NHẬN DẠNG CÁC HIỆN TƯỢNG QUÁ ĐỘ ĐIỆN BẰNG WAVELET VÀ ÁP DỤNG CHO HỆ THỐNG ĐIỆN VIỆT NAM

Luận văn thạc sĩ về nhận dạng quá độ điện từ bằng wavelet trong hệ thống điện Việt Nam. Nghiên cứu mạng và hệ thống điện, ứng dụng thực tiễn.

• Tác giả: Nguyễn Nhân Bổn
• Người hướng dẫn: Nguyễn Hữu Phúc
• Trường học: Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP.HCM
• Chuyên ngành: Mạng và hệ thống điện
• Đề tài: Nhận dạng các hiện tượng quá độ điện từ bằng Wavelet và áp dụng cho Hệ thống điện Việt Nam
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Quá Độ Điện Từ Hệ Thống Điện VN

Hiện tượng quá độ điện từ là sự thay đổi đột ngột về điện áp hoặc dòng điện trong mạch hoặc lưới điện. Nguyên nhân thường do thao tác đóng cắt thiết bị hoặc sự cố. Dù thời gian diễn ra rất ngắn so với thời gian vận hành, giai đoạn quá độ lại cực kỳ quan trọng. Các phần tử mạng điện phải vận hành với điện áp và dòng điện cực lớn, nếu không kiểm soát được quá độ, có thể dẫn đến hư hỏng thiết bị, ngừng hoạt động nhà máy hoặc mất điện diện rộng. Luận án này tập trung vào việc nhận dạng quá độ điện từ và tính toán quá độ điện từ trong miền thời gian. Sử dụng kỹ thuật Biến đổi Wavelet, biến đổi z và trí tuệ nhân tạo, luận án đề xuất các giải thuật, mô hình toán học và phần mềm ứng dụng để đảm bảo nhận dạng nhanh chóng và tính toán chính xác hiện tượng quá độ điện từ. Điều này phục vụ cho việc thiết kế và thử nghiệm hệ thống bảo vệ và điều khiển trong hệ thống điện. Việc ứng dụng các nghiên cứu này vào Hệ thống điện Việt Nam là vô cùng cần thiết.

1.1. Tầm quan trọng của việc phân tích quá độ điện từ

Việc phân tích quá độ điện từ giúp đảm bảo an toàn và độ tin cậy cho hệ thống điện. Các giai đoạn quá độ tuy ngắn nhưng có thể gây ra các tác động lớn đến thiết bị và hoạt động của toàn bộ mạng lưới điện. Xác định và xử lý kịp thời các hiện tượng quá độ giúp ngăn ngừa các sự cố nghiêm trọng, giảm thiểu thiệt hại về kinh tế và đảm bảo cung cấp điện ổn định cho người dùng. Theo nghiên cứu, một trong những nguyên nhân chính gây ra hư hỏng thiết bị trong hệ thống điện là do ảnh hưởng của các xung quá độ điện từ. Vì vậy, việc nghiên cứu các phương pháp nhận dạng quá độ là vô cùng cần thiết. Việc ứng dụng Biến đổi Wavelet là một trong những giải pháp hiệu quả.

1.2. Giới thiệu phương pháp biến đổi Wavelet trong nhận dạng quá độ

Biến đổi Wavelet là một công cụ mạnh mẽ để xử lý tín hiệu và phân tích các hiện tượng quá độ. Khác với biến đổi Fourier, Wavelet có khả năng phân tích tín hiệu đồng thời trong cả miền thời gian và tần số, cho phép xác định chính xác thời điểm và tần số xuất hiện của các thành phần quá độ. Điều này rất quan trọng trong việc nhận dạng quá độ điện từ, vì các hiện tượng này thường diễn ra trong thời gian ngắn và có tần số thay đổi nhanh chóng. Theo luận án, việc sử dụng hàm Wavelet (Daubechies) phù hợp là yếu tố then chốt trong quá trình nhận dạng quá độ điện từ.

II. Thách Thức Vấn Đề Trong Nhận Dạng Quá Độ Điện Từ

Việc nhận dạng quá độ điện từ trong thực tế gặp nhiều thách thức. Tín hiệu quá độ thường bị lẫn với nhiễu tạp và các hiện tượng khác, khiến việc xác định chính xác trở nên khó khăn. Các hiện tượng quá độ có thể chồng lấn lên nhau trong miền thời gian, gây khó khăn cho việc phân tích và nhận dạng. Bên cạnh đó, các phương pháp truyền thống thường có độ trễ lớn, không đáp ứng được yêu cầu về thời gian thực trong hệ thống bảo vệ và điều khiển. Luận án này tập trung vào giải quyết các vấn đề này bằng cách đề xuất các phương pháp nhận dạng mới, có khả năng chống nhiễu tốt và tốc độ xử lý nhanh. Đồng thời, việc áp dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo giúp nâng cao độ chính xác và tin cậy của hệ thống nhận dạng quá độ điện từ.

2.1. Ảnh hưởng của nhiễu và chồng lấn trong quá trình nhận dạng

Nhiễu và chồng lấn là hai yếu tố chính gây khó khăn cho việc nhận dạng quá độ điện từ. Nhiễu có thể làm sai lệch tín hiệu quá độ, khiến việc xác định chính xác các đặc tính trở nên khó khăn. Chồng lấn xảy ra khi nhiều hiện tượng quá độ xảy ra đồng thời hoặc liên tiếp nhau, khiến tín hiệu trở nên phức tạp và khó phân tích. Luận án đề xuất một phương pháp nhận dạng mới có khả năng loại bỏ nhiễu và phân tách các thành phần quá độ chồng lấn, dựa trên kỹ thuật Wavelet. Phương pháp này giúp cải thiện đáng kể độ chính xác và tin cậy của hệ thống nhận dạng quá độ điện từ trong môi trường thực tế.

2.2. Giới hạn của các phương pháp nhận dạng quá độ truyền thống

Các phương pháp nhận dạng quá độ truyền thống thường dựa trên việc phân tích tín hiệu trong miền thời gian hoặc tần số. Tuy nhiên, các phương pháp này thường có độ trễ lớn và không thể đáp ứng được yêu cầu về thời gian thực trong hệ thống bảo vệ hệ thống điện và điều khiển. Hơn nữa, chúng cũng dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu và không thể phân tách các thành phần quá độ chồng lấn. Vì vậy, việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp nhận dạng quá độ mới, có tốc độ xử lý nhanh và khả năng chống nhiễu tốt là vô cùng cần thiết. Việc áp dụng Biến đổi Wavelet có thể giải quyết được vấn đề này.

III. Phương Pháp Nhận Dạng Quá Độ Điện Từ Bằng Biến Đổi Wavelet

Luận án này trình bày một phương pháp nhận dạng quá độ điện từ mới dựa trên Biến đổi Wavelet. Phương pháp này sử dụng hàm Wavelet phù hợp để phân tích tín hiệu điện áp và dòng điện, từ đó xác định các đặc tính của hiện tượng quá độ. Các đặc tính này sau đó được sử dụng để phân loại và nhận dạng các loại quá độ khác nhau. Phương pháp này có ưu điểm là tốc độ xử lý nhanh, khả năng chống nhiễu tốt và có thể phân tách các thành phần quá độ chồng lấn. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp này có độ chính xác cao và có thể ứng dụng hiệu quả trong hệ thống điện Việt Nam. Luận án tập trung vào việc so sánh và đánh giá các phương pháp phân loại nhiễu bằng mạng nơ-rôn, hệ lô-gic mờ, mạng nơ-rôn lô-gic mờ cùng trên một tập mẫu về các hiện tượng quá độ.

3.1. Lựa chọn hàm Wavelet phù hợp cho nhận dạng quá độ

Việc lựa chọn hàm Wavelet phù hợp là yếu tố quan trọng trong việc nhận dạng quá độ điện từ. Hàm Wavelet được chọn phải có khả năng phân tích tốt các đặc tính của tín hiệu quá độ, như biên độ, tần số và thời gian tồn tại. Luận án này sử dụng hàm Wavelet Daubechies, vì nó có khả năng phân tích tốt các tín hiệu có tính chất không dừng, như tín hiệu quá độ điện từ. Theo nghiên cứu, hàm Wavelet Daubechies cho kết quả tốt nhất trong việc nhận dạng các hiện tượng đóng cắt tụ bù và sự cố ngắn mạch trong hệ thống điện.

3.2. Xây dựng thuật toán nhận dạng dựa trên đặc trưng Wavelet

Thuật toán nhận dạng quá độ điện từ dựa trên Biến đổi Wavelet bao gồm các bước sau: (1) Tiền xử lý tín hiệu: loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa tín hiệu. (2) Phân tích Wavelet: sử dụng hàm Wavelet phù hợp để phân tích tín hiệu. (3) Trích xuất đặc trưng: trích xuất các đặc trưng của tín hiệu từ kết quả phân tích Wavelet, như biên độ, tần số và thời gian tồn tại. (4) Phân loại: sử dụng các thuật toán phân loại, như mạng nơ-rôn hoặc hệ lô-gic mờ, để phân loại và nhận dạng các loại quá độ khác nhau. Thuật toán này cho phép nhận dạng nhanh chóng và chính xác các hiện tượng quá độ điện từ, giúp nâng cao hiệu quả của hệ thống bảo vệ và điều khiển.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Cho Hệ Thống Điện Miền Nam Việt Nam

Luận án này trình bày kết quả ứng dụng phương pháp nhận dạng quá độ điện từ bằng Wavelet cho một phần lưới điện miền Nam Việt Nam. Phương pháp này được sử dụng để nhận dạng các sự cố ngắn mạch, các hiện tượng mất điện, sóng hài và đóng tải công suất lớn tại trạm 500kV Nhà Bè. Kết quả cho thấy phương pháp này có khả năng nhận dạng chính xác các sự cố và hiện tượng quá độ trong hệ thống điện thực tế. Điều này chứng minh tiềm năng ứng dụng của kỹ thuật Wavelet trong việc nhận dạng các sự cố trên hệ thống điện Việt Nam. Ngoài ra, luận án cũng nghiên cứu mô hình đường dây thông số rải, đề xuất cải tiến mô hình đường dây, áp dụng tính toán đóng không tải đường dây.

4.1. Nhận dạng sự cố ngắn mạch và các hiện tượng mất điện

Phương pháp nhận dạng quá độ điện từ bằng Wavelet đã được ứng dụng để nhận dạng các sự cố ngắn mạch và các hiện tượng mất điện trong hệ thống điện miền Nam Việt Nam. Kết quả cho thấy phương pháp này có khả năng nhận dạng chính xác các loại sự cố khác nhau, như sự cố 1 pha, 2 pha và 3 pha. Đồng thời, nó cũng có thể phân biệt được giữa các hiện tượng mất điện tạm thời và mất điện vĩnh viễn. Điều này giúp các kỹ sư hệ thống điện có thể nhanh chóng xác định nguyên nhân và khắc phục sự cố, giảm thiểu thời gian mất điện và thiệt hại kinh tế.

4.2. Phát hiện sóng hài và đóng tải công suất lớn tại trạm 500kV

Ngoài các sự cố ngắn mạch và mất điện, phương pháp nhận dạng quá độ điện từ bằng Wavelet cũng được sử dụng để phát hiện sóng hài và đóng tải công suất lớn tại trạm 500kV Nhà Bè. Sóng hài có thể gây ra các vấn đề về chất lượng điện năng, như tăng tổn thất điện năng và gây nhiễu cho các thiết bị điện tử. Đóng tải công suất lớn có thể gây ra các hiện tượng quá độ về điện áp và dòng điện, ảnh hưởng đến ổn định của hệ thống điện. Phương pháp Wavelet giúp phát hiện kịp thời các hiện tượng này, từ đó có thể đưa ra các biện pháp phòng ngừa và giảm thiểu tác động tiêu cực.

V. Tính Toán Quá Độ Điện Từ Trong Miền Thời Gian Bằng Wavelet

Luận án không chỉ tập trung vào nhận dạng mà còn đi sâu vào việc tính toán quá độ điện từ trong miền thời gian sử dụng kỹ thuật Wavelet. Bằng cách áp dụng các giải thuật tính toán dựa trên Wavelet, luận án đã phân tích các quá độ trong lưới điện điển hình, bao gồm mô phỏng ngắn mạch và đóng không tải đường dây cao thế. Kết quả phân tích chứng minh khả năng áp dụng tốt của kỹ thuật Wavelet vào phân tích quá độ trong hệ thống điện. Kỹ thuật Wavelet cho phép phân tích tín hiệu trong cả miền thời gian và tần số, giúp xác định chính xác thời điểm và tần số xuất hiện của các thành phần quá độ.

5.1. Mô phỏng ngắn mạch trên lưới điện mẫu bằng Wavelet

Việc mô phỏng ngắn mạch là một phần quan trọng trong việc đánh giá khả năng chịu đựng và ổn định của hệ thống điện. Luận án này đã sử dụng kỹ thuật Wavelet để mô phỏng ngắn mạch trên lưới điện mẫu, từ đó xác định các thông số quan trọng như dòng điện ngắn mạch và điện áp tại các nút. Kết quả mô phỏng cho thấy kỹ thuật Wavelet có thể cung cấp kết quả chính xác và tin cậy, đồng thời giúp giảm thiểu thời gian tính toán so với các phương pháp truyền thống.

5.2. Phân tích quá độ đóng không tải đường dây cao thế

Đóng không tải đường dây cao thế có thể gây ra các hiện tượng quá độ về điện áp và dòng điện, ảnh hưởng đến tuổi thọ của thiết bị và ổn định của hệ thống điện. Luận án đã sử dụng kỹ thuật Wavelet để phân tích quá độ đóng không tải đường dây cao thế, từ đó xác định các thông số quan trọng như biên độ và tần số của các xung quá độ. Kết quả phân tích giúp các kỹ sư hệ thống điện có thể thiết kế các biện pháp giảm thiểu quá độ, đảm bảo an toàn và ổn định cho hệ thống điện.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Nghiên Cứu Về Quá Độ Điện Từ

Luận án đã trình bày một phương pháp nhận dạng quá độ điện từ hiệu quả bằng Wavelet, có khả năng ứng dụng rộng rãi trong hệ thống điện Việt Nam. Phương pháp này có ưu điểm là tốc độ xử lý nhanh, khả năng chống nhiễu tốt và có thể phân tách các thành phần quá độ chồng lấn. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp này có độ chính xác cao và có thể giúp nâng cao hiệu quả của hệ thống bảo vệ và điều khiển. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng phát triển tiềm năng cho nghiên cứu này, như cải thiện độ chính xác nhận dạng và áp dụng cho các bài toán phức tạp hơn. Cần tiếp tục nghiên cứu tính toán quá độ bằng phương pháp Wavelet trong các bài toán phức tạp hơn. Đồng thời, việc xem xét mức tương quan giữa các mức năng lượng, xác suất xuất hiện giá trị mức năng lượng so với mức định trước có thể gia tăng độ chính xác.

6.1. Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo để nâng cao độ chính xác

Để nâng cao độ chính xác của phương pháp nhận dạng quá độ điện từ bằng Wavelet, cần nghiên cứu thêm các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình nhận dạng, như nhiễu, sai số đo lường và đặc tính của tín hiệu quá độ. Đồng thời, cần phát triển các thuật toán tiền xử lý tín hiệu và trích xuất đặc trưng mới, có khả năng loại bỏ nhiễu và trích xuất các đặc trưng quan trọng của tín hiệu quá độ. Việc kết hợp kỹ thuật Wavelet với các thuật toán trí tuệ nhân tạo tiên tiến, như học sâu, cũng có thể giúp nâng cao đáng kể độ chính xác nhận dạng.

6.2. Ứng dụng trong lưới điện thông minh và hệ thống năng lượng tái tạo

Phương pháp nhận dạng quá độ điện từ bằng Wavelet có tiềm năng ứng dụng lớn trong lưới điện thông minh và hệ thống năng lượng tái tạo. Trong lưới điện thông minh, việc nhận dạng và xử lý kịp thời các hiện tượng quá độ là rất quan trọng để đảm bảo ổn định và tin cậy cho hệ thống điện. Trong hệ thống năng lượng tái tạo, các nguồn năng lượng phân tán như điện mặt trời và điện gió có thể gây ra các hiện tượng quá độ phức tạp, đòi hỏi các phương pháp nhận dạng và điều khiển tiên tiến. Việc áp dụng phương pháp Wavelet trong các lĩnh vực này có thể giúp nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống điện.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan nhận dạng hiện tượng quá độ và tính toán quá độ. Chương 2: Một số quá trình quá độ trong hệ thống điện (mô hình và công cụ mô phỏng). Chương 3: Ứng dụng Wavelet trong: a. Phân tích phổ tín hiệu để phát hiện điểm biến thiên mạnh, b.

Giải hệ phương trình vi-tích phân và giải trong hệ thống điện. Chương 4: Mạng nơ–rôn, lô-gic mờ và ứng dụng trong nhận dạng hiện tượng quá độ điện từ. Chương 5: Các kết quả tính toán và mô phỏng. 5 1 TỔNG QUAN NHẬN DẠNG HIỆN TƯỢNG QUÁ ĐỘ VÀ TÍNH TOÁN QUÁ ĐỘ 1.1 NHẬN DẠNG HIỆN TƯỢNG QUÁ ĐỘ ĐIỆN TỪ Việc nhận dạng sự cố trong hệ thống điện là một công việc khó khăn và phức tạp.

Hiện nay, với sự phát triển của thiết bị bảo vệ rơ le điện tử, kỹ thuật số, các sự cố trong hệ thống điện được nhận dạng và điều khiển tương đối đầy đủ và chính xác. Tuy nhiên, với yêu cầu ngày càng cao, thiết bị rơ le khó phát hiện được các dao động điện, các thành phần họa tần bậc cao. Từ đó, đòi hỏi phải có một thiết bị mới, một công nghệ mới, nhận dạng được mọi sự cố một cách nhanh chóng, chính xác. Một phương pháp được nghiên cứu nhiều trong thời gian gần đây là nhận dạng sự cố hệ thống điện bằng kỹ thuật Wavelet để phân tích các sóng tín hiệu đo lường dòng điện và điện áp.

Phân tích Wavelet biến đổi sóng tín hiệu sang cả hai miền thời gian và tần số, do đó mọi sự thay đổi về biên độ, tần số của tín hiệu phân tích đều có thể nhận biết được. Trong những năm gần đây, với sự phát triển mạnh của khoa học về mạng nơ- rôn và biến đổi Wavelet cho phép ứng dụng phương pháp phân tích Wavelet các tín hiệu đo lường của hệ thống điện, sau đó đưa các kết quả phân tích đến mạng nơ-rôn. Mạng nơ-rôn sẽ xử lý và đưa ra tín hiệu sự cố, loại sự cố, tín hiệu điều khiển tác động cắt máy cắt, cô lập điểm sự cố ra khỏi hệ thống. Gần đây, bài toán phân loại và bài toán xác định sự cố trên lưới điện truyền tải và lưới phân phối đang được nghiên cứu bằng kỹ thuật xử lý tín hiệu và kỹ thuật nhận dạng.

Giải thuật nhúng xử lý tín hiệu là phần quan trọng trong hệ thống nhận dạng hiện tượng quá độ. Trước đây, việc nhận dạng sự cố hệ thống điện dựa trên các đo lường các giá trị hiệu dụng và phân tích tần số với các ràng buộc để nâng cao độ chính xác [4-5]. Gần đây, các phương pháp phát hiện và phân loại tự động các hiện tượng quá độ điện từ được đề xuất dựa trên kỹ thuật phân tích Wavelet, mạng nơ-rôn, lô-gíc mờ [6-62]. Tổng quan về các phương pháp nhận dạng hiện tượng quá độ điện từ như sau: 1.1 Các phương pháp dựa trên mạng nơ-rôn Mạng nơ-rôn(ANN) là kỹ thuật hữu hiệu cho mô hình nhận dạng, phân loại.

Nhiều giải thuật sử dụng mạng ANN cho phát hiện và phân loại sự cố trong các năm 6 gần đây [8]. Mạng nơ-rôn được sử dụng phổ biến trong các ứng dụng hệ thống điện vì các giải thuật được sử dụng để huấn luyện dữ liệu ngoại tuyến. Các kỹ thuật sử dụng trong mạng nơ-rôn chứng tỏ là công cụ tốt để phát hiện và phân loại sự cố mà không cần dùng bất cứ thông tin ngõ vào, ví dụ tổng trở lưới điện. Mạng nơ-rôn học từ các mẫu trong quá trình huấn luyện mạng.

Tính chất của mạng nơ-rôn có khả năng nhận dạng nhanh chóng, không ảnh hưởng nhiễu, sai số thấp,….Vì vậy, các quyết định thực hiện bởi hệ thống bảo vệ tạo dựa trên mạng nơ-rôn không bị ảnh hưởng bởi các thông số thay đổi của hệ thống điện. Tác giả Ghosh và Lubkeman [9] đề xuất phân loại sự cố trong hệ thống điện bằng mạng nơ-rôn nhân tạo có sử dụng dữ liệu đầu vào là các tín hiệu sự cố. Nghiên cứu này đã đề xuất hai mạng nơ rôn khác nhau, mạng nơ-rôn nuôi tiến và mạng nơ- rôn trễ thời gian. Công trình này có khả năng mã hóa mối quan hệ tạm thời trong dữ liệu ngõ vào dựa vào thư viện dạng sóng sự cố.

Sanaye-Pasand và Khorashadi-Zadeh [10] cũng đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại sự cố sử dụng mạng nơ-rôn nhân tạo; trong phương pháp này, tín hiệu ngõ vào được mô hình hóa và mạng nơ-rôn được sử dụng để nhận dạng các mẫu này. Jain và các cộng sự [11] đề xuất phương pháp mới để phát hiện và phân loại sự cố trên hai đường dây truyền tải song song. Hỗ cảm đường dây được đưa vào quá trình thiết kế mạng nơ-rôn theo các bước sau: - Chuẩn bị các dữ liệu huấn luyện phù hợp trong các trường hợp sự cố để mạng nơ-rôn cần thiết học; - Chọn lựa cấu trúc mạng nơ-rôn phù hợp đối áp dụng cụ thể; - Huấn luyện mạng nơ-rôn; - Đánh giá mạng nơ-rôn đã huấn luyện bằng các mẫu thử để kiểm tra độ chính xác khi nhận dạng sự cố. Tương tự, Jain và cộng sự [12] sử dụng sơ đồ đề xuất [11] là mạng nơ-rôn nuôi tiến và giải thuật Marquardt Levenberg.

Giải thuật sử dụng các thành phần cơ bản của dòng điện, điện áp và các thiết bị đo lường ở hai đầu đường dây.2 Các phương pháp dựa trên kỹ thuật Wavelet Ramaswamy và Kashyap [13,14] đề xuất phương pháp khác để phân loại sự cố trong hệ thống điện sử dụng kỹ thuật Wavelet để phân tích quá độ hệ thống điện. Mạng nơ-rôn xác suất phát hiện sự cố sau khi kỹ thuật Wavelet phân tích tín hiệu thành các hệ số chi tiết. Mạng nơ-rôn này được sử dụng để phân biệt các hệ số chi tiết cho mỗi sự cố, sau đó phân loại sự cố. Gayathri và Kumarappan [15] đề xuất phương pháp thích hợp phát hiện và phân loại sự cố trên đường dây truyền tải sử dụng kỹ thuật Wavelet kết hợp với mạng nơ-rôn.

Phương pháp này không phụ thuộc vào biên độ điện áp quá độ nhưng phụ thuộc tần số được xác định khi xảy ra hiện tượng quá độ. Upendar [16] đề xuất kết hợp kỹ thuật Wavelet rời rạc để phân tích các đặc điểm của sự cố và mạng nơ-rôn (ART2) để phân loại các sự cố. Swarup [17] đề xuất giải thuật mới để bảo vệ hai đường dây truyền tải song song, giải thuật này sử dụng kỹ thuật Wavelet và hệ nơ-rôn mờ. Giải thuật chia làm hai giai đoạn: phân tích trong miền thời gian tần số được thực hiện bằng kỹ thuật Wavelet và hệ nơ-rôn mờ để nhận dạng loại sự cố.

Zheng-you [18,19] sử dụng tín hiệu dòng điện sự cố để phân tích thành các tín tín hiệu xấp xỉ và chi tiết. Sau đó, sử dụng kỹ thuật Wavelet gói để xác định sự cố. Mạng nơ-rôn này phân tích ngõ vào phi tuyến tương ứng đặc tính không gian đa chiều; sau đó sử dụng tính chất nhiều lớp của mạng SVM để phân loại các sự cố khác nhau. Kỹ thuật Wavelet phân tích tín hiệu dòng điện và tiến trình tối ưu hóa sử dụng GA để phân loại sự cố.3 Các phương pháp dựa trên hệ lô-gíc mờ Biswarup và Reddy [22] đưa ra giải thuật phát hiện và phân loại sự cố dựa trên kỹ thuật Fourier rời rạc và kỹ thuật suy luận mờ; sử dụng một chu kỳ và thành phần đối xứng trong tần số cơ bản.

Sự khác nhau về góc pha của các thành phần thứ tự của 8 dòng điện sự cố trong mỗi pha và biên độ của các thành phần này được đưa vào hệ suy luận mờ. Razi và cộng sự [23] đề xuất hệ suy luận mờ cải tiến dựa trên sơ đồ phân loại sự cố sử dụng các hàm thành viên để giải quyết vấn đề chồng lấn các sự cố. Dash và cộng sự [24] sử dụng kỹ thuật Fourier kết hợp với ước lượng biên độ điện áp lớn nhất và độ chênh lệch điện áp so với giá trị định mức. Các thông số này được đưa vào hệ chuyên gia mờ.

Phương pháp này nhận dạng nhiều sự cố như hiện tượng sụt áp, hiện tượng tăng áp; nhưng phương pháp này không sử dụng cho nhận dạng các sự cố ngắn mạch. Vasilic [25] đưa ra phương pháp mới để phân loại sự cố dựa trên hệ mờ ART và mạng nơ-rôn, giải thuật đề xuất sử dụng lý thuyết mạng nơ-rôn tự sắp xếp cạnh tranh và giải thuật này đưa ra vài cải tiến so với phương pháp trước đây. Zhang [26] cũng đưa ra giải thuật tương tự [25] nhưng dựa trên tập luật ra quyết định dựa trên hệ mờ K-NN; trong khi hệ mờ ART tập trung phát hiện sự cố trên đường dây truyền tải. Các kết quả đưa ra lời giải nhanh chóng, có khả năng áp dụng nhận dạng và phân loại trong thực tế.

Pradhan [27] nỗ lực đưa ra phương pháp phân loại sự cố cho đường dây truyền tải có gắn tụ bù nối tiếp, giải thuật sử dụng hệ lô gíc mờ kết hợp kỹ thuật Wavelet. Kỹ thuật Wavelet trích xuất đặc trưng của dòng điện sự cố, sử dụng trong hệ lô gíc mờ.4 Phương pháp dựa trên kết hợp thành phần đối xứng, tần số và thời gian F. Aldeen [7] đề nghị phương pháp mới để phát hiện và phân loại sự cố dựa vào nguyên lý cơ bản của ước lượng. Các tín hiệu sự cố được mô hình hóa như ngõ vào chưa biết và sau đó ước lượng một cách hệ thống hóa bằng lý thuyết quan sát ngõ vào.

Phương pháp này được áp dụng các phần tử lưới điện như máy phát điện, bộ kích từ, đường dây và phụ tải. Samantaray và cộng sự [28] trình bày giải thuật dựa trên phân tích Fourier về đường bao tần số để phân biệt giữa các điều kiện sự cố và điều kiện không sự cố. Dòng sự cố được phân tích bằng kỹ thuật Fourier ngắn. Khi sự cố thì các đường bao tần số tập trung ở tần số cao và khi ở điều kiện bình thường thì các đường bao tần số tập trung ở tần số thấp.

9 Adu [29] đề xuất giải thuật dựa trên đo lường các góc pha giữa thành phần thứ tự thuận và thành phần thứ tự nghịch của các dòng điện pha. Giải thuật này cũng dựa vào biên độ các thành phần thứ tự nghịch và thứ tự không của dòng điện.5 Đánh giá các phương pháp nhận dạng hiện tượng quá độ điện từ Hầu hết các phương pháp đều phát hiện và phân loại các loại sự cố trong hệ thống điện như ngắn mạch 1 pha, ngắn mạch 2 pha chạm đất, ngắn mạch 3 pha. Tuy nhiên, các phương pháp được đề xuất không nhận dạng tất cả các loại sự cố.