BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TRƢƠNG TUẤN ANH NGHIÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ
SỰ CỐ TRÊN ĐƢỜNG DÂY TẢI ĐIỆN
DỰA TRÊN MẠNG NƠRON MLP
Chuyên ngành: Kỹ thuật điện
Mã số: 62520202
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN
Hà Nội - 2014
Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS.TSKH. Trần Hoài Linh 2. TS. Phạm Hồng Thịnh
Phản biện 1: ..............................................................
Phản biện 2: ..............................................................
Phản biện 3: ..............................................................
Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tiến sĩ
cấp Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm ……… Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội
2. Thư viện Quốc gia
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ
[1] Trương Tuấn Anh, Trần Hoài Linh (2011) Ứng dụng mạng Nơron trong nhận dạng sự cố trên đường dây dài truyền tải. Tạp chí Khoa học & Công nghệ các trường Đại học Kỹ thuật, số 81, trang 42-46, Hà Nội.
[2] Trần Hoài Linh, Trương Tuấn Anh (2011) Ứng dụng wavelet daubechies trong phát hiện thời điểm sự cố ngắn mạch trên đường dây dài. Hội nghị toàn quốc về Điều khiển và Tự động hoá VCCA-2011, Trang 393-398, Hà Nội.
[3] Tran Hoai Linh, Truong Tuan Anh, David Cartes (2012) Detection of Tow-Phase Shortage Fault Event on Transmission Line by Using Daubechies wavelets. International Symposium on Technology for Sustainability, November 21–24, 2012, Swissôtel Le Concorde, Bangkok, Thailand, pp 164-167.
[4] Truong Tuan Anh, Tran Hoai Linh, Pham Hong Thinh (2012) Two-Phase short - circuit fault detections for transmission line by using artificial Neural Networks. Journal of Science & Technology Technical Universities, No 91, trang 30-35, Ha Noi. [5] Trương Tuấn Anh, Trần Hoài Linh, Đinh Văn Nhượng (2013) Phối hợp mạng Nơron và phương pháp tổng trở để xác định vị trí sự cố ngắn mạch trên đường dây tải điện. Hội nghị toàn quốc về Điều khiển và Tự động hoá VCCA-2013, Trang 663-669, Đà Nẵng.
- 1 -
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài Trong quá trình vận hành, đường dây truyền tải điện có thể gặp nhiều sự cố như sét đánh, ngắn mạch, đứt dây, chạm đất, sự cố từ các thiết bị, hoạt động sai của thiết bị hay sự cố từ phía người sử dụng, tình trạng quá tải và sự lão hóa của thiết bị... Quá trình nhận dạng, phát hiện, cách ly và xác định chính xác vị trí sự cố càng nhanh càng có lợi, giúp cho việc khôi phục lại chế độ làm việc bình thường của hệ thống điện, giảm thiệt hại về kinh tế và nâng cao được độ tin cậy cung cấp điện cho các hộ tiêu thụ.
Hiện nay, để xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện thường dùng nguyên lý khoảng cách với sai số về vị trí sự cố thay đổi tùy theo từng trường hợp cụ thể (thường độ chính xác thống kê khoảng từ 1 đến 5%). Bài toán xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện đã và đang được quan tâm và nghiên cứu rộng rãi. Tuy nhiên hiện nay các kết quả vẫn còn nhiều hạn chế, việc phát triển của các thiết bị đo mới cũng như các thuật toán xử lý tín hiệu mới để tiếp tục cải thiện được độ chính xác là cần thiết và có ý nghĩa thực tế cao.
2. Mục đích nghiên cứu Mục đích của luận án là nghiên cứu và phát triển một phương pháp mới sử dụng mạng nơron nhân tạo MLP (MultiLayer Perceptron) độc lập hoặc phối hợp với thuật toán tổng trở (tính toán trên máy tính hoặc cài trong các rơle khoảng cách thực tế) để cho phép ước lượng vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện được chính xác hơn. Đồng thời các mạng nơron MLP cũng được sử dụng để ước lượng giá trị của điện trở sự cố và xác định dạng sự cố với độ chính xác cao.
Phương pháp được đề xuất trong luận án chỉ sử dụng các số liệu đầu vào là các tín hiệu dòng điện và điện áp tức thời đo được ở đầu đường dây truyền tải có nguồn cung cấp từ một phía. Để có thể phát hiện được thời điểm xuất hiện sự cố, luận án đề xuất sử dụng phép phân tích tín hiệu theo các hàm cơ sở wavelet (sóng nhỏ) do phép phân tích này cho phép phát hiện được các thay đổi đột ngột trong tín hiệu đang được lấy mẫu để xem xét. Để xây dựng được mô hình phi tuyến ước lượng vị trí sự cố, điện trở sự cố và dạng sự cố luận án sử
- 2 -
dụng mạng nơron MLP do khả năng có thể xấp xỉ hàm phi tuyến bất kỳ với độ chính xác cho trước của mạng này. Đồng thời các thông số của mạng nơron MLP sẽ được điều chỉnh thích nghi trên cơ sở bộ số liệu mẫu được tạo ra nhờ vào việc sử dụng phần mềm ATP/EMTP để mô phỏng quá trình quá độ trên đường dây gây ra bởi một số sự cố ngắn mạch (ngắn mạch 1 pha, 2 pha, 2 pha chạm đất và ngắn mạch 3 pha) khi thay đổi các thông số như: điện trở sự cố, vị trí sự cố, phụ tải và thời điểm xuất hiện sự cố. Mạng nơron MLP được đề xuất thử nghiệm theo hai dạng: dạng thứ nhất là hoạt động độc lập, xử lý trực tiếp các đặc tính đầu vào từ 6 tín hiệu dòng – áp ba pha để đưa ra vị trí sự cố, dạng thứ hai là hoạt động phối hợp với một thuật toán tổng trở, đáp ứng đầu ra của mạng nơron MLP và của thuật toán tổng trở sẽ được cộng với nhau để đưa ra kết quả ước lượng vị trí sự cố. Các chi tiết đề xuất sẽ được trình bày ở chương 2.
Các mô hình mạng nơron MLP sẽ được huấn luyện để xác định được vị trí sự cố với sai số nhỏ hơn so với những phương pháp trước đây, giúp cho quá trình tìm kiếm và khắc phục sự cố nhanh, nâng cao hiệu quả trong vận hành hệ thống điện và giảm thiệt hại về kinh tế.
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Luận án tập trung nghiên cứu và đưa ra phương pháp mới xác
định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện:
Đối tượng nghiên cứu: • Các phần mềm sử dụng trong luận án: ATP/EMTP, Matlab 7.1,
DIGSI 4.82, Test Universe V2.30 - Omicron, EView.
• Các thiết bị sử dụng trong luận án: rơle khoảng cách 7SA522,
hợp bộ thí nghiệm CMC-356 của Omicron.
Phạm vi nghiên cứu: • Ứng dụng phần mềm ATP/EMTP (Alternative Transients Program/ Electromagnetic Transients Program) mô phỏng một số dạng sự cố ngắn mạch trên đường dây truyền tải điện để tạo dữ liệu mẫu cho quá trình nghiên cứu.
• Lập trình các thuật toán phân tích và xử lý tín hiệu bằng các công cụ như Wavelet, mạng nơron,... để xây dựng mô hình xác định vị trí sự cố, điện trở sự cố và dạng sự cố trên đường dây truyền tải.
- 3 -
• Nghiên cứu về lý thuyết và các mô hình tính toán xử lý tín hiệu ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong bài toán xác định vị trí điểm sự cố trên đường dây truyền tải điện.
• Tìm hiểu và ứng dụng thiết bị mô phỏng CMC-356 của OMICRON để xác định tác động thực tế của rơle khoảng cách nhằm kiểm chứng các thuật toán đã đề xuất.
4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài Ý nghĩa khoa học: Đề xuất phương pháp mới sử dụng song song một rơle khoảng cách và một mạng nơron MLP để xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải dựa trên các tín hiệu dòng điện và điện áp đo được ở đầu đường dây với sai số nhỏ hơn so với thuật toán tổng trở. Luận án cũng xây dựng đồng thời hai mạng nơron MLP khác để xác định dạng của sự cố và điện trở sự cố.
Ý nghĩa thực tiễn của đề tài: Bài toán xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải có nhu cầu thực tế cao. Phương pháp mới của luận án sẽ góp phần bổ sung số lượng các giải pháp để tạo điều kiện cho việc lựa chọn ứng dụng thực tế được dễ dàng hơn. Phương pháp chỉ yêu cầu sử dụng các tín hiệu dòng điện và điện áp ở đầu đường dây nên các khâu đo lường thu thập số liệu cũng khá đơn giản.
5. Những đóng góp của luận án Luận án có đóng góp sau: • Xây dựng được mô hình sử dụng độc lập một mạng nơron MLP và mô hình sử dụng song song một thuật toán tổng trở (thuật toán tổng trở chạy trên máy tính hoặc thuật toán tổng trở của một rơle khoảng cách thực tế 7SA522) với một mạng nơron MLP để xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện (xét ví dụ tính toán cho đường dây 110kV Yên Bái - Khánh Hòa). Trong đó mạng nơron nhân tạo MLP sử dụng đầu vào là các đặc tính thời gian và đặc tính tần số xác định từ các tín hiệu đo tức thời xung quanh thời điểm xảy ra những thay đổi (xuất hiện sự cố) trong các tín hiệu (thời điểm này được xác định nhờ sử dụng phép phân tích sóng nhỏ (wavelet)). Luận án cũng xây dựng đồng thời hai mạng nơron MLP khác để xác định dạng sự cố và điện trở sự cố.
- 4 -
• Khảo sát và đề xuất ứng dụng wavelet Daubechies bậc 3 để phân tích thành phần của tín hiệu lấy mẫu với tần số 100kHz để làm cơ sở phát hiện thời điểm xuất hiện sự cố trên đường dây truyền tải.
• Khảo sát các đặc tính dựa trên hệ số tương quan giữa đầu vào và đầu ra để lựa chọn các đặc tính có hệ số tương quan cao để dùng trong các mô hình. Các kết quả tính toán đã đưa ra danh sách 84 giá trị đặc trưng tính toán từ 6 đường tín hiệu u-i để làm cơ sở tính toán các thông số sự cố như vị trí, dạng và điện trở sự cố.
• Đề xuất ứng dụng hợp bộ mô phỏng CMC-356 của Omicron kết hợp với rơle thực tế (7SA522) để so sánh chất lượng tính toán của mô hình về vị trí sự cố với tác động của rơle trên đường dây thực tế. Đồng thời các kết quả hoạt động của rơle khoảng cách thực tế sẽ được sử dụng để tạo mẫu học một mạng nơron MLP mới để bù sai số cho rơle khoảng cách thực tế.
• Đã mô phỏng và tạo được bộ mẫu gồm 2136 trường hợp sự cố cho 4 dạng sự cố cơ bản là ngắn mạch 1 pha, hai pha, hai pha chạm đất và ngắn mạch ba pha với các thông số sự cố thay đổi như: điện trở sự cố (từ 0 đến 5Ω), tải (từ 30% đến 100% định mức), thời điểm xuất hiện sự cố (thay đổi trong toàn bộ một chu kỳ), vị trí sự cố (23 vị trí cách đều 5 km trên đường dây 118,5 km).
6. Bố cục của luận án Mở đầu: Trình bày các vấn đề chung của luận án, tóm tắt về nội
dung nghiên cứu, những đóng góp của luận án và bố cục của luận án.
Chương 1. Tổng quan về các phương pháp nghiên cứu xác định vị
trí sự cố trên đường dây tải điện
Trong chương này sẽ trình bày tóm tắt một số phương pháp nghiên cứu tính toán xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện và áp dụng trong điều kiện thực tế hiện nay.
Chương 2. Các giải pháp đề xuất trong luận án Trên cơ cở phân tích ưu nhược điểm của các nghiên cứu trước đây, luận án đề xuất mô hình mới cho bài toán xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện 3 pha.
Chương 3. Các công cụ tính toán mô phỏng sử dụng trong luận án • Giới thiệu phần mềm mô phỏng ATP/EMTP ứng dụng để mô phỏng các trường hợp ngắn mạch trên đường dây như: ngắn mạch một pha, 2 pha, 2 pha chạm đất và ngắn mạch 3 pha.
- 5 -
• Giới thiệu hợp bộ thí nghiệm và phần mềm Test Universe điều khiển hợp bộ thí nghiệm CMC-356 của Omicron để kiểm nghiệm kết quả hoạt động của rơle khoảng cách thực tế (7SA522).
• Giới thiệu mô hình mạng nơron MLP và Wavelet áp dụng trong
luận án để tính toán các thông số sự cố.
Chương 4. Các kết quả mô phỏng và tính toán • Ứng dụng phần mềm mô phỏng ATP/EMTP để mô phỏng đường dây 110 kV Yên Bái - Khánh Hòa với các thay đổi về vị trí sự cố, điện trở sự cố, thời điểm xuất hiện sự cố, công suất của phụ tải và dạng sự cố để tạo ra các bộ số liệu về dòng điện và điện áp ở đầu đường dây với định dạng file là *.MAT.
• Sử dụng phần mềm điều khiển Test Universe mô phỏng lại các bộ số liệu được tạo ra từ phần mềm mô phỏng ATP/EMTP đưa vào thiết bị phần cứng Omicron CMC-356 và rơle khoảng cách 7SA522, kết quả thu được là cơ sở kiểm nghiệm lại kết quả các thuật toán đề xuất trong luận án.
• Sử dụng Wavelet để tính toán thời điểm xảy ra những biến đổi đột ngột trong các tín hiệu dòng điện và điện áp đo lường được ở đầu đường dây để xác định thời điểm xuất hiện sự cố.
• Sử dụng mạng nơron MLP tính toán ước lượng vị trí sự cố, dạng sự cố và điện trở sự cố cho các trường hợp: Mạng MLP hoạt động độc lập; Mạng MLP phối hợp song song với thuật toán tổng trở (thuật toán trên máy tính và thuật toán tích hợp trong rơle khoảng cách thực tế).
Chƣơng 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƢƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ SỰ CỐ TRÊN ĐƢỜNG DÂY TẢI ĐIỆN
1.1. Ý nghĩa của bài toán định vị sự cố Khi có một sự cố ngắn mạch xảy ra trên đường dây truyền tải điện, điện áp tại điểm sự cố đột ngột giảm đến một giá trị thấp, dòng điện tại điểm sự cố đột ngột tăng lên rất lớn. Từ các giá trị đo lường ta có thể xác định tổng trở sự cố, sự phân cực,… để xác định chính xác vị trí sự cố. Mục tiêu chính của luận án này là xây dựng một phương pháp mới nhằm xác định chính xác hơn vị trí sự cố trên các đường dây truyền tải điện áp cao. Tầm quan trọng của nghiên cứu này phát sinh từ sự cần thiết nhằm giảm thiểu thời gian gián đoạn cung cấp điện và
- 6 -
thời gian sửa chữa giúp xác định chính xác hơn vị trí sự cố, khôi phục lại trạng thái làm việc bình thường của đường dây bị sự cố.
1.2. Tổng quan về một số phƣơng pháp xác định vị trí sự cố Các phương pháp xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải đã được nghiên cứu nhiều năm do yêu cầu rất cao trong thực tế về việc ước lượng chính xác được vị trí của điểm sự cố. Những phương pháp này có thể được phân loại theo nhiều nhóm, ví dụ những phương pháp kinh điển như: phương pháp dựa trên trở kháng [1,2,3,25,30,32,41,61, 73,82,91,92], phương pháp dựa vào sự lan truyền sóng [13,16,17,18, 24,53,75],... Ngoài ra còn có các hướng nghiên cứu mới như các phương pháp dựa trên các thuật toán xử lý tín hiệu mới để phân tích các tín hiệu đo lường nhằm đưa ra được kết quả ước lượng vị trí sự cố với độ chính xác cao hơn các phương pháp kinh điển. Có thể kể tới các phương pháp sử dụng biến đổi sóng con (wavelet) để phát hiện điểm thay đổi đột ngột (điểm bắt đầu xuất hiện một tần số mới) [58, 68,75,76,96]; sử dụng phép biến đổi S trong miền tần số [16, 17, 18, 58]; các phương pháp sử dụng thuật toán di truyền để tối ưu hóa các mô hình nhận dạng phi tuyến [40]; các phương pháp nơron và nơron lô-gíc mờ để xây dựng mô hình nhận dạng phi tuyến [19,20,26,27,33, 44,49,53,57,83]; phương pháp tổng hợp kết quả nhiều hệ nhận dạng [12],... Nhìn chung các phương pháp đều có những khả năng ứng dụng nhất định, tuy nhiên tất cả các phương pháp đều có những tồn tại nhất định, và đây cũng sẽ là khả năng để có thể tìm được một giải pháp tốt hơn cho bài toán xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện.
Chƣơng 2: CÁC GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT TRONG LUẬN ÁN 2.1. Sơ đồ khối tổng thể ƣớc lƣợng vị trí sự cố Các giải pháp hiện nay thường được giới hạn trong một nhóm đối tượng cho nên ta khó áp dụng được giải pháp của hệ thống này sang hệ thống khác, hoặc thậm chí trong cùng một hệ thống nhưng với các thông số các phần tử khác nhau,... Vì vậy một trong những ý tưởng hiện nay của các nghiên cứu đó là xây dựng các giải pháp "mềm dẻo" có khả năng tự học [20,21,69]. Có nghĩa là cần xây dựng một hệ thống thu thập, phân tích và xử lý tín hiệu có cấu trúc khá cố định nhưng có các tham số có thể điều chỉnh được để có thể thích nghi với các tín
- 7 -
hiệu đầu vào mới. Khi đó nếu có một đối tượng mới hoặc một bài toán mới, có thể tiến hành thu thập các mẫu tín hiệu mới để đưa vào cho hệ thống điều chỉnh lại các tham số để có thể hoạt động tốt hơn với các mẫu tín hiệu mới này. Quá trình điều chỉnh thích nghi hệ thống theo các mẫu số liệu mới được gọi là quá trình học của hệ thống. Trường hợp các mẫu học bao gồm cả cặp tín hiệu đầu vào và các đáp ứng đích mong muốn được gọi là quá trình học có hướng dẫn [70,79].
Do đó trong luận án này sẽ tập trung nghiên cứu và phát triển một mô hình mới nhằm ước lượng chính xác hơn về vị trí sự cố, điện trở sự cố và dạng sự cố trên đường dây tải điện dựa trên các số liệu dòng điện và điện áp đo tức thời ở một đầu đường dây. Các thuật toán tổng trở hiện nay dùng để để ước lượng vị trí sự cố có khá nhiều nguồn sai số như ảnh hưởng của thành phần một chiều trong quá trình quá độ, sai số do việc tính toán giá trị hiệu dụng của thành phần cơ bản trong tín hiệu quá độ đã được số hóa. Trường hợp luận án sử dụng rơle thực tế để thử nghiệm với các tín hiệu dòng – áp đầu vào đã tính từ ATP/EMTP thì sẽ có thêm các sai số từ các bộ chuyển đổi DA (bộ tạo các tín hiệu dòng – áp thực từ các tín hiệu mô phỏng), sai số làm tròn khi tính toán (do cấu hình hạn chế của bộ vi xử lý trung tâm của rơle so với vi xử lý trung tâm của các máy tính cá nhân). Lựa chọn của luận án sẽ sử dụng các phương pháp tính toán và xử lý tín hiệu hiện đại như mạng nơron nhân tạo để khắc phục được phần nào các sai số trên để có được độ chính xác tương đương hoặc cao hơn.
Phương pháp được đề xuất trong luận án được thực hiện tuần tự qua ba bước như sau. Trước tiên, ta sẽ phân tích trực tuyến các tín hiệu dòng điện và điện áp (đo ở đầu đường dây) để phát hiện các thời điểm xảy ra những thay đổi đột ngột trong tín hiệu (còn gọi là thời điểm xuất hiện sự cố) do các sự cố trên đường dây sinh ra. Ở bước thứ hai, với thời điểm xuất hiện sự cố đã được xác định, chương trình tiến hành phân tích trong một cửa sổ nhỏ (40ms trước và 20ms sau thời điểm xuất hiện sự cố) của các tín hiệu để tính toán các giá trị đặc trưng (hay còn gọi là các đặc tính) bao gồm các đặc trưng từ giá trị tức thời và các đặc trưng từ phổ tần số. Trong bước cuối cùng, bước thứ ba, các giá trị đặc trưng này được xử lý tiếp tục bằng một mô hình phi tuyến để đưa ra được các ước lượng chính xác hơn về vị trí sự cố, điện
- 8 -
trở sự cố và dạng sự cố. Sơ đồ khối của ý tưởng này được trình bày như hình 2.1.
Hình 2.1: Sơ đồ khối tổng thể phương pháp phân tích và xử lý tín hiệu đầu
đường dây để xác định vị trí sự cố, điện trở sự cố và dạng sự cố.
Cụ thể, để có thể phát hiện được thời điểm xuất hiện sự cố, luận án đề xuất sử dụng phép phân tích tín hiệu theo các hàm cơ sở wavelet (sóng nhỏ) do phép phân tích này cho phép phát hiện được các thay đổi đột ngột trong tín hiệu đang được lấy mẫu để xem xét.
2.2. Mạng nơron MLP và ứng dụng ƣớc lƣợng vị trí sự cố Mô hình phi tuyến ước lượng vị trí sự cố trong luận án đề xuất hai ý tưởng: 1. sử dụng một mạng nơron MLP [12,64,69,79,93] trực tiếp ước lượng vị trí sự cố. 2. sử dụng song song một thuật toán tổng trở (mô phỏng trên PC hoặc trong rơle thực tế khoảng cách) và một mạng nơron MLP. Khả năng áp dụng mạng nơron MLP trong các bài toán ước lượng xuất phát từ việc mạng này có thể xấp xỉ hàm phi tuyến bất kỳ với độ chính xác cho trước [56].
2.2.1. Mạng nơron MLP hoạt động độc lập ƣớc lƣợng vị trí sự cố Từ các số liệu dòng điện và điện áp đo lường ở đầu đường dây sẽ được phân tích và xử lý trước khi đưa vào mạng MLP để ước lượng trực tiếp vị trí sự cố như hình 2.2:
Hình 2.2: Ý tưởng mô hình hoạt động độc lập mạng MLP
- 9 -
2.1. Mạng nơron MLP phối hợp song song với một thuật toán tổng trở (thuật toán mô phỏng trên máy tính hoặc thuật toán tích hợp trong rơle khoảng cách thực tế)
Hình 2.3: Ý tưởng mô hình hoạt động song song rơle với mạng MLP Ý tưởng chung của hệ phối hợp song song nhiều giải pháp là khi sử dụng phối hợp nhiều phương pháp, có thể tạo ra một giải pháp mới có độ chính xác, độ tin cậy cao hơn (trên các bộ số liệu mẫu đã có) so với khi chỉ sử dụng từng phương pháp đơn lẻ ban đầu [98, 99, 100, 101,110].
Thuật toán ước lượng vị trí sự cố mô phỏng trên máy tính (PC) được sử dụng trong luận án là các công thức tính toán của rơle khoảng cách trình bày trong [97]. Mô hình được đề xuất này của luận án là một giải pháp mới, chưa thấy được đề xuất trong các công trình nghiên cứu khác về xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải. Ý tưởng của mô hình được trình bày như hình 2.3:
Mạng nơron MLP được xây dựng dựa trên cơ chế "học" (learning process), trong đó các thông số của mạng được điều chỉnh trên cơ sở một bộ số liệu mẫu cho trước ở dạng các cặp mẫu (đầu vào, đầu ra). Mạng nơron MLP sẽ tái tạo lại ánh xạ (phi tuyến) giữa tín hiệu đầu vào và đầu ra này để xác định các thông số của sự cố. Trong luận án sẽ ứng dụng phần mềm ATP/EMTP để mô phỏng các dạng sự cố ngắn mạch trên đường dây để tạo các mẫu đầu vào cho mạng nơron MLP. 2.3. Phần mềm ATP/EMTP và ứng dụng để tạo mẫu số liệu Phần mềm ATP/EMTP mô phỏng quá trình quá độ trên đường dây gây ra bởi một số dạng sự cố ngắn mạch chọn trước với các thông số sự cố khác nhau (ví dụ như thay đổi về vị trí sự cố trên đường dây, điện trở sự cố, thời điểm pha khi xảy ra sự cố cũng như với phụ tải khác nhau). Ứng với một bộ các thông số đầu vào (gồm dạng sự cố, vị trí sự cố, điện trở sự cố, thời điểm sự cố và phụ tải) phần mềm ATP/EMTP sẽ tính toán và trả về cho ta 6 tín hiệu dòng và áp ở đầu đường dây.
Một mẫu "học" cho mạng nơron MLP sẽ bao gồm:
- 10 -
- Đầu vào: các giá trị đặc trưng tính toán từ 6 tín hiệu u-i thu được
từ đầu đường dây,
- Đầu ra: Trong trường hợp mạng nơron MLP trực tiếp ước lượng vị trí sự cố thì đầu ra đích cần đạt chính là vị trí chính xác của sự cố đã chọn khi mô phỏng. Trong trường hợp sử dụng song song mạng nơron MLP với một thuật toán tổng trở thì trước tiên các tín hiệu u-i của ba pha được đưa vào tính toán với thuật toán này (trường hợp mô phỏng trên PC) hoặc được đưa vào rơle thực tế để lấy về các kết quả tác động của rơle. Từ tính toán vị trí của rơle này ta suy ra lượng cần bù là trừ của sai số của thuật toán tổng trở. Mạng nơron MLP sẽ được học bằng thuật toán Levenberg - Marquadrt [44].
2.4. Hợp bộ thí nghiệm CMC-356 thử nghiệm kết quả tác động
của rơle khoảng cách thực tế
Hình 2.5: Sơ đồ khối ghép nối giữa các thiết bị trong hệ thống thử
nghiệm hoạt động của rơle bằng thiết bị CMC-356
Để có thể đưa các tín hiệu dòng/áp đã tính toán mô phỏng từ ATP/EMTP vào thử nghiệm với rơle thực tế, luận án sử dụng thiết bị CMC-356 của Omicron có khả năng tái tạo lại các tín hiệu dòng điện/điện áp sau đó nối vào rơle thực tế đã lựa chọn để lấy các kết quả tác động tương đương như hoạt động ngoài thực tế. Các bản ghi tác động của rơle sẽ được chuyển lên máy tính lưu trữ và tính toán xử lý trên PC. Sơ đồ khối ghép nối giữa các thiết bị trong hệ thống thử nghiệm hoạt động của rơle bằng thiết bị CMC-356 như hình 2.5:
Với cùng các đặc tính đầu vào mạng nơron MLP như trường hợp tính toán ước lượng vị trí sự cố. Trong luận án đề xuất sử dụng đồng thời song song hai mạng nơron MLP để xác định hai thông số còn lại của sự cố là dạng sự cố và điện trở sự cố.
- 11 -
Chƣơng 3: CÁC CÔNG CỤ TÍNH TOÁN MÔ PHỎNG
SỬ DỤNG TRONG LUẬN ÁN
Trong chương này sẽ giới thiệu về các công cụ mô phỏng và tính toán chính được sử dụng trong luận án. Để phục vụ cho mô phỏng và tạo các mẫu tín hiệu, trong luận án sử dụng phần mềm mô phỏng ATP/EMTP, thiết bị thí nghiệm CMC-356 của Omicron. Tiếp theo là hai công cụ xử lý tín hiệu chính được sử dụng trong luận án là phép biến đổi và phân tích tín hiệu sử dụng Wavelet (sóng nhỏ) và mạng nơron nhân tạo MLP.
2.1. Phần mềm mô phỏng ATP/EMTP Chương trình EMTP (Electro-Magnetic Transients Program) [15,31,39] là chương trình nghiên cứu quá độ điện từ, đã được công nhận là một trong những công cụ phổ biến để mô phỏng các hiện tượng về điện - cơ cũng như các hiện tượng về điện từ trong hệ thống điện, do đó EMTP đang được sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới trong các lĩnh vực tính toán thiết kế cũng như vận hành cho các loại thiết bị khác trong hệ thống điện. EMTP là một trong những công cụ phân tích hệ thống rất linh hoạt và hiệu quả.
2.2. Hợp bộ thí nghiệm thứ cấp 3 pha công suất lớn CMC 356 -
OMICRON
Hình 3.5. Kết nối máy tính với hợp bộ thí nghiệm CMC-356 và rơle 7SA522
Hệ thống thử nghiệm được thể hiện như trên hình 3.5:
CMC-356 là thiết bị vạn năng sử dụng để kiểm tra tất cả các loại rơle bảo vệ. Thiết bị gồm có 6 nguồn dòng điện với phạm vi hoạt động
- 12 -
lớn (loại 3 pha lên đến 64A/860VA cho mỗi kênh), có khả năng thử nghiệm với khả năng chịu tải lớn như các rơle điện cơ với yêu cầu công suất lớn. Đi kèm theo hợp bộ thí nghiệm để điều khiển CMC-356 là phần mềm Test Universe V2.30 với nhiều chức năng tuy nhiên trong luận án này chủ yếu sử dụng chức năng Transplay của phần mềm điều khiển Test Universe V2.30 để nạp các tệp chứa 6 tín hiệu u- i xuống thiết bị CMC-356 và thiết bị này sẽ tạo ra các tín hiệu dòng/áp như các tín hiệu đã cho trước để đưa vào các rơle ghép nối phía sau.
3.3. Wavelet và ứng dụng trong phân tích tín hiệu Trong luận án đề xuất sử dụng phép phân tích tín hiệu theo các hàm cơ sở wavelet (sóng nhỏ) để phát hiện được thời điểm xuất hiện sự cố trong tín hiệu dòng điện và điện áp đo ở đầu đường dây do phép phân tích này cho phép phát hiện được các thay đổi đột ngột trong tín hiệu đầu vào.
3.4. Mạng nơron nhân tạo và ứng dụng xác định vị trí sự cố
trên đƣờng dây tải điện
Để tạo được mô hình phi tuyến cho ước lượng vị trí sự cố, điện trở sự cố và dạng sự cố luận án sẽ sử dụng mạng nơron MLP do khả năng có thể xấp xỉ hàm phi tuyến bất kỳ với độ chính xác cho trước của mạng này. Các thông số của mạng MLP sẽ được điều chỉnh thích nghi trên cơ sở bộ số liệu mẫu được tạo ra nhờ vào việc sử dụng phần mềm ATP/EMTP để mô phỏng quá trình quá độ trên đường dây gây ra bởi một số sự cố ngắn mạch được lựa chọn và các đặc tính được tính từ cửa sổ tín hiệu xung quanh thời điểm xuất hiện sự cố.
Chƣơng 4: CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ TÍNH TOÁN 4.1. ATP/EMTP mô phỏng ngắn mạch trên đƣờng dây Các dạng sự cố ngắn mạch mô phỏng trong luận án được mô phỏng trên phần mềm ATP/EMTP cho đường dây Yên Bái - Khánh Hòa được mô tả như hình 4.1:
- 13 -
Hình 4.1: Sơ đồ mô phỏng ngắn mạch đường dây Yên Bái - Khánh Hòa
trong ATP/EMTP
Kịch bản mô phỏng trong ATP/EMTP: • Vị trí sự cố: N = 23 vị trí (5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50,
55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115km). • Điện trở sự cố Rsc: K = 6 giá trị (0, 1, 2, 3, 4, 5Ω). • Loại sự cố: P = 4 loại (ngắn mạch 1 pha, ngắn mạch 2 pha, ngắn
mạch 2 pha chạm đất và ngắn mạch 3 pha).
loại sự cố và phụ tải:
• Phụ tải: Q = 3 trường hợp (Phụ tải bằng 30%, 50% và 100%) Tổng số trường hợp mô phỏng ứng với vị trí sự cố, điện trở sự cố, trường hợp. Đồng thời để khảo sát ảnh hưởng của thời điểm sự cố (tính tương đối theo mốc pha của tín hiệu) ta sẽ xét thêm M = 10 trường hợp pha cho trường hợp ngắn mạch tại điện trở Rsc= 1Ω ở các vị trí (10, 40, 80, 110km) bắt đầu từ thời điểm bắt đầu đóng thiết bị chuyển mạch tạo ngắn mạch: thời điểm từ 0,04 tới 0,06 (s) với khoảng cách đều 2ms.
• Vị trí sự cố: N = 4 vị trí (10, 40, 80, 110km). • Điện trở sự cố Rsc: K = 1 giá trị (1Ω) • Loại sự cố: P = 4 loại (ngắn mạch 1 pha, ngắn mạch 2 pha, ngắn
mạch 2 pha chạm đất và ngắn mạch 3 pha).
• Phụ tải: Q = 3 trường hợp (Phụ tải bằng 30%, 50% và 100%) • Thời điểm pha : M = 10 (02, 04, 06, 08, 10, 12, 14, 16, 18, 20 ms)
- 14 -
Tổng số trường hợp mô phỏng ứng với vị trí sự cố, điện trở sự cố,
loại sự cố, phụ tải và thời điểm pha:
trường hợp.
Tổng hợp ta có: 1656 + 480 = 2136 bộ dữ liệu dòng điện và điện áp đầu đường dây mô phỏng trong ATP/EMTP cho các trường hợp ngắn mạch được lưu dưới dạng *.MAT.
Đối với mỗi trường hợp mô phỏng trên ATP/EMTP, 6 kết quả tín hiệu dòng điện và điện áp đầu đường dây được ghi và lưu trữ dưới định dạng *.MAT theo chuẩn của phần mềm Matlab. Các file số liệu này sau đó được xử lý bằng các chương trình viết trong Matlab để:
- Chuyển đổi thành định dạng *.WAV theo yêu cầu của phần
Bảng 4.1: Kết quả xác định thời điểm xuất hiện sự cố với các tín hiệu được lấy mẫu với các tần số khác nhau
mềm Test Universe để ghép nối với thiết bị phần cứng CMC-356. - Tính toán và xử lý các tín hiệu theo lưu đồ như trên hình 2.5. 4.2. Kết quả xác định thời điểm xuất hiện sự cố Kết quả chạy chương trình cho 2136 trường hợp số liệu đã mô phỏng được khảo sát với các tần số 1MHz, 100kHz, 10kHz và 1kHz, từ bảng 4.1 luận án đề xuất chọn tần số 100kHz là tần số lấy mẫu chính cho các tín hiệu từ mô hình ATP/EMTP.
Tần số 1kHz 10kHz 100kHz 1MHz
iA 1,20 0,53 0,11 0,36
iB 14,78 0,49 0,11 1,80
iC 60,71 0,37 0,11 3,28
uA 44,37 0,75 0,096 0,27
uB 72,18 0,70 0,097 0,28
uC 41,08 0,53 0,10 0,59
Bảng 4.2: Kết quả xác định thời điểm xuất hiện sự cố với một số dạng Wavelet khác nhau
iA
iB
iC
uA
uB
uC
Dạng wavelet
max mean max mean max mean max mean max mean max mean
0,28 0,107 0,28 0,108 0,31 0,112 0,25 0,096 0,24 0,097 0,28 0,104
0,40 0,138 0,37 0,139 0,87 0,149 0,33 0,118 0,31 0,118 0,47 0,127 0,41 0,142 0,37 0,143 0,86 0,154 0,33 0,118 0,32 0,120 0,48 0,131 155,9 0,661 157,9 2,371 160,0 17,15 156,0 0,597 158,0 1,382 156,0 1,812
Daubechies (bậc 3) Coiflet Symlet Haar
- 15 -
Từ bảng 4.2 luận án chọn wavelet họ Daubechies để sử dụng. Cũng từ bảng 4.2 ta có thể nhận thấy kết quả phân tích trên 6 kênh là khá tương đương, dải giá trị sai số là từ 0 đến khoảng 200-300µs. Đây là kết quả rất chính xác theo như các nhu cầu trong thực tế vận hành hiện nay. Đồng thời ta cũng có thể thấy rằng trong thực tế nếu cần phải giảm bớt số lượng tính toán thì ta cũng chỉ cần phân tích 1 đường tín hiệu bất kỳ trong 6 tín hiệu là có thể xác định được thời điểm sự cố với độ chính xác tương đương nhau.
4.3. Kết quả ƣớc lƣợng vị trí, điện trở và dạng sự cố
4.3.1. Trích xuất số liệu và các thông tin đặc trƣng Sau khi đã xác định được thời điểm xuất hiện sự cố trong tín hiệu (ký hiệu là thời điểm ), nhiệm vụ tiếp theo cần thực hiện là ước lượng vị trí của sự cố (đồng thời thực hiện thêm việc nhận dạng loại sự cố và điện trở sự cố). Ý tưởng chủ đạo của đề tài như đã trình bày ở các phần trên đó là sử dụng các đặc tính thời gian và tần số của vùng tín hiệu xung quanh thời điểm xuất hiện sự cố để làm cơ sở tính toán ước lượng hai thông số của sự cố như đã nêu trên.
với
Với mỗi đường tín hiệu, các thông số thời gian (20 giá trị tức thời xung quanh thời điểm xuất hiện sự cố với khoảng lấy mẫu 1ms ) và tần số (tỷ số năng lượng của 4 hài bội chia cho năng lượng của thành phần cơ bản 50Hz). Như vậy đối với mỗi tín hiệu ta có 20 giá trị đặc trưng (hay còn gọi là đặc tính) từ miền thời gian và 4 đặc trưng từ miền tần số. Với 6 tín hiệu dòng áp ta có tổng cộng đặc tính.
4.3.2. Đánh giá, lựa chọn các đầu vào cho mạng MLP Toàn bộ 144 đặc tính trên được đề xuất để đánh giá, lựa chọn. Số lượng đặc tính nhiều sẽ khiến các mô hình trở nên cồng kềnh, thời gian học dài và xác suất học thành công thấp. Để giới hạn lại số lượng đặc tính cần sử dụng từ tập hợp 144 tín hiệu ban đầu, trong luận án này, NCS sử dụng hàm tương quan để khảo sát mức độ ảnh hưởng hoặc mức độ tương quan cao đối với tín hiệu đầu ra. Kết quả đánh giá cho thấy, đối với mỗi tín hiệu u-i của các pha, luận án sẽ sử dụng 14 giá trị đặc trưng là: 4 giá trị tính từ phổ tần số, 10 giá trị tức thời từ thời điểm xuất hiện sự cố (được xác định bởi thuật toán wavelet, chu
- 16 -
kỳ lấy mẫu 1ms). Tổng cộng sẽ có để đưa vào khối tính toán tiếp theo là mạng MLP.
đặc tính được sử dụng
4.3.3. Mạng nơron MLP ƣớc lƣợng vị trí sự cố, dạng sự cố và
điện trở sự cố.
Sử dụng mạng MLP ƣớc lƣợng trực tiếp vị trí sự cố Với 1424 mẫu học, sử dụng mạng MLP với 12 nơron ẩn, ta có
Với bộ số liệu 2136 mẫu ta sẽ chia làm hai bộ số liệu con: một phần của bộ số liệu gồm 1424 mẫu (2/3 tổng số mẫu có được) để xây dựng mô hình (điều chỉnh thích nghi các tham số của mạng nơron để tối ưu hóa sai số đầu ra), phần còn lại (712 mẫu) được dùng để kiểm tra chất lượng của quá trình học.
được kết quả học như trên hình 4.22.
Trung bình của sai số học tuyệt đối của mạng MLP:
Hình 4.22: Kết quả dùng mạng MLP học trực tiếp cho tập 1424 mẫu vị trí sự cố: (a) - Các vị trí sự cố gốc, (b) - Các vị trí sự cố ước lượng, (c) - Sai số (km)
ứng với sai số trung bình 0,80%. Sai số học cực đại:
- 17 -
Thử nghiệm lại với 712 mẫu kiểm tra (chưa sử dụng trong quá
Hình 4.23: Kết quả kiểm tra mạng MLP ước lượng trực tiếp cho tập 712 mẫu: (a) - Các vị trí sự cố gốc, (b) - Các vị trí sự cố ước lượng, (c) - Sai số (km)
trình học) ta có được kết quả như trên hình 4.23.
Trung bình của sai số kiểm tra tuyệt đối của mạng MLP:
Sử dụng mạng MLP phối hợp với thuật toán tổng trở để ƣớc
ứng với sai số trung bình 0,99%. Sai số học cực đại:
lƣợng vị trí sự cố
Với toàn bộ 2136 mẫu (cả tập số liệu học và tập số liệu kiểm tra),
ta đưa vào thuật toán tổng trở để tính toán và ước lượng vị trí sự cố.
Sai số trung bình của rơle khoảng cách đối với các mẫu đã có đạt:
Sai số cực đại:
- 18 -
Các giá trị sai số sẽ được sử dụng trong quá
trình huấn luyện mạng MLP để bù sai số cho rơle khoảng cách.
Hình 4.26: Kết quả học chi tiết cho tập 1424 mẫu vị trí sự cố: (a) - Các giá trị vị trí sự cố gốc, (b) - Các giá trị vị trí sự cố ước lượng, (c) - Sai số (km)
Kết quả học chi tiết cho mạng MLP về giá trị cần bù cho vị trí sự cố đã được ước lượng theo các công thức của rơle khoảng cách được thể hiện trên hình 4.26.
Sai số học trung bình của ước lượng vị trí sự cố là:
tương ứng với sai số tương đối 0,14%. Sai số kiểm tra trung bình của ước lượng vị trí sự cố là (hình
4.27):
tương ứng với sai số 0,77%
- 19 -
Hình 4.27: Kết quả kiểm tra cho tập 712 mẫu vị trí sự cố: (a) - Các vị trí sự cố gốc, (b) - Các vị trí sự cố ước lượng, (c) - Sai số (km)
Sử dụng mạng MLP phối hợp với rơle tổng trở thực tế để
ƣớc lƣợng vị trí sự cố
Để phối hợp được mạng MLP với hoạt động của rơle thực tế, 1008 trên tổng số 2136 bộ số liệu đã được chuyển đổi sang chuẩn WAV (Windows Wave File) và sử dụng hợp bộ thí nghiệm CMC-356 để tái tạo lại các tín hiệu dòng/áp và truyền vào rơle (chỉ có một phần các bộ số liệu được thử nghiệm do thời gian được tiếp cận thiết bị phần cứng bị hạn chế). Trên đường dây Yên Bái - Khánh Hòa hiện đang sử dụng rơle khoảng cách 7SA522-V4.7 để bảo vệ cho đường dây. Các thông số cho rơle 7SA522 được cài đặt theo phiếu chỉnh định rơle và thiết bị tự động do Trung tâm Điều độ HTĐ miền Bắc tính toán và cài đặt cho rơle thực tế sử dụng trên đường dây (Phụ lục 2).
Tổng hợp kết quả từ 1008 trường hợp số liệu thử nghiệm thì có 970 trường hợp rơle trả về kết quả vị trí sự cố, 38 trường hợp rơle tác động nhưng không trả về giá trị vị trí sự cố. Các kết quả được thống kê từ phần mềm DIGSI (trong chức năng TripLog).
Từ các kết quả thống kê ta có: Sai số trung bình về vị trí của 4 tương
dạng sự cố (AB0, ABC, ABG, AG0) của rơle: ứng 2,07% .
- 20 -
Với bộ số liệu 970 mẫu ta sẽ chia làm hai bộ số liệu con: một phần của bộ số liệu gồm 647 mẫu (2/3 tổng số mẫu có được) để xây dựng mô hình (điều chỉnh thích nghi các tham số của mạng nơron để tối ưu hóa sai số đầu ra), phần còn lại (323 mẫu) được dùng để kiểm tra chất lượng của quá trình học. Sau khi sử dụng mạng MLP để bù sai số của rơle khoảng cách 7SA522, kết quả như sau:
- Sai số trung bình về học vị trí sự cố: tương ứng:
1,27%.
- Sai số trung bình về kiểm tra vị trí sự cố: tương
ứng: 1,49%.
Tổng hợp lại cả ba trường hợp sử dụng mạng MLP để ước lượng
Bảng 4.4: Tổng hợp các kết quả sử dụng rơle khoảng cách thực tế
(7SA522) và dùng mạng MLP để giảm các sai số của rơle
Sai số trung bình của Rơle thực tế
Sai số kiểm tra trung bình của MLP + Rơle thực tế
Loại sự cố
vị trí sự cố ta có các kết quả thống kê trong các bảng sau:
AG0 AB0 ABG ABC Tổng
(km) 0.18 1.57 1.94 0.56 1.09
(%) 1.06 2.79 3.64 0.65 2.07
Sai số học trung bình của MLP + Rơle thực tế (%) 1.05 0.76 2.11 1.12 1.27
(km) 0.27 0.21 1.01 0.47 0.49
(km) 0.55 0.49 0.31 0.65 0.50
(%) 2.26 1.09 1.14 1.61 1.49
Bảng 4.5: Tổng hợp các kết quả sử dụng rơle khoảng cách ảo và dùng
mạng MLP để giảm các sai số của rơle khoảng cách ảo
Sai số trung bình của Rơle ảo
Sai số học trung bình của MLP + Rơle ảo
Sai số kiểm tra trung bình của MLP + Rơle ảo
Loại sự cố
AG0 AB0 ABG ABC Tổng
(km) 0.43 1.25 1.23 0.18 0.77
(%) 1.48 2.16 2.17 0.29 1.52
(%) 0.19 0.12 0.12 0.11 0.14
(km) 0.78 0.23 0.26 0.14 0.35
(%) 1.52 0.51 0.59 0.47 0.77
(km) 0.083 0.059 0.048 0.032 0.055
- 21 -
Bảng 4.6: Các kết quả dùng mạng MLP ước lượng trực tiếp vị trí sự cố
Sai số học trung bình của MLP
Loại sự cố
AG0 AB0 ABG ABC Tổng
(km) 0.40 0.27 0.26 0.28 0.30
(%) 0.98 0.72 0.68 0.81 0.80
Sai số kiểm tra trung bình của MLP (%) 1.29 0.71 0.93 1.04 0,99
(km) 0.55 0.29 0.33 0.41 0,39
Bảng 4.7: So sánh các kết quả sử dụng rơle khoảng cách (Rơle ảo và rơle
thực tế) dùng mạng MLP để giảm các sai số về vị trí sự cố
Sai số trung bình
Sai số kiểm tra trung bình + MLP
Trường hợp
Rơle ảo 7 SA522
(km) 0.77 1.09
(%) 1.52 2.07
Sai số học trung bình + MLP (%) 0.14 1.27
(km) 0.06 0.49
(km) 0.35 0.50
(%) 0.77 1.49
Bảng 4.8: Tổng hợp các kết quả ước lượng vị trí sự cố
Phương pháp
Max sai số tuyệt đối (km)
Trung bình của sai số tương đối (%) 0,99 2,07
Trung bình của sai số tuyệt đối (km) 0,39 1,09
24,86 9,2
1,49
0,50
2,79
1,52
0,77
3,22
MLP trực tiếp Rơle thực tế 7SA522 (970 mẫu) MLP phối hợp với Rơle thực tế 7SA522 (970 mẫu) Thuật toán tổng trở (Rơle ảo - chạy trên PC) MLP phối hợp thuật toán tổng trở
0,77
0,35
2,33
Từ bảng tổng hợp kết quả trên ta có thể thấy khi phối hợp MLP với các phương pháp khác đều cải thiện được sai số so với việc sử dụng riêng các phương pháp đó. Khi sử dụng các thuật toán và phần mềm mô phỏng, thì việc sử dụng phối hợp MLP với thuật toán tổng trở đưa ra được kết quả tốt hơn so với việc sử dụng độc lập MLP.
- 22 -
Sử dụng mạng MLP xác định dạng sự cố và điện trở sự cố - Xác định dạng sự cố: Sử dụng cùng các tín hiệu đầu vào giống như trường hợp xác định vị trí sự cố, đầu ra đích được mã hóa các giá trị từ 1 đến 4 tương ứng với 4 trường hợp sự cố. Tiến hành các quá trình học và kiểm tra tương tự như đã thực hiện với nhiệm vụ ước lượng vị trí sự cố ta có các kết quả như sau:
- Đối với 1424 trường hợp của bộ số liệu học ta có tổng cộng 24
trường hợp nhận dạng nhầm dạng sự cố, tương ứng 1,69%.
- Đối với 712 trường hợp của bộ số liệu kiểm tra, ta có tổng cộng
13 trường hợp nhận dạng nhầm, tương ứng với sai số: .
- Ước lượng điện trở sự cố: Sai số học trung bình của ước lượng điện trở sự cố là:
Sai số học cực đại của ước lượng điện trở sự cố là:
Sai số kiểm tra trung bình của ước lượng điện trở sự cố là
Sai số kiểm tra cực đại của ước lượng điện trở sự cố là
Các kết quả kiểm tra khá chính xác, tương đương với dải sai số của quá trình học chứng tỏ mạng MLP đã học thành công các số liệu đã được xây dựng cho các trường hợp sự cố ngắn mạch một pha, ngắn mạch hai pha, ngắn mạch hai pha chạm đất và ngắn mạch ba pha trên đường dây 110kV Yên Bái - Khánh Hòa.
- 23 -
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN
Luận án đã nghiên cứu và phát triển được một mô hình xác định vị trí sự cố, dạng sự cố và điện trở sự cố trên đường dây truyền tải ba pha với nguồn một đầu, không rẽ nhánh sử dụng mạng nơron MLP để xử lý các thông tin đặc trưng tính từ đặc tính thời gian và tần số của các tín hiệu xung quanh thời điểm xuất hiện sự cố. Các đóng góp chính của luận án có thể kể tới:
• Xây dựng được mô hình sử dụng độc lập một mạng nơron MLP và mô hình sử dụng song song một thuật toán tổng trở (thuật toán tổng trở chạy trên máy tính hoặc thuật toán tổng trở của một rơle khoảng cách thực tế 7SA522) với một mạng nơron MLP để xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện (xét ví dụ tính toán cho đường dây 110kV Yên Bái - Khánh Hòa). Trong đó mạng nơron nhân tạo MLP sử dụng đầu vào là các đặc tính thời gian và đặc tính tần số xác định từ các tín hiệu đo tức thời xung quanh thời điểm xảy ra những thay đổi (xuất hiện sự cố) trong các tín hiệu (thời điểm này được xác định nhờ sử dụng phép phân tích sóng nhỏ (wavelet)). Luận án cũng xây dựng đồng thời hai mạng nơron MLP khác để xác định dạng sự cố và điện trở sự cố.
• Khảo sát và đề xuất ứng dụng wavelet Daubechies bậc 3 để phân của tín hiệu lấy mẫu với tần số 100kHz để làm cơ sở
tích thành phần phát hiện thời điểm xuất hiện sự cố trên đường dây truyền tải.
• Khảo sát các đặc tính dựa trên hệ số tương quan giữa đầu vào và đầu ra để lựa chọn các đặc tính có hệ số tương quan cao để dùng trong các mô hình. Các kết quả tính toán đã đưa ra danh sách 84 giá trị đặc trưng tính toán từ 6 đường tín hiệu u-i để làm cơ sở tính toán các thông số sự cố như vị trí, dạng và điện trở sự cố.
• Đề xuất ứng dụng hợp bộ mô phỏng CMC-356 của Omicron kết hợp với rơle thực tế (7SA522) để so sánh chất lượng tính toán của mô hình về vị trí sự cố với tác động của rơle trên đường dây thực tế. Đồng thời các kết quả hoạt động của rơle khoảng cách thực tế sẽ được sử dụng để tạo mẫu học một mạng nơron MLP mới để bù sai số cho rơle thực tế. Ngoài ra luận án cũng đã tạo ra bộ mẫu gồm 2136 trường hợp sự cố với 4 dạng sự cố cơ bản là ngắn mạch một pha, ngắn mạch hai pha, ngắn mạch hai pha chạm đất và ngắn mạch ba pha với các thông số sự cố thay đổi như: điện trở sự cố (từ 0 đến 5Ω), tải (từ 30% đến 100% định mức), thời điểm xuất hiện sự cố (thay đổi trong toàn bộ một chu kỳ), vị trí sự cố (23 vị trí cách đều 5km trên đường dây 118,5km).
- 24 -
