bài tập lớn môn phương pháp nghiên cứu khoa học ở trường đh

Với khả năng tìm kiếm và tối ưu hóa không gian lời giải rộng, GA có tiềm năng lớn để cải thiện hiệu suất và tăng tính ổn định của hệ thống điều khiển kỹ thuật điện.Lý do quan tâm đến đề

NGHIỆP VỤ SƯ PHẠM GIẢNG VIÊN

LỜI MỞ ĐẦU

Trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển công nghệ, việc áp dụng các phương pháp nghiên cứu khoa học có vai trò quan trọng để giải quyết các vấn đề và tìm ra những giải pháp mới Trên cơ sở đó, môn học "Phương pháp nghiên cứu khoa học ở Trường Đại học" cung cấp cho sinh viên những kiến thức và kỹ năng cần thiết để tiếp cận và thực hiện nghiên cứu khoa học.

Trong tiểu luận này, tôi muốn giới thiệu đề tài nghiên cứu của mình với mục tiêu ứng dụng giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện Đề tài này được chọn dựa trên sự quan tâm và khám phá của tôi trong lĩnh vực kỹ thuật điện Tôi hy vọng rằng tiểu luận này sẽ mang lại cái nhìn tổng quan về ứng dụng của GA trong điều khiển kỹ thuật điện và góp phần mở rộng kiến thức về phương pháp nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực này.

Tiểu luận bao gồm một số phần chính, bao gồm lí do chọn đề tài, mục đích nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu.

Với sự cố gắng, nỗ lực của bản thân và sự giúp đỡ nhiệt tình, chu đáo của GV Đỗ Thị

Lan Hương, tôi đã hoàn thành tiểu luận trong thời gian cho phép Tuy vậy, do vốn hiểu

biết chưa được sâu và thời gian vẫn còn hạn chế nên vẫn không thể tránh khỏi những thiếu sót trong quá trình hoàn thiện tiểu luận Vì vậy, tôi rất mong nhận được sự sự đánh giá, chỉ bảo của giảng viên để tôi có thể củng cố thêm kiến thức sẵn có và hoàn thiện hơn trong tương lai.

Hà Nội, ngày 5 tháng 6 năm 2023 Học viên thực hiện

Vũ Ngọc Sơn

Nhu cầu nghiên cứu 7

1.3 íchLợi và ý nghĩa của đề tài 8

1.3.1.Lợi ích của việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển đối tượng

CHƯƠNG 2: MỤC ĐÍCH, MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 11

2.1.Mô tả vấn đề nghiên cứu 11

2.1.1.Vấn đề nghiên cứu 11

2.1.2.Lý do quan trọng cần giải quyết 11

2.1.3.Các khía cạnh được tập trung 11

2.2.Mục tiêu nghiên cứu 12

2.2.1.Mục tiêu chung 12

2.2.2.Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu 12

2.3.Đối tượng nghiên cứu 13

2.3.1.Đối tượng nghiên cứu 13

2.3.2 thànhCác phần cơ bản của mục tiêu nghiên cứu 13

2.4.Đóng góp của nghiên cứu 14

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 15

3.1.Câu hỏi nghiên cứu 15

3.2.Thiết kế nghiên cứu 15

3.2.1.Phương pháp nghiên cứu 15

3.2.2.Khung thời gian 16

TỔNG KẾT 24 TÀI LIỆU THAM KHẢO 25

CHƯƠNG 1: LÍ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Trong Chương 1 này, chúng ta sẽ đi vào lý do chọn đề tài và những động lực nghiên cứu đằng sau việc quan tâm đến việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện Sự hiện diện của GA trong lĩnh vực này mang lại nhiều lợi ích và tiềm năng phát triển không chỉ trong công nghệ điện mà còn cả trong các lĩnh vực liên quan khác.

1.1 Lý do quan tâm đến đề tài

Trong lĩnh vực kỹ thuật điện, nghiên cứu và áp dụng các phương pháp nâng cao hiệu suất và tối ưu hóa hệ thống điều khiển là một yêu cầu cấp thiết Điều khiển đối tượng kỹ thuật điện đòi hỏi sự tinh tế và chính xác trong việc tìm ra cách điều khiển và tối ưu các thông số quan trọng nhằm đảm bảo hoạt động hiệu quả và ổn định của hệ thống Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) là một phương pháp tối ưu hóa được lấy cảm hứng từ nguyên tắc tiến hóa tự nhiên GA đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả lĩnh vực điện tử và kỹ thuật điện Với khả năng tìm kiếm và tối ưu hóa không gian lời giải rộng, GA có tiềm năng lớn để cải thiện hiệu suất và tăng tính ổn định của hệ thống điều khiển kỹ thuật điện.

Lý do quan tâm đến đề tài này không chỉ nằm ở khả năng tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống điều khiển, mà còn ở tiềm năng phát triển và ứng dụng của GA trong lĩnh vực kỹ thuật điện Việc áp dụng GA trong điều khiển kỹ thuật điện không chỉ mang lại những cải tiến trong hiệu suất và tối ưu hóa, mà còn mở rộng và phát triển các phương pháp tối ưu hóa trong lĩnh vực này:

- Tầm quan trọng của việc nghiên cứu vấn đề này trong lĩnh vực kỹ thuật điện: Điều khiển đối tượng kỹ thuật điện đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống điện tử và điện công nghiệp Sự phát triển liên tục của công nghệ đã đặt ra yêu cầu ngày càng cao đối với hiệu suất và tính ổn định của hệ thống điều khiển Vì vậy, tăng cường nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp tối ưu hóa như GA sẽ giúp cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa hệ thống điều khiển kỹ thuật điện.

+ Nhu cầu cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa hệ thống điều khiển: Sự phức tạp và đa dạng của các hệ thống điều khiển kỹ thuật điện đã tạo ra một nhu cầu ngày càng cao để tăng cường hiệu suất và tối ưu hóa chúng Hiệu suất là yếu tố quan trọng để đảm bảo hoạt động ổn định và nhất quán của hệ thống điều khiển Tối ưu hóa, trong khi đó, nhằm tìm ra bộ điều khiển và các thông số phù hợp nhất để tăng cường hiệu suất và giảm thiểu sự lãng phí trong hệ thống.

+ Công nghệ và tiến bộ trong lĩnh vực điện tử và điện công nghiệp: lĩnh vực kỹ thuật điện không ngừng trải qua sự phát triển và tiến bộ liên tục Công nghệ ngày càng tiên tiến và tích hợp, từ vi mạch điện tử nhỏ gọn cho đến hệ thống điện lớn và phức tạp Điều này đặt ra yêu cầu cao về hiệu suất, tính ổn định và tối ưu hóa của các hệ thống điều khiển kỹ thuật điện.

+ Giá trị của việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển kỹ thuật điện:

Áp dụng giải thuật di truyền (GA) trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện mang lại nhiều giá trị quan trọng GA có khả năng tìm kiếm và tối ưu hóa không gian

thông số rộng lớn, giúp tìm ra các thông số điều khiển tối ưu một cách tự động và hiệu quả Điều này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa hệ thống, mà còn mở rộng khả năng tìm kiếm và khám phá các giải pháp tiềm năng chưa được xem xét trước đây.

Sự linh hoạt và tính thích ứng của GA cũng là một lợi thế quan trọng GA có khả năng tự động điều chỉnh và thích ứng với môi trường hoạt động và yêu cầu cụ thể Điều này giúp hệ thống điều khiển linh hoạt hơn và có khả năng thích ứng tốt hơn với các biến đổi và thay đổi trong môi trường.

Thay vì phải thiết kế và điều chỉnh lại các thông số điều khiển thủ công, GA tự động tìm kiếm và cập nhật các thông số tối ưu dựa trên quy tắc tiến hóa và sự chọn lọc tự nhiên Điều này giúp giảm thời gian và công sức của quá trình điều chỉnh và tối ưu hóa hệ thống Ngoài ra, GA còn có khả năng xử lý vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu, tức là tối ưu hóa đồng thời nhiều mục tiêu khác nhau Điều này cho phép tìm ra các giải pháp Pareto tối ưu, giúp đánh giá và lựa chọn giữa các tùy chọn khác nhau dựa trên các tiêu chí và ưu tiên cụ thể.

- Sự hợp lý và thông minh của việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện: GA đã được chứng minh là một phương pháp hiệu quả trong việc tìm kiếm và tối ưu hóa các lời giải Không giống như các phương pháp tối ưu truyền thống, GA có khả năng khám phá không gian lời giải rộng và tìm ra các giải pháp tiềm năng mà các phương pháp khác có thể bỏ qua Sự linh hoạt và tính thích ứng của GA cũng cho phép điều chỉnh và điều khiển các thông số điều khiển để đáp ứng yêu cầu đặc thù của từng hệ thống kỹ thuật.

- Lợi ích của việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện: Việc áp dụng giải thuật di truyền (GA) trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện mang lại nhiều lợi ích thiết thực, bao gồm:

+ Cải thiện hiệu suất và giảm sai số: Với khả năng tối ưu hóa cao, GA có thể cải thiện hiệu suất của hệ thống điều khiển kỹ thuật điện Bằng cách tự động tìm kiếm các thông số điều khiển tối ưu, GA giúp tăng cường hoạt động và đáp ứng chính xác yêu cầu của hệ thống Đồng thời, GA cũng giúp giảm thiểu sai số trong quá trình điều khiển, từ đó đảm bảo sự ổn định và tin cậy của hệ thống.

+ Xử lý vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu: Một lợi ích quan trọng khác của GA là khả năng xử lý vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu Thay vì chỉ tập trung vào một mục tiêu duy nhất, GA có thể tìm ra các lời giải phù hợp cho những yêu cầu đa dạng và mâu thuẫn Điều này cho phép lựa chọn giữa các tùy chọn khác nhau dựa trên các mục tiêu và ưu tiên cụ thể, giúp đánh giá toàn diện và đáp ứng nhiều yêu cầu của hệ thống kỹ thuật điện.

+ Tính thích ứng và linh hoạt:

GA có tính thích ứng và linh hoạt cao, giúp hệ thống điều khiển thích nghi với các yêu cầu biến đổi và môi trường khác nhau Thay vì phải thiết kế và điều chỉnh lại các thông số điều khiển thủ công, GA tự động tìm kiếm và cập nhật các thông số tối ưu dựa trên quy tắc tiến hóa và sự chọn lọc tự nhiên Điều này giúp giảm thời gian và công sức của quá trình điều chỉnh và tối ưu hóa hệ thống, đồng thời đảm bảo hệ thống điều khiển luôn hoạt động hiệu quả trong mọi tình huống.

Với những lợi ích trên, việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện mang lại nhiều tiềm năng và cơ hội phát triển Sự kết hợp giữa

kiến thức về điều khiển kỹ thuật và lý thuyết GA sẽ đóng góp vào việc tối ưu hoá hiệu suất và tính ổn định của hệ thống điều khiển, đồng thời mở ra những khả năng mới cho ngành công nghiệp điện tử và điện công nghiệp.

- Ý nghĩa và tiềm năng của đề tài trong công nghệ điện và ứng dụng điều khiển: Việc áp dụng GA trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện không chỉ đóng góp vào việc cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa hệ thống, mà còn mở rộng và phát triển các phương pháp tối ưu hóa trong lĩnh vực này Điều này đem lại một số lợi ích quan trọng:

+ Cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa: Sử dụng GA giúp tìm ra các thông số điều khiển tối ưu, từ đó cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa hệ thống điều khiển kỹ thuật điện Điều này có thể dẫn đến giảm lượng năng lượng tiêu thụ, gia tăng tuổi thọ và độ tin cậy của các thiết bị kỹ thuật điện.

+ Mở rộng không gian tìm kiếm: GA cho phép khám phá không gian tìm kiếm rộng hơn so với các phương pháp tối ưu truyền thống Điều này có thể dẫn đến việc tìm ra các giải pháp tiềm năng mà trước đây không được xem xét hoặc khó khăn để tìm ra + Đa mục tiêu và tối ưu hóa đa mục tiêu: GA có khả năng xử lý vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu, trong đó có thể tồn tại những yêu cầu mâu thuẫn nhau Điều này cho phép tìm ra các lời giải phù hợp cho nhiều yêu cầu đa dạng, từ đó cân bằng và đáp ứng tốt hơn các yêu cầu của hệ thống điện.

+ Tính linh hoạt và thích ứng: GA có khả năng điều chỉnh và thích ứng với các thông số và yêu cầu cụ thể của môi trường hoạt động Điều này làm cho hệ thống điều khiển linh hoạt hơn và có thể thích ứng tốt hơn với sự biến đổi của môi trường và yêu cầu + Phát triển và ứng dụng trong công nghệ điện và điều khiển: Việc áp dụng GA trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện không chỉ mang lại những cải tiến trong hiệu suất và tối ưu hóa, mà còn mở rộng và phát triển các phương pháp tối ưu hóa trong lĩnh vực này Điều này không chỉ có ảnh hưởng đến công nghệ điện tử và kỹ thuật điện, mà còn mở ra những tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác như tự động hóa, điều khiển tự động, và năng lượng tái tạo.

Vì những lý do trên, đề tài này đáng để quan tâm và nghiên cứu sâu hơn Hy vọng rằng thông qua nghiên cứu này, chúng ta có thể đóng góp cho sự tiến bộ và ứng dụng trong công nghệ điện và điều khiển, đồng thời khám phá.

1.2 Nhu cầu nghiên cứu

Trong lĩnh vực điều khiển kỹ thuật điện và ứng dụng giải thuật di truyền GA, nhu cầu nghiên cứu vẫn còn rất lớn Dưới đây là một số lý do tại sao vấn đề này cần được nghiên cứu thêm:

- Hạn chế hiện tại trong các phương pháp điều khiển: Các phương pháp điều khiển truyền thống có thể đạt được hiệu suất chấp nhận được trong một số ứng dụng Tuy nhiên, chúng thường không đảm bảo tính tối ưu và khả năng tương thích với các hệ thống phức tạp và đa biến Vì vậy, việc nghiên cứu và áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển kỹ thuật điện có thể mang lại sự tiến bộ đáng kể.

- Cải thiện hiệu suất và chất lượng của hệ thống điện: Việc tối ưu hóa các tham số điều khiển thông qua GA có thể giúp cải thiện hiệu suất và chất lượng hoạt động

của hệ thống điện Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành công nghiệp và các ứng dụng

mà việc tối ưu hóa hiệu suất có thể dẫn đến tiết kiệm năng lượng, giảm chi phí vận hành, và nâng cao độ tin cậy của hệ thống.

- Mở rộng khả năng ứng dụng: Công nghệ điện và điều khiển đang phát triển rất nhanh Việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển kỹ thuật điện mở ra khả năng ứng dụng cho các hệ thống điện tử, mạng lưới điện thông minh, IoT, thiết bị điện tử cá nhân, và nhiều ứng dụng khác Nghiên cứu trong lĩnh vực này có thể đóng góp vào việc tạo ra các bộ điều khiển linh hoạt và tối ưu cho các hệ thống điện tử tiên tiến và thông minh.

- Kết hợp giữa GA và các phương pháp khác: Một lợi ích quan trọng của nghiên cứu về GA trong điều khiển kỹ thuật điện là khả năng kết hợp với các phương pháp khác Ví dụ, kết hợp GA với học máy (machine learning) hay hệ thống mờ (fuzzy systems) có thể tạo ra các giải pháp tối ưu và linh hoạt hơn cho các vấn đề điều khiển phức tạp.

1.3 Lợi ích và ý nghĩa của đề tài

1.3.1 Lợi ích của việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện

- Tối ưu hóa hiệu suất: Áp dụng GA trong điều khiển kỹ thuật điện giúp tìm ra các thông số điều khiển tối ưu, từ đó cải thiện hiệu suất và hoạt động ổn định của hệ thống Điều này góp phần gia tăng năng suất, tiết kiệm năng lượng và tối ưu hóa quá trình vận hành Ví dụ, trong hệ thống điện mạch, GA có thể tìm ra sự phân bố dòng điện tối ưu để giảm tổn thất công suất.

- Giảm thiểu sai số: GA có khả năng tìm kiếm và điều chỉnh chính xác các yếu tố ảnh hưởng đến sai số trong hệ thống điều khiển kỹ thuật điện Việc giảm thiểu sai số giúp cải thiện độ chính xác và đáng tin cậy của hệ thống, đồng thời tạo ra sản phẩm chất lượng cao Ví dụ, trong hệ thống điều khiển robot, GA có thể tối ưu hóa các thông số để giảm sai số trong việc di chuyển và định vị.

- Tăng tính linh hoạt và thích ứng: Sử dụng GA trong điều khiển kỹ thuật điện mang lại tính linh hoạt và thích ứng cao Hệ thống điều khiển có khả năng tự động tìm kiếm và cập nhật các thông số điều khiển tối ưu dựa trên quy tắc tiến hóa, từ đó giúp hệ thống thích nghi với sự biến đổi và yêu cầu của môi trường Ví dụ, trong hệ thống điều khiển nhiệt độ, GA có thể điều chỉnh tham số điều khiển để đáp ứng các yêu cầu nhiệt độ khác nhau của môi trường.

1.3.2 Ý nghĩa và tiềm năng của đề tài trong công nghệ kỹ thuật điện và ứng dụng điều khiển

- Nâng cao hiệu suất và độ chính xác: Áp dụng GA trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện mang lại tiềm năng nâng cao hiệu suất và độ chính xác của hệ thống Điều này đáng chú ý trong các ngành công nghiệp điện tử, sản xuất và điều khiển, nơi việc tối ưu hóa hoạt động và giảm thiểu sai số là yếu tố quan trọng cho thành công Ví dụ, trong hệ thống điều khiển tự động hóa, GA có thể tối ưu hóa các thông số để đạt được độ chính xác cao và tăng hiệu suất sản xuất.

- Tăng tính tự động và giảm sự phụ thuộc vào con người: Việc áp dụng GA trong điều khiển kỹ thuật điện mang lại tiềm năng tăng tính tự động và giảm sự phụ thuộc vào con người Thay vì thực hiện điều chỉnh và tối ưu hóa thủ công, GA tự động tìm kiếm

và cập nhật các thông số điều khiển tối ưu, giảm thiểu sự can thiệp của con người và tiết kiệm thời gian và công sức Điều này đặc biệt quan trọng trong các hệ thống tự động hóa và môi trường công nghiệp, nơi sự tự động hoá và giảm sự phụ thuộc vào con người là yếu tố quyết định cho hiệu suất và hiệu quả Ví dụ, trong hệ thống điều khiển năng lượng mặt trời, GA có thể tối ưu hóa các thông số điều khiển để tận dụng tối đa năng lượng mặt trời mà không cần sự can thiệp của con người.

- Mở rộng khả năng ứng dụng: Đề tài có ý nghĩa quan trọng trong việc mở rộng khả năng ứng dụng của công nghệ điện và điều khiển Áp dụng GA trong điều khiển kỹ thuật điện không chỉ giúp cải thiện hiệu suất hệ thống hiện có mà còn mở ra tiềm năng cho việc tối ưu và phát triển các hệ thống mới, đáp ứng nhu cầu và yêu cầu ngày càng đa dạng và phức tạp của công nghệ điện Ví dụ, GA có thể được áp dụng trong việc điều khiển hệ thống lưới điện thông minh, hệ thống tự động hóa trong các nhà máy sản xuất, hoặc cải thiện hiệu suất và ổn định trong các hệ thống điện tử tiên tiến Điều này đóng góp vào sự phát triển và tiến bộ của công nghệ điện và ứng dụng điều khiển trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

1.4 Lý do cá nhân

Việc lựa chọn một đề tài nghiên cứu không chỉ dựa trên nhu cầu tổng quát trong lĩnh vực mà còn liên quan đến lý do cá nhân và sự quan tâm riêng của người nghiên cứu Dưới đây là lý do cá nhân và sự quan tâm của tôi đối với đề tài này:

- Sự hứng thú với lĩnh vực điều khiển kỹ thuật điện: Tôi đã luôn có sự quan tâm sâu sắc đối với lĩnh vực điều khiển kỹ thuật điện từ khi tôi học về các khái niệm cơ bản trong ngành điện tử Việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp điều khiển hiệu quả và linh hoạt đã và đang trở thành yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu suất và chất lượng của các hệ thống điện tử Qua việc áp dụng giải thuật di truyền GA, tôi tin rằng có thể tạo ra các giải pháp tối ưu hóa thông qua quá trình tiến hóa và tìm kiếm không gian tham số rộng lớn.

- Mong muốn đóng góp vào sự phát triển công nghệ: Một trong những lí do chính khiến tôi quyết định nghiên cứu vấn đề này là mong muốn đóng góp vào sự phát triển công nghệ trong lĩnh vực điều khiển kỹ thuật điện Việc áp dụng giải thuật di truyền GA có thể mang lại những tiếp cận tối ưu và linh hoạt hơn để điều khiển các hệ thống điện tử phức tạp Tôi tin rằng việc nghiên cứu này sẽ tạo ra những khía cạnh mới và đột phá trong việc tối ưu hóa và cải thiện hiệu suất của các ứng dụng công nghệ, từ đó góp phần vào sự tiến bộ và phát triển của lĩnh vực này.

- Nhận thức về tiềm năng và ý nghĩa của đề tài: Đề tài này không chỉ có tiềm năng ứng dụng rộng rãi mà còn mang lại ý nghĩa quan trọng đối với việc tối ưu hóa và cải thiện hiệu suất của các hệ thống điện tử Hiện nay, vấn đề điều khiển hiệu quả và tối ưu đã trở thành một yếu tố quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng công nghệ Tôi hy vọng nghiên cứu này có thể đưa ra cái nhìn mới về việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong lĩnh vực này, giúp tìm ra các phương pháp tối ưu và cải thiện hiệu suất của hệ thống điện tử.

- Định hướng nghề nghiệp và tiếp cận với công nghệ mới: Việc nghiên cứu đề tài này cũng giúp tôi mở rộng kiến thức và kỹ năng trong lĩnh vực điều khiển kỹ thuật điện và ứng dụng giải thuật di truyền GA Tôi tin rằng việc có nền tảng vững chắc về các khái niệm và phương pháp trong lĩnh vực này sẽ là một lợi thế sự nghiệp cho tôi.

CHƯƠNG 2: MỤC ĐÍCH, MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Chương 2 trong đề tài này nhằm trình bày mục đích chính của nghiên cứu và những nội dung quan trọng liên quan đến nó

2.1 Mô tả vấn đề nghiên cứu

2.1.1 Vấn đề nghiên cứu

Vấn đề nghiên cứu trong đề tài này là việc áp dụng giải thuật di truyền GA (Genetic Algorithm) trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện Công nghệ điện và điều khiển đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất và hiệu quả của các hệ thống kỹ thuật điện, như hệ thống điện mạch, hệ thống tự động hóa, hệ thống năng lượng mặt trời và các hệ thống điện tử khác.

Tuy nhiên, việc tìm kiếm và tối ưu hóa các thông số điều khiển cho các đối tượng kỹ thuật điện có thể là một vấn đề phức tạp Các phương pháp truyền thống trong điều khiển như điều khiển PID (Proportional-Integral-Derivative) có thể không đạt được hiệu suất tối ưu trong các trường hợp phức tạp hoặc thay đổi.

2.1.2 Lý do quan trọng cần giải quyết

Việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển kỹ thuật điện là một hướng tiếp cận mới để tối ưu hóa các thông số điều khiển GA được lấy cảm hứng từ quy tắc tiến hóa trong tự nhiên và đã được chứng minh là hiệu quả trong việc tìm kiếm các giải pháp tối ưu trong các bài toán tối ưu hóa.

Vấn đề quan trọng cần giải quyết là tìm hiểu khả năng áp dụng và hiệu quả của GA trong tối ưu hóa thông số điều khiển cho các đối tượng kỹ thuật điện Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc xác định cách áp dụng GA để tìm ra các giá trị tối ưu cho các thông số điều khiển như dòng điện, điều kiện nhiệt, áp suất, tốc độ, v.v Nhờ đó, ta có thể cải thiện hiệu suất và đáng tin cậy của hệ thống điều khiển kỹ thuật điện.

2.1.3 Các khía cạnh được tập trung

Trong nghiên cứu này, chúng ta sẽ tập trung vào việc áp dụng giải thuật di truyền GA để tối ưu hóa các thông số điều khiển trong hệ thống điện tử, sản xuất và điều khiển Chúng ta sẽ xem xét việc áp dụng GA trong điều khiển các đối tượng kỹ thuật điện như hệ thống điện mạch, hệ thống tự động hóa, hệ thống năng lượng mặt trời và các hệ thống điện tử khác.

Mục tiêu là tìm hiểu cách tối ưu hóa hoạt động của các hệ thống kỹ thuật điện thông qua áp dụng giải thuật di truyền GA vào việc tìm kiếm thông số điều khiển tối ưu Cụ thể, mục tiêu nghiên cứu bao gồm:

- Phát triển mô hình và thu thập dữ liệu: Xây dựng mô hình toán học và thu thập dữ liệu từ các hệ thống kỹ thuật điện để sử dụng trong quá trình tối ưu hóa Mô hình này phải đảm bảo mô phỏng chính xác các tính chất và yếu tố quan trọng của hệ thống.

- Áp dụng giải thuật di truyền GA: Tìm hiểu nguyên lý hoạt động của giải thuật di truyền GA và xác định cách áp dụng nó vào việc tối ưu hóa thông số điều khiển trong các hệ thống kỹ thuật điện Điều này gồm việc xác định biểu diễn cá thể, các toán tử di truyền (như lai ghép, đột biến), và cách đánh giá và chọn lọc cá thể.

- Tối ưu hóa thông số điều khiển: Sử dụng GA để tìm kiếm và tối ưu hóa các thông số điều khiển cho các hệ thống kỹ thuật điện Điều này có thể bao gồm tối ưu hóa