zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Điện - Điện tử

Mô hình giám sát thông minh lưới truyền tải điện

Chia sẻ: Liễu Yêu Yêu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

Báo xấu

12
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Mô hình giám sát thông minh lưới truyền tải điện" đề xuất một mô hình giám sát như thế bằng việc thiết kế và phát triển các thành phần quan trọng như nền tảng phần mềm dựa trên điện toán đám mây, camera nhiệt AI, cảm biến không cần nguồn cung cấp,... Các kết quả thử nghiệm trên mạng lưới của PTC3 và EVN Hanoi cho thấy tính hiệu quả và thông minh của hệ thống. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Mô hình giám sát thông minh lưới truyền tải điện

Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) Mô Hình Giám Sát Thông Minh Lưới Truyền Tải Điện Nguyễn Tài Hưng1, Nguyễn Cao Ninh2, Nguyễn Văn Ba2, Bùi Việt Hưng2 1) Trường Điện Điện Tử, ĐHBK-HN 2) VTI Corp Email: hung.nguyentai@hust.edu.vn, ninhnc@vticorp.co, banv@vticorp.co, hungbv@vticorp.co Abstract— Ngày nay, xã hội cần một nguồn cung cấp điện các thành phần sẽ tăng theo tải, nhiệt độ tăng có thể gây ra đáng tin cậy và tăng trưởng vì ngày càng nhiều các phụ tải sự thoái hóa ở lớp cách điện và các tiếp điểm kim loại. quan trọng được kết nối với nhau. Cách tiếp cận truyền thống Trong trường hợp xấu có thể xuất hiện ngắn mạch hoặc tăng là bổ sung thêm nhiều hệ thống dự phòng, với tác động môi điện trở tiếp xúc, nếu không kiểm tra và xử lý kịp thời sẽ trường và chi phí vốn đáng kể. Không cần thực hiện hành gây ra sự cố cho hệ thống và nguy hiểm đến người vận động nào để duy trì nguồn cung sau khi xảy ra lỗi ngoài việc ngắt kết nối mạch bị lỗi. Mô hình lưới điện thông minh cho hành. phép sản xuất năng lượng một cách phân tán và cấu hình lại Trong quy trình về phương pháp sửa chữa bảo dưỡng sau lỗi một cách thông minh và tự phục hồi để cung cấp điện theo tình trạng vận hành thiết bị của Tập đoàn Điện lực Việt bền vững với chi phí giảm đáng kể. Để đạt được điều đó, hệ Nam cũng chỉ ra rằng: Tham số nhiệt độ có trọng số cao thống lưới điện thông minh, cả lưới truyền tải và lưới phân nhất trong việc tính toán để đưa ra tình trạng sức khỏe của phối, cần phải được giám sát và điều khiển một cách tự động và liên tục bằng các công nghệ tiên tiến nhất như IoT, 5G, MBA và các thiết bị điện, sau đó mới đến các tham số về: Lidar, AI, vv… Tuy nhiên việc giám sát các hệ thống đường Giám sát PD (phóng điện), giám sát khí hòa tan trong dầu, dây và trạm biến áp có những khó khăn đặc thù riêng như chất lượng dầu, vv… Thực tế vận hành giám sát nhiệt độ tại nhiễu điện từ lớn, dòng và áp cũng rất lớn, khả năng truy cập các TBA đang được cán bộ quản lý vận hành đo thủ công hệ thống thiết bị đang hoạt động trên lưới khó khăn, vv… Do định kỳ bằng súng bắn nhiệt độ cầm tay. Phương pháp này đó việc có được giải pháp giám sát điều khiển một cách thông không giám sát được liên tục và có nhiều sai số trong quá minh và tự động hoàn toàn là cấp thiết và vô cùng hữu ích. trình đo. Do đó, việc cần thiết trạng bị một giải pháp hệ Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình giám sát thống giám sát nhiệt độ trong TBA một cách liên tục và như thế bằng việc thiết kế và phát triển các thành phần quan chính xác là vô cùng quan trọng, giúp giảm thiểu các sự cố trọng như nền tảng phần mềm dựa trên điện toán đám mây, camera nhiệt AI, cảm biến không cần nguồn cung cấp, vv… có thể xảy ra gây hậu quả nghiêm trọng cho hoạt động sản Các kết quả thử nghiệm trên mạng lưới của PTC3 và EVN xuất kinh doanh của đơn vị, tối ưu nguồn lực và giảm chi Hanoi cho thấy tính hiệu quả và thông minh của hệ thống. phí trong việc bảo trì, bảo dưỡng hệ thống. Keywords- Lưới điện thông minh, cảm biến không nguồn, Hệ thống đường dây lại là vấn đề khác cũng quan trọng camera nhiệt, camera AI, biến áp, đường dây, vv.... không kém các trạm biến áp. Trong quá trình vận hành lưới I. GIỚI THIỆU điện truyền tải cao thế có thể gặp những trường hợp dây dẫn bị võng quá mức do quá tải, quá nhiệt, phụ tải tăng bất Theo lý thuyết chuyên ngành và thực tế vận hành các thường hoặc do thiên tai gây ra. Việc giám sát nhiệt động thiết bị ngành Điện, đặc biệt là các thiết bị trong TBA cũng đường dây luôn là bài toán khó khăn. Có nhiều mạch dây ở như đường dây truyền tải cao áp thì hiện tượng phát nhiệt tại những vị trí, địa hình phức tạp, khó giám sát thường xuyên, các thiết bị điện, đầu nối tiếp điểm là những dấu hiệu đầu kịp thời. Ngay cả những vị trí dễ giám sát cũng không thể tiên có thể cảnh báo sớm về các vấn đề sức khỏe của thiết bị, giám sát một cách liên tục. Khi xảy ra sự cố sẽ gây thiệt hại tiếp điểm, đường dây đó. về kinh tế, ảnh hưởng lớn tới sản xuất kinh doanh của đơn Trong các thiết bị chuyển mạch, các điểm quan trọng vị. Hiện nay, cùng với sự phát triển của khoa học, công trong hệ thống phân phối điện, máy biến áp và các thành nghệ, trên thế giới cũng đã có những giải pháp ứng dụng phần khác của hệ thống truyền tải và phân phối điện dễ bị giám sát nhiệt động đường dây như sử dụng cảm biến, hư hỏng nếu không được giám sát và kiểm soát chặt chẽ. Tải camera nhiệt, vv… để giám sát liên tục thông số nhiệt tăng sẽ gây ra các vấn đề cho hệ thống, dẫn đến nhiệt độ của đường dây. Tuy nhiên việc lắp đặt các thiết bị giám sát trên ISBN 978-604-80-7468-5 203
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) hệ thống đường dây thường rất khó khăn do địa hình, địa vật chí về (i) an toàn trong lắp đặt, vận hành và dễ dàng bảo cũng như chi phí vận hành, bảo trì rất cao. Do đó việc có thể dưỡng và (ii) chính xác trong các phép đo. tạo ra được một mô hình đánh giá, dự báo các thông số nhiệt Với yêu cầu đó và trên cơ sở các khảo sát thực nghiệm động đường dây kết hợp giữa dữ liệu giám sát thu thập được với Công ty truyền tải điện 3 (PTC3) và EVN Hà Nội cũng như dữ liệu đo xa từ hệ thống SCADA và trí tuệ nhân nhóm nghiên cứu đã đề xuất và thiết kế hệ thống giám sát tạo (AI) sẽ cho phép xây dựng các giải pháp giám sát đường nhiệt động đường dây như sơ đồ hình 1 và hình 2 dưới dây và lưới truyền tải một cách khoa học, kinh tế và hiệu đây. quả. Một số tiêu chí của hệ thống giám sát , dự báo và cảnh báo nhiệt độ thông minh, bao gồm: - Giám sát tự động, liên tục và định danh toàn bộ các điểm cần giám sát trong TBA cũng như trên đường dây - Cảnh báo tức thời ngay khi phát hiện bất thường về phần mềm trung tâm, ứng dụng trên thiết bị di động của người quản lý vận hành, Call, SMS - Khả năng tích hợp với các hệ thống khác - Có khả năng kết nối với hệ thống SCADA và đồng bộ dữ liệu một hoặc hai chiều - Thu thập và lưu trữ liên tục, xây dựng cơ sở dữ liệu lớn, cung cấp dữ liệu đầu vào làm cơ sở tính toán cho hệ thống bảo trì theo điều kiện – CBM. Hình 1. Kiến trúc tổng quan hệ thống giám sát nhiệt động - Hiển thị thời gian thực cảnh báo và tình trạng thiết bị đường dây cần giám sát trên sơ đồ một sợi của trạm - An toàn lắp đặt, vận hành và dễ dàng bảo dưỡng - Chính xác trong các phép đo và dự báo - Vận hành ổn định và an toàn Trong dự án nghiên cứu ứng dụng kết hợp giữa phòng thí nghiệm các công nghệ mạng tiên tiến và ứng dụng thông minh (ANSA lab.) của Trường Điện Điện Tử, ĐHBK-HN với công ty VTI Corp. và Công ty truyền tải điện 3 (PTC3) cũng như Tổng công ty điện Hà Nội (EVN Hanoi), nhóm nghiên cứu đã thực hiện các khảo sát, đánh giá hiện trạng lưới truyền tải cũng như các trạm biến áp 220KV, 500KV nhằm ghi nhận các bài toán giám sát cần giải quyết và từ đó Hình 2. Đề xuất kiến trúc chi tiết hệ thống và phần mềm đề xuất mô hình và phát triển các công nghệ cần thiết để xây nền tảng giám sát lưới điện thông minh dựng thử nghiệm hệ thống giám sát lưới điện thông minh. Bài báo này sẽ trình bày tóm tắt những nội dung nghiên cứu Hệ thống được thiết kế với các tiêu chí quan trọng và một số kết quả mang tính bước đầu của dự án. Phần còn trong điều kiện vận hành lưới truyền tải cao thế quốc gia, lại của bài báo được tổ chức như sau: trong phần II, chúng bao gồm: tôi mô tả đề xuất mô hình giám sát tổng thể lưới điện thông - Áp dụng các công nghệ thông tin truyền thông tiên tiến minh. Phần III mô tả các nguyên lý hoạt động và thuật toán nhất như IoT, AI, Cloud/Edge Computing, 4G/5G đánh giá/dự đoán các thông số giám sát của hệ thống. Phần - Chính xác, ổn định và đặc biệt là dễ dàng lắp đặt, vận IV cung cấp các kết quả phát triển thử nghiệm phần cứng và hành và bảo trì hệ thống phần mềm của hệ thống. Và cuối cùng, phần V mô tả một số - Là giải pháp giám sát tập trung, các dữ liệu đường dây kết quả thực nghiệm hệ thống trên lưới và trạm biến áp thực và các vị trí quan trọng bên trong trạm biến áp được hệ tế. thống phân tích và xử lý liên tục, đảm bảo giám sát 24/7 và đưa về trung tâm giám sát II. MÔ HÌNH HỆ THỐNG - Đối tượng giám sát: Các vị trí đường dây trọng yếu Như đã nói ở trên, việc ứng dụng khoa học công nghệ hoặc toàn bộ các tuyến đường dây trên lưới cũng như vào giám sát các thông số trạm biến áp cũng như đường các tiếp điểm/vị trí quan trọng dễ sinh sự cố bên trong dây trên lưới truyền tải điện áp cao ở Việt Nam có thể giải trạm biến áp quyết được các vấn đề đặc biệt quan trọng liên quan đến - Giải pháp sử dụng các camera nhiệt, lidar và cảm biến sự phát triển của nền kinh tế mà trong đó nhu cầu về điện nhiệt giám sát 24/7 nhiệt độ dây dẫn cũng như trạm là luôn cần thiết. Ngoài ra, vì mức độ nhạy cảm và nguy biến áp. Các thông số dòng, áp, tải… được thu thập và hiểm khi làm việc trong môi trường điện áp cao nên yêu được phân tích, xử lý liên tục để xác định tình trạng cầu cho các giải pháp giám sát cần phải đạt được các tiêu ISBN 978-604-80-7468-5 204
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) dây dẫn, đưa ra tình trạng độ võng của dây và có những - Các đối tượng được giám sát trực quan trên bản đồ số. cảnh báo kịp thời. - Khả năng tích hợp với hệ thống SCADA, chuẩn hóa dữ - Các camera nhiệt được lập trình, cấu hình để đo chính liệu đầu vào theo hệ thống CBM của ngành. xác từng điểm nhiệt trên dây. Tự động nhận diện các điểm cần đo trong khung hình, phân tích và đưa ra - Các mức cảnh báo được phân biệt bằng màu sắc khác cảnh báo về trung tâm nhau; - Các điểm có nhiệt độ bất thường sẽ được cảnh báo tức - Khi click vào điểm đo sẽ hiển thị nhiệt độ đo gần nhất; thời về trung tâm giám sát, hoặc qua ứng dụng trên thiết bị di động dùng hệ điều hành Android/iOS tới - Hiển thị trạng thái các thiết bị (bộ thu dữ liệu, camera): người quản lý để có các quyết định kịp thời nhằm bảo có kết nối hay không, IP, tên, vv… vệ thiết bị, nâng cao tuổi thọ, giảm chi phí vận hành - Đối với các camera: cho phép xem trực tiếp video links cho toàn hệ thống đã cấu hình - Các thông tin được quản lý trong như: Tên, vị trí tọa độ, thông tin lịch sử bảo trì, đơn vị quản lý…. được - Có danh sách cảnh báo, khi click vào cảnh báo thì hiển thị chi tiết trong cảnh báo, trực quan trên bản đồ chuyển đến điểm đo tương ứng số. - Hỗ trợ công thức tính toán theo nhóm dữ liệu đầu vào: Các thành phần chính của hệ thống bao gồm: MIN, MAX, AVG, v.v. - Phần mềm giám sát trung tâm dựa trên công nghệ điện toán đám mây và sử dụng trí tuệ nhân tạo để tính - Báo cáo thống kê: báo cáo theo ngày tháng, loại cảnh toán và dự đoán các thông số nhiệt động đường dây báo, vv… (tùy theo yêu cầu); - Camera nhiệt tùy biến với tính năng AI được tính Hệ thống camera nhiệt được thiết kế thêm chức năng hợp để phân tích và tính toán các thông số đường dây AI/Edge computing để cung cấp khả năng thu thập dữ liệu từ nhiệt độ giám sát nhiệt, phân tích và tiền xử lý dữ liệu liên tục, tại chỗ, đưa ra - Thiết bị AI box để kết nối với hệ thống SCADA các mức cảnh báo và gửi về trung tâm giám sát. Các camera - Đường truyền vô tuyến 4G nhiệt được cấu hình, lập trình điều khiển theo hành trình đã Phần mềm trung tâm là nền tảng giám sát nhiệt độ tập thiết lập. Việc phân tích, so sánh và đưa ra các mức cảnh trung và sẵn sàng tích hợp với các hệ thống giám sát và cảnh báo được thiết lập theo quy định của đơn vị quản lý, vận báo trên đường dây và trạm biến áp. Kiến trúc phần mềm hành. được mô tả như hình 3. Thiết bị thu thập dữ liệu từ hệ thống SCADA được thiết kế và phát triển để kết nối đến SCADA Gateway theo Người dùng Người quản lý chuẩn IEC60870-101/104 (serial) và thu thập các thông tin Người quản trị (phân quyền) (theo cấp) hệ thống dòng điện, điện áp của dây dẫn tại điểm cần giám sát, đánh giá và gửi về phần mềm trung tâm để đồng bộ và tính toán độ võng của dây dẫn. Dữ liệu được truy xuất từ SCADA là Báo cáo phân tích ảnh MQTT, IEC60870, IEC61850 hàng lang, đường dây, thành phần cột Cảnh báo tức thời Dashboard tổng hợp Video trực tuyến Bản đồ số một chiều, đảm bảo mức cao về an toàn dữ liệu cho hệ thống SCADA. Giao tiếp tích hợp Hệ thống khác Trục tích hợp, xử lý thông tin (SCADA, PD online,..) III. NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG API (FTP, WS, REST,..) AI phân tích ảnh hàng Giám sát các Hệ thống phát triển bởi nhóm nghiên cứu chung hiện Thiết bị AI giám Giám sát nhiệt lang, đường dây, thành thông số đường phần cột sát trên cột tại trạm dây cung cấp hai chức năng chính là (i) giám sát nhiệt động POWER GRIDS AI PLATFORM đường dây và (ii) giám sát nhiệt các tiếp điểm, thanh cái và Hình 3. Kiến trúc phần mềm nền tảng giám sát trung tâm máy cắt bên trong trạm biến áp. Do đó các thành phần chính của hệ thống sẽ bao gồm: (i) phần mềm nền tảng Phần mềm được thiết kế dựa trên nguyên lý điện toán trung tâm; (ii) các camera nhiệt giám sát đường dây và đám mây và cung cấp đầy đủ các chức năng giám sát nhiệt trạm; (iii) bộ quét Lidar đường dây và hành lang tuyến; và động đường dây và nhiệt trạm, bao gồm: (iv) các cảm biến nhiệt tự cảm lắp đặt bên trong các trạm - Tích hợp các mô hình AI để tính toán, dự báo và hiển biến áp. Tất cả các thành phần này đều được thiết kế và thị các cảnh báo với đầy đủ thông tin cần thiết: Độ phát triển thử nghiệm bởi các nhà khoa học và kỹ sư của võng dây, nhiệt độ, định danh, vị trí tọa độ, thời gian, nhóm nghiên cứu chung. địa điểm, hình ảnh thực tế, vv… Các camera nhiệt được tích hợp chức năng phân tích và - Tổng hợp, phân tích và thống kê dữ liệu làm cơ sở xử lý hình ảnh tại chỗ và được lắp đặt trên các cột điện để phục vụ bảo trì, bảo dưỡng đạt hiệu quả cao nhất. giám sát nhiệt độ dây dẫn và các điểm tiếp xúc. Các thông tin về dữ liệu nhiệt độ và hình ảnh của dây dẫn từ camera - Lưu trữ các dữ liệu lịch sử cảnh báo, tổng hợp dữ liệu, được truyền về trung tâm giám sát qua truyền dẫn đánh giá và nhận định xu hướng đối với các điểm được 3G/4G/5G. Nguồn sử dụng cho camera là nguồn năng giám sát. lượng mặt trời, đảm bảo camera có thể hoạt động 48 giờ ISBN 978-604-80-7468-5 205
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) trong trường hợp không có nắng liên tiếp. Ngoài hệ thống đạt hiệu quả cao hơn. Chi tiết sơ đồ kết nối để đồng bộ dữ camera nhiệt chúng tôi cũng sử dụng hệ thống lidar và hệ liệu với hệ thống SCADA như mô tả trong hình 4. thống cảm biến thời tiết để thu thập các thông số về gió, nhiệt độ môi trường và hành lang lưới điện. Bên trong máy biến áp, nhiệt độ trong hệ thống là một trong những vấn đề quan trọng cần phải giám sát thường xuyên. Tại các vị trí tiếp điểm bị lỗi, kết nối không tốt sẽ làm cho giá trị điện trở tiếp xúc các mối nối tăng lên, điều này sẽ dẫn đến giá trị nhiệt độ tăng, gây nguy cơ cháy nổ cao. Trong các thiết bị chuyển mạch, các điểm quan trọng trong hệ thống phân phối điện, máy biến áp và các thành phần khác của hệ thống truyền tải và phân phối điện dễ bị hư hỏng nếu không được giám sát và kiểm soát chặt chẽ. Tải tăng sẽ gây ra các vấn đề cho hệ thống tủ điện. Kết quả là nhiệt độ của các thành phần trong tủ điện sẽ tăng theo tải, nhiệt độ tăng có thể gây ra sự thoái hóa ở lớp cách điện và Hình 4. Kết nối hệ thống giám sát trạm biến áp với hệ các tiếp điểm kim loại. Trong trường hợp xấu có thể xuất thống SCADA hiện ngắn mạch bên trong tủ hoặc tăng điện trở tiếp xúc, nếu không kiểm tra và xử lý kịp thời sẽ gây ra sự cố cho hệ Công suất đo xa (Ampere of MVA) Tính công suất RTCA thống và nguy hiểm đến người vận hành. Thiết kế phần SCADA MVA dựa trên thông số dòng Lưu các thông số tính toán đo xa Đánh giá MVA động và mềm của nhóm nghiên cứu tuân theo tiêu chuẩn của hiệp Nhiệt độ khu vực theo đo xa (MVA Ratings) vào hệ thống theo thời gian thực RTNET hội nhiệt NETA, trong đó hệ thống sẽ tự động so sánh sự Đánh giá công suất (MVA SCADA Ratings) thay đổi nhiệt độ của thiết bị với nhiệt độ nền của môi Mô hình dự đoán theo thời Giao diện lập MVA động dự báo STNET trường, hoặc so sánh nhiệt độ giữa các vị trí lân cận với gian và các bảng thông số tĩnh Tính dòng và dự đoán các thông trình ứng dụng (API) nhau. Nếu nhiệt độ chênh lệnh quá lớn thì sẽ đưa ra cảnh số tương lai dựa trên dự báo thời tiết Ký hiệu: cáo với bộ phận bảo trì kiểm tra và khắc phục sự cố. Ngoài Hệ thống cảm biến Nhiệt độ dự báo Luồng dữ liệu thời gian thực Luồng dữ liệu không thời gian thực thời tiết Phân hệ đánh giá động (Dynamic Ratings) ra, vì mức độ nhạy cảm và nguy hiểm khi làm việc trong môi trường điện áp cao nên thiết kế hệ thống của nhóm phải Hình 4. Mô hình đánh giá độ võng cũng như các thông số đạt được các tiêu chí về an toàn lắp đặt, vận hành và dễ nhiệt động đường dây dựa trên dữ liệu thu thập được qua dàng bảo dưỡng; chính xác trong các phép đo; vận hành ổn hệ thống giám sát và hệ thống SCADA định và an toàn. Về mặt mô hình dự đoán, trong dự án này nhóm nghiên Hiện nay, có nhiều giái pháp sử dụng cảm biến để giám cứu đã tùy biến mô hình đánh giá động đường dây theo thời sát nhiệt độ của các tiếp điểm, mối nối trong các TBA cao gian thực DLR-RTM [1] [2] để xây dựng giải thuật tính độ thế. Các hệ thống giám sát này sẽ ghi nhận và cập nhật võng của đường dây cũng như tính toán các thông số nhiệt trạng thái của các thông số môi trường trong TBA. Tuy động đường dây (DLR) với sai số thấp như mô tả trong nhiên, có một số hạn chế gặp phải trong quá trình triển khai hình 4 dưới đây. Nguyên lý đánh giá (Rating) các thông số trên thực tế cho các giải pháp đó: cần có nguồn nuôi cho đường dây khá đơn giản, theo đó nhiệt độ đường dây có thể các thiết bị giám sát, giảm độ chính xác khi môi trường dễ dàng dự đoán được với sai số nhỏ (1 hoặc 2 độ) bằng các trong tủ bị bụi bẩn. Nhóm nghiên cứu đã thực hiện rất nhiều camera nhiệt cũng như từ các cảm biến thời tiết, nếu cần khảo sát và đo kiểm đánh giá môi trường bên trong các tủ đánh giá theo giờ thay vì ngày, mô hình dự đoán sẽ sử dụng điện tại các trạm biến áp và đã tự thiết kế được các thiết bị thêm các thông số về gió đo được trong hành lang lưới. cảm biến nhiệt không dây tự cảm có thể lắp đặt an toàn bên IV. PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG THỰC NGHIỆM trong tủ điện (có mô tả chi tiết trong phần IV). Nhóm nghiên cứu chung của dự án đã tiến hành thực hiện Tại trung tâm giám sát, hệ thống được kết nối với cổng phát triển thử nghiệm và chạy thử hệ thống giám sát trên các SCADA qua giao thức IEC 60870-101/104, tuân thủ cao về hệ thống thật của lưới điện của PTC3 (Công ty truyền tải an toàn dữ liệu của SCADA. Các thông số về dòng điện, điện 3) và EVN Hanoi (Tổng công ty điện lực Hà nội). Các điện áp của dây dẫn được đồng bộ thời gian và cung cấp thành phần được phát triển thử nghiệm bao gồm nền tảng cho hệ thống để phục vụ tính toán. Các dữ liệu tức thời từ phần mềm trung tâm, AI Box, camera nhiệt thông minh và dây dẫn được đồng bộ với các dữ liệu trích xuất từ hệ thống cảm biến nhiệt không cần nguồn cung cấp. SCADA, kết hợp với các thông số môi trường, chất liệu, độ dài mạch dây, vv… để phần mềm nền tảng trung tâm sử A. Nền tảng phần mềm trung tâm (AI Platform) dụng các mô hình tự động nhằm tính toán ra độ võng và các Phần mềm được xây dựng dựa trên nền tảng điện toán tình trạng thực tế khác của dây dẫn. Từ đó đưa ra các cảnh đám mây, sử dụng AI cho phân tích dữ liệu và tính toán báo dây dẫn có độ võng bất thường, phục vụ công tác vận thông số đường dây. Các mô đun chức năng chính của phần hành, bảo trì, bảo dưỡng giúp quá trình sản xuất kinh doanh mềm như thể hiện trong hình 5 dưới đây. ISBN 978-604-80-7468-5 206
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) ngoài sân trạm: MBA, TU, TI, DCL, MC, Cáp lực, các kẹp cực (connector), vv… - Giám sát các điểm ở những vị trí khó quan sát - Camera nhiệt mini: Giám sát các điểm trong tủ trung thế (tương tự các cảm biến nhiệt độ không dây) - Không giới hạn số điểm đo và định danh chi tiết từng điểm đo - Camera tự động xác định chính xác các điểm đo - Module AI phát triển thêm cho phép các camera nhiệt thu thập dữ liệu nhiệt, phân tích và xử lý dữ liệu gửi về Hình 5. Kiến trúc chức năng phần mềm giám sát trung tâm các trung tâm giám sát. Phần mềm áp dụng AI (Artificial Intelligent) và BI - Việc phân tích, so sánh và đưa ra các mức cảnh báo (Business Intelligent) để phân tích dữ liệu thu thập được từ được thiết lập theo phương pháp của đơn vị quản lý, các camera cũng như cảm biến để phát hiện bất thường cũng vận hành: So sánh giữa các pha, so sánh với nhiệt độ như tính toán các thông số như độ võng đường dây hay dự điểm mẫu, so sánh với nhiệt độ môi trường, gia tốc tăng đoán tuổi thọ, sự cố (hình 5), vv… Giao diện phần mềm nhiệt, vv… (hình 6) cho phép giám sát trực tuyến các thành phần lưới Một số hình ảnh thực tế cũng như kết quả đo giám sát điện cũng như hiển thị các thông số thống kê và cảnh báo. nhiệt như hình 7 dưới đây. Hình 6. Giao diện quản lý sự cố lưới trên phần mềm giám sát B. AI Box Hình 7. Hình ảnh giám sát trạm biến áp thu thập bởi hệ AI Box là thiết bị thu thập và phân tích dữ liệu hình ảnh thống camera nhiệt từ camera màu và camera nhiệt, tiền xử lý và đưa ra các thông tin giám sát cần thiết về trung tâm cảnh báo. AI Box có khả năng tích hợp với đa số các camera có sẵn trên thị D. Cảm biến nhiệt tự cảm (powerless thermal sensor) trường (chuẩn onvif, rtsp…). Điều khiển camera quay quét tìm vị trí đám cháy hay bất thường trong hành lang lưới Một trong những kết quả nghiên cứu quan trọng của dự điện. Truyền dữ liệu không dây (3G, 4G, wifi, RF). Cảnh án là nhóm nghiên cứu đã tự thiết kế và chế tạo thành công báo được gửi về trung tâm một cách tự động, tức thời. Kèm cảm biến nhiệt độ tự cảm (powerless thermal sensors) cho theo hình ảnh đám cháy và vị trí đám cháy. AI Box có thể phép lắp đặt bên trong tủ điện của các hệ thống máy biến áp lắp đặt ngoài trời, chịu được nắng mưa. nhằm giám sát nhiệt các thành phần quan trọng bên trong C. Camera nhiệt thông minh máy biến áp như máy cắt, thanh cái, vv…Cảm biến được Nhóm nghiên sử dụng camera nhiệt thương mại có sẵn thiết kế với sơ đồ nguyên lý như hình 8 dưới đây và với tập trên thị trường tuy nhiên đã phát triển thêm các chức năng tính năng hoạt động tương đương các hệ thống cảm biến tiên thông minh cho hệ để có thể đáp ứng các chức năng đo đếm tiến nhất hiện nay. và giám sát nhiệt cho đường dây cũng như trạm biến áp, bao - Hoạt động trên lưới: 500KV hoặc bé hơn. gồm các khả năng sau đây: - Dòng hoạt động tạo ra: 5A với cos(ϕ) < 0.9 và - Quay quét: Tự động quay quét, giám sát nhiệt độ liên 12A với cos(ϕ) = 1 hoặc cao hơn tục và cảnh báo nhiệt độ bất thường của các thiết bị - Nhiệt độ môi trường hoạt động: -10 đến 80⁰C - Độ ẩm: 0-100% - Khả năng đo (cảm biến): -20 đến 120⁰C ISBN 978-604-80-7468-5 207
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) - Độ chính xác đo: ±1⁰C  Sẵn sàng kết nối với hệ thống SCADA, hoạt động như - Thang đo: 1/100 một IEC 60870-5-104 master/slave để truyền nhận dữ - Thời gian đo: theo khoảng hoặc liên tục liệu - Nguồn phát vô tuyến (TX power): 8dbm - Độ nhạy thu (RX sensitivity): -100dbm  Ghi, lưu lại dữ liệu liên tục làm cơ sở để đánh giá, phân - Tần số hoạt động: 2.4GHz tích, nghiên cứu phục vụ cho vận hành - Số kênh: 16  Hình thành cơ sở dữ liệu lớn phục vụ hệ thống bảo trì, - Mã hóa: AES256 bảo dưỡng theo điều kiện – CBM. L3  Hệ thống giúp người vận hành kịp thời đưa ra các biện Antena pháp ngăn ngừa sự cố nghiêm trọng xảy ra trong TBA, Voltage Converter từ đó nâng cao tuổi thọ hệ thống, cắt giảm được chi phí 0 0 0 V+ C+ vận hành và sửa chữa thiết bị L1 0 L2 C1 C2 GND 0 0  Hệ thống giám sát nhiệt độ TBA là một ứng dụng điển 0 0 Voltage detector Vout C - 0 0 hình cho định hướng Số hóa và IoT của ngành Điện. MCU GND GND GND Một số hình ảnh về lắp đặt thiết bị trên lưới cũng như kết quả đo giám sát và tính toán đường dây như mô tả trong các hình từ 9 đến 14 dưới đây. Hình 8. Sơ đồ nguyên lý và hình ảnh thực tế của cảm biến nhiệt không dây tự cảm Các cảm biến tự cảm nguồn trên thiết bị mang dòng điện tối thiểu 5A, hoặc dùng pin (2 năm) và truyền dữ liệu không dây về thiết bị thu thập dữ liệu. Cảm biến có độ chính xác cao và không cần bảo trì, hiệu chuẩn trong suốt quá Hình 9. Lắp đặt hệ thống camera nhiệt và bộ quét lidar để trình hoạt động và có thể được lắp đặt dễ dàng trên các bus- giám sát đường dây và hành lang lưới bar, dây dẫn có kích thước khác nhau. Hệ thống cảm biến này hiện đang được lắp đặt và chạy thử nghiệm trên các trạm biến áp 110KV/220KV của EVN Hà nội và cho các kết quả thu thập dữ liệu chính xác và ổn định. V. ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM VÀ ĐỘ TIN CẬY Hệ thống giám sát lưới điện thông minh sau khi phát Hình 10. Lắp đặt cảm biến nhiệt không dây tự cảm trên các thành triển đã được nhóm nghiên cứu kết hợp với các kỹ sư của cái của trạm biến áp các công ty VTI Corp., PTC3 và EVN Hà Nội lắp đặt và chạy thử nghiệm trên môi trường hệ thống đường dây và trạm biến áp đang hoạt động trên lưới của PTC3 và EVN Hà Nội. Kết quả chạy thử nghiệm cho thấy độ chính xác và tính ổn định cao, bao gồm:  Hoạt động trực tuyến không làm ảnh hưởng đến các thiết bị đang hoạt động tại TBA, giúp người vận hành chủ động hơn trong công tác quản lý vận hành  Khắc phục được những vấn đề của việc theo dõi nhiệt độ truyền thống: Cho phép giám sát và cảnh báo liên tục, mọi lúc, mọi nơi  Theo dõi và lưu trữ dữ liệu liên tục, nhờ đó người vận Hình 11. Các thông số nhiệt động đường dây do phần mềm hành có thể giám sát được sự thay đổi nhiệt độ các điểm nền tảng trung tâm thu thập từ hệ thống cảm biến cũng như nhạy cảm trong TBA tự tính toán  Định danh được các vị trí tiếp điểm đang theo dõi và có thể xem hình ảnh trực quan. Cảnh báo tức thời khi có tình huống bất thường trong vận hành xảy ra tới người quản lý ISBN 978-604-80-7468-5 208
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) VI. KẾT LUẬN Trong bài báo này, chúng tôi đã trình bày các kết quả nghiên cứu, thiết kế và thử nghiệm hệ thống giám sát lưới điện thông minh sử dụng các công nghệ thông tin và truyền thông mới nhất như IoT, AI, 4G/5G, vv… Các kết quả thử nghiệm cho thấy tính hiệu quả và khả thi của việc chuyển đổi số công tác vận hành, quản lý và bảo trì các thành phần của lưới điện cao thế. Trong bước tiếp theo nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục thu thập các thông số chạy thử nghiệm trên lưới thật để tối ưu hóa và đánh giá hiệu năng cũng như độ ổn Hình 12. Hình ảnh hiển thị trực tiếp bản đồ nhiệt trạm biến định của hệ thống. áp TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A. Michiorri et al.., “Forecasting for dynamic line rating”, Elsevier Renewable Sustain. Energy Rev., vol. 52, pp. 1713–1730, Dec. 2015. [2] W. Wang and S. Pinter, “Dynamic line rating systems for transmission lines,” Topical Rep., US Dept. Energy, Smart Grid Demonstration Program, April 2014. [3] F. Skivee, B. Godard, F. Vassort, J.-J. Lambin, and R. Bourgeois, “Integration of 2 days-ahead capacity forecast to manage Belgian energy imports,” in Proc. CIGRE Paris, 2016, Paper C2-120. [4] C. Meissner, A. Gravdahl, and X. Wu, “Short-term forecasting using mesoscale simulations, neural networks and CFD simulations,” in Proc. EWEA Annu. Event, Copenhagen, Denmark, 2012. [5] E. Fernandez, I. Albizu, M. T. Bedialauneta, A. J. Mazon, and P. T. Leite, “Review of dynamic line rating systems for wind power integration,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 53, no. 2016, pp. 80– 92, 2016. [6] F. Teng, R. Dupin, A. Michiorri, G. Kariniotakis, Y. Chen, and G. Strbac “Understanding the benefits of dynamic line rating under Hình 13. Giao diện cảnh báo các trạm biến áp trên lưới multiple sources of uncertainty,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 33, no. 3, pp. 3306–3314, May 2018. [7] R. Dupin, G. Kariniotakis, and A. Michiorri., “Overhead lines dynamic line rating based on probabilistic day-head forecasting and risk assessment,” Int. J. Elect. Power Energy Syst., vol. 110, pp. 565–578, 2019. [8] H.-M. Nguyen, J.-J. Lambin, F. Vassort, and J.-L. Lilien, “Operational experience with Dynamic Line Rating forecast-based solutions to increase usable network transfer capacity,” in Proc. CIGRE Paris, Paper C2-103, 2014. [9] CIGRE WG 22.11, Guide for Selection of Weather Parameters for Bare Overhead Conductor Ratings. Paris: CIGRE, Technical Brochure 299, Aug. 2006. [10] IEEE Standard for Calculating the Current-Temperature Relationship of Bare Overhead Conductors, IEEE Standard 738-2012/Cor 1-2013, 2013. [11] IEEE PES Overhead Lines SubcommitteeWG15.11, “Real-time overhead transmission line monitoring for dynamic rating,” IEEE Trans. Power Del. vol. 31, no. 3, pp. 921–929, Jun. 2016. [12] CIGREWGB2.36, Guide for Application of Direct Real-Time Monitoring Systems. Paris: CIGRE, Technical Brochure 498, Jun. 2012. Hình 14. Tính năng dùng AI phân tích hình ảnh sứ và cột trên lưới truyền tải nhằm đánh giá hiện trạng cũng như các hư hỏng có thể có của phần mềm nền tảng trung tâm ISBN 978-604-80-7468-5 209

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.