Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Điện năng là nguồn năng lượng thiết yếu, giữ vai trò quyết định trong việc đảm bảo tiện nghi sinh hoạt và duy trì hoạt động của các thiết bị trong đời sống hiện đại. Việc duy trì sự ổn định của hệ thống điện sinh hoạt giúp các thiết bị vận hành đúng công suất, kéo dài tuổi thọ, đồng thời ngăn ngừa triệt để nguy cơ chập cháy, hỏa hoạn do sự cố quá dòng, quá áp hoặc lệch pha gây ra.

Trên thực tế, các thiết bị bảo vệ truyền thống phổ biến trên thị trường như ổn áp, aptomat (CB) chống giật, chống dòng rò chủ yếu vận hành theo cơ chế ngắt mạch thụ động khi xảy ra sự cố tức thời. Những thiết bị này tồn tại hai hạn chế cơ bản: không có khả năng tự động cấp điện trở lại khi trạng thái sự cố đã qua đi và không cung cấp dữ liệu trực quan về tình trạng vận hành của dòng điện cho người sử dụng. Nhằm giải quyết các nhược điểm trên, đề tài tập trung nghiên cứu giải pháp đo lường, giám sát điện năng tích hợp thuật toán học máy (Machine Learning) trên máy tính nhúng, hỗ trợ nhận diện trạng thái bất thường và tự động hóa quá trình đóng ngắt bảo vệ.

Nội dung và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được phân định thành 6 nhiệm vụ cụ thể:

  1. Nghiên cứu các giải pháp thiết kế hệ thống và xây dựng mô hình đo lường thông số nguồn điện.
  2. Thu thập dữ liệu thực nghiệm các thông số nguồn điện gồm: điện áp, dòng điện, hệ số công suất ($\cos\varphi$).
  3. Thiết kế hệ thống điều khiển trung tâm và các khối chức năng ngoại vi.
  4. Lập trình và triển khai thuật toán học máy trên máy tính nhúng để học thói quen tiêu thụ và phát hiện bất thường.
  5. Thi công mô hình phần cứng, lắp ráp và hoàn thiện sản phẩm thực tế.
  6. Đánh giá, kiểm nghiệm độ chính xác và hiệu năng vận hành của toàn bộ hệ thống.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống đo lường, giám sát và bảo vệ lưới điện xoay chiều một pha dân dụng ($220\text{V AC} - 50\text{Hz}$); các thuật toán tiền xử lý dữ liệu và thuật toán phát hiện điểm bất thường (Local Outlier Factor).
  • Phạm vi nghiên cứu: Ứng dụng trong quy mô hộ gia đình; các thông số vật lý thu thập gồm điện áp hiệu dụng ($U$), dòng điện hiệu dụng ($I$), góc lệch pha giữa điện áp và dòng điện để tính hệ số công suất ($\cos\varphi$) và công suất tiêu thụ ($P$).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Cơ sở lý thuyết phần cứng và chuẩn giao tiếp

  1. Máy biến dòng (Current Transformer - CT): Thiết bị đo lường dòng điện xoay chiều dựa trên nguyên lý cảm ứng điện từ, giúp giảm dòng điện cường độ cao xuống dòng điện tiêu chuẩn tỷ lệ (thường từ $1\text{A}$ đến $5\text{A}$) để cách ly hoàn toàn mạch đo với điện áp cao. Tỷ số dòng điện tuân theo công thức: $$\frac{N_s}{N_t} = \frac{I_t}{I_s}$$ Trong đó $N_s, N_t$ lần lượt là số vòng dây sơ cấp và thứ cấp; $I_s, I_t$ là cường độ dòng điện sơ cấp và thứ cấp. Văn bản phân loại 3 dạng biến dòng: dạng dây quấn, dạng vòng (có thể có chốt chẻ tháo lắp không cần ngắt mạch) và dạng khối.

  2. Bộ chuyển đổi tín hiệu tương tự sang số (ADC): Cơ chế số hóa đại lượng liên tục sang tổ hợp bit nhị phân rời rạc. Độ phân giải $n$-bit tương ứng với $2^n$ mức giá trị ngõ ra. Điện áp tham chiếu ($V_{ref}$) là ngưỡng điện áp cực đại mà ADC có thể xử lý, quyết định trực tiếp đến bước lượng tử (step size - $SS$): $$SS = \frac{V_{ref}}{2^n}$$

  3. Giao tiếp IC ghi dịch 74HC595: IC ghi dịch 8-bit kết hợp chốt dữ liệu, chuyển đổi tín hiệu vào nối tiếp sang ra song song nhằm tiết kiệm chân điều khiển của vi xử lý. Giao thức gồm 3 đường tín hiệu chính: DATA (chân 14 - nhận dữ liệu nối tiếp), CLK (chân 11 - xung đồng hồ dịch bit ở sườn dương), SCK (chân 12 - xung chốt dữ liệu ra các chân output), cùng các chân điều khiển phụ: OE (chân 13 - cho phép xuất dữ liệu ở mức thấp), MR (chân 10 - xóa dữ liệu bộ nhớ khi ở mức thấp), Q7' (chân 9 - ngõ ra nối tiếp để ghép tầng nhiều IC).

  4. Chuẩn giao tiếp $I^2C$ (Inter-Integrated Circuit): Giao tiếp đồng bộ hai dây gồm đường dữ liệu hai chiều SDA (Serial Data) và đường xung đồng hồ SCL (Serial Clock) theo cấu trúc Master-Slave. Hỗ trợ 3 chế độ truyền: Chuẩn (Standard mode, tối đa $100\text{ kbps}$, định địa chỉ 7-bit), Nhanh (Fast mode, tối đa $400\text{ kbps}$, ngõ vào Schmitt-triggered) và Cao tốc (High-Speed mode, tối đa $1.7\text{ Mbps}$ đến $3.4\text{ Mbps}$).

Cơ sở lý thuyết học máy và xử lý dữ liệu

  • Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA): Kỹ thuật thống kê sử dụng phép biến đổi trực giao để chuyển đổi tập dữ liệu nhiều chiều về không gian 2 hoặc 3 chiều. PCA tối ưu hóa độ biến thiên của dữ liệu, loại bỏ tương quan dư thừa thông qua phân rã giá trị kỳ dị (SVD) sử dụng thư viện sklearn.decomposition.PCA.
  • Chuẩn hóa dữ liệu (MaxAbsScaler): Phương pháp co giãn từng thuộc tính dữ liệu dựa trên giá trị tuyệt đối lớn nhất sao cho miền giá trị nằm trong khoảng $[-1.0, 1.0]$, bảo toàn tính chất thưa của ma trận dữ liệu mà không làm thay đổi tâm phân phối (sklearn.preprocessing.MaxAbsScaler).
  • Phát hiện điểm bất thường (Local Outlier Factor - LOF): Thuật toán học không giám sát (sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor) đo độ lệch mật độ cục bộ của một mẫu dữ liệu so với $k$ láng giềng gần nhất (n_neighbors=20, khoảng cách Minkowski với tham số $p=2$). Các mẫu có mật độ thấp hơn đáng kể so với lân cận được phân loại là Outlier.
  • Xử lý tập dữ liệu: Sử dụng thư viện Pandas (pandas.read_excel) để nhập và cấu trúc hóa dữ liệu lịch sử tiêu thụ điện từ bảng tính sang cấu trúc DataFrame.

Phương pháp nghiên cứu thực tế

  • Phương pháp tính toán và thiết kế mạch điện tử tương tự: biến đổi và xử lý tín hiệu dòng/áp xoay chiều.
  • Phương pháp thực nghiệm đo kiểm: ghép nối phần cứng thực tế, đo đạc thông số dòng/áp, so sánh giá trị thu thập được với thiết bị đo chuẩn.
  • Phương pháp học máy: thu thập chuỗi dữ liệu thực nghiệm, tiền xử lý, huấn luyện mô hình nhận dạng trạng thái tải điện trên nền tảng Python.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế hoàn chỉnh từ phần cứng thu thập tín hiệu, khối chuyển đổi số, khối xử lý trung tâm đến phần mềm thuật toán.

+------------------+       +------------------+       +----------------------+
|  Khối đo lường   | ----> | Khối chuyển đổi  | ----> | Khối máy tính nhúng  |
| (Áp, Dòng, Cosφ) |       |   ADC ADS1115    | (I2C) |    Raspberry Pi 3    |
+------------------+       +------------------+       +----------+-----------+
                                                                 |
                                       +-------------------------+-------------------------+
                                       |                         |                         |
                                       v                         v                         v
                            +--------------------+    +--------------------+    +--------------------+
                            |   Khối hiển thị    |    |   Khối cảnh báo    |    |    Khối bảo vệ     |
                            |     (GLCD qua      |    |     (Còi báo)      |    |  (Relay kích hoạt  |
                            |    IC 74HC595)     |    +--------------------+    |     Contactor)     |
                            +--------------------+                              +--------------------+

Thiết kế chi tiết các khối mạch phần cứng

  1. Khối đo điện áp: Sử dụng giải pháp cầu phân áp bằng điện trở công suất để hạ điện áp lưới $220\text{V AC}$ xuống mức an toàn nhỏ hơn $4\text{V}$ trước khi đưa vào ADC ADS1115 (nhỏ hơn mức $V_{ref} = 4.096\text{V}$). Tỷ số phân áp thỏa mãn điều kiện $R_1 = 100 R_2$. Điện áp nguồn $U_{ng}$ được tính toán theo công thức: $$U_{ng} = \left(\text{Giá trị ADC} \times SS \times 101\right) \times \frac{1}{\sqrt{2}}$$ Mạch tích hợp tụ lọc $2.2\mu\text{F}$, tụ $10\mu\text{F}$ để lọc phẳng và khử nhiễu, kết hợp diode Zener ghim áp cố định nhằm chống quá áp phá hỏng bộ chuyển đổi ADC.

  2. Khối đo dòng điện: Sử dụng biến dòng CT kết hợp điện trở $R_{10} = 25\Omega$ để biến đổi dòng điện thứ cấp thành điện áp. Do tín hiệu xoay chiều biên độ nhỏ khó chỉnh lưu trực tiếp bằng diode thông thường, mạch sử dụng hai bộ khuếch đại thuật toán (Op-amp $U_{1A}$ và $U_{1B}$) với hệ số khuếch đại $A_v = 2$: $U_{1A}$ lấy nửa chu kỳ dương (khuếch đại không đảo) và $U_{1B}$ lấy nửa chu kỳ âm (khuếch đại đảo). Tín hiệu sau đó được cộng qua cầu trở $R_6, R_7$, đưa qua Op-amp đệm ghim áp $U_{2A}$ và hệ thống tụ lọc $C_1, C_2$ để tạo điện áp một chiều phẳng, cho phép bộ ADC tốc độ thấp lấy mẫu chính xác. Dòng điện tải $I$ được tính bằng: $$I = \text{Giá trị ADC} \times SS \times 70 \times \frac{1}{\sqrt{2}}$$

  3. Khối đo hệ số công suất ($\cos\varphi$): Mạch so sánh chuyển đổi dạng sóng hình sin của điện áp và dòng điện thành các xung vuông tương ứng. Độ lệch thời gian $\Delta t$ giữa sườn lên của xung điện áp và xung dòng điện được đo đạc. Với tần số lưới $50\text{Hz}$ (chu kỳ $T = 20\text{ms}$), khoảng lệch pha từ $0$ đến $\frac{\pi}{2}$ tương ứng với $\Delta t$ từ $0$ đến $5\text{ms}$. Hệ số công suất được xác định dựa trên quan hệ tam giác vuông: $$\cos(\varphi) = 1 - \frac{\Delta t}{5}$$

  4. Khối chuyển đổi tín hiệu ADC (ADS1115): Sử dụng IC ADS1115 có độ phân giải 16-bit (15-bit dữ liệu + 1-bit dấu, giá trị cực đại 32768 mức), giao tiếp $I^2C$, tốc độ chuyển đổi đạt tới 860 mẫu/giây (SPS), tích hợp khối khuếch đại khả trình (PGA) và chân ngắt cảnh báo ngưỡng ALERT/RDY.

Chân ADS1115 Tên chân Chức năng chi tiết
Chân 1 ADDR Lựa chọn địa chỉ Slave $I^2C$
Chân 2 ALERT/RDY Ngõ ra so sánh số hoặc báo sẵn sàng chuyển đổi
Chân 3 GND Nối mass tương tự (Analog Ground)
Chân 4 AIN0 Kênh vi sai 1 (dương) hoặc kênh đơn 1
Chân 5 AIN1 Kênh vi sai 1 (âm) hoặc kênh đơn 2
Chân 6 AIN2 Kênh vi sai 2 (dương) hoặc kênh đơn 3
Chân 7 AIN3 Kênh vi sai 2 (âm) hoặc kênh đơn 4
Chân 8 VDD Nguồn cấp tương tự ($2.0\text{V} - 5.5\text{V}$)
Chân 9 SDA Tuyến dữ liệu nối tiếp $I^2C$
Chân 10 SCL Tuyến xung đồng hồ nối tiếp $I^2C$
  1. Khối xử lý, hiển thị và đóng ngắt:
    • Máy tính nhúng: Raspberry Pi 3 đảm nhiệm vai trò đọc dữ liệu số từ ADS1115 qua giao tiếp $I^2C$, thực thi chương trình Python xử lý số liệu và chạy mô hình học máy.
    • Hiển thị: Màn hình đồ họa GLCD kết nối với Raspberry Pi thông qua IC ghi dịch 74HC595 nhằm tối ưu hóa số lượng chân GPIO.
    • Cảnh báo và Bảo vệ: Khối còi báo động kích hoạt khi phát hiện thông số vượt ngưỡng hoặc bất thường; khối bảo vệ sử dụng tín hiệu điều khiển kích mở Relay, từ đó cấp nguồn đóng/ngắt cuộn hút của Contactor chính để cô lập tải khi xảy ra sự cố và tự động đóng lại khi điều kiện vận hành an toàn được tái lập.
    • Khối nguồn: Mạch nguồn đôi ổn định cung cấp điện áp hoạt động cho toàn bộ hệ thống cảm biến, op-amp và mạch số.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng Quan

Chương mở đầu trình bày tính cấp thiết của việc giám sát điện năng và tính ổn định của nguồn điện trong hộ gia đình. Tác giả phân tích các hạn chế của khí cụ điện bảo vệ truyền thống, từ đó xác lập mục tiêu đề tài: ứng dụng máy tính nhúng kết hợp học máy để đo lường các thông số $U, I, \cos\varphi, P$, dự đoán trạng thái hệ thống, cảnh báo và điều khiển tự động. Chương này cũng phân định 6 nội dung nghiên cứu chính, xác định giới hạn kỹ thuật và bố cục tổng thể của đồ án tốt nghiệp.

Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết

Chương 2 tập trung hệ thống hóa các nền tảng lý thuyết kỹ thuật và giải thuật gồm:

  • Cấu tạo, phân loại và nguyên lý vận hành của biến dòng CT dạng dây quấn, dạng vòng, dạng khối.
  • Nguyên lý chuyển đổi tín hiệu tương tự sang số (ADC Flash, độ phân giải, điện áp tham chiếu $V_{ref}$).
  • Cấu trúc chân, thanh ghi và giản đồ thời gian của IC ghi dịch 74HC595 cùng chuẩn truyền thông $I^2C$.
  • Cơ sở toán học của thuật toán phân tích thành phần chính (PCA) trong giảm chiều dữ liệu.
  • Các hàm tiền xử lý dữ liệu (chuẩn hóa MaxAbsScaler) và thuật toán phát hiện điểm bất thường Local Outlier Factor (LOF) cùng các tham số cấu hình trong thư viện Scikit-learn.
  • Cú pháp và tham số của hàm pandas.read_excel để đọc dữ liệu từ bảng tính vào cấu trúc DataFrame.

Chương 3: Tính Toán Thiết Kế

Chương 3 chi tiết hóa việc xây dựng sơ đồ khối và tính toán tham số từng linh kiện trong mạch:

  • Thiết kế sơ đồ khối toàn hệ thống (khối đo lường, ADC, máy tính nhúng, hiển thị, cảnh báo, bảo vệ, khối nguồn).
  • Thiết kế mạch đo điện áp sử dụng cầu phân áp trở công suất ($R_1 = 100 R_2$), bảo vệ quá áp bằng Zener.
  • Thiết kế mạch đo dòng điện tích hợp biến dòng CT với mạch khuếch đại đảo, không đảo dùng Op-amp ($A_v = 2$) để chỉnh lưu và lọc phẳng tín hiệu.
  • Thiết kế mạch đo góc lệch pha dựa trên mạch so sánh phát hiện điểm qua 0 để tính hệ số công suất $\cos\varphi$.
  • Khảo sát chi tiết cấu trúc thanh ghi cấu hình (Config Register), thanh ghi chuyển đổi (Conversion Register) và ghép kênh đầu vào của bộ chuyển đổi ADC 16-bit ADS1115.
  • Thiết kế mạch ghép nối máy tính nhúng Raspberry Pi 3, mạch điều khiển màn hình GLCD qua 74HC595, mạch kích còi báo, mạch kích Relay điều khiển Contactor và mạch nguồn đôi.

Chương 4: Thi Công Hệ Thống

Chương 4 mô tả toàn bộ quy trình hiện thực hóa mô hình từ lý thuyết sang phần cứng và phần mềm:

  • Thi công bo mạch in, lắp ráp linh kiện và kiểm tra vận hành từng khối chức năng.
  • Đóng gói mô hình mạch hoàn thiện.
  • Lập trình hệ thống trên môi trường PyCharm bằng ngôn ngữ Python.
  • Xây dựng quy trình thu thập tập dữ liệu chuẩn từ các loại tải gia dụng thực tế.
  • Đào tạo hệ thống nhận dạng: áp dụng các hàm chuẩn hóa, giảm chiều dữ liệu với PCA và huấn luyện mô hình LOF để thiết lập biên nhận dạng trạng thái sử dụng điện bình thường và bất thường.
  • Xây dựng tài liệu hướng dẫn vận hành và lưu đồ thao tác hệ thống.

Chương 5: Kết Quả - Nhận Xét - Đánh Giá

Chương 5 công bố kết quả thực nghiệm đạt được trên mô hình:

  • Hình ảnh thực tế của mạch thử nghiệm trên testboard và mô hình hoàn thiện đóng gói.
  • Bảng số liệu đối chiếu giá trị điện áp, dòng điện đo được từ mạch so với thiết bị đo chuẩn (đồng hồ đo vạn năng).
  • Kết quả đồ thị hóa dữ liệu chuẩn sau khi huấn luyện mô hình LOF.
  • Kết quả thử nghiệm nhận dạng trên các mẫu tải bình thường (Inliers) và mẫu tải có hành vi bất thường (Outliers).
  • Đánh giá dạng sóng và hệ số công suất $\cos\varphi$ của các loại phụ tải điện sinh hoạt khác nhau.

Chương 6: Kết Luận và Hướng Phát Triển

Chương tổng kết toàn bộ các kết quả đạt được của đồ án: thiết kế hoàn chỉnh phần cứng đo lường thông số điện $220\text{V AC}$, xây dựng giải thuật nhận dạng bất thường vận hành trực tiếp trên Raspberry Pi. Tác giả chỉ ra các mặt hạn chế về quy mô thử nghiệm và vạch ra các hướng mở rộng kỹ thuật tiếp theo cho đề tài.

Chương 7: Tài Liệu Tham Khảo

Liệt kê danh mục các giáo trình chuyên ngành kỹ thuật điện - điện tử, tài liệu tra cứu linh kiện phần cứng (Datasheet ADS1115, 74HC595, Raspberry Pi) và tài liệu học thuật về thư viện máy học Scikit-learn, Pandas.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật thực nghiệm

Hệ thống đã hoàn thiện việc thi công phần cứng và tích hợp phần mềm xử lý, đạt được các thông số kỹ thuật và tính năng vận hành theo thiết kế:

Hạng mục thông số Giá trị thiết kế / Thực nghiệm Ghi chú kỹ thuật
Điện áp vận hành định mức $220\text{V AC} - 50\text{Hz}$ Lưới điện xoay chiều một pha dân dụng
Bộ chuyển đổi ADC ADS1115 (16-bit, $I^2C$) Tốc độ lấy mẫu tối đa $860\text{ SPS}$, tích hợp PGA
Cấu hình phân áp ngõ vào điện áp $R_1 = 100 R_2$ Đảm bảo điện áp vào ADC $U_v < 4\text{V} < V_{ref} (4.096\text{V})$
Mạch khuếch đại xử lý dòng điện Op-amp khuếch đại đảo & không đảo ($A_v = 2$) Chỉnh lưu toàn kỳ và lọc phẳng qua tụ $C_1, C_2$
Dải đo hệ số công suất $\cos\varphi$ $0 \le \cos\varphi \le 1$ Đo độ trễ $\Delta t \in [0, 5\text{ms}]$ giữa cạnh lên của 2 xung
Nền tảng điều khiển trung tâm Raspberry Pi 3 Lập trình Python (Scikit-learn, Pandas)
Phương thức hiển thị GLCD Giao tiếp mở rộng qua IC ghi dịch 74HC595
Cơ chế đóng cắt bảo vệ Relay kết hợp Contactor Tự động cô lập tải khi phát hiện bất thường

Mô hình học máy Local Outlier Factor (LOF) sau khi được huấn luyện trên tập dữ liệu chuẩn đã phân tách thành công các mẫu dữ liệu sử dụng điện bình thường và các điểm dữ liệu dị thường (Outliers), cho phép phát hiện sớm các trạng thái quá tải, lệch hệ số công suất hoặc hành vi tiêu thụ điện bất thường trong hộ gia đình.

Đóng góp của đề tài

  • Giải pháp phần cứng tích hợp: Thiết kế thành công mạch tương tự chuyên dụng giúp biến đổi và chỉnh lưu phẳng tín hiệu xoay chiều từ biến dòng CT và cầu phân áp, cho phép các bộ ADC tốc độ thấp có độ phân giải cao (như ADS1115) lấy mẫu chính xác mà không cần trang bị phần cứng chuyển đổi tín hiệu đắt tiền.
  • Ứng dụng học máy vào thiết bị nhúng: Triển khai trực tiếp thuật toán học máy không giám sát (LOF kết hợp tiền xử lý PCA/MaxAbsScaler) trên máy tính nhúng Raspberry Pi để tự động phân tích hành vi tiêu thụ điện sinh hoạt thay vì chỉ dùng các ngưỡng so sánh cơ học cố định.
  • Tính năng bảo vệ tự phục hồi: Khắc phục nhược điểm của các loại aptomat truyền thống bằng cách kết hợp giám sát thời gian thực, đưa ra cảnh báo âm thanh và tự động điều khiển đóng/ngắt thông qua mạch kích Relay - Contactor.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

  • Hệ thống chỉ mới được thiết kế, tính toán và thử nghiệm trên lưới điện xoay chiều 1 pha $220\text{V AC}$ dân dụng, chưa triển khai cho hệ thống điện 3 pha công nghiệp.
  • Tốc độ lấy mẫu của bộ ADC ADS1115 ở mức trung bình ($860\text{ SPS}$), buộc phải sử dụng mạch chỉnh lưu và lọc phẳng phần cứng trước khi lấy mẫu tín hiệu dòng điện thay vì phân tích trực tiếp dạng sóng tức thời ở tần số cao.
  • Mô hình phần cứng đang ở dạng mạch rời kết nối thử nghiệm, kích thước còn tương đối lớn.

Hướng phát triển

  • Mở rộng phạm vi đo lường và thuật toán giám sát cho lưới điện xoay chiều 3 pha.
  • Tích hợp chuẩn truyền thông không dây và giải pháp IoT để truyền dữ liệu lên máy chủ đám mây (Cloud), phục vụ giám sát và điều khiển từ xa qua ứng dụng di động.
  • Nâng cấp mô hình trí tuệ nhân tạo nhằm phân loại chi tiết từng loại thiết bị gia dụng đang hoạt động dựa trên đặc tuyến dòng điện và hệ số công suất tiêu thụ riêng biệt.

Giá trị tham khảo

Tài liệu đồ án là nguồn tư liệu kỹ thuật có giá trị tham khảo chuyên môn cho các đối tượng sau:

  • Sinh viên và học viên chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử, Điện tử Công nghiệp, Kỹ thuật Máy tính và Tự động hóa: Cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết về quy trình thiết kế mạch giao tiếp cảm biến tương tự (đo áp, dòng, pha) kết nối với vi xử lý.
  • Người nghiên cứu hệ thống nhúng và ứng dụng AI/IoT: Tham khảo giải pháp kết nối phần cứng giữa máy tính nhúng (Raspberry Pi 3) với các thiết bị ngoại vi qua chuẩn giao tiếp $I^2C$, mở rộng chân hiển thị bằng IC ghi dịch 74HC595, cùng phương pháp nhúng các thư viện học máy (Scikit-learn, Pandas) trực tiếp trên hệ điều hành Linux nhúng.
  • Kỹ sư thiết kế thiết bị giám sát năng lượng dân dụng: Có thể ứng dụng các công thức tính toán bước lượng tử ADC, mạch chỉnh lưu op-amp cho biến dòng CT và nguyên lý trích xuất góc lệch pha $\Delta t$ để tính $\cos\varphi$.

Câu hỏi thường gặp

1. Làm thế nào mạch đo dòng điện có thể xử lý tín hiệu từ biến dòng CT khi sử dụng bộ ADC có tốc độ lấy mẫu thấp?
Tín hiệu ngõ ra từ biến dòng CT có dạng hình sin xoay chiều. Thay vì lấy mẫu liên tục ở tần số rất cao, mạch đo sử dụng hai Op-amp ($U_{1A}$ không đảo và $U_{1B}$ đảo) cùng có hệ số khuếch đại $A_v = 2$ để khuếch đại và tách hai nửa chu kỳ của tín hiệu. Sau đó, tín hiệu được cộng qua điện trở $R_6, R_7$, đưa qua mạch ghim áp đệm $U_{2A}$ và lọc phẳng bằng hệ thống tụ điện $C_1, C_2$ để tạo ra điện áp một chiều tỷ lệ tuyến tính với dòng điện đỉnh. Nhờ đó, bộ ADC ADS1115 tốc độ $860\text{ SPS}$ có thể lấy mẫu chính xác giá trị này.

2. Nguyên lý xác định hệ số công suất $\cos\varphi$ trong hệ thống được thực hiện bằng cách nào?
Hệ thống sử dụng mạch so sánh để chuyển đổi dạng sóng hình sin của điện áp và dòng điện thành tín hiệu xung vuông. Thời gian lệch $\Delta t$ giữa sườn lên của xung điện áp và xung dòng điện được đo đạc. Do lưới điện có tần số $50\text{Hz}$ ($T = 20\text{ms}$), độ lệch pha từ $0$ đến $\frac{\pi}{2}$ (góc phần tư thứ I) tương ứng với khoảng thời gian $\Delta t$ từ $0$ đến $5\text{ms}$. Từ đó, hệ số công suất được tính trực tiếp theo quan hệ: $$\cos(\varphi) = 1 - \frac{\Delta t}{5}$$

3. Tại sao hệ thống cần sử dụng IC ghi dịch 74HC595 khi kết nối màn hình GLCD với Raspberry Pi?
Màn hình GLCD đòi hỏi số lượng chân điều khiển và dữ liệu song song lớn. Để tiết kiệm số chân GPIO hạn chế trên máy tính nhúng Raspberry Pi, IC ghi dịch 8-bit 74HC595 được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu từ dạng nối tiếp (chỉ cần 3 đường tín hiệu: DATA, CLK, SCK) sang dạng song song điều khiển màn hình, giúp giải phóng chân GPIO cho các tác vụ kết nối ngoại vi khác.

4. Thuật toán Local Outlier Factor (LOF) đóng vai trò gì trong việc giám sát điện năng gia đình?
LOF là thuật toán học máy không giám sát, hoạt động bằng cách tính toán mật độ cục bộ của từng điểm dữ liệu tiêu thụ điện ($U, I, \cos\varphi, P$) so với $k$ láng giềng gần nhất (n_neighbors=20). Mô hình học tập từ lịch sử tiêu thụ điện chuẩn của gia đình; khi có sự cố phát sinh (như dòng rò, sụt áp bất thường hoặc quá tải) làm điểm dữ liệu có mật độ thấp hơn hẳn vùng lân cận, thuật toán sẽ nhận diện đó là điểm bất thường (Outlier) để kích hoạt hệ thống cảnh báo và ngắt mạch bảo vệ.

5. Cơ chế bảo vệ và tự phục hồi đóng ngắt nguồn điện của hệ thống vận hành như thế nào?
Khi khối xử lý trung tâm (Raspberry Pi) nhận diện thông số đo lường vượt ngưỡng giới hạn hoặc mô hình học máy phát hiện trạng thái bất thường, tín hiệu điều khiển sẽ kích ngắt Relay, làm mất điện cuộn hút của Contactor chính để cô lập toàn bộ tải tiêu thụ nhằm ngăn ngừa chập cháy. Khi thông số lưới điện hoặc trạng thái bất thường được xử lý và trở về miền hoạt động an toàn, hệ thống tự động kích mở Relay để đóng Contactor cấp điện trở lại mà không cần sự can thiệp thủ công của người dùng.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Đo lường và giám sát hệ thống điện trong hộ gia đình" đã hoàn thành việc nghiên cứu, tính toán thiết kế và thi công hoàn chỉnh mô hình giám sát lưới điện xoay chiều một pha $220\text{V AC}$. Công trình kết hợp thành công khối phần cứng đo lường tương tự chính xác (áp, dòng, góc pha) với bộ chuyển đổi ADC 16-bit ADS1115 và máy tính nhúng Raspberry Pi 3. Việc ứng dụng giải thuật học máy Local Outlier Factor đã nâng cao tính tự động hóa trong việc phát hiện bất thường và điều khiển đóng cắt tải qua Contactor, tạo nền tảng vững chắc cho việc phát triển các thiết bị quản lý năng lượng thông minh trong dân dụng.