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

• 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

• 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

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.