Tên đề tài:Nghiên cứu xây dựng hệ thống điều khiển tốc độ tua bin thủy điện liên kết vùng trên cơ sở logic mờ và mạng nơron nhân tạo
Chuyên ngành:Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
Mã số chuyên ngành:9520216
Họ và tên nghiên cứu sinh:Nguyễn Duy Trung
Họ và tên cán bộ hướng dẫn:1. GS.TS. Lê Hùng Lân - Trường ĐH Giao thông vận tải
Cơ sở đào tạo:Trường Đại học Giao thông vận tải

THÔNG TIN CỦA ĐỀ TÀI

ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ TURBINE THỦY ĐIỆN LIÊN KẾT VÙNG TRÊN CƠ SỞ LOGIC MỜ VÀ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO

CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

MÃ: 9520216

NCS: NGUYỄN DUY TRUNG

HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

1. GS.TS. Lê Hùng Lân – Trường ĐH GTVT

2. PGS. TS. Nguyễn Văn Tiềm – Trường ĐH GTVT

1. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án:

Ý nghĩa khoa học:

       Xây dựng các thuật toán điều khiển thông minh trên cơ sở ứng dụng điều khiển mờ và mạng nơ ron để tổng hợp bộ điều khiển tốc độ tuabin thủy điện của hệ thống liên kết hai vùng khi phụ tải thay đổi.

Ý nghĩa thực tiễn:

      Kết quả nghiên cứu này là cơ sở để thực nghiệm hướng tới chế tạo bộ điều khiển thông minh nhằm nâng cao chất lượng điều khiển bộ điều khiển tua bin thủy điện cho các nhà máy thủy điện hiện nay ở Việt Nam.

   2. Tính mới của luận án:

      - Tổng hợp bộ điều khiển mờ PI, PD tối ưu cho bộ điều khiển tốc độ (tần số) tua bin thủy điện kết nối hai vùng với 03 thuật toán sử dụng Tối ưu hóa đám hạt (PSO), Thuật toán di truyền (GA) và Thuật toán tiến hóa vi phân (DE).

    - Tổng hợp bộ điều khiển thần kinh tối ưu cho bộ điều khiển tốc độ (tần số) tuabin thủy điện kết nối hai vùng với 03 thuật toán sử dụng Điều khiển dự báo (MPC), Điều khiển hồi quy phi tuyến (NARMA) và Điều khiển thích ứng tham chiếu mô hình (MRAC). Các thông số hiệu chỉnh được xác định thông qua thuật toán PSO.

 

THE INFORMATION OF THESIS

THESIS: RESEARCH AND CONSTRUCTION OF HYDRAULIC TURBINE SPEED CONTROL SYSTEM ON LOGIC BASIS AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

SPECIALIZATION: CONTROL ENGINEERING AND AUTOMATION

CODE: 9520216

PHD STUDENT: NGUYEN DUY TRUNG

SCIENTIFIC INSTRUCTORS:

1. Prof. Dr., Le Hung Lan

2. Asse. Prof., Dr. Nguyen Van Tiem

 

  1. Scientific and practical significance of the thesis:

Scientific significance:

       Develop the intelligent control algorithms based on the application of fuzzy control and neural networks for synthesis of hydroelectric turbine speed controller of two – area interconnected system when the load changes.

Practical significance:

      The results of this study is the basis for experimentation towards manufacturing smart controllers to improve the control quality of hydroelectric turbine controller for current hydroelectric plants in Vietnam.

       2. The novelty of the thesis:

      - Synthesize the optimal PI, PD fuzzy controller for two-area connected hydropower turbine speed (frequency) controller with 03 algorithms using Particle  swarm optimization (PSO), Genetic algorithm (GA) and Differential evolution (DE) algorithm.

    - Synthesize the optimal neural controller for two-area connected hydropower turbine speed (frequency) controller with 03 algorithms using Predictive control (MPC), Nonlinear regression control (NARMA) and Model reference adaptive control (MRAC). The correction parameters were determined through the PSO algorithm.