Tổng quan nghiên cứu

Trong hệ thống năng lượng hiện đại, lưới truyền tải điện 110 kV giữ vai trò huyết mạch trong việc truyền tải công suất từ các nhà máy điện đến các trung tâm phụ tải khu vực. Thống kê vận hành thực tế cho thấy các sự cố trên đường dây truyền tải trên không chiếm từ 70% đến 80% tổng số sự cố của toàn hệ thống điện, trong đó nguyên nhân chủ yếu đến từ sét đánh, già hóa cách điện, cây cối ngã đổ hoặc vi phạm hành lang an toàn lưới điện. Khi sự cố xảy ra, các thiết bị rơle bảo vệ khoảng cách truyền thống thường đưa ra kết quả ước lượng vị trí với mức sai số tương đối lớn, dao động từ 2 km đến hàng chục kilômét do chịu ảnh hưởng nặng nề bởi điện trở chuyển tiếp, thành phần điện kháng thứ tự không và chế độ tải trước sự cố. Việc tìm kiếm điểm sự cố thủ công dọc theo các tuyến đường dây dài hàng trăm kilômét băng qua địa hình rừng núi hiểm trở thường làm gián đoạn cung cấp điện kéo dài từ 4 giờ đến 12 giờ, gây thiệt hại kinh tế hàng trăm triệu đồng cho mỗi vụ việc và làm suy giảm nghiêm trọng các chỉ số độ tin cậy cung cấp điện như SAIDI và SAIFI.

Trước yêu cầu cấp thiết về việc nâng cao chất lượng điện năng và tự động hóa lưới điện, đề tài nghiên cứu ứng dụng lý thuyết mạng nơron để xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện do tác giả Lê Kiều Linh thực hiện tại Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp thuộc Đại học Thái Nguyên vào năm 2020 đã đề xuất một giải pháp đột phá. Mục tiêu trọng tâm của nghiên cứu là xây dựng thuật toán định vị điểm sự cố chính xác dựa trên nguyên lý sóng lan truyền phát từ đầu đường dây kết hợp phân tích biến đổi Wavelet và mạng nơron mờ Takagi - Sugeno - Kang. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào đường dây truyền tải điện 110 kV mạch đơn không phân nhánh với mô hình thông số rải. Kết quả nghiên cứu mang lại ý nghĩa khoa học và thực tiễn sâu sắc, giúp rút ngắn thời gian phát hiện điểm lỗi xuống dưới 15 phút, đồng thời giảm sai số định vị từ mức 5% đến 24% xuống dưới 0,5%, góp phần tối ưu hóa công tác quản lý vận hành và giảm thiểu chi phí khắc phục sự cố cho ngành điện lực.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng kết hợp chặt chẽ giữa ba trụ cột lý thuyết chuyên sâu: lý thuyết quá trình truyền sóng điện từ trên đường dây dài, kỹ thuật phân tích phổ thời gian Wavelet và cấu trúc mạng nơron mờ suy luận thích nghi.

Đầu tiên, lý thuyết lan truyền sóng trên đường dây thông số rải hình PI khẳng định rằng khi đưa một xung điện áp một chiều vào đầu đường dây, sóng điện từ sẽ lan truyền dọc theo tuyến dây với vận tốc xấp xỉ 300.000 km/s, được tính bằng nghịch đảo của căn bậc hai tích số giữa điện cảm và điện dung trên một đơn vị chiều dài. Dựa trên mô hình mạch Petersen tương đương, khi gặp điểm sự cố ngắn mạch hoặc điểm cuối đường dây có sự thay đổi đột ngột về tổng trở sóng, sóng điện từ sẽ bị phản xạ và khúc xạ. Tín hiệu điện áp phản hồi đo được tại đầu đường dây mang đầy đủ đặc trưng về khoảng cách và tính chất của điểm sự cố.

Thứ hai, lý thuyết biến đổi Wavelet rời rạc được áp dụng để giải quyết bài toán phân tích tín hiệu phi dừng trong miền thời gian và tần số. Thông qua các hàm Wavelet mẹ kinh điển như Daubechies hoặc Haar, tín hiệu điện áp phản hồi được phân rã thành các thành phần xấp xỉ chứa thông tin biến thiên chậm và thành phần chi tiết chứa các xung đột biến tần số cao. Thời điểm sóng phản xạ từ điểm sự cố quay trở về đầu đường dây được nhận diện chính xác khi giá trị thành phần chi tiết vượt qua ngưỡng quy định 0,1.

Thứ ba, khung mô hình mạng nơron mờ Takagi - Sugeno - Kang gồm 5 lớp xử lý được ứng dụng để bù trừ sai số thời gian do thành phần điện cảm sự cố gây ra. Cấu trúc mạng TSK chuyển hóa các quy tắc suy luận mờ thành các hàm tuyến tính đầu ra, kết hợp thuật toán phân cụm trừ mờ với bán kính cụm chuẩn nhằm tự động xác định số lượng quy tắc mờ và khởi tạo tối ưu các trọng tâm dữ liệu.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa mô hình hóa giải tích toán học và mô phỏng số chuyên sâu trên phần mềm Matlab - Simulink với công cụ chuyên dụng SimPowerSystems.

Về nguồn dữ liệu mô phỏng, mô hình đường dây truyền tải điện 110 kV được thiết lập với đầy đủ các khối nguồn phát xung một chiều tại thời điểm 2 ms, khối máy cắt 3 pha và khối đường dây thông số rải. Nghiên cứu khảo sát toàn diện nhiều kịch bản sự cố khác nhau bao gồm ngắn mạch một pha chạm đất, ngắn mạch hai pha chạm đất và ngắn mạch ba pha chạm đất với các giá trị điện trở sự cố 20 Ohm kết hợp điện cảm sự cố từ 0 mH đến 1 mH tại các vị trí cách đầu nguồn từ 10 km đến 80 km.

Về cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu, nghiên cứu trích xuất 20 mẫu giá trị tức thời của tín hiệu điện áp xung quanh thời điểm xuất hiện đột biến với chu kỳ lấy mẫu 1 ms để làm vectơ đầu vào cho mạng nơron mờ. Bộ dữ liệu huấn luyện và kiểm tra được thu thập từ hơn 60 kịch bản mô phỏng độc lập, đảm bảo tính đại diện cho các trạng thái vận hành quá độ thực tế.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích sóng lan truyền từ đầu đường dây kết hợp mạng TSK xuất phát từ tính khả thi cao khi chỉ cần trang bị thiết bị đo lường và phát xung tại một trạm duy nhất, loại bỏ hoàn toàn yêu cầu lắp đặt hệ thống định vị thời gian thực GPS đắt đỏ ở hai đầu đường dây. Đồng thời, thuật toán học thích nghi với hệ số bước học tự điều chỉnh giúp mạng nơron hội tụ nhanh chóng, đưa hàm sai số năng lượng về dưới mức 0,001 chỉ sau 150 chu kỳ học.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Nghiên cứu đã đạt được những kết quả thực nghiệm mô phỏng rõ nét, làm sáng tỏ mối quan hệ giữa bản chất sự cố và độ chính xác của các giải pháp định vị:

Thứ nhất, đối với các sự cố ngắn mạch thuần trở khi điện trở sự cố bằng 20 Ohm và điện cảm sự cố bằng 0 mH tại vị trí cách đầu đường dây 20 km, phương pháp phân tích Wavelet đơn thuần xác định thời điểm sóng phản hồi với độ chính xác rất cao. Khoảng cách tính toán đạt 19,96 km đối với sự cố 1 pha, 19,98 km đối với sự cố 3 pha và 19,97 km đối với sự cố 2 pha chạm đất, sai số tuyệt đối chỉ dao động trong khoảng từ 0,02 km đến 0,04 km (tương đương mức sai số tương đối dưới 0,2%).

Thứ hai, khi mô hình hóa sát với thực tế hơn bằng việc đưa thành phần điện cảm sự cố vào tính toán (điện cảm sự cố bằng 0,1 mH ở sự cố 1 pha và bằng 1 mH ở sự cố 2 pha, 3 pha), độ dốc của xung điện áp phản xạ bị suy giảm theo hàm mũ. Hiện tượng này làm cho thành phần chi tiết của biến đổi Wavelet bị trải rộng trong miền thời gian, dẫn đến sai số định vị tăng vọt. Cụ thể, khoảng cách xác định bằng Wavelet bị lệch lên 21,50 km đối với sự cố 1 pha chạm đất (sai số 1,5 km, tương đương 7,5%) và lệch lên 24,80 km đối với sự cố 2 pha, 3 pha chạm đất (sai số 4,8 km, tương đương 24,0%).

Thứ ba, sau khi đưa 20 mẫu tín hiệu điện áp qua mạng nơron mờ TSK 5 lớp để hiệu chỉnh thời điểm sóng phản hồi, sai số định vị đã được triệt tiêu gần như hoàn toàn. Tại cùng vị trí sự cố 20 km có xét đến điện cảm, khoảng cách định vị sau hiệu chỉnh đạt 20,01 km đối với sự cố 1 pha chạm đất, 20,03 km đối với sự cố 3 pha chạm đất và 20,05 km đối với sự cố 2 pha chạm đất. Sai số tuyệt đối giảm mạnh từ 4,80 km xuống chỉ còn từ 0,01 km đến 0,05 km, tương ứng với tỷ lệ cải thiện độ chính xác đạt trên 98,9%.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cốt lõi khiến phương pháp Wavelet thuần túy bị sai lệch lớn khi có điện cảm là do quá trình phóng điện hồ quang và hỗ cảm giữa các pha tạo nên hằng số thời gian quá độ, làm trễ thời điểm đỉnh sóng phản xạ. Trong khi ranh giới ngưỡng của biến đổi Wavelet cố định ở mức 0,1 sẽ nhận diện muộn hơn thời điểm sóng thực tế chạm tới đầu đo.

Việc bổ sung mạng nơron mờ TSK đã giải quyết triệt để vấn đề này nhờ khả năng học phi tuyến và xấp xỉ hàm liên tục vượt trội. Dữ liệu mô phỏng được thể hiện trực quan qua đồ thị đáp ứng đầu ra của mạng TSK hoàn toàn trùng khít với vectơ khoảng cách thực tế, biểu đồ phân bố sai số kiểm tra dao động quanh đường tiệm cận 0 với biên độ cực tiểu dưới 0,005.

Bảng số liệu tổng hợp đối chiếu cho thấy mô hình tích hợp Wavelet - TSK vượt trội hơn hẳn so với các phương pháp tính toán trở kháng kinh điển như phương pháp Takagi (sai số thông thường từ 3% đến 5%) hay phương pháp rơle khoảng cách số một đầu (sai số từ 5% đến 10%). Giải pháp phát xung đơn đầu kết hợp trí tuệ nhân tạo không những không phụ thuộc vào điện trở ngắn mạch mà còn thích ứng hoàn hảo với các dạng tải phi tuyến cuối đường dây như tải R song song L hoặc R nối tiếp C.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các kết luận khoa học vững chắc từ luận văn, 4 nhóm giải pháp công nghệ và quản lý cụ thể được đề xuất nhằm chuyển giao ứng dụng vào thực tế lưới điện truyền tải:

  1. Tích hợp module thuật toán Wavelet - TSK vào hệ thống quản lý SCADA/EMS tại các Trung tâm Điều độ Hệ thống điện Quốc gia và miền trong lộ trình 6 đến 12 tháng tới, nhằm mục tiêu giảm 80% thời gian xác định vị trí sự cố trên toàn bộ lưới 110 kV.
  2. Đầu tư lắp đặt tổ hợp thiết bị phát xung một chiều tự động kết hợp khối chuyển đổi tương tự - số tốc độ cao với tần số lấy mẫu tối thiểu 2 MHz tại các trạm biến áp 110 kV và 220 kV trọng điểm thuộc Tổng công ty Truyền tải điện Quốc gia, hoàn thành trong vòng 18 tháng để tự động phát xung quét ngay sau khi máy cắt tác động cô lập đường dây.
  3. Mở rộng bộ cơ sở dữ liệu học máy bằng cách mô phỏng thêm 500 kịch bản sự cố trên các cấu hình đường dây nhiều mạch và đường dây có phân nhánh phức tạp trong giai đoạn 2024 - 2026, nâng cao tỷ lệ nhận dạng chính xác của mạng nơron mờ lên mức 99,5% trước mọi điều kiện thời tiết khắc nghiệt.
  4. Xây dựng quy chuẩn kỹ thuật vận hành và tổ chức các chương trình tập huấn chuyển giao công nghệ định kỳ 6 tháng một lần cho đội ngũ kỹ sư bảo vệ rơle và điều độ viên, đảm bảo năng lực làm chủ công cụ chẩn đoán sự cố ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và kết quả nghiên cứu của luận văn mang lại giá trị tham khảo thiết thực cho 4 nhóm đối tượng chuyên môn:

  • Kỹ sư điều độ và quản lý vận hành lưới điện tại EVN, EVNNPT và các Tổng công ty Điện lực miền: Tham khảo giải pháp phát xung định vị đơn đầu để nhanh chóng khoanh vùng vị trí sự cố trên các tuyến đường dây 110 kV kéo dài qua địa hình đồi núi hiểm trở mà không cần đầu tư hệ thống GPS hai đầu trạm.
  • Các nhà nghiên cứu và giảng viên chuyên ngành Kỹ thuật điện, Hệ thống điện và Tự động hóa: Sử dụng tài liệu làm cơ sở tham khảo học thuật về sự kết hợp giữa mô hình giải tích Petersen, lý thuyết biến đổi Wavelet và mạng nơron mờ TSK trong xử lý tín hiệu quá độ điện từ.
  • Học viên cao học và sinh viên kỹ thuật: Khai thác mô hình mô phỏng đường dây thông số rải trên Matlab - Simulink cùng các thuật toán phân cụm trừ mờ được xây dựng chi tiết trong phụ lục để phục vụ công tác nghiên cứu và làm đồ án tốt nghiệp.
  • Các doanh nghiệp nghiên cứu và chế tạo thiết bị điện: Ứng dụng thuật toán tối ưu hóa vào các chip vi xử lý DSP của rơle kỹ thuật số thế hệ mới nhằm nâng cao tính năng định vị lỗi tự động cho lưới điện thông minh Smart Grid.

Câu hỏi thường gặp

  1. Phương pháp phát xung từ đầu đường dây có ưu điểm vượt trội gì so với phương pháp đo trở kháng truyền thống? Phương pháp phát xung bơm trực tiếp sóng điện áp một chiều vào đường dây sau khi đã cắt điện nên kết quả đo lường hoàn toàn không bị ảnh hưởng bởi điện trở tiếp xúc hồ quang hay dao động công suất phụ tải. Hơn nữa, phương pháp này chỉ cần thu thập dữ liệu tại một đầu trạm, giúp tiết kiệm hàng trăm triệu đồng chi phí đầu tư thiết bị đồng bộ thời gian GPS so với phương pháp đo lường từ hai phía.

  2. Biến đổi Wavelet đóng vai trò then chốt nào trong quy trình định vị sự cố? Biến đổi Wavelet rời rạc hoạt động như một bộ lọc thông cao đa tầng, giúp phân rã tín hiệu điện áp phản hồi thành các thành phần tần số khác nhau. Nhờ khả năng định xứ tuyệt vời trong cả miền thời gian và tần số, thành phần chi tiết d1 của Wavelet giúp phát hiện chính xác thời điểm tín hiệu bị đột biến khi gặp điểm sự cố với ngưỡng nhận diện d1 lớn hơn 0,1.

  3. Tại sao bắt buộc phải sử dụng mạng nơron mờ TSK sau khi đã phân tích Wavelet? Trong thực tế, điểm ngắn mạch luôn tồn tại điện cảm làm cho dạng sóng phản hồi suy giảm từ từ theo hàm mũ thay vì đổi mức đột ngột. Sự trễ pha này khiến biến đổi Wavelet đơn thuần bị sai số lên tới 4,8 km trên đoạn dây 20 km. Mạng TSK 5 lớp với 20 đầu vào giá trị tức thời sẽ học quy luật méo dạng sóng và hiệu chỉnh sai số thời gian, kéo độ lệch định vị về dưới 0,05 km.

  4. Thuật toán phân cụm trừ mờ giải quyết bài toán gì trong quá trình huấn luyện mạng? Các thuật toán học mạng nơron mờ thường gặp khó khăn về tốc độ hội tụ nếu khởi tạo tham số ngẫu nhiên. Thuật toán phân cụm trừ mờ với bán kính ra bằng 0,5 và rb bằng 1,5 ra giúp tự động gom cụm dữ liệu điện áp theo mật độ, từ đó xác định chính xác số lượng quy tắc mờ tối ưu và khởi tạo các trọng tâm ban đầu, giúp mạng hội tụ nhanh sau 150 bước lặp.

  5. Giải pháp trong luận văn có thể triển khai thực tế trên lưới điện Việt Nam không? Hoàn toàn khả thi. Giải pháp có thể tích hợp thành một thiết bị đo kiểm xách tay hoặc lắp đặt cố định tại tủ rơle trạm 110 kV. Khi có sự cố nhảy máy cắt, thiết bị tự động phát xung quét và hiển thị vị trí sự cố trên máy tính điều khiển chỉ sau vài giây tính toán, tương thích hoàn toàn với hạ tầng lưới điện hiện hữu của EVN.

Kết luận

  • Luận văn đã giải quyết xuất sắc bài toán định vị sự cố trên đường dây truyền tải điện 110 kV bằng việc kết hợp sáng tạo giữa nguyên lý sóng lan truyền đơn đầu, biến đổi Wavelet rời rạc và mạng nơron mờ TSK.
  • Nghiên cứu đã làm sáng tỏ cơ chế ảnh hưởng của điện cảm sự cố đến độ chính xác của phép phân tích Wavelet, chứng minh sai số có thể lên tới 24% nếu không được hiệu chỉnh.
  • Mô hình mạng TSK 5 lớp kết hợp thuật toán phân cụm trừ mờ và hệ số học thích nghi đã triệt tiêu sai số định vị xuống dưới 0,05 km trên tuyến đường dây thử nghiệm 20 km, đạt độ chính xác trên 99,5%.
  • Đóng góp nổi bật của công trình là cung cấp một giải pháp định vị sự cố chi phí thấp, độc lập tại một đầu trạm, không phụ thuộc vào hệ thống đồng bộ vệ tinh GPS phức tạp.
  • Trong lộ trình 12 đến 24 tháng tới, hướng phát triển tiếp theo cần tập trung mở rộng thuật toán cho lưới điện phân nhánh và chế tạo phần cứng nhúng thử nghiệm tại hiện trường.

Các đơn vị truyền tải và kỹ sư vận hành quan tâm có thể ứng dụng ngay mô hình này để nâng cao độ tin cậy cung cấp điện và hiện đại hóa lưới điện thông minh.