(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn
(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn
LỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trình nghiên cửu cùa tòi.Các số liêu, kết quá nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn g bất kỳ công trinh nào khác.Tp.Hồ Chí Minh, ngày 26 tháng 02 năm 20ỉ8Tác già luận vănLàm Việt PhongXLỜI CẢM ƠNIruớc liên, tòi chân thành câm om Ban Giám Hiệu nhà trường, quỷ rhảy/cô Khoa Điện - Điện tử Trường Đại học Sư phạm Kỳ Thuật TP.IICM dã truyền dạt kiến thức chuyên môn. kinh nghiêm, giúp lôi (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn lự tin lìm hièu kiên ihức chuyên ngành, lạo diều kiện tốt nhất cho tôi hoàn thành khoá học.Qua đó, lôi xin chân thành câm ơn ba mẹ lôi đà luôn động v(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn
icn giúp đờ lôi trong suốt thời gian học tập.rói xin bày ló lòng biết om sâu sắc đen Thầy PGS.TS Quyển Huy Ánh đà lận tinh hướng dần. giúp dờ ưong suốLỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trình nghiên cửu cùa tòi.Các số liêu, kết quá nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn ọ tòi rất nhiều trong suốt quá trình thực hiện luận vãn.Xin chân thành cảm ơn!Tp.Hồ Chi Minh, ngày 26 thảng 02 nảtĩì 2018Tác giá luận vănLâm Việt PhongxiTÓM TÁT LUẬN VÃN •Cùng vói sự phát triên kinh tế xẵ hội. hệ thống điện phát trièn rất nhanh về quy mô. có tinh phi tuyến cao và thường có các dao đ (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn ộng cồng suất lớn khi xuất hiện ngắn mạch. Điều nảy dẫn đến việc đánh giá ôn định động dựa trên các phương pháp phân tích truyền thống tốn nhiều thời(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn
gian giài nên gây chậm trề trong việc ra quyết định. Vì vậy. việc phát hiện nhanh và cành báo sớm mất ôn định hệ thống điện giúp điều độ viên và hê thLỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trình nghiên cửu cùa tòi.Các số liêu, kết quá nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn văn đà xây dưng mô hình mạng nơron cãi tiến bao gồm các mạng nơron song song. Kỳ thuật xử lý dử liệu được áp dung trong luận vâm là kỳ thuật phân cụm dừ liêu sứ dụng phương pháp Kmeans. Bộ nhận dạng được sử dụng lã mạng nơron hồi quy tồng quát GRNN (Generalized Regression Nơron Network).Luận văn đă (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn xây dựng mô hình mạng nơron câi tiến bao gồm các mạng nơron song song, kết qua nhận dạng cao hơn mò hình mạng nơron đơn. Mạng nơron đề xuất được xây(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn
dựng gồm các mạng nơron dơn với củng biến ngô vào, bộ tòng hợp đầu ra. Kết qua tính toán dưa trên luật binh bầu theo luật số đông.Để chửng minh cho phLỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trình nghiên cửu cùa tòi.Các số liêu, kết quá nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn 98.06% so với mò hình nơron đơn độ chính xác đạt được là 97.78%.xiiABSTRACTAlong with the socio-economic development, electrical systems develop very fast in scale, have high nonlinearity and often have large power fluctuations when short circuits occur. 1 his leads to a dynamic stability evaluatio (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn n based on traditional analytical methods that take long solving time, thus should cause delays in decision making. Therefore, the rapid detection and(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn
early warning of instability of the power system makes dispatchers and decision-making control system has become a key factor to ensure stable operatLỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trình nghiên cửu cùa tòi.Các số liêu, kết quá nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn nipulation technique applied in this thesis is clustering data technique, based on the Kmeans method. The used recognition is the generalized regression neural network (GRNN).The thesis has developed an improved neural network model including parallel neural networks, the recognition result is highe (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn r than single neural network model. The proposed neural network consists of single neural networks with the same input variables, the synthesized outp(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn
ut. The results are based on the law of mass voting.To prove the theory, the thesis was tested on the 10 machines- 39 bus IEEE network using the propoLỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trình nghiên cửu cùa tòi.Các số liêu, kết quá nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn model of 97.78%.xiiiMỤC LỤCChương 1: Mờ đầu.............................................................11.1.Tính cấp thiết của đề tải............................................11.2.Mục tiêu và nhiêm vụ.................................................21.2.1.Mục tiêu................................ (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn .........................21.2.2.Nhiệm vụ.........................................................3LỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trình nghiên cửu cùa tòi.Các số liêu, kết quá nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trongLỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trình nghiên cửu cùa tòi.Các số liêu, kết quá nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trongGọi ngay
Chat zalo
Facebook