intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Xác định các đặc trưng của nhiễu loạn điện áp dựa trên biến đổi wavelet rời rạc và mạng nơrôn tuyến tính thích nghi

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:5

Thêm vào BST
Báo xấu
11
lượt xem 2
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Xác định các đặc trưng của nhiễu loạn điện áp dựa trên biến đổi wavelet rời rạc và mạng nơrôn tuyến tính thích nghi đề xuất phương pháp V-D-A dựa trên biến đổi wavelet rời rạc (DWT) và mạng nơrôn tuyến tính thích nghi nhằm giám sát, phát hiện và phân loại nhiễu loạn điện áp tại các vị trí đấu nối của khách hàng sử dụng điện với lưới điện.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Xác định các đặc trưng của nhiễu loạn điện áp dựa trên biến đổi wavelet rời rạc và mạng nơrôn tuyến tính thích nghi

  1. ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 7(104).2016 21 XÁC ĐỊNH CÁC ĐẶC TRƯNG CỦA NHIỄU LOẠN ĐIỆN ÁP DỰA TRÊN BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC VÀ MẠNG NƠRÔN TUYẾN TÍNH THÍCH NGHI IDENTIFYING CHARACTERISTICS OF VOLTAGE DISTURBANCES BASED ON DISCRETE WAVELET TRANSFORM AND ADAPTIVE LINEAR NEURAL NETWORK Nguyễn Hữu Hiế u1, Đinh Thành Viêṭ 2, Ngô Minh Khoa3 1 Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng; huuhieu019@yahoo.com 2 Đại học Đà Nẵng; dtviet@ac.udn.vn 3 Trường Đại học Quy Nhơn; nmkhoaqnu@gmail.com Tóm tắt - Bài báo đề xuất phương pháp V-D-A dựa trên biến đổi Abstract - This paper proposes the V-D-A method based on the wavelet rời rạc (DWT) và mạng nơrôn tuyến tính thích nghi discrete wavelet transform (DWT) and adaptive linear neural (ADALINE) nhằm giám sát, phát hiện và phân loại nhiễu loạn điện network (ADALINE) for monitoring, detecting and classifying áp (NLĐA) tại các vị trí đấu nối của khách hàng sử dụng điện với voltage disturbances at the connection point of customers to power lưới điện. Hệ số chi tiết ở mức 1 của DWT rất nhạy với sự thay đổi network. The detail coefficient at 1st level of DWT is very sensitive đột ngột trong tín hiệu ban đầu được sử dụng để xác định thời điểm to sudden changes in the original signal. Therefore, it is used to bắt đầu và kết thúc của nhiễu loạn. Bên cạnh đó thực hiện lựa chọn determine the start/end time of the disturbance. Also, the mức phân tích phù hợp để hệ số xấp xỉ ở mức phân tích cuối cùng appropriate analysis level has been implemented so that the của DWT chỉ chứa thành phần tần số cơ bản. Sau đó mạng approximate ratio at the final level of DWT will contain only ADALINE được sử dụng đối với hệ số xấp xỉ nhằm ước lượng biên fundamental frequency. Then ADALINE is used for this độ của tín hiệu điện áp ban đầu. Thời gian tồn tại và biên độ điện approximation coefficient to estimate the amplitude of the original áp sự kiện được sử dụng để phân loại các dạng NLĐA theo tiêu voltage signal. The duration and amplitude of voltage events are chuẩn IEEE Std. 1159-2009. Lưới điện mẫu IEEE 34 nút được mô used to classify the voltage disturbance according to IEEE Std. phỏng để tạo ra cơ sở dữ liệu đánh giá các kết quả của phương 1159-2009 standard. The sample IEEE 34 bus network has been pháp V-D-A đề xuất. simulated to create voltage disturbance data and then to evaluate resultsof the proposed V-D-A method. Từ khóa - nhiễu loạn điện áp; lõm áp; lồi áp; mạng nơrôn tuyến Key words - Voltage disturbance; voltage sag; voltage swell; tính thích nghi; biến đổi wavelet rời rạc; IEEE Std.1159-2009. adaptive linear neural network; DWT; IEEE Std.1159-2009. 1. Đă ̣t vấ n đề Các dao động điê ̣n áp ngắ n hạn Các dao động điê ̣n áp dài hạn Viê ̣c giám sát các NLĐA trở nên cầ n thiế t trong quá 2.0 Tức thời 1.8 trình quản lý, vâ ̣n hành nhằ m nâng cao chấ t lươṇ g điê ̣n 1.6 Quá áp dao đô ̣ng điêṇ áp (p.u) Thoáng qua Biên đô ̣ của các sư ̣ kiêṇ năng cung cấ p cho khách hàng, đă ̣c biệt là đố i với các 1.4 Ta ̣m thời khách hàng công nghiê ̣p hiê ̣n đa ̣i, chẳ ng ha ̣n như nhà máy 1.2 sản xuấ t các linh kiê ̣n điê ̣n tử, sản xuấ t vâ ̣t liê ̣u bán dẫn, 1.0 các trung tâm dữ liê ̣u máy tính,… Trong khi giám sát, tín 0.8 0.6 hiê ̣u điê ̣n áp tại vị trí cần giám sát sẽ đươ ̣c đưa qua bô ̣ phâ ̣n 0.4 Thấ p áp xử lý tín hiê ̣u để xác đinh ̣ sự xuấ t hiê ̣n nhiễu loa ̣n, xác đinh ̣ 0.2 thời điể m bắ t đầ u và kế t thúc nhiễu loa ̣n. Sau đó sử dụng 0.0 0.5 chu kỳ 30 chu kỳ 3s 1 phút Mấ t áp các phương pháp xử lý tín hiệu để xác định các đă ̣c trưng Thời gian tồ n ta ̣i của các sự kiêṇ dao đô ̣ng điêṇ áp kéo dài của NLĐA gồm biên đô ̣ điê ̣n áp và thời gian tồ n ta ̣i để từ Chú thích: Mấ t áp Lõm áp Lồi áp đó nhâ ̣n da ̣ng tín hiê ̣u điê ̣n áp ban đầ u. Nhóm NLĐA đươ ̣c Hình 1. Định nghĩa cácđặc trưng của NLĐA nghiên cứu để phân loa ̣i trong bài báo này là các sự kiê ̣n theo IEEE Std. 1159-2009 [1] dao đô ̣ng điê ̣n áp ngắ n ha ̣n: lõm áp, lồi áp, mấ t áp và các dao đô ̣ng điê ̣n áp dài ha ̣n như được thể hiện trong mặt sử du ̣ng DWT - mô ̣t công cu ̣ hữu hiê ̣u để phân tích các tín phẳng thời gian biên độ trong Hình 1 dựa theo tiêu chuẩ n hiê ̣u đô ̣ng và đươ ̣c ứng du ̣ng trong HTĐ [4], [5]. Trong [5] IEEE Std. 1159-2009 [1]. Thời gian tồ n ta ̣i NLĐA là DWT được sử dụng kết hợp với bộ lọc Kalman tuyến tính khoảng thời gian tương ứng với điê ̣n áp RMS luôn nhỏ để xác định các đặc trưng của tín hiệu NLĐA. Sau đó sử hoă ̣c lớn hơn mô ̣t giá tri ̣ngưỡng. Ngưỡng này có thể đươ ̣c dụng hệ chuyên gia mờ để phân loại các dạng nhiễu loạn đinh ̣ nghiã như là phầ n trăm của điê ̣n áp đinh ̣ mức hoă ̣c là đó. Trong [6], ADALINE được sử dụng để phát hiện và phầ n trăm của điê ̣n áp RMS của chu kì trước khi xảy ra sự giám sát tần số của NLĐA. Trong nghiên cứu này, mô ̣t giải kiê ̣n [2], [3]. Các da ̣ng nhiễu loa ̣n này có ảnh hưởng lớn thuâ ̣t mới để xác định các đặc trưng của NLĐA dựa trên sự đế n khả năng làm viê ̣c của các thiế t bi ̣ điê ̣n nha ̣y cảm trên kế t hơ ̣p các ưu điể m giữa DWT và ADALINE đươ ̣c đề lưới điện phân phối (LĐPP), chẳ ng ha ̣n như: bô ̣ điề u khiể n xuấ t. Trong phương pháp đó, DWT sử du ̣ng hàm Db6 và tố c đô ̣ đô ̣ng cơ, điề u khiể n logic khả trình,… [2], [3]. Do có mức phân tích J phu ̣ thuô ̣c vào tầ n số lấ y mẫu của tín đó viê ̣c giám sát NLĐA là mô ̣t trong những vấ n đề quan hiê ̣u điê ̣n áp để ta ̣o ra hê ̣ số xấ p xỉ AJ chỉ chứa dải tầ n của tro ̣ng và cầ n thiế t trong các hệ thống điện (HTĐ) hiê ̣n đa ̣i. tầ nn số cơ bản 50 Hz. Hê ̣ số chi tiế t bâ ̣c 1 (D1) của DWT đươ ̣c sử du ̣ng để xác đinh ̣ thời điể m bắ t đầ u và kế t thúc NLĐA có thể đươ ̣c trích xuấ t các đă ̣c trưng bằ ng cách nhiễu loa ̣n. Sau đó hê ̣số xấ p xỉ AJ đươ ̣c đưa vào ADALINE
  2. 22 Nguyễn Hữu Hiế u, Đinh Thành Việt, Ngô Minh Khoa để ước lươ ̣ng biên đô ̣ của tín hiê ̣u điê ̣n áp. Nhờ AJ chỉ chứa của tín hiệu. Trong ứng dụng thực tế, DWT được sử dụng dải tầ n số cơ bản nên cải thiê ̣n đươ ̣c hiê ̣u quả ước lươ ̣ng thay thế cho CWT. Điều này được thực hiện bằng cách sử biên đô ̣ của tín hiê ̣u đầ u vào của ADALINE. dụng các giá trị rời rạc a=a0m và b=nb0a0m để lần lượt thay u(t) cho tham số co giãn và tham số chuyển dịch. Khi đó:   m,n  k   a0m/2 a0mk  nb0 ;  m, n  Z (3) Xử lý tín hiê ̣u; Lo ̣c thông thấ p Trong đó: m và n lần lượt thể hiện cho định vị tần số và thời gian. Thông thường chọn a0 = 2 và b0 = 1 để tạo ra biến đổi wavelet trực giao và phân tích đa phân giải. Chuyể n đổ i A/D Trong phân tích đa phân giải, tín hiệu f(k) được phân tích thành các hệ số xấp xỉ và hệ số chi tiết, được thực hiện u(n) bởi các hàm tỉ lệ m,n(k) và các wavelet ψm,n(k): DWT sử du ̣ng Db6 với J mức biế n đổ i m,n  k   2 m/2  2m k  n  (4) D1(n) AJ(n)  m,n  k   2 m/2 2m k  n   (5) ADALINE Các hàm tỉ lệ có liên quan với các bộ lọc thông thấp với các hệ số bộ lọc {g(n)} và hàm wavelet có liên quan với U1(n) các bộ lọc thông cao với các hệ số bộ lọc {h(n)}. Các mối Xác đinh ̣ các đă ̣c trưngcủa NLĐA: liên hệ đó được thể hiện như sau: - Thời gian tồ n tại - Biên độ điê ̣n áp  k   2  g  n    2k  n  n (6) Phân loa ̣i nhiễu loa ̣n  k   2  h  n    2k  n  n (7) Các bộ lọc trên có một số thuộc tính quan trọng sau: Kế t quả phân loa ̣i gn 2 n  1 (8) h Hình 2. Phương pháp V-D-A để phát hiê ̣n và phân loại NLĐA 2 n  1 (9) Đề xuấ t phương pháp V-D-A để xác định các đặc trưng n của NLĐA  g n  n 2 (10) Trong bài báo đề xuấ t mô ̣t phương pháp mới dựa trên cơ sở kế t hơ ̣p các ưu điể m của DWT trong viê ̣c áp du ̣ng  h n  2 (11) cho các da ̣ng tín hiê ̣u đô ̣ng để xác đinḥ thời điể m bắ t đầ u n và kế t thúc nhiễu loa ̣n, từ đó sẽ xác đinh ̣ đươ ̣c chính xác Bộ lọc h(n) là một dạng khác của bộ lọc g(n) và tồn tại thời gian tồ n ta ̣i của NLĐA. Số mức phân tích của DWT một giá trị nguyên lẻ N sao cho: cũng đươ ̣c nghiên cứu lựa cho ̣n phù hơ ̣p với tầ n số lấ y mẫu h  n    1 g  N  1  n  n (12) của tín hiê ̣u điê ̣n áp ban đầ u, để cho ra hê ̣ số xấ p xỉ ở mức phân tích cuố i cùng AJ chỉ chứa thành phầ n tầ n số cơ bản. 1.2. Xác đinh ̣ mức J trong DWT Sau đó áp du ̣ng ADALINE để ước lươ ̣ng biên đô ̣ điê ̣n áp Trong số các hê ̣ số biến đổi của DWT, hê ̣ số chi tiế t ở của tín hiê ̣u nhiễu loa ̣n. Phương pháp đề xuấ t này đươ ̣c đă ̣t mức 1 (D1) chứa dải tầ n số cao nên nó có đă ̣c điể m rấ t nha ̣y tên là V-D-A dựa trên cơ sở của các từ viế t tắ t (V – Voltage với sự thay đổ i đô ̣t biế n trong tín hiê ̣u cầ n phân tích. Do đó disturbance, D – Discrete wavelet transform và A – hệ số chi tiết D1 đươ ̣c sử du ̣ng để đinh ̣ vi ̣ thời điể m xảy ra Adaptive linear neural network) như trong Hình 2. NLĐA. Hê ̣ số xấ p xỉ ở mức cuố i cùng J (AJ) có đă ̣c điể m 1.1. Cơ sở lý thuyế t biế n đổ i wavelet rời rạc (DWT) [3] chứa thành phầ n tầ n số cơ bản của tín hiê ̣u ban đầ u, nên nó DWT là dạng rời rạc của biến đổi wavelet liên tục đươ ̣c sử du ̣ng để ước lươ ̣ng biên đô ̣ của thành phầ n tầ n số (CWT), mà trong đó CWT của một tín hiệu liên tục theo cơ bản của tín hiê ̣u điê ̣n áp u(n). Các hê ̣ số chi tiế t còn la ̣i thời gian được định nghĩa như sau: (D2 - DJ) chứa các dải tầ n sóng hài, nên không đươ ̣c sử  du ̣ng để xác định đặc trưng NLĐA trong phương pháp này. Dải tầ n số của hê ̣ số xấ p xỉ ở mức J (AJ) phu ̣ thuô ̣c vào tầ n CWT  a, b     f  t  a*,b  t  dt , a, b  R, a  0 (1) số lấ y mẫu của tín hiê ̣u u(n). Do vâ ̣y để hê ̣ số xấ p xỉ ở mức J (AJ) chỉ chứa dải tầ n số cơ bản thì mức phân tích J phải 1  t b  với:  a*,b  t   *  (2) phu ̣ thuô ̣c vào tầ n số lấ y mẫu fs. Thông thường tầ n số lấ y a  a  mẫu fs là 64, 128, 256 và 512 mẫu trong 1 chu kỳ tầ n số cơ bản. Do vâ ̣y mức phân tích J sẽ đươ ̣c xác đinh ̣ theo tầ n số Trong đó: ψ(t) là wavelet mẹ; dấu “*” kí hiệu cho số lấ y mẫu như sau: phức; a và b lần lượt là tham số co giãn và chuyển dịch. Tham số co giãn a thiết lập tần số dao động và độ dài của  f   f  log 2  s*   1  J  log 2  s*  (13) wavelet còn tham số chuyển dịch b mô tả vị trí chuyển dịch  f   f 
  3. ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 7(104).2016 23 Trong đó f* là tầ n số lớn nhấ t mong muố n xuấ t hiê ̣n của tầ n số cơ bản như sau: trong hê ̣ số xấ p xỉ AJ và J là số nguyên dương. U1  w 1  w  2   a12  b12 2 2 (20) 1.3. Ước lượng biên độ điê ̣n áp bằ ng ADALINE Giả sử tín hiê ̣u điê ̣n áp bao gồ m M bâ ̣c hài và thời gian  w(2)  1  b1  1  tan 1    tan   (21) lấ y mẫu là ∆t, khi đó mô hình lý tưởng đươ ̣c sử du ̣ng để  w(1)   a1  mô tả tín hiê ̣u điê ̣n áp y(t) dưới da ̣ng rời ra ̣c theo thời gian y(n) đươ ̣c biể u diễn như sau: Giá tri ̣biên đô ̣ tầ n số cơ bản đươ ̣c kế t hơ ̣p với hê ̣ số chi M tiế t D1 để xác đinḥ các đă ̣c tính của NLĐA. y ( n)  U m 1 m sin  2 fmnt  m  2. Kết quả mô phỏng Bài báo này sử du ̣ng Matlab/Simulink làm công cu ̣ để M U m cos m sin  2 fmnt     U m 1   m sin  m cos  2 fmnt   mô hình hóa LĐPP IEEE 34 nút [7] như ở Hình 3. Giả lâ ̣p mô ̣t số trường hơ ̣p sự cố để mô phỏng quá trình quá đô ̣ điê ̣n  M từ, điê ̣n áp ta ̣i mô ̣t số nút đươ ̣c lưu giữ để ta ̣o cơ sở dữ liê ̣u  a m 1 m sin  m  bm cos  m  (14) cho viê ̣c nghiên cứu đánh giá hiê ̣u quả của phương pháp đề xuấ t. Trong quá trình mô hình hóa lưới điê ̣n IEEE 34 nút, mô ̣t số giả thiế t sau được sử dụng để làm đơn giản quá trình Trong đó Umvà φm là biên đô ̣ và góc pha của bâ ̣c hài thứ thiế t lâ ̣p mô hình mô phỏng, nhưng vẫn không làm ảnh m; n là thời điể m lấ y mẫu; f là tầ n số cơ bản; M là tổ ng số hưởng nhiề u đế n kế t quả nghiên cứu: bâ ̣c hài có trong tín hiê ̣u điê ̣n áp; θm=2πfmn∆t với k là thời điể m lấ y mẫu; ∆t là thời gian lấ y mẫu và am=Umcosφm và - Đường dây được mô hình hóa dạng sơ đồ hình π. bm=Umsinφm. - Các phụ tải được giả thiế t là tải tổ ng trở hằ ng. ADALINE là mô ̣t da ̣ng bô ̣ lo ̣c thích nghi đươc̣ sử - Các phụ tải phân bố đều trên đoạn đường dây nào thì du ̣ng để trích xuấ t tín hiê ̣u trong môi trường nhiễu sử được giả thiế t đặt ở giữa đoạn đường dây đó. du ̣ng ma ̣ng nơrôn truyề n thẳ ng hai lớp, có N đầ u vào và - Nút tải tại 890 được xem như là vi ̣ trí cầ n giám sát mô ̣t đầ u ra [6]. Áp du ̣ng ADALINE trích xuấ t các thành NLĐA. Tín hiê ̣u điê ̣n áp tại nút này sẽ được lưu giữ sau mỗi phầ n hài của tín hiê ̣u điê ̣n áp, khi đó phương trình (15) lầ n mô phỏng. đươc̣ viế t la ̣i như sau: - Vi ̣ trí ngắ n mạch (NM) được giả lập là vi ̣ trí tại nút y(n)  wT  n  .x  n  (15) 836 (phía cuố i nguồ n của vi ̣ trí giám sát). Trong đó: T – là kí hiê ̣u ma trâ ̣n chuyể n vi;̣ Trong nghiên cứu này, bố n da ̣ng sự cố ngắn mạch (NM) w(n) = [a1 b1 … aM bM] T- vectơ các tro ̣ng số ; đươ ̣c giả thiết mô phỏng đó là: NM 1 pha, NM 2 pha, NM 2 pha chạm đấ t và NM 3 pha trực tiếp (Rf = 0) xảy ra tại x(n) = [sinθ1 cosθ1 … sinθM cosθM] T- vectơ đầ u vào. nút 836 bắt đầu ở thời điểm 0.15 (s) và kết thúc tại thời Ban đầ u vectơ các tro ̣ng số đươ ̣c gán bằ ng vectơ 0 và điểm 0.35 (s). Sau đó sóng điện áp ba pha tại vị trí giám sát sau đó chúng sẽ đươ ̣c điề u chỉnh ta ̣i mỗ i mẫu tín hiê ̣u đầ u 890 được ghi lại để áp dụng phương pháp V-D-A xác định vào và sử du ̣ng luâ ̣t câ ̣p nhâ ̣t tro ̣ng số để cực tiể u sai số giữa các đặc trưng của chúng. đầ u ra ước lượng y(n) và đầ u vào mong muố n yd(n). Trong Khi lần lượt cho các dạng sự cố NM xảy ra tại nút 836, luâ ̣n án này, véctơ các tro ̣ng số đươ ̣c câ ̣p nhâ ̣t theo luâ ̣t giá trị điện áp nhỏ trong trong ba pha tại mỗi nút được lưu Widrow-Hoff [4] như sau: lại. Kết quả độ lớn điện áp nhỏ nhất tại các nút trên lưới e( n )  yd  n   y ( n ) (16) điện IEEE 34 nút trong chế độ làm việc bình thường và khi w  n  1  w  n  + 2 e  n  x  n  (17) có xảy ra 4 dạng sự cố NM được thể hiện bởi 4 đường đồ thị như trong Hình 4. Hình này cho thấy, ở chế độ làm việc Trong đó e(n) là sai số tức thời giữa đầ u ra ước lươ ̣ng bình thường (đường trên cùng của đồ thị) có điện áp nằm và đầ u vào mong muố n; α là cường đô ̣ ho ̣c, thường 0
  4. 24 Nguyễn Hữu Hiế u, Đinh Thành Việt, Ngô Minh Khoa 848 846 Vi tri ̣ ́ NM 822 844 820 864 842 860 836 840 800 834 818 858 802 806 808 812 814 850 824 826 832 816 888 890 862 810 852 838 Vi tri ̣ ́ giám sát 828 830 854 856 Hình 3. Sơ đồ một sợi lưới điện IEEE 34 nút U = 0.9 (p.u) Hình 4. Sự phân bố điện áp tại các nút trên lưới điện IEEE 34 nút khi ngắn mạch tại nút 836 Ngoài ra, khi xảy ra NM tại nút 836 thì sóng điện áp 3 nút 890 do NM ba pha tại nút 836 thì có biên độ lõm áp của pha tại nút 890 sẽ được ghi lại để ứng dụng phương pháp ba pha bằng nhau và bằng 0.105 (p.u). Tương tự đối với V-D-A đã đề xuất ở mục 2, để xác định các đặc trưng (bao các sự kiện lõm áp do các dạng NM còn lại cũng xác định gồm thời gian tồn tại và biên độ lõm áp) của sự kiện lõm được đặc trưng biên độ lõm áp tại nút 890 bằng phương áp xảy ra tại nút 890. Các kết quả phân tích được thể hiện pháp V-D-A. ở các Hình 5, 6, 7 và 8 tương ứng với lõm áp tại nút 890 do 3. Kế t luâ ̣n các dạng NM ba pha, NM 2 pha, NM 2 pha chạm đất và NM 1 pha xảy ra tại nút 836. Trong đó các Hình 5(a), 6(a), Bài báo đã đề xuất phương pháp V-D-A dựa trên cơ sở 7(a) và 8(a) thể hiện sóng lõm áp của ba pha tại nút 890. của phương pháp DWT và ADALINE nhằm xác định các Các Hình 5(b), 6(b), 7(b) và 8(b) thể hiện hệ số chi tiết D1 đặc trưng biên độ và thời gian tồn tại các dạng NLĐA. từ phương pháp DWT. Hệ số này thể hiện rõ sự thay đổi Trong đó hệ số chi tiết mức 1 D1 của DWT có đă ̣c điể m rấ t đột biến tại thời điểm bắt đầu và kết thúc của sự kiện. Do nha ̣y với các thay đổ i đô ̣t ngô ̣t trong tín hiê ̣u, nên được sử đó nó giúp xác định được đặc trưng thời gian tồn tại của sự dụng để xác định thời điểm bắt đầu và kết thúc nhiễu loạn kiện lõm áp tại nút 890. Còn các Hình 5(c), 6(c), 7(c) và của tín hiệu. Ngoài ra hê ̣ số xấ p xỉ AJ được xem như là đầ u 8(c) thể hiện biên độ điện áp được ước lượng theo phương vào của ADALINE để ước lượng biên đô ̣ điê ̣n áp của pháp V-D-A. Qua các hình này cho thấy đối với lõm áp tại NLĐA.
  5. ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 7(104).2016 25 2 2 uabc (p.u) uabc (p.u) 0 0 -2 -2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 (a) (a) Xác định thời Xác định thời gian tồn tại 0.1 gian tồn tại 0.1 D1 (p.u) D1 (p.u) 0 0 -0.1 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 (b) Xác định biên độ Xác định biên độ (b) sự kiện sự kiện Uabc (p.u) Uabc (p.u) 1 1 0.5 0.5 0 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 t (s) t (s) (c) (c) Hình 5. Lõm áp tại nút 890 do ngắn mạch 3 pha tại nút 836 Hình 6. Lõm áp tại nút 890 do ngắn mạch 2 pha tại nút 836 (a) Sóng điện áp, (b) Hệ số D1, (c) Biên độ điện áp (a) Sóng điện áp, (b) Hệ số D1, (c) Biên độ điện áp 2 2 uabc (p.u) uabc (p.u) 0 0 -2 -2 0 0.1 0.2 0.3 0.4Xác định thời 0.5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 (a) gian tồn tại (a) Xác định thời gian tồn tại 0.1 0.1 D1 (p.u) D1 (p.u) 0 0 -0.1 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 (b) Xác định biên độ (b) Xác định biên độ sự kiện sự kiện Uabc (p.u) Uabc (p.u) 1 1 0.5 0.5 0 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 t (s) t (s) (c) (c) Hình 7. Lõm áp tại nút 890 do ngắn mạch 2 pha chạm đất tại Hình 8. Lõm áp tại nút 890 do ngắn mạch 1 pha tại nút 836 nút 836: (a) Sóng điện áp, (b) Hệ số D1, (c) Biên độ điện áp (a) Sóng điện áp, (b) Hệ số D1, (c) Biên độ điện áp Các kết quả nghiên cứu được kiểm chứng dựa trên sơ [2] Math H. Bollen (2000), Understanding Power Quality Problems: đồ lưới điện mẫu IEEE 34 nút. Các giả thiết NM được đưa Voltage Sags and Interruptions, Wiley-IEEE Press. ra và sóng điện áp tại vị trí cần giám sát được ghi lại để áp [3] Math H. Bollen, Irene Gu (2006), Signal Processing of Power Quality Disturbances, 1st Edition, Wiley-IEEE Press. dụng phương pháp đề xuất V-D-A. Các kết quả cho thấy [4] L. K. Behera, M. Nayak, and S. Mohanty, “Discrete Wavelet rằng đặc trưng biên độ lõm áp phụ thuộc vào dạng NM xảy Transform and s-Transform Based Time Series Data Mining Using ra và vị trí của nó so với điểm giám sát. Quá trình kiểm Multilayer Perceptron Neural Network,” Int. J. Eng. Sci. Technol., chứng đối với 4 sóng lõm áp tại vị trí giám sát do bốn dạng vol. 3, no. 11, pp. 8039–8046, 2011. NM gây ra đã chứng minh cho kết quả của phương pháp đề [5] A. A. Abdelsalam, “Wavelet, Kalman Filter and Fuzzy-Expert xuất V-D-A trong việc xác định các đặc trưng của NLĐA. Combined System for Classifying Power System Disturbances” - The 14th International Middle East Power Systems Conference, TÀI LIỆU THAM KHẢO Egypt, pp. 398–403, 2010. [6] Q. Ai, Y. Zhou, and W. Xu, “Adaline and its application in power [1] Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE Std 1159 - quality disturbances detection and frequency tracking,” Electr. IEEE Recommended Practice for Monitoring Electric Power Power Syst. Res., vol. 77, no. 5–6, pp. 462–469, Apr. 2007. Quality. 2009, pp. 1–81. [7] http://ewh.ieee.org/soc/pes/dsacom/testfeeders/ (BBT nhận bài: 16/03/2016, phản biện xong: 07/04/2016)
ADSENSE

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.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2