(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu: PDF

Số trang: 103 Trang

Tài liệu: ✅ ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT

TẢI VỀ

Nội dung chi tiết: (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

GVHD PGS. TS QUYỀN HUY ẢNHLUẬN VẨN THẠC sìLỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu của tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là tru

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải ung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ còng trình nào khác.cần Thơ. ngày 05 tháng 4 năm 20 ỉ 8Bùi Nguyền Xuân VũHTTH: Bùi Nguyễn Xuân Ỉ Ti

111GVHD PGS. TS. ỌUYÈNHUYÀNHLUẠN VẢN THẠC sỉLỜI CẢM ƠNTrong suốt quá trinh học tập. tòi xin gừi lời cam ơn chân thánh nhất dến tất ca rhầy, Cồ đà tận (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

lình giáng dạy. Dặc biệt, lôi xin gởi lời tri ân sâu sắc den I hầy PGS.TS Quyền Iluỵ Anh. Khoa Điện - Điện Từ. trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật ihành p

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

hó Hồ Chí Mmh đà lận lình hưởng dần giúp đờ lòi hoàn thành khoá luận lối nghiệp cùng như trong suốt quá trinh nghiên cứu và học tập tại trường.Xin gói

GVHD PGS. TS QUYỀN HUY ẢNHLUẬN VẨN THẠC sìLỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu của tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là tru

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải gười thân trong gia dinh dà dộng viên, ủng hộ tạo diều kiện tốt nhai hoàn thành lốt cho tôi hoàn thành đề tài này.Câm ơn nhùng người bạn. những đồng n

ghiệp dà luôn sát cánh chia sẻ những khó khán và động viên trong suốt thời gian học tâp và nghiên cứu tai trường.cần Thơ. ngày 05 thảng 4 nam 2018Bùi (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

Nguyen Xuân VùỈỈITỈỈ: Bìti Nguyền Xuân ViiivLUẬN VẦN THẠC si GVHD: PGS TS. ỌUYẺN HUY ẢNHTÓM TÁTLuận vãn nghiên cứu để xuất phương pháp sa thái phu tai

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

trên cơ sớ phối hợp mạng neural hoi quy và lý thuyết về khoảng cách điện theo góc pha nhăm duy tri hệ thống điện ổn đinh khi có sự cố mất một phát xà

GVHD PGS. TS QUYỀN HUY ẢNHLUẬN VẨN THẠC sìLỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu của tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là tru

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải eo thứ tự tãng dan theo khoáng cách pha so với máy phát bị sự cổ. Từ đỏ. tãi nào gần máy phát sự cổ nhất sè ưu tiên sa thãi trước, sau dó đến tái tiếp

theo cho đến khi hệ thống trớ lại ồn định.Hiệu quả của phương pháp đề xuất được thực hiện mò phóng offline trên hệ thống chuẩn IEEE 39 bus - 10 máy p (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

hát tương ứng với từng trường hơp sự cố máy phát ở các mức tãi từ 60% đến 100%. Trong quá trình mò phóng offline này. các thòng số APq. APl, APBus, AU

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

Bus, AFBus sè được thu thập để làm bộ cơ sớ dừ liêu đầu vào 369 mẫu cho việc huấn luyện mạng neural hồi quy, với độ chính xác huấn luyện là 99.9% và đ

GVHD PGS. TS QUYỀN HUY ẢNHLUẬN VẨN THẠC sìLỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu của tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là tru

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải g, tạo giao diện neural đê thuận tiện cho việc mò phỏng và huấn luyện.Luận vàn cũng trình bày việc so sánh hiệu quà cùa phương pháp sa thai phụ lãi dề

xuất với các phương pháp AHP và phương pháp sa thải dưới tần số. Kết quả so sánh cho thấy: Phương pháp sa thài phu tai đề xuất có tẩn số phục hồi nha (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

nh hơn phương pháp AHP 18%, nhanh hơn phương pháp sa thãi dưới tần số là 55%; lượng công suất sa thai phu tái ít hơn 15% so VỚI phương pháp AHP và ít

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

hơn 45,6% so với phương pháp sa thãi dưới tan số.Kết quâ nghiên cứu có thề sư dung Làm cơ sờ dừ liệu tham khao cho các điều dộ viên hệ thống diện, nhằ

GVHD PGS. TS QUYỀN HUY ẢNHLUẬN VẨN THẠC sìLỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu của tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là tru

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải .ẠN VÀN THẠC sỉABSTRACTThe thesis researched and proposed the method load shedding on the basis of the combination of Generalized Regression Neural Ne

twork and Phase Electrical Distance theories to maintain a stable electrical system in the event loss a generator occurring in the electric system, rh (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

e phase electrical distance calculation is intended to calculate the distance between the fault generator and the load to align the load buses in asce

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

nding rhe phase electrical distance sequence as compared to the fault generator. From there, the load closest to the breaker will pre-flre. then the n

GVHD PGS. TS QUYỀN HUY ẢNHLUẬN VẨN THẠC sìLỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu của tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là tru

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải gland test system, corresponding to the case of the fault generator at load levels from 60% to 100%. During this offline simulation, the parameters AP

G, APPL, APBus, AUBus. AFBus win be collected to make the 369 samples input database for training Generalized Regression Neural Network, with the trai (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

n accuracy is 99.9% and the test accuracy is 96.1%. The output of the Generalized Regression Neural Network will indicate which generator is experienc

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

ing the problem and the number and name of the payload to be shed. Finally, create a neural interface to facilitate simulation and training.The thesis

GVHD PGS. TS QUYỀN HUY ẢNHLUẬN VẨN THẠC sìLỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu của tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là tru

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải uggest that the proposed method has a recovery frequency that is 18% faster than the Al IP method. 55% faster than the UFLS method; The load shedding

capacity was 15% less than the AHP method and 45.6% less than the DELS method.Research results to be used to the database referral for the operator of (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu các phương pháp sa thải phụ tải

the power system, identify quickly of the load to be shed when loss a generator occurring in the electric system.

GVHD PGS. TS QUYỀN HUY ẢNHLUẬN VẨN THẠC sìLỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu của tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là tru