Luận án tiến sĩ chuyên ngành Kỹ thuật điện
Tên luận án: Hệ thống nhận dạng thông minh chẩn đoán nhanh ổn định động hệ thống điện
Tóm tắt những đóng góp mới về lý luận và học thuật của luận án:
1. Đề xuất quy trình xây dựng tập biến cho bài toán nhận dạng ổn định động hệ thống điện. Giới thiệu và áp dụng thành công hai giải thuật chọn biến, SFFS và FR, vào giảm không gian biến một cách hiệu quả. Kết quả kiểm tra trên sơ đồ IEEE 39-bus, giải thuật SFFS cho kết quả chọn biến tốt hơn phương pháp FR nhờ vào mở rộng không gian tìm kiếm của nó.
2. Áp dụng thành công giải thuật giảm không gian mẫu K-means lai (Hybrid K-means HK), cải tiến từ giải thuật phân cụm dữ liệu nổi tiếng K-means, khai phá dữ liệu ổn định động hệ thống điện. Kết quả kiểm tra cho thấy giải thuật HK đã khắc phục được nhược điểm K-means, giúp nâng cao chất lượng phân cụm dữ liệu, giảm không gian mẫu một cách hiệu quả. Việc giảm không gian mẫu làm cho mỗi nhóm mẫu con có một tâm đại điện. Điều này có ý nghĩa rất quan trọng là làm cho mô hình không tăng dung lượng bộ nhớ lưu trữ mẫu mới, linh hoạt trong việc cập nhật làm giàu tri thức mới, và giúp mô hình nâng cao khả năng bao phủ dữ liệu, thích nghi với mẫu mới rất cao.
3. Đề xuất quy trình xây dựng hệ thống nhận dạng thông minh chẩn đoán nhanh ổn định động hệ thống điện dựa trên cơ sở mạng nơ-ron, khai phá dữ liệu. Luận án đã phát triển thành công mô hình mạng nơ-ron song song cải tiến cho bài toán nhận dạng ổn định động hệ thống điện. Mô hình đề xuất đạt được mục tiêu quan trọng là nâng cao độ chính xác phân lớp. Với cách tiếp cận trình bày trong luận án, các khâu thực hiện đã được quy trình hóa, điều này giúp mô hình nhận dạng hoàn toàn có thể mở rộng cho các trường hợp nhiễu lớn khác nhau.
4. Bài toán nhận dạng trong đề tài có thể tổng hợp cho bài toán điều khiển ổn định hệ thống điện chẳng hạn như điều khiển sa thải phụ tải.
5. Xây dựng cách tiếp cận nhận dạng nhanh trạng thái ổn định động hệ thống điện khi có sự cố ngắn mạch nghiêm trọng xảy ra chỉ dựa trên các biến đầu vào là độ thay đổi công suất tác dụng tải, độ thay đổi công suất tác dụng trên các nhánh, và sụt điện áp tại các nút. Kết quả kiểm tra cho độ chính xác nhận dạng cao về trạng thái ổn định hệ thống điện mà không cần giải hệ phương trình vi phân như phương pháp truyền thống.
6. Hệ thống nhận dạng thông minh được xây dựng có thể được sử dụng như công cụ trợ giúp các điều độ viên đề ra chiến lược điều khiển trong những tình huống khẩn cấp, và huấn luyện các điều độ viên hệ thống điện xử lý các tình huống dựa trên các kịch bản sự cố.
7. Việc giảm không gian biến có ý nghĩa rất lớn trong việc giảm chi phí thiết bị đo lường cảm biến, đơn giản hóa sơ đồ đấu nối, và giúp hệ thống tăng tốc độ xử lý. Việc giảm không gian mẫu có ý nghĩa quan trọng trong việc tiết kiệm bộ nhớ lưu trữ mẫu, giảm chi phí thu thập dữ liệu, và giúp mô hình dễ dàng cập nhật dữ liệu mới.
