I. Tổng quan về các phương pháp chẩn đoán sự cố trong máy biến áp
Chương này trình bày tổng quan về các phương pháp chẩn đoán sự cố trong máy biến áp (MBA). Chẩn đoán máy biến áp là một vấn đề quan trọng nhằm đảm bảo an toàn và hiệu suất hoạt động của hệ thống điện. Các phương pháp hiện tại bao gồm phân tích rung động, phân tích tín hiệu điện, và các phương pháp dựa trên công nghệ thông minh. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng. Ví dụ, phân tích rung động có thể phát hiện sớm các vấn đề cơ khí, trong khi phân tích tín hiệu điện có thể chỉ ra các vấn đề liên quan đến cách điện. Tuy nhiên, việc kết hợp nhiều phương pháp sẽ mang lại hiệu quả cao hơn trong việc phát hiện và chẩn đoán sự cố. Đề xuất của luận án là phát triển một giải pháp chẩn đoán tích hợp, sử dụng công nghệ chẩn đoán hiện đại để nâng cao độ chính xác và độ tin cậy.
1.1 Ý nghĩa của bài toán chẩn đoán sự cố máy biến áp
Sự cố trong MBA có thể gây ra thiệt hại lớn về kinh tế và ảnh hưởng đến độ tin cậy cung cấp điện. Việc chẩn đoán sớm các sự cố tiềm ẩn là rất cần thiết. Giải pháp chẩn đoán hiệu quả sẽ giúp người vận hành nhận biết và xử lý kịp thời, từ đó giảm thiểu thiệt hại. Hệ thống điện ngày càng phức tạp, do đó, việc áp dụng các phương pháp chẩn đoán thông minh là cần thiết để đảm bảo an toàn và hiệu suất hoạt động của MBA. Các nghiên cứu hiện tại cho thấy rằng việc sử dụng công nghệ thông minh trong chẩn đoán có thể cải thiện đáng kể khả năng phát hiện và phân tích sự cố.
II. Cơ sở lý thuyết các đề xuất của luận án
Chương này trình bày các lý thuyết cơ bản liên quan đến hiện tượng rung động trong MBA và phương pháp phần tử hữu hạn. Hiện tượng rung trong máy biến áp có thể gây ra các vấn đề nghiêm trọng nếu không được giám sát và chẩn đoán kịp thời. Phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) được sử dụng để mô phỏng và phân tích các trạng thái làm việc của MBA. Việc áp dụng FEM giúp xác định các điểm yếu trong thiết kế và hoạt động của MBA. Ngoài ra, chương này cũng giới thiệu về mạng nơron MLP, một công nghệ xử lý tín hiệu thông minh có khả năng học và nhận dạng các mẫu tín hiệu từ dữ liệu thu thập được. Mạng nơron MLP sẽ được sử dụng để chẩn đoán các dạng sự cố trong MBA dựa trên các đặc tính được trích chọn từ tín hiệu điện và rung động.
2.1 Phân tích rung động theo miền tần số
Phân tích rung động theo miền tần số là một phương pháp quan trọng trong việc giám sát tình trạng của MBA. Phương pháp này cho phép xác định các tần số tự nhiên và các chế độ dao động của MBA. Đo lường tín hiệu rung động giúp phát hiện các vấn đề như lỏng bulong, hỏng cách điện, và các sự cố cơ khí khác. Việc phân tích tần số cũng giúp xác định các nguồn gốc gây ra rung động, từ đó đưa ra các biện pháp khắc phục kịp thời. Kết quả phân tích tần số sẽ được sử dụng làm dữ liệu đầu vào cho mạng nơron MLP, nhằm nâng cao độ chính xác trong việc chẩn đoán sự cố.
III. Xây dựng mô hình trong phần mềm ANSYS cho MBA phân phối
Chương này trình bày quy trình xây dựng mô hình MBA trong phần mềm ANSYS. Mô hình MBA 22/0.4kV được thiết kế để mô phỏng các trạng thái làm việc bình thường và các trường hợp sự cố. Công nghệ chẩn đoán hiện đại cho phép mô phỏng các kịch bản khác nhau, từ đó thu thập dữ liệu tín hiệu điện và rung động. Việc mô phỏng này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về hoạt động của MBA mà còn cung cấp dữ liệu cần thiết cho quá trình huấn luyện mạng nơron MLP. Các mô hình được xây dựng sẽ được kiểm tra và xác nhận thông qua các thử nghiệm thực tế, nhằm đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của giải pháp chẩn đoán.
3.1 Mô hình hóa MBA trong ANSYS
Mô hình hóa MBA trong ANSYS bao gồm việc thiết lập các thông số kỹ thuật và điều kiện biên phù hợp. Phần mềm ANSYS cho phép mô phỏng các hiện tượng vật lý phức tạp, từ đó tạo ra các tín hiệu điện và rung động trong các trạng thái làm việc khác nhau. Việc xây dựng mô hình chính xác là rất quan trọng để đảm bảo rằng các kết quả thu được phản ánh đúng thực tế. Các mô hình sẽ được sử dụng để phân tích và nhận dạng các dạng sự cố, từ đó đưa ra các giải pháp chẩn đoán hiệu quả. Kết quả mô phỏng sẽ được so sánh với dữ liệu thực tế để xác nhận tính chính xác của mô hình.
IV. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm
Chương này trình bày kết quả mô phỏng và thực nghiệm trên MBA phân phối. Các tín hiệu điện và rung động được thu thập từ mô phỏng trong ANSYS và từ các thử nghiệm thực tế. Phân tích dữ liệu thu được cho thấy rằng mạng nơron MLP có khả năng nhận dạng các dạng sự cố với độ chính xác cao. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng việc sử dụng cảm biến gia tốc để đo độ rung là một phương pháp hiệu quả trong việc giám sát tình trạng của MBA. Các kết quả này không chỉ chứng minh tính khả thi của giải pháp chẩn đoán mà còn mở ra hướng đi mới cho việc áp dụng công nghệ thông minh trong lĩnh vực chẩn đoán sự cố.
4.1 Kết quả huấn luyện mạng MLP
Kết quả huấn luyện mạng MLP cho thấy rằng mạng đã học thành công với tất cả các mẫu dữ liệu. Độ chính xác đạt được là 100%, cho thấy khả năng nhận dạng sự cố của mạng nơron là rất cao. Việc sử dụng 15 đầu vào và số nơron ẩn từ 1 đến 5 đã giúp tối ưu hóa quá trình học. Kết quả này khẳng định rằng việc áp dụng công nghệ thông minh trong chẩn đoán sự cố MBA là khả thi và có thể mang lại hiệu quả cao trong thực tế.
