HARMONIC SOURCES IDENTIFICATION ON THE POWER GRID WITH SOLAR POWER PENETRATION USING MACHINE LEARNING BASED ON FEATURE EXTRACTION
Tóm tắt
Bài báo này nhằm mục đích xác định và phân tích nguồn gốc sóng hài gây méo dạng trong lưới điện có sự thâm nhập của điện mặt trời. Việc phát triển nhanh chóng của các nguồn điện mặt trời trên lưới điện đặt ra những thách thức trong việc duy trì chất lượng điện năng và đảm bảo tính ổn định của hệ thống điện. Trong số các thách thức thì sóng gây méo dạng do hoạt động của các thiết bị phi tuyến của hệ thống quang điện, đặc biệt là biến tần, đã trở thành một vấn đề cần lưu tâm. Một phương pháp xác định sóng hài được đề xuất, áp dụng phương pháp đo đơn điểm (single-point measurement) kết hợp với thuật toán học máy (Machine Learning - ML) dựa trên trích xuất đặc trưng (feature extraction) để xác định nguồn gốc và định lượng chính xác các nguồn sóng hài gây méo dạng tại điểm đấu nối chung (PCC) giữa lưới điện và nguồn điện mặt trời. Các đặc trưng của dạng sóng dòng điện ba pha và điện áp ba pha tại PCC được lưu lại với các hình ảnh và dữ liệu số của các dạng sóng bằng mô hình tạo dữ liệu trong MATLAB/Simulink. Áp dụng mô hình học máy như mô hình phân loại rừng ngẫu nhiên (Random Forest Classification - RFC) sẽ trích xuất các đặc trưng dựa trên dữ liệu số của các dạng sóng. Với dữ liệu đầu vào là dòng điện và điện áp của ba pha tại PCC theo phương pháp đo đơn điểm, mô hình RFC sẽ xác định những dạng sóng này giống với dạng sóng của bộ dữ liệu. Từ đó, phân loại được các đặc tính của hình dạng sóng dòng điện và điện áp tại PCC gồm nguồn gốc, góc pha, biên độ và bậc của sóng hài, cũng như biên độ và góc pha điện áp của lưới điện và của nguồn điện mặt trời. Kết quả từ nghiên cứu này sẽ giúp xác định trách nhiệm của các bên liên quan và nâng cao hiệu quả quản lý chất lượng điện năng về sóng hài.
