CHƯƠNG 1 – TỐNG QUAN 1. Lý do chọn đề tài Điện năng là một loại năng lượng được dùng phổ biến nhất. Để có năng lượng điện, từ khâu sản xuất, truyền tải đến phân phối đều phải tiến hành đồng bộ. Khoa học ngày càng phát triển, nhu cầu con người ngày càng cao, đòi hỏi phải có nguồn điện năng ngày một chất lượng và ổn định hơn.
Do đó, vấn đề bảo vệ hệ thống điện phải được đặc biệt quan tâm, nếu để xẩy ra sự cố dù là nhỏ, thời gian khắc phục ngắn thì cũng sẽ ảnh hưởng không nhỏ đến sản xuất, dịch vụ, người tiêu dùng… Hệ thống điện Việt Nam chúng ta còn rất nhỏ, có thể nói ngành điện không đáp ứng đủ nhu cầu của người tiêu dùng về số lượng cũng như chất lượng điện. Đó là do chúng ta đã không thực hiện đi trước một bước, dự báo phụ tải của chúng ta chưa chính xác và còn phụ thuộc quá nhiều vào thủy điện. Vấn đề về ổn định, đảm bảo chất lượng điện vẫn chưa được quan tâm cao, tổn thất điện năng còn quá lớn. Hệ thống điện với các thiết bị cũ, dễ hư hỏng, hệ thống bảo vệ hoạt động không được tin cậy, chưa đồng bộ và chọn lọc cao.
Bảo vệ hệ thống điện chủ yếu dùng relay bảo vệ, với relay kỹ thuật số làm việc tin cậy nhưng sự liên kết trong hệ thống bảo vệ relay là rất khó khăn. Do đó đòi hỏi phải phát triển, áp dụng các kỹ thuật mới, hiện đại trong bảo vệ hệ thống điện. Hiện nay, với sự phát triển mạnh của khoa học trong lĩnh vực mạng Neural, logic mờ, trí tuệ nhân tạo, biến đổi Wavelet và được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực nhận dạng, thiết kế, quy hoạch, dự báo, điều khiển… Do đó, áp dụng biến đổi Wavelet và mạng Neural từng bước thay thế cho relay bảo vệ hệ thống điện nói chung và trạm biến áp nói riêng là cần thiết. Nếu nhận dạng đúng điểm sự cố, điều khiển lúc sự cố tin cậy thì mạng Wavelet – Neural hoàn toàn có thể bảo vệ ổn định trạm biến áp cũng như hệ thống điện.
Mặt khác, việc 1 Nhận dạng sự cố trạm biến áp truyền tải bằng Wavelet và mạng Neural liên kết bảo vệ phân tán trong hệ thống điện và trạm biến áp của mạng WN là dễ dàng, chính xác nhờ truyền dẫn tín hiệu bằng SCADA và sự phối hợp bảo vệ. Các sự cố trong trạm biến áp gồm: ngắn mạch 1 pha, ngắn mạch 2 pha, ngắn mạch 2 pha chạm đất, ngắn mạch 3 pha tại thanh cái hay đường dây vào trạm, đứt dây, sự cố nội bộ máy biến áp, sự cố lộ ra, sự cố điện áp, tần số. Với mỗi phần tử trong trạm có các mạng Wavelet – Neural nhận dạng và điều khiển khác nhau. Mạng Wavelet – Neural nhận dạng và điều khiển phân tán sự cố trạm biến áp là phải nhận biết được dạng sự cố, điểm sự cố và đưa ra tín hiệu điều khiển phù hợp đảm bảo cô lập được sự cố, ổn định trạm cũng như toàn hệ thống.1: Ngọn cây dầu dính vào dây dẫn Pha C cách trạm 500kV Tân Định 2,5 km đường dây 500kV Tân Định (573, 574) - Di Linh (571, 572) (sự cố lúc 13g50, ngày 22 tháng 05 năm 2013-PTC4) 2 Nhận dạng sự cố trạm biến áp truyền tải bằng Wavelet và mạng Neural Hình 1.2: Chuỗi sứ néo pha B trụ 218 bị phóng điện (phía trụ 219) đường dây 220kV Cao lãnh-Thốt nốt (sự cố ngày 05/11/2011 -PTC4) Hình 1.3: Dấu vết chuỗi sứ néo pha B trụ 218 bị phóng điện đường dây 220kV Cao lãnh-Thốt nốt (sự cố ngày 05/11/2011 -PTC4) 3 Nhận dạng sự cố trạm biến áp truyền tải bằng Wavelet và mạng Neural Hình 1.4: Thay thế mới chuỗi sứ néo pha B trụ 218 bị phóng điện đường dây 20kV Cao lãnh-Thốt nốt (sự cố ngày 05/11/2011-PTC4) Do đó, cần thiết phải tìm ra vị trí sự cố chính xác để nhanh chóng đưa ra phương án sửa chữa và khôi phục lại cung cấp điện, giảm thiểu thời gian mất điện, tiết kiệm được thời gian và công sức tìm kiếm.
Đó là mục tiêu hướng đến của các Công ty Truyền tải điện nói chung. Nghiên cứu các phương pháp “Nhận dạng sự cố trạm biến áp truyền tải bằng Wavelet và mạng Neural” là một điều cần thiết trong việc quản lý vận hành một hệ thống điện. Tổng quan về các phương pháp nhận dạng sự cố hệ thống điện Để nhận dạng và phân loại các hiện tượng quá độ trên hệ thống điện bằng mạng nơron kết hợp với phân tích wavelet, [1] đã giới thiệu phương pháp nhận dạng và phân loại các hiện tượng quá độ trên hệ thống điện bằng cách sử dụng mạng nơron kết hợp với kỹ thuật phân tích wavelet đa phân giải. Các tín hiệu quá độ được mô phỏng bằng phần mềm ATP-EMTP và Matlab, gồm các hiện tượng: sụt điện áp, tăng điện áp, họa tần, chập chờn điện áp, gián đọan điện áp, quá độ khi đóng cắt trạm tụ bù.
Áp dụng định lý Parseval vào kỹ thuật phân tích wavelet đa phân giải sẽ 4 Nhận dạng sự cố trạm biến áp truyền tải bằng Wavelet và mạng Neural trích ra được các đặc trưng của từng tín hiệu quá độ. Mạng nơron xác suất được sử dụng để nhận dạng nhanh và phân loại từng tín hiệu quá độ. Một phương pháp dùng để nhận dạng các dạng sóng quá độ ảnh hưởng đến chất lượng điện năng trong hệ thống điện được trình bày trong [2], Các hiện tượng quá độ được mô phỏng với sự trợ giúp của phần mềm ATP-EMTP, được phân tích dùng kỹ thuật wavelets và sau đó năng lượng của các mức tín hiệu được tính tóan. Áp dụng kỹ thuật fuzzy logic với các tập luật trong bộ suy diễn mờ cho phép nhận dạng và phân lọai các hiện tượng quá độ khác nhau trên lưới điện.
Một chương trình nhận dạng tự động viết trên Matlab được thực hiện có thể được áp dụng để đánh giá nhiễu trong hệ thống điện. Các nhiễu loạn trên đường dây truyền tải - phân phối điện năng, như xung sét, gián đoạn điện áp, tăng điện áp, giảm điện áp, méo dạng do sóng hài, điện thế chập chờn,…gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến điện năng cung cấp cho khách hàng. Kỹ thuật khai triển wavelet rời rạc (DWT) với phân tích đa phân giải (Multi- Resolution Analysis (MRA) được thực hiện trong [3] để phân tích và nhận dạng các hiện tượng quá độ điện từ trong hệ thống điện được khảo sát với phần mềm ATP- EMTP thông qua các giá trị năng lượng của các mức. Các kết quả nhận được trong [3] cho thấy việc đánh giá các hiện tượng nhiễu trong hệ thống điện dùng kỹ thuật wavelet cho phép nhận được nhiều thông tin định lượng và là cơ sở trong quá trình đánh giá chất lượng điện năng.
Một phương pháp dùng để nhận dạng các dạng sóng quá điện áp ảnh hưởng đến chất lượng điện năng trong hệ thống điện được trình bày trong [4]. Các hiện tượng quá độ được mô phỏng với phần mềm Matlab 12.0, kỹ thuật wavelets được dùng để phân tích tín hiệu và tính các mức năng lượng của các dạng quá điện áp nội bộ, quá điện áp khí quyển. Dựa vào sự khác nhau giữa các mức năng lượng trong tín hiệu, có thể nhận dạng chính xác các loại quá điện áp thường gặp. Nhiệm vụ của luận văn 5 Nhận dạng sự cố trạm biến áp truyền tải bằng Wavelet và mạng Neural Luận văn " Nhận dạng sự cố trạm biến áp truyền tải bằng Wavelet và mạng Neural" có nội dung chủ yếu: Tầm quan trọng của luận văn.
Trình bày các vấn đề về chất lượng điện năng. Từ đó nêu lên các hiện tượng quá độ trên hệ thống ảnh hưởng đến chất lượng điện năng. Đây là các đối tượng sẽ được nhận dạng trong những phần sau. Lý thuyết về kỹ thuật nhận dạng.
Tổng quan về các các phương pháp nhận dạng được áp dụng hiện nay. Trình bày khái niệm về wavelet và biến đổi wavelet. Lý thuyết này làm nền tảng cho việc nghiên cứu các ứng dụng của wavelet. Giới thiệu về mạng nơron, về đặc điểm và hoạt động của các loại mạng nơron.
Lý thuyết này giúp cho việc chọn lựa tối ưu ứng dụng của từng loại mạng. Giới thiệu về phần mềm Matlab trong việc thực hiện mô phỏng các dạng sóng của tín hiệu quá độ. Những tín hiệu này làm dữ liệu cho chương trình phân tích và phân loại. Mô phỏng giải thuật " Nhận dạng sự cố trạm biến áp truyền tải bằng Wavelet và mạng Neural" trên phần Matlab để kiểm tra và đánh giá hiệu quả của giải thuật được đề xuất.
Mục tiêu của luận văn là: 1. Tìm ra giải pháp mô phỏng bằng Matlab-Simulink đường dây, máy biến áp, thanh cái truyền tải nhằm mục đích khảo sát diễn biến quá trình quá độ xảy ra trên đường dây, máy biến áp, thanh cái, khi xảy ra sự cố. Nghiên cứu áp dụng Wavelet nhận dạng sự cố trên đường dây, máy biến áp, thanh cái. Xây dựng mạng Wavelet – Neural nhận dạng và điều khiển sự cố đường dây, máy biến áp, thanh cái.
Thực hành áp dụng mạng Wavelet – Neural bảo vệ trạm biến áp 110KV Gò Công. 6 Nhận dạng sự cố trạm biến áp truyền tải bằng Wavelet và mạng Neural Luận văn sẽ thiết kế, huấn luyện mạng Wavelet – Neural nhận dạng và điều khiển phân tán sự cố trạm biến áp. Điều khiển phân tán ở đây là trạm biến áp được phân nhỏ thành các phần tử là đường dây (đi vào hay đi ra), thanh cái, máy biến áp và các lộ ra. Với mỗi phần tử như vậy ta có một mạng Wavelet – Neural nhận dạng loại sự cố, vị trí sự cố và điều khiển cô lập sự cố.
Các sự cố được bảo vệ cấp 2 cho máy cắt (Breaker Fault) bằng cách đi cắt máy cắt cao hơn (phía nguồn tới) trong trạm hay gửi tín hiệu cắt máy cắt ở trạm khác.5: Mô hình trạm biến áp Tương ứng với mạng WN: Hình 1.6: Mô hình mạng WN bảo vệ trạm biến áp Sự thu thập thông tin về trạng thái vận hành, thông số sự cố của mạng Wavelet – Neural nhờ truyền dẫn các tín hiệu đo lường về phòng điều khiển trung tâm, tín hiệu ngõ ra được truyền đi để cắt cô lập sự cố. Quan hệ giữa các mạng Wavelet – Neural từ cao xuống thấp là quan hệ có giám sát, phản hồi và phối hợp. 7 Nhận dạng sự cố trạm biến áp truyền tải bằng Wavelet và mạng Neural Nhận dạng loại sự cố, vị trí sự cố được thực hiện bằng cách biến đổi Wavelet các sóng tín hiệu điện áp và dòng điện, kết quả đầu ra của biến đổi Wavelet được đưa đến ngõ vào mạng Neural.