zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Điện - Điện tử

Hệ thống chẩn đoán sự cố MBA phân phối online

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Báo xấu

11
lượt xem 9
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Hệ thống chẩn đoán sự cố MBA phân phối online đề xuất xây dựng hệ thống chẩn đoán sự cố online MBA dựa trên sự tổng hợp thông tin đa nguồn. Phương pháp này dựa trên giám sát đa tham số và tổng hợp đa thông tin đầu vào như cảm biến ảnh nhiệt, cảm biến âm thanh, cảm biến độ rung, thông số vận hành qua MDMS, số liệu đánh giá CBM,… để tổng hợp, tính toán, phân tích, chẩn đoán, cảnh báo sớm sự cố MBA.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Hệ thống chẩn đoán sự cố MBA phân phối online

KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 HỆ THỐNG CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ MBA PHÂN PHỐI ONLINE POWER TRANSFORMER FAULT DIAGNOSIS SYSTEM BASED ON INTERNET OF THINGS 1 2 Trần Đại Hoàng Phúc , Nguyễn Hoàng Tín 1Công ty Điện lực Quảng Ngãi, 0353249785, phuctdh@cpc.vn 2Công ty Điện lực Quảng Ngãi, 0968235478, tinnh1@cpc.vn Tóm tắt: Các lỗi trong máy biến áp lực được phân loại thành hai lỗi bên trong và bên ngoài, các nguyên nhân gây ra lỗi trong máy biến áp và các kỹ thuật chẩn đoán lỗi, cách xử lý được giới thiệu trong báo cáo này. Vì các kỹ thuật trong phân tích từ trường đã được áp dụng rộng rãi trong những năm gần đây, chúng cũng có thể được sử dụng như một phương pháp chính xác và hiệu quả để chẩn đoán lỗi của máy biến áp. Dựa vào những dữ liệu thu thập từ quá trình vận hành và phương pháp lập luận, phân tích đã chỉ ra được các nguyên nhân gây ra sự cố tiềm ẩn đến từ bên trong và bên ngoài máy biến áp. Từ khóa: Chẩn đoán tình trạng MBA; thuật toán Fuzzy – Kmeans; nhân tố ảnh hưởng; Internet of Things. CHỮ VIẾT TẮT CBM Condition Based Maintenance MDMS Meter Data Management System MBA Máy biến áp TCVN Tiêu chuẩn Việt Nam IOT Internet of Things FRA Frquency Response Analysis 1. GIỚI THIỆU Hiện nay, MBA phân phối là bộ phận quan trọng của lưới điện, hiệu suất và tình trạng của MBA ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy, an toàn và tính liên tục của cung cấp điện. Tuy nhiên, hiện nay hệ thống giám sát MBA rất ít và thiếu các phương tiện chẩn đoán hiệu quả, cảnh báo sớm sự cố. Do đó không thể biết được trạng thái hoạt động online của MBA và không tìm thấy sự cố tiềm ẩn bên trong MBA, nhất là trong thời gian giữa các lần kiểm tra định kỳ và kết quả là không thể tránh được các sự cố. Tác giả đề xuất xây dựng hệ thống chẩn đoán sự cố online MBA dựa trên sự tổng hợp thông tin đa nguồn. Phương pháp này dựa trên giám sát đa tham số và tổng hợp đa thông tin đầu vào như cảm biến ảnh nhiệt, cảm biến âm thanh, cảm biến độ rung, thông số vận hành qua MDMS, số liệu đánh giá CBM,… để tổng hợp, tính toán, phân tích, 80
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA chẩn đoán, cảnh báo sớm sự cố MBA [6]. Tín hiệu cảnh báo được truyền online về Trung tâm điều khiển và phát tin nhắn đến người quản lý vận hành. Vận hành máy biến áp an toàn và ổn định đóng vai trò quan trọng trong sự ổn định của hệ thống điện và các thiết bị liên quan. Vì bất kỳ sự cố nào trong máy biến áp lực đến ảnh hưởng đến độ tin cậy cung cấp điện, nên việc chẩn đoán chính xác lỗi và ngắt nhanh máy biến áp bị sự cố từ phần còn lại của hệ thống điện là điều cần thiết để giảm thiệt hại do dòng sự cố cao và nâng cao độ tin cậy cung cấp điện cho khách hàng. 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT/PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Phương thức thu thập dữ liệu Dùng các công cụ, thiết bị giám sát, cảm biến: cảm biến ảnh nhiệt, cảm biến âm thanh, cảm biến độ rung lắp đặt tại TBA để thu thập thông tin online cùng với thông số vận hành qua MDMS, số liệu đánh giá CBM,… Để chẩn đoán online các lỗi xảy ra của MBA, có nhiều thông số đầu vào cần thu thập. Theo Quy trình vận hành và bảo dưỡng trạm biến áp phân phối (269/QĐ-EVN, ngày 4/3/2019), máy biến áp phải được đưa ra khỏi vận hành trong các trường hợp: 1. Có tiếng kêu mạnh, không đều hoặc tiếng phóng điện. 2. Sự phát nóng của máy tăng lên bất thường và liên tục trong điều kiện làm mát bình thường, phụ tải định mức. 3. Dầu tràn ra ngoài máy qua bình dầu phụ, vỡ kính phòng nổ hoặc dầu phun ra qua van an toàn. 4. Mức dầu thấp dưới mức quy định và còn tiếp tục hạ thấp. 5. Màu sắc của dầu thay đổi đột ngột. 6. Các sứ bị rạn, vỡ, bị phóng điện bề mặt, đầu cốt bị nóng đỏ. 7. Kết quả thí nghiệm không đạt tiêu chuẩn quy định. Hình 1 chỉ ra các lỗi cần chẩn đoán online cho MBA phân phối bao gồm: 1. Ngắn mạch cục bộ cuộn dây 2. Phóng điện trong máy biến áp 3. Suy giảm cách điện dầu 4. Đứt mạch cuộn dây 5. Tản nhiệt kém của cuộn dây 6. Quá tải 81
KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 7. Nối đất máy biến áp 8. Tản nhiệt kém của lõi sắt 9. Ngắn mạch một phần lõi sắt. Hình 1. Ảnh hưởng của các nhân tổ đến tình trạng MBA Tuy nhiên, để giảm chi phí đầu tư Bộ chẩn đoán online so với giá trị của MBA phân phối [3], đề xuất chỉ cần giám sát các lỗi sau nhưng vẫn đảm bảo đánh giá được nguy cơ sự cố:  Nhiệt độ MBA;  Dầu MBA; [1]  Độ rung, ồn;  Dòng tải, điện áp vận hành MBA;  Tuổi thọ;  Theo dõi các kết quả thí nghiệm CBM. 82
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA Hình 2 cho thấy các tiêu chuẩn để đánh giá các yếu tố trên dựa theo QĐ 62/EVN về tiêu chuẩn MBA phân phối, 269/QĐ-EVN, ngày 4/3/2019 và các TCVN về MBA. Hình 2. Các tiêu chuẩn đánh giá tình trạng MBA 2.2. Thuật toán Tiến hành xây dựng thuật toán chẩn đoán sự cố cho MBA thông qua thuật toán Fuzzy - Kmean [2] và một số thuật toán khác đi kèm. Trong đó Thuật toán Fuzzy – Kmean [4] được xây dựng phù hợp với đề tài dựa trên thuật toán cơ bản:  Đầu vào: n đối tượng và số cụm k ( trong đó n là số tiêu chí, k số mẫu dữ liệu)  Đầu ra: Các cụm 𝐶 𝑖 (𝑖 = 1. . 𝑘) sao cho hàm mục tiêu E sau đây đạt cực tiểu: 𝑘 𝐸=∑ ∑ 𝑑 2 (𝑥, 𝑚 𝑖 ) 𝑖=1 𝑥∈𝐶 𝑖  Bước 1: Khởi tạo 83
KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 Chọn k đối tượng Cj (j=1..k) là tâm ban đầu của k cụm dữ liệu đầu vào (lựa chọn ngẫu nhiên).  Bước 2: : Gán tâm cụm theo khoảng cách Với mỗi đối tượng 𝑥 𝑖 (1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑛), tính khoảng cách của nó tới mỗi tâm 𝐶𝑗 𝑣ớ𝑖 𝑗 = 1. . 𝑘. Đối tượng thuộc về cụm 𝐶 𝑆 mà khoảng cách từ tâm 𝐶 𝑆 tương ứng đến đối tượng đó là nhỏ nhất. 𝑑(𝑥, 𝐶 𝑆 ) = 𝑑(𝑥, 𝐶 𝑗 ), 1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑘  Bước 3: Cập nhật tâm cụm Đối với mỗi 𝑗 = 1. . 𝑘, cập nhật lại tâm cụm 𝐶𝑗 bằng cách xác định trung bình cộng các vector đối tượng dữ liệu đã được gán về cụm ∑ 𝑥∈𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟(𝑗) 𝑥 𝐶𝑗 = 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟(𝑗))  Bước 4: Lặp và kiểm tra điều kiện dừng Lặp lại các bước 2 và 3 cho đến khi tâm cụm không thay đổi giữa 2 lần lặp liên tiếp. 2.3. Thiết kế, xây dựng hệ thống cảm biến và truyền dẫn dữ liệu giám sát (IOT) [5] Để đảm bảo dữ liệu được thu thập một cách chính xác và đầy đủ, hệ thống cảm biến và truyền dẫn dữ liệu giám sát thiết bị được thiết kế như sau:  Phần ngoại vi: Module thu thập dữ liệu giám sát sử dụng vi điều khiển Raspberry PI 4, camera ảnh nhiệt 64x64, cảm biến độ ẩm Fs200-sht10, cảm biến độ rung Analog signal out, Cảm biến âm thanh Max 9814, module 3G.  Phần mềm xử lý: Xây dựng phần mềm nhúng đặc thù để chẩn đoán, chương trình xử lý ảnh nhiệt, web server để giám sát, xuất báo cáo và cảnh báo người dùng. 2.4. Sơ đồ thực hiện Hình 3 mô tả sơ đồ thực hiện chẩn đoán MBA gồm 4 bước: 84
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA Các dữ liệu giám sát: Nhiệt độ Gửi tín hiệu cảnh MBA, Mức dầu MBA, Độ rung, ồn, báo được truyền online về TTĐK Start Dòng tải, điện áp vận hành MBA, Trung tâm giám sát Network No Tuổi thọ, các kết quả thí nghiệm chẩn đoán sự cố và phát tin nhắn CBM đến người quản lý vận hành. Yes Update Database Hình 3. Sơ đồ thực hiện Các bước thực hiện được mô tả như Hình 4: Hình 4: Các bước thực hiện 3. KẾT QUẢ VÀ KHUYẾN NGHỊ Nhiều phương pháp [7] được giới thiệu để chẩn đoán và xác định vị trí lỗi trong máy biến áp và một số lỗi trong số đó đã được nêu ra trong bài báo này. Phương pháp đánh giá độc lập là một phương pháp hiệu quả và tối ưu để chuyển đổi chẩn đoán lỗi trước đây. Tuy nhiên, phương pháp đánh giá độc lập mang tính cục bộ đối với từng loại, từng công suất, từng đặc điểm vận hành của máy biến áp. Thuật toán Fuzzy K-means trên là một phương pháp tối ưu trong điều kiện giám sát mọi trường hợp bất thường của máy biến áp tại mọi thời điểm. Tuy nhiên, phương pháp chẩn đoán đánh giá dựa theo thuật toán Fuzzy K-means khá tốn kém và có một số điểm khó xác định trong phân tích của 85
KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 thuật toán. Lỗi nhỏ nhất từ các hư hỏng trong máy biến áp có thể chẩn đoán được bằng tần số phân tích phản hồi (FRA) trong khi phương pháp này cần công cụ phức tạp để phát hiện. Lợi thế chính của phương pháp chẩn đoán đánh giá dựa theo thuật toán Fuzzy K-means dựa trên một số dữ liệu có sẵn như thông số vận hành, kết quả thí nghiệm CBM. Bảng 1. Ưu, nhược điểm của từng phương pháp chẩn đoán Phương pháp Tiêu chí Ưu điểm Nhược điểm 1. Nghiên cứu sử 1. Dòng tải 3 pha 1. Thực tế Cần nghiên cứu sâu dụng tối ưu phụ tải 2. Nhiệt độ xung 2. Chi phí thấp hơn để cải thiện độ và thuật toán ANN quanh chính xác 3. Không cần bổ cho hệ thống giám 3. Nhiệt độ phần sung cảm biến sát dầu MBA trên MBA 4. Nhiệt độ ở giữa MBA 2. Nghiên cứu thời Nhiệt độ MBA Độ chính xác cao Chi phí đầu tư cao gian thực về giám sát tình trạng máy biến áp phân phối bằng máy ảnh nhiệt 3. Chẩn đoán lỗi 1. DGA Độ chính xác rất Cần sử dụng nhiều máy biến áp dựa 2. Dữ liệu SCADA cao Có thể dự đoán tham số cho các trên Đa nguồn vị trí, loại và thuộc phương pháp tổng 3.Dữ liệu thời gian Thông tin kết hợp tính của sự cố máy hợp thông tin để có thực từ cảm biến biến áp. độ chính xác cao và đặc biệt sử dụng nhiều loại 4.Lịch sử vận hành dữ liệu sự cố máy biến áp trong quá khứ 4. Tận dụng nâng 1. Mức tải Thoải mái về tiện Cần lắp đặt nhiều cao cơ sở hạ tầng 2. Suy giảm chất ích theo dõi và thiết công tơ thông minh đo lường (AMI) lượng MBA lập kế hoạch quản được lắp đặt tại các lý vận hành phù vị trí của khách 3. Nhiệt độ môi hợp hàng cho từng máy trường biến áp phân phối 4. Nhiệt độ điểm nóng nhất 86
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA Phương pháp Tiêu chí Ưu điểm Nhược điểm 5. Phân tích thông 1. Độ lệch điện áp Độ chính xác cao Cần dữ liệu kiểm tin đa nguồn 2. Mang tải tra (Mất cân bằng và sóng hài) 3. Hệ số lệch pha 4. Sóng hài Mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng được thể hiện trong bảng 1. Nói chung, mỗi kỹ thuật đều có độ chính xác riêng trong chẩn đoán một hoặc nhiều lỗi và một phương pháp không thể cung cấp hiệu suất chẩn đoán chính xác và tối ưu. Hơn nữa, phương pháp chẩn đoán đánh giá dựa theo thuật toán Fuzzy K-means có thể được coi là ứng dụng trực tiếp tính chính xác của phương pháp lập luận, phân tích được đưa ra. Kinh nghiệm cho thấy ban đầu chẩn đoán lỗi và tình trạng bất thường của máy biến áp có thể ngăn ngừa các lỗi không thể sửa chữa trong tương lai. Ngoài ra, chi phí ứng dụng của phương pháp có thể là một yếu tố trong việc lựa chọn kỹ thuật chẩn đoán lỗi. Qua các phân tích trên, việc xây dựng hệ thống chẩn đoán sự cố online MBA dựa trên sự tổng hợp thông tin đa nguồn là cần thiết, từ đó biết được trạng thái hoạt động online của MBA và phát hiện sự cố tiềm ẩn bên trong MBA. Đảm bảo độ tin cậy, an toàn và tính liên tục của cung cấp điện. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] T. Byrne, "Humidity Effects in Substations," p. 84600, 2013. [2] N. H. H. V. V. T. Đ. V. Đ. Nguyễn Tu Trung, "Một Cải Tiến Thuật Toán Kmeans Cho Việc Phân Vùng," 2015. [3] J. F. a. R. Heydarabad, "Diagnosing Power Transformers Faults," ISSN 10683712, Russian Electrical Engineering, 2014, Vol. 85, No. 12, p. 785–793, 2014. [4] R. Naresh, V. Sharma and M. Vashisth, "An Integrated Neural Fuzzy Approach for Fault Diagnosis of Transformers," IEEE Transactions on Power Delivery Volume: 23, Issue: 4, 2008. [5] Y. L. X. C. Q. Y. H. S. C. M. &. J. Z. Guoshi Wang, "Power transformer fault diagnosis system based on Internet of Things," EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking volume 2021, Article number: 21, 2021. [6] J. Fang, F. Yang, C. Chen, Y. Yang, B. Pang, J. He and H. Lin, "Power Distribution Transformer Fault Diagnosis with Unbalanced Samples Based on Neighborhood Component Analysis and k-Nearest Neighbors," 2021 Power System and Green Energy Conference (PSGEC), 2021. [7] K. D. L. R. P. W. J. J. E. R. S. G. Z. Quynh T. Tran, "A Review of Health Assessment Techniques for Distribution Transformers in Smart Distribution Grids," Applied Sciences, vol. 8115, p. 10, 2020. 87

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2431 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.