều khiển lập trình. Từ đó con người đưa ra mạng nơ rôn nhằm
hiểu những lời giải của trí óc về các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, tiếng nói và
áp dụng những lĩnh vực đó vào máy tính. Sau nhiều nghiên cứu, người ta đưa ra
nhận xét sau: Điều quan trọng chính là cách xử lý song song chứ không phải tốc độ
tính toán của bộ não.
Mặc dù chưa hiểu cách mô tả các ý tưởng của bộ não nên chưa thể bắt chước
hoàn toàn, nhưng ta có thể thấy rằng bộ não sử dụng những phần tử tính toán có tốc
độ chậm nhưng được liên kết với nhau.
Mô hình hóa nơ rôn. Phần tử cơ bản của mạng nơ rôn được gọi là nơ rôn nhân
tạo, hay đơn giản là nơ rôn hay node.
Đầu vào
Đầu ra
Hàm truyền
∑
=
+
=
n
i
i
i x
w
f
0
θ
Hàm tác động
f
Y
x1
x3
x4
xn
x2
w1
w2
w3
w4
wn
Hình 1.10. mô hình hóa nơ rôn nhân tạo

46. Trang 30
Có khá nhiều mô hình toán học cho nơ rôn. Mô hình thông dụng sử dụng một
hàm truyền kết nối các đầu vào để tạo đầu ra:
• Phương tiện kết nối là tổng có trọng số, trong đó trọng số đại diện cho
độ mạnh yếu của synapse.
• Synapse kích thích có trọng số dương và synapse hạn chế có trọng số
âm.
• Giá trị ngưỡng θ được thêm vào để biểu diễn mức độ kích hoạt của nơ
rôn.
• Dòng tín hiệu từ đầu vào xi được xem như dòng một chiều và biểu
diễn bởi mũi tên.
Tín hiệu ra được cho theo quan hệ :
( ) ( ) ⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
=
=
= ∑
=
n
i
i
i
T
x
w
f
x
w
f
x
w
f
y
1
,
Với w = (w1, w2, …, wn)T
∈ Rn
là vector trọng số. Hàm f(wT
x) được gọi là
hàm kích hoạt hay hàm truyền. Trong biểu thức có đề cập đến giá trị ngưỡng θ như
là một giá trị đánh giá sự kết hợp của các mức kích hoạt ở đầu vào. Hoàn toàn có
thể chuyển giá trị ngưỡng θ vào tích vô hướng wx bằng cách xem nó như một đầu
vào có trọng số bằng –1.
w1x1 + . . . + wnxn > θ ⇔ w1x1 + . . . + wnxn + (-1). θ > 0
đó là lý do tại sao thường người ta cho giá trị ngưỡng bằng 0 trong biểu thức.
y
w1 wn
x1 xn
y
w1
wn
x1 xn
-1
θ
. . . . . .
θ 0
Hình 1.11. Mức kích hoạt cho nơ rôn nhân tạo

47. Trang 31
Hàm kích hoạt có thể là tuyến tính hay bán tuyến tính như :
Tuyến tính: (<w,x>) = wT
x
1 nếu <w,x> > 1
Tuyến tính từng phần: (<w, x>) = <w,x>nếu >
< x
w, ≤ 1
-1 nếu <w,x> < -1
Giới hạn chặt: (<w, x>) = sign(wT
x)
Dạng chữ S đơn cực: (<w, x>) =
)
exp(
1
1
x
wT
−
+
Dạng chữ S lưỡng cực (1): (<w, x>) = tanh(wT
x)
Dạng chữ S lưỡng cực (2): (<w, x>) = 1
)
exp(
1
2
−
−
+ x
wT
Các qui tắc học (Learning rules). Thành phần quan trọng thứ ba của mạng nơ
rôn là phương pháp huấn luyện (training) hay còn gọi là các qui tắc học (learning
rules). Có hai qui tắc học trong các mạng nơ rôn nhân tạo: học thông số
(patameter learning) và học cấu trúc (structure learning). Học thông số là phương
pháp học bằng cách cập nhập các hệ số trọng lượng kết nối và học cấu trúc là
phương pháp học bằng cách thay trong cấu trúc mạng bao gồm số của các phần tử
xử lý và các kiểu kết nối mạng. Học cấu trúc sẽ được thăm dò về sau này và ở đây
chúng ta chỉ trình bày các phương pháp học thông số. Giả sử có n phần tử xử lý
trong một mạng nơ rôn nhân tạo và mỗi phần tử xử lý có chính xác m hệ số
trọng lượng thích nghi (adaptive weights), thì ma trận hệ số trọng lượng (ma trận
kết nối) được định nghĩa bởi:
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
=
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
=
nm
n
n
m
m
n
T
T
T
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
W
2
1
2
22
21
1
12
11
2
1

48. Trang 32
Trong đó w=(wi1,wi2,…………………….,wim), i=1,2……, n là vectơ hệ số trọng
lượng của phần tử xử lý thứ j và wij là hệ số trọng lượng trên sự liên kết từ phần tử
xử lý thứ i (nút nguồn) đến phần tử xử lý thứ j. Các hệ số trọng lượng mã hóa vùng
nhớ dài hạn (Long Term Memory) LTM và các trạng thái tác động của các nơ rôn
mã hóa vùng nhớ ngắn hạn (Short Term Memory) STM trong các mạng nơ rôn. Vì
vậy, các mạng nơ rôn nhân tạo mà sử dụng học hệ số trọng lượng, ta phải phát triển
các qui tắc học sao cho đủ hiệu lực để chỉ dẫn ma trận hệ số trọng lượng w đạt đến
ma trận mong muốn để mang lại sự hoàn thiện mạng được yêu cầu. Tổng quát, các
qui tắc học được phân chia là ba loại: học giám sát (supervised learning), học củng
cố (reinforcement learning) và học không giám sát (unsupervised learning).
Học giám sát (Supervised learning). Trong cách học giám sát, mạng nơ rôn nhân
tạo được cung cấp với một chuỗi của các cặp đầu vào, đầu ra mong muốn:(x(1)
. d(1)
);
(x(2)
. d(2)
);……………;(x(k)
, d(k)
). Khi mỗi đầu vào x(k)
đặt vào mạng thì đầu ra mong
muốn tương ứng d(k)
cũng được cung cấp đến mạng. Sự khác nhau giữa đầu ra thực
sự y(k)
và đầu ra mong muốn d(k)
được đo trong bộ phát sinh tín hiệu sai số (error
signal generator) tạo ra các tín hiệu lỗi cho mạng để điều chỉnh các hệ số trọng
lượng của mạng sao cho đầu ra thực sự sẽ tiến đến đầu ra mong muốn. Hình 1.12
mô tả cách học giám sát của một mạng nơ rôn.
Hình 1.12. Học có giám sát
X
Đầu vào
(Input)
Mạng nơ rôn
W
Các tín
Hiệu lỗi
Bộ phát sinh
tín hiệu lỗi
Y
Đầu ra thật sự
(Actual output)
d
Đầu ra mong muốn
(Expect output)

49. Trang 33
Học củng cố (hay còn gọi là học có tăng cường - Reinforcement learning). Đây là
trường hợp đặc biệt của huấn luyện có giám sát. Thay vì nhờ người thầy đưa ra các
đầu ra mục đích, thuật toán huấn luyện tăng cường sử dụng một nhà phê bình chỉ để
đánh giá tính chất của đầu ra mạng nơ rôn tương ứng với đầu vào đã cho. Một ví dụ
của thuật toán huấn luyện tăng cường là thuật toán di truyền (GA) [Holland, 1975 ;
Goldberg, 1989].
Ví dụ: Mạng nơ rôn chỉ được bảo rằng đầu ra thật sự hiện có của nó là quá
cao (too high) hoặc đúng 50% (50% correct). Trong trường hợp này, chỉ có một bit
của thông tin phản hồi âm chỉ định đầu ra đúng hoặc sai. Cách học dựa trên loại
thông tin này đánh giá này (critic information) được gọi là học củng cố và thông tin
phản hồi âm được gọi là tín hiệu củng cố (reinforcement signal). Hình 1.13 mô tả
cách học củng cố của một mạng nơ rôn.
Học không giám sát (Unsupervised learning). Trong cách học không giám sát,
không có thầy giáo để cung cấp bất kỳ thông tin phản hồi âm nào. Không có phản
hồi âm từ môi trường để bảo các đầu nên điều chỉnh hay là không. Mạng phải khám
phá cho các mẫu của nó, các đặc trưng, các quan hệ, hoặc các loại trong dữ liệu
nhập và mã cho chúng trong đầu ra. Trong khi đang khám phá các đặc trưng, mạng
X
Đầu vào
(Input)
Mạng neuron
W
Các tín hiệu
Đánh giá
Bộ phát sinh tín
Hiệu đánh giá
Y
Đầu ra thật sự
(Actual output)
d
Đầu ra mong muốn
Expect output
Hình 1.13. Học củng cố

50. Trang 34
phải trải qua nhiều sự thay đổi trong các thông số của nó, việc xử lý này được gọi là
tự tổ chức.
Ví dụ: tạo một cấp không giám sát của các đối tượng không có cung cấp thông tin
về các cấp thật sự. Các rãnh thông suốt được tạo bằng cách khám phá các sự giống
nhau và khác nhau giữa các đối tượng. Hình 1.14 mô tả cách học không giám sát
của mạng nơ rôn.
1.3.2. Một số mạng nơ rôn thông dụng
Mạng Perceptron nhiều lớp và thuật toán lan truyền ngược (hình 1.15) [77].
Mạng perceptron nhiều lớp (gồm một lớp nhập, một hoặc nhiều lớp ẩn và một lớp
xuất) với thuật toán lan truyền ngược là mạng nơ rôn được sử dụng nhiều nhất để
giải quyết nhiều vấn đề trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Các ứng dụng của mạng
này trong hệ thống điện bao gồm đánh giá an toàn hệ thống điện, dự báo phụ tải,
xác định điểm sự cố, xử lý tín hiệu báo động, đóng ngắt tụ bù tối ưu, khảo sát ổn
định hệ thống… có thể nói rằng thuật toán lan truyền ngược là thuật toán học quan
trọng nhất trong lĩnh vực mạng nơ rôn hiện nay. Được phát triển một cách độc lập
bởi Werbos vào năm 1974, Parker vào năm 1985, Rumelhart, Hinton và Williams
vào năm 1986, thuật toán lan truyền ngược đã được nhiều nhà nghiên cứu cải thiện
nhằm cải tiến tốc độ hội tụ cũng như tăng cường tính ổn định của thuật toán.
X
Đầu vào
(Input)
Mạng neuron
W
Các tín hiệu
đánh giá
Y
Đầu ra thật sự
(Actual output)
Hình 1.14. Học không có giám sát

51. Trang 35
Về cơ bản, thuật toán lan truyền ngược là một thuật toán tìm theo chiều gradient âm
và có giám sát. Thuật toán lan truyền ngược bao gồm hai quá trình: quá trình lan
truyền tiến và quá trình lan truyền ngược sai số. Trong quá trình lan truyền tiến tín
hiệu, tín hiệu nhập được đưa vào mạng và tín hiệu này truyền này xuyên qua mạch
từ lớp này đến lớp khác. Cuối cùng một tập các tín hiệu xuất được tạo ở ngõ ra.
Trong suốt quá trình lan truyền tiến các trọng số của mạng không thay đổi. Trong
quá trình lan truyền ngược, một tín hiệu sai số (có được từ hiệu của đáp ứng mong
muốn và đáp ứng thực của mạng) được lan truyền ngược xuyên qua mạng. Trong
quá trình này các trọng số được hiệu chỉnh sao cho đáp ứng thực tế của mạng ngày
càng đến gần với đáp ứng mong muốn.
Mạng RBF (Radial Basis Function network). Mạng RBF được Broomhead và
Lpwe đưa ra vào năm 1988 và ngày càng chứng tỏ hiệu quả trong việc giải các bài
toán thực tế. Mạng RBF bao gồm ba lớp khác biệt nhau. Lớp nhập được tạo bởi các
nút nguồn và không có chức năng tính toán. Lớp hai là một lớp ẩn và được nối kết
hoàn toàn với lớp ba là lớp xuất. Đặc điểm của mạng RBF làm các tác động của các
Hình 1.15. Cấu trúc mạng perceptron kết nối truyền ngược

52. Trang 36
nơ rôn trong lớp ẩn là các hàm đối xứng xuyên tâm. Mạng RBF được xem như là
một thay thế đánh giá của mạng perceptron nhiều lớp và vì vậy các ứng dụng của
mạng RBF trong hệ thống điện ngày càng nhiều.
Mạng Hopfield. Mạng Hopfied là mạng chỉ có một lớp nơ rôn duy nhất vừa là lớp
nhập vừa là lớp xuất. Trong đó ngõ ra của mỗi nơ rôn được cấp ngược về các nơ rôn
khác. Vì vậy trạng thái của mỗi nơ rôn tùy thuộc vào tín hiệu nhập, vào trạng thái
trước đó của các nơ rôn và vào hàm tác động của riêng nó. Mạng Hopfield rất hiệu
quả trong các bài toán tối ưu hóa tổ hợp và được ứng dụng trong hệ thống điện để
giải các bài toán như đánh giá an toàn hệ thống, qui hoạch hệ thống điện, phân bố
công suất tối ưu…
Mạng Kohonen. Mạng Kohonen là mạng truyền tiến không có giám sát dùng các
nơ rôn thích nghi để nhận các tín hiệu từ không gian sự kiện. Mạng gồm các nơ rôn
được sắp xếp trong một dãy một chiều hoặc trên một mặt hai chiều. Các nơ rôn này
có ngõ ra lan truyền ngược về chính nó và về các nơ rôn kế cận với mức độ ảnh
hưởng giảm dần theo khoảng cách. Ý tưởng chính yếu trong mạng Kohonen là tạo
ra một hệ thống tự sửa đổi sao cho các nơ rôn gần nhau đáp ứng tương tự như nhau.
Khi một nơ rôn đáp ứng tốt với một tín hiệu vào, nơ rôn này và các nơ rôn kế cận
với nó sẽ có các trọng số dẫn truyền thay đổi sao cho tất cả đều đáp ứng giống như
nơ rôn có đáp ứng tốt nhất. Trong hệ thống điện, mang Kohonen đã được dùng để
giải các bài toán dự báo phụ tải cùng chung với mạng perceptron nhiều lớp.
Đặc tính của mạng nơ rôn
Qua các phần tìm hiểu một số khái quát trên, ta có thể rút ra một số ưu điểm của
mạng nơ rôn trong hệ điều khiển:
- Rất thích hợp với các bài toán phân lớp và nhận dạng.
- Có khả năng tổng quát hóa cao.
- Đáp ứng nhanh, tin cậy và hiệu quả.
- Có khả năng loại được nhiễu, thích nghi và tối ưu.

53. Trang 37
1.3.3. Một số ứng dụng của mạng nơ rôn trong hệ thống điện
Từ năm 1988, mạng nơ rôn đã được dùng để giải các bài toán trong hệ thống
và các nghiên cứu trong lãnh vực này ngày càng phát triển. Dưới đây sẽ trình bày
tóm tắt các ứng dụng của mạng nơ rôn nhân tạo (ANN) trong hệ thống điện đã được
thực hiện trong những năm vừa qua: Nhiều công trình giới thiệu mạng nơ rôn được
ứng dụng trong hệ thống điều khiển MFĐ đồng bộ [40][43][46][48][50][55]:
• Đánh giá an toàn hệ thống trong thời gian thực: mạng Perceptron nhiều
lớp, mạng Hopfield, mạng RBF.
• Dự báo phụ tải: mạng Perceptron nhiều lớp, mạng tự chỉnh(self-
organizing feature map).
• Định vị điểm sự cố: mạng Perceptron nhiều lớp.
• Phát hiện sự cố tổng trở cao: mạng Perceptron nhiều lớp.
• Phát hiện sớm sự cố trong máy điện cảm ứng: mạng Perceptron nhiều lớp.
• Xử lý tín hiệu báo động: mạng Perceptron nhiều lớp.
• Đóng ngắt tụ tối ưu: mạng Perceptron nhiều lớp.
• Bảo vệ khoảng cách tự thích nghi: mạng Perceptron nhiều lớp.
• Ước lượng tần số và hoạ tần trong thời gian thực: mạng Perceptron nhiều
lớp và mạng Hopfield.
• Chuẩn đoán sự cố máy biến thế: mạng Perceptron nhiều lớp.
• Chuẩn đoán sự cố trong hệ thống HVDC: mạng Perceptron nhiều lớp.
• Điều khiển thông minh dòng điện trên đường dây nối kết HVDC: mạng
Perceptron nhiều lớp.
• Mô hình máy phát trong thời gian thực: mạng Perceptron nhiều lớp, mạng
RBF.
• Đánh giá ổn định động: mạng Perceptron nhiều lớp.
• Đánh giá ổn định điện thế: mạng RBF, mạng Perceptron nhiều lớp.
• Giải tích tính quan sát được: mạng Perceptron nhiều lớp.
• Đánh giá trạng thái hệ thống điện: mạng Perceptron nhiều lớp.