Nghiên Cứu Phương Pháp Xác Định Vị Trí Sự Cố Trên Đường Dây Tải Điện Sử Dụng Mạng Nơron MLP

Luận án tiến sĩ kỹ thuật phân tích nghiên cứu phương pháp xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện dựa trên mạng nơron mlp, xây dựng cơ sở lý luận, kiểm chứng thực nghiệm,

• Tác giả: Trương Tuấn Anh
• Người hướng dẫn: PGS.TSKH Trần Hoài Linh
• Trường học: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện
• Đề tài: Nghiên cứu phương pháp xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện dựa trên mạng nơron MLP
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 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 xác định vị trí sự cố
• 1.2. Một số phƣơng pháp xác định vị trí sự cố
• 1.3. Phƣơng pháp tính toán dựa trên trở kháng
• 1.4. Phƣơng pháp sử dụng sóng lan truyền
• 1.5. Phƣơng pháp sử dụng mạng nơron nhân tạo
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT TRONG LUẬN ÁN
• 2.1. Sơ đồ khối tổng thể ƣớc lƣợng vị trí sự cố
• 2.2. Mạng nơron MLP và ứng dụng ƣớc lƣợng vị trí sự cố
• 2.3. Mạng nơron MLP hoạt động độc lập ƣớc lƣợng vị trí sự cố
• 2.4. 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)
• 2.5. Phần mềm ATP/EMTP và ứng dụng để tạo mẫu số liệu
• 2.6. Hợp bộ thí nghiệm CMC-356 thử nghiệm kết quả tác động của rơle khoảng cách thực tế
• 2.7. Mạng nơron MLP và ứng dụng để xác định dạng sự cố và ƣớc lƣợng điện trở sự cố
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC CÔNG CỤ TÍNH TOÁN MÔ PHỎNG SỬ DỤNG TRONG LUẬN ÁN
• 3.1. Phần mềm mô phỏng ATP/EMTP
• 3.2. Hợp bộ thí nghiệm thứ cấp 3 pha CMC 356 - OMICRON
• 3.3. Wavelet và ứng dụng trong phân tích tín hiệu
• 3.4. Phân tích phổ của tín hiệu sử dụng biến đổi Fourrier
• 3.5. Phân tích phổ bằng wavelet (sóng nhỏ)
• 3.6. Thuật toán phân tích tín hiệu bằng wavelet
• 3.7. Mạng nơron nhân tạo và ứng dụng xác định vị trí sự cố trên đƣờng dây tải điện
• 3.8. Mô hình nơron nhân tạo của McCulloch - Pitts
• 3.9. Cơ sở toán học của mô hình
• 3.10. Nơron với hàm truyền đạt tansig
• 3.11. Các quá trình học và kiểm tra của nơron
• 3.12. Thuật toán học có hƣớng dẫn của nơron
• 3.13. Cấu trúc mạng MLP
• 3.14. Quá trình học của mạng MLP
• 3.15. Một số đặc điểm chung của quá trình học
• 3.16. Thuật toán bƣớc giảm cực đại cho mạng MLP
• 3.17. Thuật toán Levenberg – Marquardt
• 3.18. Lựa chọn số nơron lớp ẩn để tránh mạng học quá khớp (overfitting) và mạng học không đủ (underfitting)
• 4. CHƯƠNG 4: CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ TÍNH TOÁN
• 4.1. ATP/EMTP mô phỏng ngắn mạch trên đƣờng dây
• 4.2. Mô hình đƣờng dây mô phỏng trong luận án
• 4.3. Kịch bản mô phỏng trong ATP/EMTP
• 4.4. Một số dạng ngắn mạch đƣợc mô phỏng trong ATP/EMTP
• 4.5. Ngắn mạch 1 pha (AG0)
• 4.6. Ngắn mạch 2 pha (AB0)
• 4.7. Ngắn mạch 2 pha chạm đất (ABG)
• 4.8. Ngắn mạch 3 pha (ABC)
• 4.9. Kết quả xác định thời điểm xuất hiện sự cố
• 4.10. Kết quả ƣớc lƣợng vị trí sự cố, điện trở sự cố và dạng sự cố
• 4.11. Trích xuất số liệu và các thông tin đặc trƣng
• 4.12. Đánh giá, lựa chọn các đầu vào cho mạng MLP
• 4.13. Mạng nơron MLP ƣớc lƣợng vị trí sự cố, dạng sự cố và điện trở sự cố
• 4.14. Mạng nơron MLP ƣớc lƣợng trực tiếp vị trí sự cố
• 4.15. Mạng nơron MLP phối hợp với thuật toán tổng trở để ƣớc lƣợng vị trí sự cố
• 4.16. Mạng nơron MLP phối hợp với rơle tổng trở thực tế để ƣớc lƣợng vị trí sự cố
• 4.17. Mạng nơron MLP xác định dạng sự cố và điện trở sự cố
• KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN

Tóm tắt

I. Giới thiệu về phương pháp xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện

Xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện là một bài toán quan trọng trong hệ thống điện, giúp giảm thiểu thời gian khắc phục sự cố và nâng cao độ tin cậy cung cấp điện. Luận án tập trung vào việc sử dụng mạng nơron MLP để cải thiện độ chính xác trong việc xác định vị trí sự cố. Phương pháp này kết hợp giữa phân tích tín hiệu và mô hình hóa phi tuyến, mang lại hiệu quả cao trong thực tế.

1.1. Tầm quan trọng của việc xác định vị trí sự cố

Việc xác định vị trí sự cố nhanh chóng và chính xác giúp giảm thiểu thiệt hại kinh tế và đảm bảo sự ổn định của hệ thống điện. Các phương pháp truyền thống như sử dụng rơle khoảng cách thường có sai số từ 1-5%, đòi hỏi các giải pháp tiên tiến hơn như mạng nơron MLP để cải thiện độ chính xác.

1.2. Các phương pháp hiện có

Các phương pháp hiện tại bao gồm phương pháp tính toán dựa trên trở kháng, sử dụng sóng lan truyền, và mạng nơron nhân tạo. Mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng, nhưng mạng nơron MLP được đánh giá cao nhờ khả năng xử lý phi tuyến và độ chính xác cao.

II. Phương pháp đề xuất sử dụng mạng nơron MLP

Luận án đề xuất một phương pháp mới sử dụng mạng nơron MLP để xác định vị trí sự cố, ước lượng điện trở sự cố, và phân loại sự cố. Phương pháp này dựa trên việc phân tích tín hiệu dòng điện và điện áp đo được ở đầu đường dây, kết hợp với các thuật toán xử lý tín hiệu tiên tiến.

2.1. Quy trình xử lý tín hiệu

Quy trình bao gồm ba bước chính: phát hiện thời điểm sự cố, tính toán các đặc trưng tín hiệu, và ước lượng vị trí sự cố bằng mạng nơron MLP. Phép phân tích wavelet được sử dụng để phát hiện các thay đổi đột ngột trong tín hiệu.

2.2. Ưu điểm của mạng nơron MLP

Mạng nơron MLP có khả năng xấp xỉ các hàm phi tuyến phức tạp, giúp cải thiện độ chính xác trong việc ước lượng vị trí sự cố. Ngoài ra, mạng này có thể được huấn luyện để xử lý nhiều loại sự cố khác nhau, từ ngắn mạch đến chạm đất.

III. Kết quả mô phỏng và đánh giá

Các kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp sử dụng mạng nơron MLP đạt độ chính xác cao trong việc xác định vị trí sự cố và phân loại sự cố. Sai số ước lượng vị trí sự cố được giảm đáng kể so với các phương pháp truyền thống.

3.1. Kết quả mô phỏng

Các kịch bản mô phỏng bao gồm ngắn mạch 1 pha, ngắn mạch 2 pha, và ngắn mạch 3 pha được thực hiện trên phần mềm ATP/EMTP. Kết quả cho thấy mạng nơron MLP ước lượng vị trí sự cố với sai số dưới 1%.

3.2. Đánh giá hiệu quả

Phương pháp đề xuất không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giảm thời gian xử lý sự cố, mang lại hiệu quả kinh tế và kỹ thuật cao. Các kết quả này khẳng định tiềm năng ứng dụng của mạng nơron MLP trong thực tế.

IV. Kết luận và hướng phát triển

Luận án đã chứng minh hiệu quả của việc sử dụng mạng nơron MLP trong xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện. Phương pháp này có thể được mở rộng để áp dụng cho các hệ thống điện phức tạp hơn, đồng thời tích hợp với các công nghệ học máy và trí tuệ nhân tạo để nâng cao hiệu quả.

4.1. Kết luận

Phương pháp đề xuất mang lại độ chính xác cao và khả năng ứng dụng thực tế, giúp cải thiện hiệu quả vận hành hệ thống điện. Mạng nơron MLP là một công cụ mạnh mẽ trong việc xác định vị trí sự cố và phân loại sự cố.

4.2. Hướng phát triển

Trong tương lai, nghiên cứu có thể tập trung vào việc tích hợp mạng nơron MLP với các hệ thống giám sát đường dây tải điện thời gian thực, đồng thời tối ưu hóa các thuật toán để xử lý các loại sự cố phức tạp hơn.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Đường dây truyền tải điện đóng vai trò quan trọng trong việc liên kết nguồn điện với các trung tâm phụ tải. Theo số liệu thống kê của Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN) tính đến hết năm 2008, tổng chiều dài đường dây tại các cấp điện áp là rất lớn; trong giai đoạn 2006–2015, EVN dự kiến phát triển mới 3.178 km đường dây 500 kV, 9.592 km đường dây 220 kV và 12.659 km đường dây 110 kV. Trong quá trình vận hành, đường dây thường xuyên đối mặt với các dạng sự cố như sét đánh, ngắn mạch, đứt dây, chạm đất, quá tải và lão hóa thiết bị. Việc phát hiện, cách ly và xác định chính xác vị trí sự cố có ý nghĩa quan trọng trong việc rút ngắn thời gian khắc phục, khôi phục cung cấp điện và giảm thiểu thiệt hại kinh tế.

Thực tế vận hành cho thấy việc xác định vị trí sự cố bằng rơle khoảng cách truyền thống thường có sai số thống kê dao động từ 1% đến 5%. Nguyên nhân xuất phát từ ảnh hưởng của điện trở quá độ, sự bất đối xứng của đường dây không hoán vị, thành phần tự do một chiều (DC) quá độ, sai số của máy biến dòng (BI), máy biến điện áp (BU), bộ chuyển đổi tương tự/số (AD) và thuật toán lọc số. Mặt khác, các phương pháp sóng lan truyền đòi hỏi đồng bộ thời gian nghiêm ngặt (sai số thời gian 1 µs tương đương sai số khoảng cách 150 m) hoặc yêu cầu đo lường từ cả hai đầu đường dây. Từ thực tế này, khoảng trống nghiên cứu được đặt ra là phát triển một giải pháp định vị sự cố có sai số thấp hơn, chỉ sử dụng dữ liệu đo lường tức thời một đầu đường dây kết hợp kỹ thuật trí tuệ nhân tạo để bù sai số cho thiết bị rơle.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của luận án được xác định như sau:

1. Nghiên cứu và phát triển phương pháp mới sử dụng mạng nơron nhân tạo Perceptron đa tầng (MLP) hoạt động độc lập hoặc phối hợp song song với thuật toán tổng trở (mô phỏng trên máy tính hoặc tích hợp trong rơle khoảng cách thực tế) nhằm nâng cao độ chính xác ước lượng vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện một nguồn cấp.
2. Xây dựng đồng thời các mô hình mạng nơron MLP để xác định dạng sự cố và ước lượng giá trị điện trở sự cố.

Quy trình giải quyết bài toán được chia thành ba bước tuần tự:

• Bước 1: Phân tích trực tuyến tín hiệu dòng điện và điện áp đo ở một đầu đường dây bằng biến đổi wavelet để phát hiện thời điểm xuất hiện sự cố.
• Bước 2: Trích xuất các đặc tính tín hiệu trong cửa sổ thời gian 3 chu kỳ (40 ms trước và 20 ms sau thời điểm sự cố), bao gồm các đặc trưng giá trị tức thời và đặc trưng phổ tần số Fourier.
• Bước 3: Sử dụng mạng nơron MLP để ánh xạ phi tuyến các đặc tính đầu vào thành vị trí sự cố, dạng sự cố và điện trở sự cố.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Phương pháp xác định vị trí sự cố, phân loại dạng sự cố và ước lượng điện trở sự cố trên đường dây truyền tải điện 3 pha.
• Phạm vi công cụ và phần mềm: Phần mềm mô phỏng quá độ điện từ ATP/EMTP, môi trường tính toán Matlab 7.0, phần mềm điều khiển Test Universe V2.30 và phần mềm quản lý rơle DIGSI 4.82.
• Phạm vi thiết bị thực nghiệm: Hợp bộ thí nghiệm thứ cấp 3 pha công suất lớn CMC-356 của hãng Omicron và rơle khoảng cách số thực tế SIPROTEC 7SA522 của hãng Siemens.
• Phạm vi mô hình lưới điện: Tuyến đường dây 110 kV Yên Bái – Khánh Hòa (chiều dài 118,5 km, mô hình thông số rải không hoán vị pha LCC).

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án đã tổng hợp và phân loại các công trình nghiên cứu định vị sự cố thành ba nhóm phương pháp chính:

Nhóm phương pháp	Công trình / Tác giả trích dẫn	Đặc điểm và hạn chế ghi nhận trong văn bản
Tính toán dựa trên trở kháng	- Phương pháp điện kháng đơn [77, 92] - Phương pháp Takagi [77, 80, 92] - Phương pháp Takagi cải tiến [32, 77, 80, 92] - Phương pháp tổng trở 2 đầu [36, 38, 52, 65, 73, 81, 89]	- Dễ thực hiện nhưng chịu ảnh hưởng lớn bởi điện trở sự cố, dòng tải và tính bất đối xứng của đường dây. - Phương pháp Takagi cần thông số trước sự cố; Takagi cải tiến cần xác định góc pha dòng thứ tự 0. - Đo hai đầu yêu cầu kênh truyền và đồng bộ dữ liệu.
Sử dụng sóng lan truyền	- Sóng phản xạ GPS [13, 16, 17, 18, 24, 53, 75, 77] - Thiết bị Nippon trên ĐD 220 kV Thái Nguyên – Hà Giang (2012) - Nghiên cứu CWT trên ĐD 345 kV dài 321,86 km [111] - Phương pháp phản xạ miền thời gian (TDR)	- Độ chính xác lý thuyết <500 m nhưng phụ thuộc công nghệ và đồng bộ GPS (sai số 1 µs ứng với 150 m). - Thử nghiệm Nippon cho sai số thực tế từ 0,4% đến 1,0% (996 m – 2.384 m). - Nghiên cứu [111] có sai số 1,5% (4,812 km).
Ứng dụng mạng nơron và xử lý tín hiệu	- Sobajic & Pao [66], Dalstein [26], Kezunovic [53], Chen & Maun [95], Song [96] - Bài báo [102]: ĐD 230 kV, 188 km (sai số <6,02%) - Bài báo [103]: ĐD 110 kV, 60 km (sai số <6%) - Bài báo [104]: ĐD 230 kV, 100 km (sai số 0,14% – 0,49%) - Bài báo [105]: ĐD 400 kV, 128 km (sai số <2%) - Bài báo [106]: ĐD 220 kV mạch kép, 100 km (sai số <1,35%) - Bài báo [107]: ĐD 400 kV, 150 km (sai số <1%) - Bài báo [108]: ĐD 132 kV, 100 km (sai số <1%) - Bài báo [109]: ĐD 500 kV, 300 km (sai số <0,23%) - Wavelet Coiflet/Mexican Hat [68] (sai số -10% đến 13%) - Phối hợp mô hình của Per Printz Madsen [110]	- Khả năng xấp xỉ phi tuyến tốt nhưng phần lớn các công trình áp dụng độc lập mạng nơron hoặc kiểm tra trên mô hình mô phỏng thuần túy. - Tính tổng quát chưa cao, phụ thuộc vào dải tham số huấn luyện. - Chưa kết hợp mạng nơron để bù sai số trực tiếp cho rơle khoảng cách phần cứng.

Khoảng trống nghiên cứu luận án lựa chọn: Khắc phục nhược điểm sai số lớn của mạng nơron độc lập khi gặp mẫu ngoài dải học, đồng thời khắc phục sai số thuật toán của rơle khoảng cách truyền thống bằng cách thiết lập cấu trúc phối hợp song song: rơle khoảng cách tính toán sơ bộ và mạng MLP đóng vai trò ước lượng lượng sai lệch bù $\Delta l = l_{\text{chính xác}} - l_{\text{rơle}}$.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và công cụ xử lý tín hiệu

1. Biến đổi Wavelet phân tích đa phân giải:
   • Sử dụng các hàm cơ sở có độ rộng hữu hạn được sinh ra từ hàm tỷ lệ (scaling function) $\phi(x)$ và hàm sóng mẹ (mother wavelet) $\psi(x)$: $$\phi(x) = \sqrt{2} \sum_{n=0}^{N} h_n \phi(2x - n)$$ $$\psi(x) = \sqrt{2} \sum_{k=0}^{N} (-1)^k h_{N-k} \phi(2x - k) = \sqrt{2} \sum_{k=0}^{N} g_k \phi(2x - k)$$
   • Tín hiệu $f(t)$ được phân rã nhiều tầng thành thành phần xấp xỉ $a_k(t)$ (tần số thấp) và chi tiết $d_k(t)$ (tần số cao). Luận án khảo sát các họ wavelet Haar, Daubechies bậc 3 (db3) và Daubechies bậc 4 (db4).
2. Mô hình mạng nơron Perceptron đa tầng (MLP):
   • Mạng truyền thẳng gồm lớp vào, các lớp ẩn và lớp ra. Sử dụng hàm kích hoạt phi tuyến dạng tang sigmoid đối xứng (tansig): $$f(x) = \frac{2}{1 + e^{-2ax}} - 1$$
   • Thuật toán huấn luyện có hướng dẫn: Sử dụng thuật toán tối ưu hóa phi tuyến Levenberg – Marquardt nhằm đẩy nhanh tốc độ hội tụ và giảm thiểu sai số bình phương trung bình hàm mục tiêu, kết hợp kiểm soát số lượng nơron lớp ẩn để tránh hiện tượng quá khớp (overfitting) hoặc học không đủ (underfitting).

Phương pháp nghiên cứu và quy trình thực nghiệm

• Tạo tập dữ liệu mẫu bằng ATP/EMTP: Mô phỏng quá độ điện từ trên mô hình đường dây phân bố thông số LCC 110 kV Yên Bái – Khánh Hòa. Bộ mẫu gồm 2.136 trường hợp sự cố được tạo ra từ việc biến thiên:
  • 4 dạng ngắn mạch: 1 pha chạm đất (AG0), 2 pha (AB0), 2 pha chạm đất (ABG), 3 pha (ABC).
  • 23 vị trí sự cố: Cách đều nhau 5 km từ 5 km đến 115 km trên tổng chiều dài 118,5 km.
  • Điện trở sự cố $R_{sc}$: 0 $\Omega$, 1 $\Omega$, 2 $\Omega$, 3 $\Omega$, 4 $\Omega$, 5 $\Omega$.
  • Phụ tải hệ thống: $S_{100%}$ (định mức), $S_{50%}$ và $S_{30%}$.
  • Thời điểm xuất hiện sự cố: Thay đổi liên tục trong toàn bộ chu kỳ điện áp (tương ứng các góc pha khác nhau của dòng $i_A$).
• Trích xuất đặc tính đầu vào: Từ 6 tín hiệu dòng – áp ($u_a, u_b, u_c, i_a, i_b, i_c$), phân tích tương quan giữa 144 giá trị tức thời/tần số với đầu ra mục tiêu để chọn ra bộ 84 đặc tính có hệ số tương quan $|R|$ cao nhất.
• Phương pháp kiểm chứng phần cứng rơle thực tế:
  • Chuyển đổi dữ liệu mô phỏng ATP/EMTP sang tệp định dạng âm thanh chuẩn WAV 16-bit (tần số lấy mẫu 10 kHz).
  • Sử dụng mô-đun Transplay trong phần mềm Test Universe V2.30 điều khiển hợp bộ Omicron CMC-356 phát lại các kênh dòng áp thứ cấp thực tế đưa vào rơle Siemens SIPROTEC 7SA522.
  • Đọc và trích xuất dữ liệu tác động từ bản ghi Trip Log của rơle thông qua phần mềm DIGSI 4.82 để làm cơ sở đối chiếu và huấn luyện mạng MLP bù sai số.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về các phương pháp xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện

Chương này trình bày cơ sở lý luận của các phương pháp định vị sự cố kinh điển và hiện đại:

• Phương pháp điện kháng đơn: Tính toán trở kháng từ một đầu đường dây dựa trên tỷ số áp/dòng tại điểm đo. Phương pháp này bỏ qua điện trở sự cố và phụ tải, dẫn đến sai số đáng kể khi $R_f > 0$.
• Phương pháp Takagi và Takagi cải tiến: Sử dụng dòng điện xếp chồng $I''A$ (hiệu dòng sự cố và dòng trước sự cố) để khử ảnh hưởng của điện trở sự cố $R_f$: $$l{\text{sự cố}} = \frac{\text{Im}(U_A \cdot I_A''^)}{\text{Im}(Z_L \cdot I_A \cdot I_A''^)}$$ Phiên bản cải tiến thay thế dòng xếp chồng bằng dòng thứ tự không $I_R$, loại bỏ nhu cầu lưu trữ dữ liệu trước sự cố nhưng phụ thuộc vào góc pha của dòng thứ tự không.
• Phương pháp sóng lan truyền: Phân tích sóng phản xạ điện từ truyền dọc đường dây với tốc độ $\upsilon = 1/\sqrt{L'C'}$. Vị trí sự cố xác định qua hiệu thời gian sóng tới hai đầu trạm $\tau_A, \tau_B$: $$l_{\text{sự cố}} = \frac{l + \upsilon(\tau_A - \tau_B)}{2}$$
• Phương pháp mạng nơron nhân tạo: Phân tích tổng quan các công trình ứng dụng mạng MLP, RBF, SOM trong bảo vệ rơle và khẳng định ưu thế của cấu trúc mạng MLP nhiều lớp trong bài toán xấp xỉ phi tuyến đa biến.

Chương 2: Các giải pháp đề xuất trong luận án

Chương này xây dựng cấu trúc chi tiết của các giải pháp đề xuất:

• Cấu trúc hoạt động độc lập của mạng MLP: Bộ 84 đặc tính trích xuất từ 6 tín hiệu dòng – áp đầu đường dây được đưa trực tiếp vào mạng MLP để ước lượng vị trí $l_{\text{sự cố}}$.
• Cấu trúc phối hợp song song mạng MLP với thuật toán tổng trở: Kết quả định vị cuối cùng là tổng của ước lượng từ thuật toán rơle ($l_{\text{rơle}}$) và lượng bù sai số do mạng MLP tính toán ($\Delta l_{\text{MLP}}$): $$l_{\text{ước lượng}} = l_{\text{rơle}} + \Delta l_{\text{MLP}}$$ Trong đó, giá trị đích huấn luyện cho mạng MLP là $\Delta l = l_{\text{chính xác}} - l_{\text{rơle}}$. Hai trường hợp được thiết lập: phối hợp với thuật toán rơle khoảng cách ảo (mô phỏng trên máy tính) và phối hợp với rơle khoảng cách số thực tế (Siemens 7SA522).
• Mô hình xác định dạng sự cố và điện trở sự cố: Đề xuất 2 mạng MLP song song riêng biệt nhận cùng bộ 84 đặc tính đầu vào để đưa ra mã hóa dạng sự cố (AG0, AB0, ABG, ABC) và giá trị điện trở sự cố $R_{sc}$ (từ 0 đến 5 $\Omega$).

Chương 3: Các công cụ tính toán mô phỏng sử dụng trong luận án

Chương này đi sâu vào nguyên lý và thông số kỹ thuật của các công cụ nghiên cứu:

• Phần mềm ATP/EMTP: Giới thiệu khả năng giải thuật tích phân hình thang, thư viện phần tử (LCC, BCTRAN, RLC, Switch time controlled) và năng lực mô phỏng quy mô lớn (lên tới 6.000 nút, 10.000 nhánh, 1.200 mạch ngắt, 900 nguồn, 2.250 phần tử phi tuyến).
• Hợp bộ thí nghiệm Omicron CMC-356: Thông số phần cứng gồm 6 kênh phát dòng (lên đến 64 A/860 VA mỗi kênh, cấp chính xác <0,05%), 4 kênh phát áp (cấp chính xác <0,03%), 10 kênh đo ghi sự cố; điều khiển qua phần mềm Test Universe V2.30 và chức năng Transplay hỗ trợ tần số lấy mẫu lên đến 100 kHz.
• Biến đổi Wavelet: Phân tích toán học phân rã wavelet đa tầng, so sánh giữa biến đổi Fourier ngắn hạn (STFT) và Wavelet, chứng minh sự phù hợp của thành phần chi tiết $d_1$ của wavelet Daubechies bậc 3 trong việc chỉ thị điểm gián đoạn thời gian xuất hiện sự cố.
• Lý thuyết mạng MLP: Cấu trúc tế bào nơron McCulloch – Pitts có độ lệch bias, cơ sở hàm truyền đạt tansig, thuật toán học lan truyền ngược kết hợp Levenberg – Marquardt, phương pháp chia tách tập dữ liệu học (1.424 mẫu) và kiểm tra (712 mẫu) để kiểm soát sai số.

Chương 4: Các kết quả mô phỏng và tính toán

Chương này tổng hợp các kết quả thực nghiệm và phân tích định lượng:

• Xác định thời điểm xuất hiện sự cố: Phân tích thành phần chi tiết $d_1$ của 3 dòng pha và 3 áp pha bằng wavelet Daubechies bậc 3 với tần số lấy mẫu 100 kHz cho phép phát hiện chính xác thời điểm xảy ra sự cố đối với mọi dạng ngắn mạch và góc đóng cắt.
• Trích xuất đặc tính: Khảo sát 144 đại lượng tức thời và thành phần phổ Fourier; chọn lọc 84 đặc tính có tương quan lớn nhất với các biến trạng thái sự cố.
• Đánh giá các mô hình ước lượng vị trí sự cố:
  • Mô hình MLP độc lập: Ước lượng trực tiếp vị trí trên 1.424 mẫu học và 712 mẫu kiểm tra. Nhược điểm ghi nhận là tồn tại sai số cực đại cục bộ lên tới hơn 20 km (16,87%) đối với một số mẫu thử nghiệm ngoài dải tối ưu.
  • Mô hình MLP phối hợp rơle khoảng cách ảo: Mạng MLP học sai số $\Delta l$ của thuật toán tổng trở mô phỏng. Kết quả sau khi bù sai số triệt tiêu phần lớn các biến động do thành phần DC và góc pha xuất hiện sự cố.
  • Mô hình MLP phối hợp rơle thực tế 7SA522: Dữ liệu mô phỏng qua CMC-356 đưa vào rơle 7SA522 ghi nhận các sai số phần cứng và thuật toán đo lường thực tế. Mạng MLP phối hợp đã bù thành công sai lệch này, cải thiện đáng kể độ chính xác định vị.
• Ước lượng dạng sự cố và điện trở sự cố: Hai mạng MLP phân loại dạng sự cố và định lượng $R_{sc}$ cho kết quả nhận dạng chính xác trên tập kiểm tra 712 mẫu độc lập.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Những đóng góp mới về mặt khoa học và lý thuyết

1. Xây dựng giải pháp sử dụng biến đổi wavelet Daubechies bậc 3 (db3) trên thành phần chi tiết $d_1$ với tần số lấy mẫu tín hiệu 100 kHz để phát hiện chính xác thời điểm bắt đầu xảy ra sự cố trên đường dây truyền tải điện.
2. Thiết lập phương pháp trích xuất và tinh lọc đặc tính dựa trên phân tích hệ số tương quan giữa tín hiệu đầu vào và biến mục tiêu, xác định bộ 84 giá trị đặc trưng tối ưu từ 6 kênh dòng – áp phục vụ cho bài toán nhận dạng sự cố.
3. Đề xuất cấu trúc phối hợp song song giữa thuật toán tổng trở (rơle khoảng cách) và mạng nơron MLP theo nguyên lý bù sai số phi tuyến ($\Delta l = l_{\text{chính xác}} - l_{\text{rơle}}$), khắc phục được hạn chế sai số cực đại của mạng MLP hoạt động độc lập và sai số cố hữu của rơle khoảng cách truyền thống.

Những đóng góp mới về mặt thực tiễn và ứng dụng

1. Xây dựng quy trình thử nghiệm và kiểm chứng thuật toán thông qua việc kết nối phần mềm mô phỏng ATP/EMTP với hợp bộ thí nghiệm phần cứng Omicron CMC-356 và rơle khoảng cách số thực tế Siemens 7SA522.
2. Xây dựng bộ cơ sở dữ liệu mẫu quá độ chuẩn gồm 2.136 kịch bản sự cố trên tuyến đường dây thực tế 110 kV Yên Bái – Khánh Hòa (chiều dài 118,5 km), bao trùm 4 dạng ngắn mạch, 23 vị trí, các mức điện trở sự cố từ 0 đến 5 $\Omega$, 3 chế độ tải và các góc pha xuất hiện sự cố khác nhau.
3. Cung cấp phương pháp định vị sự cố có tính kinh tế cao do chỉ yêu cầu đo lường tín hiệu dòng điện và điện áp tức thời tại một đầu trạm, không đòi hỏi trang bị hệ thống kênh truyền thông hay thiết bị đồng bộ thời gian GPS phức tạp dọc tuyến.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận từ văn bản

• Mô hình nghiên cứu chỉ tập trung vào đường dây truyền tải điện có nguồn cung cấp từ một phía.
• Tập mẫu số liệu quá độ được xây dựng dựa trên mô phỏng số bằng phần mềm ATP/EMTP, chưa thu thập được toàn diện cơ sở dữ liệu từ các bản ghi sự cố thực tế đa dạng trên diện rộng của lưới điện vận hành do hạn chế về ghi chép thống kê thực địa.
• Dải điện trở sự cố khảo sát trong mô hình giới hạn trong phạm vi từ 0 $\Omega$ đến 5 $\Omega$.
• Mạng nơron MLP khi vận hành ở chế độ độc lập thuần túy vẫn còn xuất hiện sai số cực đại lớn đối với các mẫu thử nghiệm nằm ngoài không gian tham số huấn luyện.

Hướng nghiên cứu tiếp

• Mở rộng thuật toán và cấu trúc phối hợp mạng nơron cho các tuyến đường dây truyền tải có nguồn cung cấp từ hai phía hoặc lưới điện có cấu trúc phân nhánh phức tạp.
• Khảo sát bài toán định vị sự cố trên các đường dây có lắp đặt thiết bị bù dọc (series compensation) hoặc đường dây đa mạch có hỗ cảm tương hỗ phức tạp.
• Thu thập thêm các bản ghi dao động sự cố thực tế từ các rơle kỹ thuật số trên lưới điện truyền tải để tái huấn luyện và hiệu chỉnh thích nghi các trọng số của mạng MLP.

---

Giá trị tham khảo

Luận án cung cấp tài liệu tham khảo chuyên sâu cho các nhóm đối tượng:

• Nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành Kỹ thuật điện, Hệ thống điện: Tham khảo phương pháp ứng dụng xử lý tín hiệu số (Wavelet) và trí tuệ nhân tạo (Mạng nơron MLP, thuật toán Levenberg – Marquardt) trong các bài toán bảo vệ và tự động hóa hệ thống điện.
• Kỹ sư bảo vệ rơle và điều độ hệ thống điện (EVN, các Công ty Truyền tải điện): Tham khảo giải pháp bù sai số định vị sự cố cho rơle khoảng cách, quy trình chuyển đổi tệp mô phỏng ATP/EMTP sang định dạng phát lại trên hợp bộ thí nghiệm Omicron CMC-356 để kiểm tra rơle thực tế.
• Giảng viên đại học: Sử dụng các số liệu mô phỏng, cấu trúc phân tích tín hiệu 3 chu kỳ xung quanh thời điểm sự cố và cấu hình đường dây 110 kV Yên Bái – Khánh Hòa làm học liệu giảng dạy các môn học Quá độ điện từ, Bảo vệ Rơle và Ứng dụng AI trong kỹ thuật điện.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án sử dụng loại wavelet nào và tần số lấy mẫu bao nhiêu để phát hiện thời điểm xuất hiện sự cố?

Luận án sử dụng wavelet Daubechies bậc 3 (db3) để phân tích thành phần chi tiết bậc một ($d_1$) của 6 tín hiệu dòng điện và điện áp 3 pha. Tần số lấy mẫu tín hiệu được xác định là 100 kHz, cho phép phát hiện chính xác các biến đổi đột ngột tại thời điểm xảy ra ngắn mạch.

2. Dữ liệu đầu vào của mạng nơron MLP gồm những thông tin gì và được trích xuất trong khoảng thời gian nào?

Dữ liệu đầu vào của mạng MLP gồm 84 giá trị đặc trưng được chọn lọc dựa trên hệ số tương quan cao nhất trong tổng số 144 giá trị khảo sát. Các đặc tính này bao gồm các giá trị tức thời và các thành phần phổ tần số Fourier, được trích xuất trong một cửa sổ thời gian 3 chu kỳ gồm 40 ms trước và 20 ms sau thời điểm xuất hiện sự cố.

3. Tại sao luận án đề xuất mô hình MLP phối hợp song song thay vì chỉ dùng mạng MLP độc lập?

Khi hoạt động độc lập, mạng MLP phải xấp xỉ toàn bộ dải vị trí sự cố (5–115 km) nên khi gặp các mẫu mới nằm ngoài quá trình học, mạng có thể gây ra sai số cực đại lớn (trong một số trường hợp vượt quá 20 km, tương ứng 16,87%). Mô hình phối hợp song song sử dụng rơle khoảng cách để định vị cơ bản và dùng mạng MLP để ước lượng lượng sai lệch cần bù ($\Delta l = l_{\text{chính xác}} - l_{\text{rơle}}$), giúp giảm thiểu sai số cực đại và nâng cao độ tin cậy.

4. Quy trình kiểm chứng thực nghiệm phần cứng trong luận án được thực hiện như thế nào?

Quy trình gồm 4 bước: (1) Mô phỏng sự cố trên đường dây 110 kV bằng ATP/EMTP để xuất ra 6 tín hiệu dòng – áp; (2) Chuyển đổi dữ liệu sang tệp âm thanh WAV 16-bit; (3) Sử dụng chức năng Transplay của phần mềm Test Universe V2.30 điều khiển hợp bộ Omicron CMC-356 phát dòng/áp thứ cấp thực tế; (4) Đưa tín hiệu vào rơle khoảng cách Siemens SIPROTEC 7SA522 và đọc bản ghi tác động bằng phần mềm DIGSI 4.82 để đối chiếu với tính toán lý thuyết.

5. Bộ dữ liệu mẫu dùng để huấn luyện và kiểm tra mô hình có quy mô như thế nào?

Bộ dữ liệu gồm tổng cộng 2.136 trường hợp sự cố mô phỏng trên đường dây 110 kV Yên Bái – Khánh Hòa (dài 118,5 km), bao gồm 4 dạng ngắn mạch (AG0, AB0, ABG, ABC), 23 vị trí sự cố cách đều 5 km, 6 giá trị điện trở sự cố ($0–5\ \Omega$), 3 chế độ tải ($S_{100%}, S_{50%}, S_{30%}$) và các thời điểm sự cố khác nhau trong chu kỳ. Dữ liệu được chia thành 1.424 mẫu cho tập học (huấn luyện) và 712 mẫu cho tập kiểm tra độc lập.

---

Kết luận

Luận án của tác giả Trương Tuấn Anh đã giải quyết bài toán nâng cao độ chính xác định vị sự cố trên đường dây truyền tải điện một nguồn cấp bằng cách kết hợp phép phân tích wavelet Daubechies bậc 3 và mạng nơron MLP. Điểm cốt lõi của nghiên cứu là đề xuất cấu trúc phối hợp song song giữa rơle khoảng cách và mạng MLP để bù sai số phi tuyến, đồng thời xác định dạng sự cố và điện trở sự cố chỉ từ dữ liệu đo lường tức thời một đầu đường dây. Toàn bộ các thuật toán đề xuất đã được kiểm chứng thông qua mô phỏng quá độ trên mô hình đường dây 110 kV Yên Bái – Khánh Hòa trong ATP/EMTP và thử nghiệm phát lại tín hiệu thực tế trên hợp bộ Omicron CMC-356 ghép nối rơle Siemens 7SA522. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học và giải pháp kỹ thuật có tính ứng dụng thực tiễn cao cho công tác vận hành và bảo vệ hệ thống điện.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan về các phương pháp xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện tính toán cài đặt và chỉnh định rơle cũng nhƣ do việc đã loại bỏ các thành phần tín hiệu biến thiên nhanh dẫn tới mất đi một phần thông tin trong tín hiệu., từ đó dẫn đến việc xác định vị trí sự cố của rơle khoảng cách chƣa đƣợc chính xác. a) Phƣơng pháp điện kháng đơn [77, 92] Các giá trị điện áp, dòng điện đo lƣờng đƣợc ở đầu đƣờng dây sẽ đƣợc sử dụng để tính toán trở kháng của đƣờng dây đến vị trí điểm sự cố lsù cè và đƣợc biểu diễn theo phƣơng trình (1. Khi trở kháng của đƣờng dây trên mỗi đơn vị chiều dài đã đƣợc xác định, khoảng cách sự cố có thể đƣợc tính toán theo các phƣơng trình (1.1) Trong đó: · UA: Điện áp tại đầu nguồn A. · ZL: Tổng trở của đƣờng dây.

· IA: Dòng điện chạy ra từ đầu nguồn A. · lsù cè : khoảng cách đến vị trí sự cố tính từ đầu nguồn A. · Uf: Điện áp sự cố.2) trong đó: If là dòng điện sự cố và Rf là điện trở sự cố đƣợc minh họa trong hình 1. ZA IA ZB ~ ~ Nguồn A lsuco.Z Nguồn B Đo lƣờng If Rf điện áp và dòng điện Hình 1.1: Sơ đồ minh họa sự cố trên đường dây truyền tải sử dụng phương pháp điện kháng đơn Từ công thức (1.2) khoảng cách đến vị trí sự cố tính từ đầu nguồn A đƣợc xác định theo biểu thức (1.3): - 9 - Chương 1: Tổng quan về các phương pháp xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện æUA ö çI ÷ Rf lsù cè = è A ø - (1.3) ZL æI ö ZL ç A ÷ çIf ÷ è ø b) Phƣơng pháp TAKAGI [77, 80,92] Phƣơng pháp Takagi cần cả các tín hiệu trƣớc khi xuất hiện sự cố và sau khi xuất hiện sự cố.

Phƣơng pháp này cũng nâng cao đƣợc độ chính xác hơn so với phƣơng pháp điện kháng đơn nhƣ giảm bớt ảnh hƣởng của điện trở sự cố và làm giảm ảnh hƣởng của dòng tải. Sơ đồ minh họa nhƣ hình 1. lsuco ZA IA .Z Nguồn A UA Nguồn B Định vị U ²A sự cố If Rf U f Hình 1.2: Minh họa phương pháp TAKAGI trên mạch điện một pha hai nguồn Điện trở sự cố đƣợc tính toán theo biểu thức (1.4): U A - ZC × I A × tanh lsuco Rf = æ U ¢¢A ö (1.4) ç tanh lsuco - I ¢¢A ÷ × × j è ZC ø trong đó: · UA: Điện áp tại đo lƣờng đầu nguồn A. · ZL: Tổng trở của đƣờng dây.

· IA: Dòng điện chạy ra từ đầu nguồn A. · ZC: Tổng trở đặc tính. · g: Hệ số lan truyền. · I”A: Dòng điện xếp chồng, là sự chênh lệch giữa dòng điện sự cố và dòng điện trƣớc sự cố.

Khoảng cách đến vị trí sự cố tính từ đầu nguồn A đƣợc xác định theo biểu thức (1.5): - 10 - Chương 1: Tổng quan về các phương pháp xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện Im(U A × I A¢¢* ) lsù cè = (1.5) Im( Z L × I A × I A¢¢* ) trong đó: Z L = × ZC (1.6) c) Phƣơng pháp TAKAGI cải tiến [77,80,92] Phƣơng pháp Takagi cải tiến này cũng còn đƣợc gọi là phƣơng pháp dòng điện thứ tự không. Phƣơng pháp này không yêu cầu dữ liệu trƣớc sự cố vì nó sử dụng dòng điện thứ tự không thay vì xếp chồng dòng điện của sự cố chạm đất [32]. Vị trí sự cố trong phƣơng pháp này đƣợc tính toán trong phƣơng trình (1.7): Im(U A × I R* × e - j ) lsù cè = (1.