Nghiên Cứu Ứng Dụng Mạng Nơron Nhân Tạo Định Vị Sự Cố Trên Lưới Điện

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Mục tiêu luận văn

1.2. Nội dung của luận văn

1.3. Phạm vi nghiên cứu

1.4. Phương pháp nghiên cứu

1.5. Điểm mới của luận văn

1.6. Nội dung luận văn

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Tổng quan về mạng nơ ron nhân tạo

2.1.1. Giới thiệu về mạng nơ ron

2.1.2. Định nghĩa Mạng nơ ron

2.1.3. Hoạt động của mạng nơ ron

2.1.4. Các thành phần chính của mạng nơ ron

2.1.5. Lấy tỉ lệ và định giới hạn

2.1.6. Hàm ngả ra

2.2. Huấn luyện mạng nơ ron

2.2.1. Học có giám sát / Học có thầy

2.2.2. Học không giám sát / Học không thầy

2.2.3. Luật giảm Gradient

2.3. Giới thiệu các loại mạng nơ ron

2.3.1. Mạng lan truyền ngược

2.3.2. Mạng Vectơ lượng tử LVQ – Learning Vector Quantity

2.3.3. Mạng tự sắp xếp

2.4. Cáp ngầm điện lực

2.4.1. Cấu tạo cáp ngầm điện lực

2.4.2. Lớp cách điện XLPE

2.4.3. Lớp bán dẫn cách điện

2.4.4. Màng chắn kim loại

2.4.5. Lớp bảo vệ

2.4.6. Lớp vỏ bảo vệ ngoài cùng

2.5. Ngắn mạch trong cáp ngầm điện lực

2.5.1. Các nguyên nhân gây ngắn mạch cáp ngầm

2.5.2. Các loại sự cố ngắn mạch cáp ngầm

2.5.2.1. Ngắn mạch một pha chạm đất

2.5.2.2. Ngắn mạch hai pha chạm đất

2.5.2.3. Ngắn mạch ba pha chạm đất

3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON ĐỂ ĐỊNH VỊ SỰ CỐ TRÊN LƯỚI ĐIỆN

3.1. Thuật toán định vị sự cố ngắn mạch dựa trên sóng truyền kết hợp mạng nơ ron

3.1.1. Thuật toán ước lượng vị trí sự cố ngắn mạch dựa trên tần số cộng hưởng

3.1.2. Thuật toán tạo hàm tương quan vị trí ngắn mạch – tần số cộng hưởng dựa trên mạng nơ ron truyền thẳng

4. CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH HÓA VÀ MÔ PHỎNG

4.1. Mô tả lưới điện phân phối cần mô phỏng

4.2. Mô hình hóa các khối trong lưới điện phân phối được mô phỏng

4.3. Thiết kế giao diện chương trình ước lượng vị trí ngắn mạch cáp ngầm

4.3.1. Giao diện chương trình tạo sự cố ngắn mạch

4.3.2. Giao diện chương trình ước lượng vị trí ngắn mạch

4.4. Kết quả mô phỏng

4.4.1. Khi ngắn mạch pha a chạm đất tại vị trí 1700 m

4.4.2. Khi ngắn mạch hai pha bc chạm đất tại 2600m

4.4.3. Khi ngắn mạch ba pha abc chạm đất tại 3900m

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN

5.1. Các vấn đề được thực hiện trong luận văn

5.2. Đề nghị và các hướng phát triển của luận văn

TÀI LIỆU TRÍCH DẪN

I. Tổng quan về Nghiên Cứu Ứng Dụng Mạng Nơron Nhân Tạo

Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong việc định vị sự cố trên lưới điện đang trở thành một xu hướng quan trọng. Với sự phát triển của công nghệ, việc áp dụng công nghệ AI trong điện lực giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong việc phát hiện và xử lý sự cố. Mạng nơron nhân tạo có khả năng học hỏi từ dữ liệu, từ đó đưa ra những dự đoán chính xác về vị trí sự cố.

1.1. Khái niệm về Mạng Nơron Nhân Tạo

Mạng nơron nhân tạo là một mô hình tính toán được thiết kế để mô phỏng hoạt động của não bộ con người. Nó bao gồm các nơron kết nối với nhau, cho phép xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp.

1.2. Lợi ích của Mạng Nơron trong Ngành Điện

Việc sử dụng mạng nơron nhân tạo giúp giảm thiểu thời gian và chi phí trong việc xác định vị trí sự cố. Nó cũng cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện các vấn đề trên lưới điện.

II. Vấn Đề và Thách Thức Trong Định Vị Sự Cố Trên Lưới Điện

Định vị sự cố trên lưới điện gặp nhiều thách thức, đặc biệt là trong các hệ thống lớn và phức tạp. Các phương pháp truyền thống thường không đáp ứng được yêu cầu về độ chính xác và thời gian xử lý. Do đó, việc áp dụng hệ thống giám sát và phân tích dữ liệu là rất cần thiết.

2.1. Các Phương Pháp Truyền Thống

Các phương pháp truyền thống như bơm xung phản xạ và sóng truyền thường gặp khó khăn trong việc xác định chính xác vị trí sự cố, dẫn đến thời gian mất điện kéo dài.

2.2. Thách Thức Trong Việc Ứng Dụng Công Nghệ Mới

Việc tích hợp công nghệ AI vào hệ thống điện lực đòi hỏi phải có sự đầu tư lớn về cơ sở hạ tầng và đào tạo nhân lực, điều này có thể là một rào cản lớn cho nhiều đơn vị.

III. Phương Pháp Định Vị Sự Cố Bằng Mạng Nơron Nhân Tạo

Phương pháp định vị sự cố bằng mạng nơron nhân tạo kết hợp với sóng truyền đã được đề xuất như một giải pháp hiệu quả. Phương pháp này không chỉ giúp xác định vị trí sự cố nhanh chóng mà còn giảm thiểu chi phí đầu tư.

3.1. Thuật Toán Định Vị Sự Cố

Thuật toán định vị sự cố dựa trên tần số cộng hưởng giúp xác định vị trí ngắn mạch một cách chính xác. Nó sử dụng dữ liệu từ các cảm biến để huấn luyện mạng nơron.

3.2. Lợi Ích Của Phương Pháp Mới

Phương pháp này giúp giảm thiểu thời gian tính toán và nâng cao độ chính xác trong việc xác định vị trí sự cố, từ đó cải thiện chất lượng cung cấp điện.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn và Kết Quả Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã được áp dụng thực tiễn tại một số khu vực, cho thấy hiệu quả rõ rệt trong việc định vị sự cố. Các kết quả thu được từ mô phỏng cho thấy độ chính xác cao và thời gian xử lý nhanh.

4.1. Kết Quả Mô Phỏng

Mô phỏng trên phần mềm Matlab cho thấy phương pháp đề xuất có thể xác định vị trí sự cố với độ chính xác lên đến 95%.

4.2. Ứng Dụng Trong Thực Tế

Phương pháp này đã được áp dụng tại một số lưới điện phân phối, giúp giảm thiểu thời gian mất điện và nâng cao độ tin cậy của hệ thống.

V. Kết Luận và Tương Lai Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu về ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong định vị sự cố trên lưới điện mở ra nhiều triển vọng mới. Tương lai của nghiên cứu này có thể bao gồm việc phát triển các mô hình phức tạp hơn và tích hợp với các công nghệ mới.

5.1. Tương Lai Của Công Nghệ AI Trong Ngành Điện

Công nghệ AI sẽ tiếp tục phát triển và có thể trở thành một phần không thể thiếu trong việc quản lý và vận hành lưới điện thông minh.

5.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các thuật toán mới để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của việc định vị sự cố trên lưới điện.

Nghiên Cứu Ứng Dụng Mạng Nơron Nhân Tạo Để Định Vị Sự Cố Trên Lưới Điện