Phát hiện nhiễu loạn điện áp bằng phương pháp biến đổi Wavelet rời rạc

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

15
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Phát hiện nhiễu loạn điện áp bằng phương pháp biến đổi Wavelet rời rạc đề xuất phương pháp để phát hiện nhiễu loạn điện áp trên lưới điện phân phối. Giá trị năng lượng hệ số chi tiết của phương pháp biến đổi wavelet rời rạc trên cửa sổ một nửa chu kỳ được sử dụng để phát hiện sự xuất hiện của nhiễu loạn trong tín hiệu điện áp.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Phát hiện nhiễu loạn điện áp bằng phương pháp biến đổi Wavelet rời rạc

110 Đinh Thành Việt, Nguyễn Hữu Hiếu, Ngô Minh Khoa PHÁT HIỆN NHIỄU LOẠN ĐIỆN ÁP BẰNG PHƯƠNG PHÁP BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC DETECTION OF VOLTAGE DISTURBANCES USING DISCRETE WAVELET TRANSFORMING METHOD Đinh Thành Việt1, Nguyễn Hữu Hiếu1, Ngô Minh Khoa2 1 Đại học Đà Nẵng; dtviet@ac.udn.vn; huuhieu019@yahoo.com 2 Trường Đại học Quy Nhơn; nmkhoaqnu@gmail.com Tóm tắt - Bài báo này đề xuất phương pháp để phát hiện nhiễu Abstract - This paper proposes an approach to detect voltage loạn điện áp (NLĐA) trên lưới điện phân phối (LĐPP). Giá trị năng quality disturbances in the distribution power network. Energy lượng hệ số chi tiết của phương pháp biến đổi wavelet rời rạc value of the detail coefficient in discrete wavelet transforming (DWT) trên cửa sổ một nửa chu kỳ được sử dụng để phát hiện sự method (DWT) on a half-cycle window has been used to detect the xuất hiện của nhiễu loạn trong tín hiệu điện áp. Sóng điện áp sẽ presence of disturbances in voltage signals. Voltage waveform is được ghi lại trong một khoảng thời gian 10 chu kỳ sau khi phát hiện recorded in a period of 10 cycles after detection and 2 cycles before và một khoảng 2 chu kỳ trước khi xuất hiện nhiễu loạn. Chương the appearance of disturbance. The simulation program has been trình mô phỏng được xây dựng trên Matlab/Simulink và GUI để mô based on Matlab/Simulink and GUI to simulate voltage disturbance phỏng các dạng nhiễu loạn như lõm áp, tăng áp, quá độ dao động types such as voltage sag, voltage swell, oscillatory transience, etc. do đóng tụ,… Các kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp đề The simulation results show that the proposed method can detect xuất phát hiện chính xác các dạng NLĐA và bản ghi dạng sóng the voltage quality disturbances and waveform records are saved nhiễu loạn được lưu lại để làm cơ sở dữ liệu cho việc phân tích xa to the database for further analysis. hơn. Từ khóa - lưới điện phân phối; chất lượng điện áp; nhiễu loạn điện Key words - Distribution power network; voltage quality; voltage áp; biến đổi wavelet; Matlab/Simulink. disturbance; wavelet transformation; Matlab/Simulink. 1. Đặt vấn đề phép trích xuất các thông tin từ tín hiệu sang cả miền thời gian - tần số và cung cấp độ phân giải cao tại thời điểm có Ngày nay, việc sử dụng ngày càng nhiều các thiết bị các thành phần tần số cao xuất hiện trong tín hiệu và có độ điện tử công suất, các bộ điều khiển (biến tần điều khiển phân giải cao tại các thành phần tần số thấp của tín hiệu. tốc độ động cơ, bộ điều khiển khả trình,…) cùng với sự Biến đổi ST được xem như là một phương pháp kết hợp tham gia của các nguồn điện phân tán sử dụng các nguồn của STFT và WT, sử dụng độ dài cửa sổ thay đổi và có thể năng lượng tái tạo (năng lượng gió, năng lượng mặt đảm bảo duy trì thông tin góc pha trong quá trình phân tích trời,…) đã làm ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng nguồn [1], [5]. Cửa sổ phụ thuộc tần số tạo ra độ phân giải tần số điện cung cấp cho các khách hàng [1]. Chất lượng nguồn cao đối với tín hiệu có tần số thấp, ngược lại đối với các điện có thể được định nghĩa như là “bất kỳ một sai lệch thành phần tần số cao có thể định vị chính xác thời điểm nào đó của điện áp, dòng điện hoặc tần số mà dẫn đến sự xuất hiện chúng. hư hỏng hoặc vận hành sai các thiết bị của khách hàng”. Việc ứng dụng rộng rãi các thiết bị điện tử công suất sử Với ưu điểm của phương pháp DWT, bài báo này dụng các sơ đồ điều khiển nhanh và nhạy trong các lưới nghiên cứu ứng dụng DWT để phát hiện NLĐA trên LĐPP. điện đã mang lại nhiều lợi ích về kinh tế và kỹ thuật, Giá trị năng lượng của hệ số chi tiết của DWT được sử nhưng chúng cũng tạo ra nhiều thách thức trong việc quản dụng để phát hiện sự xuất hiện của các dạng NLĐA. Từ cơ lý vận hành lưới điện [2]. sở đó, sóng điện áp khi xảy ra nhiễu loạn sẽ được ghi lại nhằm phục vụ cho việc phân tích và đánh giá chất lượng Để có thể cải thiện chất lượng điện áp LĐPP, nhiệm vụ điện áp của LĐPP. quan trọng đầu tiên là phát hiện và phân loại chúng thành các dạng khác nhau bằng cách sử dụng công cụ xử lý tín 2. Phát hiện NLĐA bằng DWT hiệu để thiết lập và trích xuất các đặc trưng tín hiệu mà cho 2.1. Cơ sở phương pháp DWT phép phân biệt giữa các dạng khác nhau. Trong số các công Biến đổi DWT là dạng rời rạc của biến đổi wavelet liên cụ xử lý tín hiệu hiện có biến đổi Fourier (FT) chỉ cho biết tục (CWT). CWT của một tín hiệu liên tục theo thời gian các thành phần tần số tồn tại trong tín hiệu cần phân tích, được định nghĩa như sau [4], [6]: mà không cho biết thông tin về thời gian xuất hiện của các + thành phần tần số đó, do đó phương pháp FT cho kết quả CWT ( a, b ) =  f (t ) ( t ) dt; a, b  R, a  0 (1) * không chính xác khi phân tích các tín hiệu động [1]. Mặc a ,b dù biến đổi Fourier thời gian ngắn (STFT) có thể cải thiện − nhược điểm của FT, nhưng nó không đạt được độ phân giải 1 t −b  tốt trong cả miền thời gian và tần số. Hiện nay các biến đổi với:  a*,b (t ) = *  (2) a  a  thời gian – tần số được sử dụng để thực hiện việc trích xuất đặc trưng tín hiệu, chẳng hạn như biến đổi wavelet (WT) Trong đó: ψ(t) là wavelet mẹ; dấu “*” kí hiệu cho số [3, 4] và biến đổi Stockwell (ST) [1]. Biến đổi WT cho phức; a và b lần lượt là tham số co giãn và chuyển dịch.
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(90).2015 111 Tham số co giãn a thiết lập tần số dao động và độ dài của cao; X(n)– Tín hiệu đầu vào rời rạc theo thời gian; cA1(n)– wavelet còn tham số chuyển dịch b mô tả vị trí chuyển dịch Hệ số xấp xỉ mức 1 (Đầu ra của bộ lọc thông thấp thứ nhất); của tín hiệu. cD1(n)– Hệ số chi tiết mức 1 (Đầu ra của bộ lọc thông cao Trong ứng dụng thực tế, DWT được sử dụng thay thế thứ nhất); cA2(n)– Hệ số xấp xỉ mức 1 (Đầu ra của bộ lọc cho CWT. Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng các thông thấp thứ hai); cD2(n) – Hệ số chi tiết mức 1 (Đầu ra giá trị rời rạc a = a0m và b = nb0a0m để lần lượt thay cho của bộ lọc thông cao thứ hai). tham số co giãn và tham số chuyển dịch. Khi đó: 2.2. Thuật toán phát hiện NLĐA (  m,n ( t ) = a0− m /2 a0− mt − nb0 ; m, n  Z ) (3) Việc phát hiện và ghi lại các dạng NLĐA là rất cần thiết nhằm làm cơ sở đánh giá chất lượng điện cung cấp cho Trong đó: khách hàng, cũng như làm cơ sở để tìm ra các nguyên nhân m và n lần lượt thể hiện cho khả năng định vị tần số và gây ra hư hỏng và thiệt hại đối với khách hàng trong một định vị thời gian. số sự cố có thể xảy ra từ phía nguồn cấp hay từ chính khách hàng gây ra. Trong nghiên cứu này, các tác giả áp dụng Thông thường, chúng ta chọn a0 = 2 và b0 = 1 để tạo ra biến đổi DWT để phát hiện và ghi lại các NLĐA chẳng hạn biến đổi wavelet trực giao và phân tích đa phân giải (MRA). như: lõm áp, tăng áp, mất áp, quá độ dao động,… Sơ đồ Trong MRA, tín hiệu f(t) được phân tích thành các hệ khối của hệ thống phát hiện nhiễu loạn điện áp được thể số xấp xỉ và hệ số chi tiết [7] mà được thực hiện bởi các hiện như trong Hình 2. Hệ thống này có 2 phần chính đó hàm tỉ lệ m,n(t) và các wavelet ψm,n(t): là: phần cứng và phần mềm. Phần cứng thực hiện nhiệm vụ ( m,n ( t ) = 2−( m /2)  2− m t − n ) (4) xử lý tín hiệu điện áp đầu vào và đưa đến môđun thu thập dữ liệu. Còn phần mềm sẽ sử dụng thuật toán phát hiện  m,n ( t ) = 2−( m /2) 2− m t − n( ) (5) NLĐA từ dữ liệu của môđun thu thập dữ liệu. Cuối cùng là bộ phận ghi lại dữ liệu và đếm số sự kiện điện áp đã xảy ra Các hàm tỉ lệ có liên quan với các bộ lọc thông thấp tại vị trí cần giám sát. (với các hệ số bộ lọc {g0(n)}) và hàm wavelet có liên quan Vị trí giám sát với các bộ lọc thông cao (với các hệ số bộ lọc {g1(n)}). Các mối liên hệ đó được thể hiện như sau: NLĐA xuất hiện tại vị trí cần giám sát  (t ) =  g0 ( n ) 2 ( 2t − n ) n (6)  (t ) =  g (n) 1 2 ( 2t − n ) (7) Xử lý Phần n Môđun thu tín hiệu thập dữ liệu cứng Các bộ lọc trên có một số thuộc tính quan trọng sau:  g 02 ( n ) = 1 n (8) gn 2 1 ( n) = 1 (9) Ghi dữ liệu Thuật toán Phần và đếm số phát hiện mềm gn 0 (n) = 2 (10) sự kiện NLĐA  g (n) = n 1 2 (11) Hình 2. Sơ đồ khối của hệ thống phát hiện NLĐA Khi có bất kỳ một nhiễu loạn nào xuất hiện trong tín Bộ lọc g1(n) là một dạng khác của bộ lọc g0(n) và tồn hiệu điện áp thì sẽ được phát hiện và tín hiệu điện áp sẽ tại một giá trị nguyên lẻ N sao cho [4], [7]: được ghi lại trong phạm vi 02 chu kỳ trước khi xuất hiện g1 ( n ) = ( −1) g0 ( N − 1 − n ) n (12) nhiễu loạn và kéo dài thêm 10 chu kỳ kể từ sau khi phát hiện nhiễu loạn. Do vậy, bản ghi nhiễu loạn sẽ có tổng số Thủ tục phân tích bắt đầu bằng việc đưa tín hiệu đi qua 12 chu kỳ tương ứng với 256 mẫu/ chu kỳ x 12 chu kỳ các bộ lọc này. Xấp xỉ là đầu ra của bộ lọc thông thấp, còn = 3072 mẫu. Trong trường hợp nếu như nhiễu loạn tồn tại các chi tiết là đầu ra của bộ lọc thông cao. Ví dụ, cấu trúc dài hơn 10 chu kỳ thì hệ thống sẽ phát hiện và ghi lại 12 bộ lọc 2 mức được thể hiện như Hình 1. chu kỳ quanh thời điểm xuất hiện (02 chu kỳ trước khi phát cD1(n) hiện và 10 chu kỳ sau khi phát hiện) và 12 chu kỳ quanh X(n) g1(n) 2 thời điểm kết thúc nhiễu loạn (02 chu kỳ trước khi kết thúc cA1(n) cD2(n) và 10 chu kỳ sau khi kết thúc). Sơ đồ thuật toán phát hiện g0(n) 2 g1(n) 2 NLĐA được thể hiện như Hình 3. cA2(n) Tín hiệu điện áp sẽ được đưa qua bộ lọc để loại bỏ nhiễu g0(n) 2 trong tín hiệu ban đầu, sau đó được lấy mẫu với tần số lấy mẫu là fs=12,8 kHz (256 mẫu/chu kỳ). Ví dụ tín hiệu số hóa và các cửa sổ lấy mẫu của tín hiệu điện áp trong sơ đồ thuật Hình 1. Cấu trúc bộ lọc 2 mức của DWT toán phát hiện NLĐA bằng biến đổi DWT được thể hiện Trong đó: g0(n)– Bộ lọc thông thấp; g1(n)– Bộ lọc thông như trên Hình 4.
112 Đinh Thành Việt, Nguyễn Hữu Hiếu, Ngô Minh Khoa TU V (1x1) V’ (n1x1) Bộ Chuyển đổi Cửa sổ lọc A/D n1 mẫu TẢI Ed1 No Cửa sổ Biến đổi Chọn hệ số Cửa sổ |u|2 n2 mẫu DWT chi tiết d1 n3 mẫu ≥ ɛ Yes t Δt Yes Lưu V’abc vào bộ ≥ 10T Trigger nhớ đệm z-1 No Bản ghi Hình 3. Sơ đồ thuật toán phát hiện NLĐA bằng DWT Tín hiệu điện áp Thời điểm k t Cửa sổ n2 mẫu Cửa sổ n1 mẫu (n2 = 256 mẫu/chu kỳ x (n1 = 256 mẫu/chu kỳ x 12 chu kỳ = 3072 mẫu) 01 chu kỳ = 256 mẫu) Hình 4. Tín hiệu số hóa và các cửa sổ lấy mẫu tín hiệu Các mẫu trong cửa sổ n2 mẫu sẽ là đầu vào của biến đổi DWT sử dụng Db4 với 7 mức. Do đó, đầu ra của biến đổi DWT sẽ có các hệ số chi tiết từ d1 ÷ d7 và hệ số xấp sỉ a7. Tuy nhiên, theo đặc điểm của biến đổi DWT đã được phân tích ở trên, hệ số chi tiết d1 chứa các thành phần tần số bậc cao thể hiện sự thay đổi đột biến trong tín hiệu cần phân tích nên sẽ cho phép ta xác định các nhiễu loạn xuất hiện trong tín hiệu điện áp. Do đó, trong nghiên cứu này hệ số chi tiết d1 sẽ được chọn từ đầu ra của DWT. Ngưỡng Giả sử xét kết quả hệ số chi tiết d1 từ biến đổi DWT của một tín hiệu lõm áp được thể hiện như trong Hình 5.a. Từ kết quả phóng to tại các thời điểm đột biến của hệ số d1 (như trên hai hình ở phía trên cùng), ta thấy nếu chỉ đơn thuần sử dụng hệ số chi tiết d1 để phát hiện nhiễu loạn xuất hiện trong tín hiệu điện áp sẽ trở nên khó khăn, bởi vì hệ số chi tiết d1 sẽ có giá Xung lên Xung lên trị âm và dương nên rất khó để xác định một giá trị ngưỡng, để từ đó giúp ta phát hiện sự xuất hiện của nhiễu loạn điện áp. Ngưỡng (ɛ) Do đó trong nghiên cứu này, các tác giả đã sử dụng giá trị năng lượng của hệ số chi tiết d1 được tính toán trên cửa sổ n3 mẫu. Năng lượng của hệ số chi tiết tại thời điểm k được xác định t1 t2 dựa trên các giá trị của hệ số chi tiết d1 trên cửa sổ n3 mẫu Hình 5. Sử dụng năng lượng hệ số chi tiết phát hiện NLĐA; (trong đó, n3 là số mẫu trong ½ chu kỳ). a) Hệ số chi tiết d1; b) Năng lượng hệ số chi tiết d1 Năng lượng Ed1(k) được xác định theo biểu thức sau: k Nếu giá trị năng lượng của hệ số chi tiết Ed1(k) lớn hơn Ed 1 ( k ) =  d1 ( k ) giá trị ngưỡng để phát hiện nhiễu loạn (ɛ) thì sẽ cho ra một 2 (13) k −128 +1 xung lên ở đầu ra và đưa đến khối trigger để ghi nhận thời
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(90).2015 113 điểm mà tại đó có sự thay đổi đột biến trong tín hiệu ban mức Uđm (V); chọn pha (Pha A, B hoặc C) để hiển thị kết đầu. Độ lệch thời gian giữa 02 thời điểm trigger liền kề quả giám sát. được xác định như sau: - Dữ liệu giám sát trong thời gian thực: t = t2 − t1 (14) + Đồ thị tín hiệu điện áp thể hiện tín hiệu điện áp dạng Giá trị Δt sẽ được so sánh với khoảng thời gian 10T sóng tức thời và điện áp trị hiệu dụng của pha đã lựa chọn. (T là khoảng thời gian 01 chu kỳ). Nếu như Δt nhỏ hơn 10T Chúng được cập nhật liên tục theo thời gian. thì phạm vi của bản ghi là 12 chu kỳ, trong đó bao gồm 2 + Đồ thị năng lượng của hệ số chi tiết d1 cũng được cập chu kỳ trước thời điểm bắt đầu xuất hiện nhiễu loạn (t1) và nhật liên tục theo thời gian nhằm phát hiện và ghi lại 10 chu kỳ kể từ lúc bắt đầu xuất hiện nhiễu loạn (Hình 6.a). NLĐA. Còn ngược lại thì nhiễu loạn điện áp đó sẽ được ghi thành + Các ô text thể hiện giá trị điện áp trị hiệu dụng của ba 02 bản ghi như Hình 6.b, trong đó: Bản ghi thứ nhất gồm pha UrmsA (pu), UrmsB (pu) và UrmsC (pu) thể hiện giá trị điện 12 chu kỳ, trong đó có 2 chu kỳ trước thời điểm bắt đầu áp trị hiệu dụng của các pha được cập nhật liên tục theo xuất hiện nhiễu loạn (t1) và 10 chu kỳ kể từ khi bắt đầu xuất thời gian. hiện nhiễu loạn đó. Bản ghi thứ hai cũng gồm 12 chu kỳ trong đó có 10 chu kỳ trước thời điểm kết thúc nhiễu loạn - Kết quả phát hiện và ghi lại NLĐA: (t2) và 2 chu kỳ kể từ sau khi kết thúc nhiễu loạn điện áp. + Thứ tự bản ghi được thể hiện trong ô text RECORD 10T 1, 2, …, n. + Đồ thị dạng sóng tương ứng với bản ghi thứ n đã được 2T t = t1- t2 ghi lại bởi hệ thống. - Các nút nhấn bao gồm: Chạy, Dừng, Phân loại và Kết thúc. t1 t2 t Phạm vi bản ghi a) t  10T t = t1- t2 2T 10T 10T 2T t1 t2 t Hình 7. Mô hình phát hiện NLĐA trên Matlab/Simulink Phạm vi bản ghi 1 Phạm vi bản ghi 2 b) t > 10T Hình 6. Biểu đồ thời gian ghi mẫu tín hiệu điện áp Kết quả Hình 5 là một ví dụ cho trường hợp phát hiện lõm áp sử dụng biến đổi DWT. Tại thời điểm bắt đầu và kết thúc lõm áp, hệ số chi tiết d1 của biến đổi DWT thay đổi đột biến. Tuy nhiên, nhìn vào kết quả phóng to của d1 tại 02 thời điểm này, có thể thấy rằng khó xác định được một giá trị ngưỡng để xác định thời điểm bắt đầu cũng như kết thúc nhiễu loạn. Trong bài báo này, việc sử dụng năng lượng của hệ số chi tiết (Ed1) như trên Hình 5.b sẽ cho phép dễ dàng xác định thời điểm bắt đầu và kết thúc tương ứng với các thời điểm xuất hiện xung lên. Khi đã xác định được thời điểm bắt đầu và kết thúc của nhiễu loạn và thỏa mãn các điều kiện như đã trình bày ở trên thì sóng nhiễu loạn sẽ được ghi lại thành bản ghi. Chương trình Hình 8. Chương trình phát hiện NLĐA phát hiện và ghi lại NLĐA được thiết kế trên giao diện GUI của Matlab với mục đích nhằm liên kết giữa mô hình của hệ 3. Kết quả mô phỏng thống phát hiện và ghi lại nhiễu loạn trên Matlab/Simulink Mô hình hệ thống điện nghiên cứu trong mục này được (Hình 7) với giao diện GUI được thể hiện trên Hình 8. Trên mô hình hóa trên Matlab/Simulink như ở Hình 9. Điện áp giao diện chính này có các nội dung như sau: tại điểm đấu nối chung (PCC – Point of Common - Thông số ban đầu của hệ thống điện được mô hình hóa Coupling) được giám sát để phát hiện và ghi lại NLĐA khi trên Matlab/Simulink: tên file; tần số f (Hz); điện áp định xảy ra. Khảo sát các trường hợp sau để đánh giá khả năng
114 Đinh Thành Việt, Nguyễn Hữu Hiếu, Ngô Minh Khoa phát hiện và ghi lại của hệ thống đã đề xuất: Các kết quả mô phỏng của ba trường hợp lõm áp 01 pha, tăng áp 03 pha và quá độ do đóng tụ bù được thể hiện trên các Hình 10 đến Hình 12 cho thấy rằng năng lượng của hệ số chi tiết d1 cho phép phát hiện sự xuất hiện của các NLĐA. Do đó, nếu có bất kỳ một sự bất thường nào đó xuất hiện trong tín hiệu điện áp thì hệ thống này sẽ phát hiện và ghi lại thành bản ghi của sóng điện áp tại điểm PCC. Hình 9. Mô hình hệ thống điện nghiên cứu trên Simulink Hình 11. Kết quả mô phỏng trường hợp 2 + Trường hợp 1: Lõm áp 01 pha 50% xuất hiện tại thời + Trường hợp 3: Đóng tụ bù tại thời điểm 0,6 s. điểm 0,205 s và kết thúc sau 6 chu kỳ. Hình 12. Kết quả mô phỏng trường hợp 3 Với thuật toán đã được trình bày ở mục 2.2, thời gian của sóng điện áp được ghi lại khi phát hiện xuất hiện các Hình 10. Kết quả mô phỏng trường hợp 1 nhiễu loạn là 12 chu kỳ, trong đó bao gồm 02 chu kỳ trước khi phát hiện nhiễu loạn. Trong trường hợp nếu như thời + Trường hợp 2: Tăng áp 03 pha 120% xuất hiện tại gian tồn tại nhiễu loạn kéo dài hơn 10 chu kỳ thì phương thời điểm 0,205 s và kết thúc sau 6 chu kỳ. pháp sẽ chia thành hai bản ghi cho nhiễu loạn đó.
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(90).2015 115 4. Kết luận TÀI LIỆU THAM KHẢO NLĐA sẽ gây ảnh hưởng đến các thiết bị phụ tải nhạy [1] D. Granados-Lieberman, R. J. Romero-Troncoso, R. A. Osornio- cảm trên LĐPP và có thể gây gián đoạn các qui trình sản Rios, A. Garcia-Perez, and E. Cabal-Yepez, “Techniques and xuất phức tạp, dẫn đến thiệt hại về kinh tế đối với khách methodologies for power quality analysis and disturbances classification in power systems: a review”, IET Gener. Transm. hàng. Do đó việc giám sát, phát hiện và ghi nhận các Distrib., vol. 5, no. 4, p. 519, 2011. NLĐA để làm cơ sở đánh giá chất lượng điện áp trên LĐPP [2] H. Erişti and Y. Demir, “Automatic classification of power quality là một nhiệm vụ quan trọng và cấp bách. events and disturbances using wavelet transform and support vector machines”, IET Gener. Transm. Distrib., vol. 6, no. 10, p. 968, 2012. Bài báo này đã đề xuất phương pháp mới để phát hiện [3] C.-H. Lin and M.-C. Tsao, “Power quality detection with classification nhiễu loạn điện áp dựa trên cơ sở phương pháp DWT và enhancible wavelet-probabilistic network in a power system”, IEE giá trị năng lượng của hệ số chi tiết d1 của nó. Thuật toán Proc. - Gener. Transm. Distrib, vol. 152, no. 6, p. 969, 2005. cho phép phát hiện và ghi lại sóng điện áp trong khoảng [4] S. Avdakovic, A. Nuhanovic, M. Kusljugic, and M. Music, thời gian xảy ra nhiễu loạn. Sử dụng Matlab/Simulink để “Wavelet transform applications in power system dynamics”, Electr. xây dựng mô hình mô phỏng và kiểm chứng phương pháp Power Syst. Res., vol. 83, no. 1, pp. 237–245, Feb. 2012. đề xuất trong các trường hợp lõm áp, tăng áp và dao động [5] O. Ipinnimo, S. Chowdhury, S. P. Chowdhury, and J. Mitra, “A review of voltage dip mitigation techniques with distributed quá độ do đóng tụ. Các kết quả mô phỏng cho thấy hiệu generation in electricity networks”, Electr. Power Syst. Res., vol. quả của phương pháp đề xuất trong việc phát hiện chính 103, pp. 28–36, Oct. 2013. xác thời điểm bắt đầu và kết thúc của nhiễu loạn điện áp. [6] H. He and J. A. Starzyk, “A Self-Organizing Learning Array System Phương pháp này có thể được ứng dụng trong các thiết bị for Power Quality Classification Based on Wavelet Transform”, giám sát chất lượng điện áp nhằm giám sát các nhiễu loạn IEEE Trans. Power Deliv., vol. 21, no. 1, pp. 286–295, Jan. 2006. điện áp bất thường xuất hiện tại vị trí cần giám sát. [7] T. X. Zhu, S. K. Tso, and K. L. Lo, “Wavelet-Based Fuzzy Reasoning Approach to Power-Quality Disturbance Recognition”, IEEE Trans. Power Deliv., vol. 19, no. 4, pp. 1928–1935, 2004. (BBT nhận bài: 21/03/2015, phản biện xong: 23/04/2015)