Đặt vấn đề Sự cố trên đường dây truyền tải gây ra gián đoạn điện cho khách hàng và có thể dẫn đến những thiệt hại đáng kể cho xã hội, đặc biệt là cho ngành sản xuất công nghiệp. Phát hiện nhanh chóng vị trí sự cố và sửa chữa kịp thời những sự cố này là rất quan trọng trong việc duy trì vận hành hệ thống điện tin cậy. Tính sẵn sàng cung cấp điện liên tục và tính tin cậy có tầm quan trọng ngày càng tăng hiện nay, do các chính sách mới về tự do hóa năng lượng và thị trường năng lượng cạnh tranh, như một cách trực tiếp để giảm chi phí vận hành và gia tăng lợi nhuận. Khi hệ thống đường dây truyền tải xảy ra sự cố, việc tìm kiếm vị trí sự cố rất phức tạp do tuyến đường dây dài, địa hình tiếp cận khó khăn, phương tiện giao thông không thuận lợi, nằm xa cách khu vực dân cư và phải tổ chức tìm kiếm ngay bất kể thời điểm nào trong ngày.
Phát hiện dấu vết sự cố và nguyên nhân gây ra sự cố, thực tế là điều khô ng đơn giản, có những sự cố hiện trường để lại dễ dàng nhìn thấy bằng mắt thường như những sự cố đứt dây dẫn hay dây chống sét Hình 1. Có những sự cố mà dấu vết hiện trường rất khó phát hiện như phóng điện qua chuỗi sứ Hình 1. Do dấu vết phóng điện nhỏ, không thể thấy bằng mắt thường khi nhìn từ phía dưới mặt đất mà không leo lên trụ để kiểm tra, đặc biệt là vào ban đêm. Không phát hiện được dấu vết hiện trường, thì không thể xác định được vị trí cũng như nguyên nhân gây ra sự cố.
Vì thế, nếu không có những thông tin ban đầu liên quan đến sự cố như khoảng cách rơle báo (thường là có sai lệch), người dân xung quanh khu vực sự cố cho biết có tiếng nổ bất thường trên đường dây điện… thì khó mà tập trung vào những khu vực nghi ngờ để tìm ra vị trí và nguyên nhân gây ra sự cố, để có kế hoạch sửa chữa khắc phục kịp thời và loại trừ nguyên nhân gây ra sự cố một lần nữa. 1 Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 Hình 1.1: 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) Hình 1.2: Đứt dây dẫn pha A khoảng trụ 62 -63 (phía trụ 63) đường dây 220kV Ô môn- Thốt nốt (sự cố ngày 24/09/2010 -PTC4) 2 Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 Hình 1.3: 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 1.4: 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 Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 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 xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải là một điều cần thiết trong việc quản lý vận hành một hệ thống điện.1 Mục đích Mục tiêu của luận văn là tìm ra giải pháp mô phỏng bằng Matlab-Simulink đường dây truyền tải nhằm mục đích khảo sát diễn biến quá trình quá độ xảy ra trên hệ thống đường dây truyền tải khi xảy ra ngắn mạch.
Nghiên cứu các phương pháp xác định, nhận dạng sự cố đường dây bằng cách sử dụng phương pháp biến đổi wavelet và mạng nơron.2 Nhiệm vụ của đề tài Đề tài "nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật wavelet kết hợp mạng nơ rôn" có nhiệm vụ cụ thể sau: - Giới thiệu về phương pháp biến đổi wavelet. - Tìm hiểu và nghiên cứu phương pháp sử dụng để xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải. - Mô phỏng khảo sát đường dây truyền tải trên không bằng Matlab – Simulink, áp dụng phương pháp biến đổi wavelet và mạng nơ ron.3 Phạm vi nghiên cứu - Nghiên cứu các lý thuyết về nhận dạng hệ thống như biến đổi wavelet. - Tổng quan phương pháp nhận dạng sự cố bằng kỹ thuật wavelet kết hợp mạng nơ ron dựa theo một số bài báo trong và ngoài nước.
- Tập trung nghiên cứu về nhận dạng các loại sự cố 10 dạng ngắn mạch trên đường dây truyền tải.4 Phương pháp nghiên cứu - Thu thập tài liệu liên quan đến đề tài nghiên cứu. 4 Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 - Đánh giá ưu nhược điểm của các phương pháp đã đề xuất trước đây. Nhận xét tổng quan về lĩnh vực đề tài đang nghiên cứu. - Xây dựng giải thuật phân loại và nhận dạng các hiện tượng ngắn mạch trong hệ thống điện.
- Xây dựng giao diện cho giải thuật phân loại và nhận dạng các hiện tượng ngắn mạch trong hệ thống điện. - Phân tích các kết quả nhận được. - Đánh giá tổng quát toàn bộ đề tài. Đề nghị hướng phát triển của đề tài.5 Điểm mới của đề tài - Đề xuất được giải thuật phân loại và nhận dạng các sự cố ngắn mạch trong hệ thống điện bằng biến đổi Wavelet kết hợp với nhận dạng bằng mạng nơ ron có độ chính xác cao và thời gian đáp ứng nhanh.
- Xây dựng được chương trình tự động trong vấn đề phân loại và nhận dạng các hiện tượng quá độ trong hệ thống điện. - Góp phần cải thiện chất lượng điện năng của hệ thống điện bằng cách phân loại và nhận dạng nhanh các sự cố ngắn mạch trên hệ thống điện.6 Giá trị thực tiễn của đề tài Với mục đích xây dựng giải thuật nhận dạng và phân loại các tín hiệu sự cố dựa vào mạng Nơ ron kết hợp với phân tích Wavelets để nhanh chóng và tự động nhận dạng và phân loại các sự cố ngắn mạch xuất hiện trong hệ thống điện, khi đi vào hoạt động thực tế, thiết bị sẽ góp phần giảm thiểu thời gian và nhân lực cho việc phát hiện và cảnh báo các ảnh hưởng tiêu cực của các hiện tượng quá độ tại các vận hành lưới điện. Chin ́ h vì vâ ̣y, đề tài “Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải bằng kỹ thuật wavelet kết hợp mạng nơ ron” đươ ̣c thực hiê ̣n nhằ m mu ̣c đích góp thêm mô ̣t giải pháp hữu ích để nâng cao chấ t lươ ̣ng vâ ̣n hành cho hệ thống điện. Từ công việc nghiên cứu của đề tài: 5 Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 - Nhận được kết quả của mô hình " Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải bằng kỹ thuật wavelet kết hợp mạng nơ ron ".
- Ứng dụng rộng rãi trong các trạm vận hành hệ thống điện trên toàn hệ thống nhằm nhận dạng và phân loại các tín hiệu sự cố. - Giúp các nhà hoa ̣ch đinh ̣ có thêm mô ̣t giải pháp nhằ m nâng cao hiệu quả vận hành và nâng cao chất lượng điện năng hệ thống điện. - Sử dụng làm tài liệu giảng dạy.7 Các nghiên cứu khoa học liên quan. Vấn đề nghiên cứu phương pháp nhận dạng và phân loại các tín hiệu quá độ trong hệ thống điện đã được đưa ra trong khoảng 20 năm trở lại đây.
Đây là vấn đề cấp thiết cần nghiên cứu khi có sự tham gia ngày càng nhiều của các thiết bị điện tử công suất bên trong các thiết bị dùng điện vốn rất nhạy cảm với các nhiễu loạn trong các hiện tượng quá độ. Nghiên cứu của P.Wright trong " Short time fourier transform and wigner-ville distributions applied to the calibration of power frequency harmonic analyzers" năm 1999 [9] đã chỉ ra rằng chất lượng điện năng thường không ổn định trong tự nhiên và trong một thời gian ngắn khi xuất hiện sự nhiễu loạn. Để nhận dạng tín hiệu thì yêu cầu cả thông tin về thời gian cũng như tần số cần được ghi nhận. bằng cách áp dụng biến đổi Fourier thông dụng thì không thể phân tích được tín hiệu khi chúng chỉ cung cấp thông tin phổ tần nhưng không cung cấp thông tin xác định thời gian xuất hiện nhiễu loạn.
trong khi đó, thông tin về thời gian xuất hiện là thông tin bước thực hiện cơ bản để xác định thời gian và chu kì của nhiễu loạn đã xảy ra. Trong nghiên cứu của Y.Bollen, “Time Frequency and Time Scale Domain Analysis of Voltage Disturbances,” năm 2000 [10] đã chỉ ra rằng để phân tích cac tín hiệu không ổn định, phân tích trong niềm thời gian-tần số là phù hợp hơn vì nó cung cấp được các thông tin về thời gian và phổ tần của tín hiệu. có nhiều nhà nghiên cứu đã dùng biến đổi wavelet rời rạc (Discrete Wavelet Transform-DWT) và biến đổi Fourier trong thời gian ngắn (Short Time Fourier Transform-SFT) trong số các kỹ thuật hiện có 6 Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 để phân tích các tín hiệu điện này. Trong trường hợp biến đổi Fourier trong thời gian ngắn, một khung có bề rộng cố định được dùng để dịch chuyển theo thời gian nhằm phân tích tín hiệu không ảnh hưởng đến các hiện tượng chất lượng điện năng do nó gồm một dãy tần số rộng.
trong trường hợp dùng biến đổi wavelet rời rạc thì thích hợp hơn do nhận dạng được sự thay đổi thời gian- tần số như đã được chứng minh trong nghiên cứu [10]. Để phân loại các nhiễu loạn quá độ, T.Jayasree và các đồng nghiệp đã đề xuất một phương pháp mạng Neural cơ bản hình tia. Trong nghiên cứu này, các nhiễu loạn khác nhau trong chất lượng điện năng được tạo ra và phân tách thông qua kỹ thuật phân tích nhiều chuyển hóa Wavelet (Wavelet Multi Resolution Analysis technique-MRA). Gaing trong nghiên cứu [11] cũng dùng kỹ thuật phân tích nhiều chuyển hóa để phân tách tín hiệu thành các thành phần của nó và các hệ số xấp xỉ.
bài báo này đề xuất một mạng nơ ron xác suất (Probablistic Neural Network) để phân loại các hiện tượng chất lượng điện năng dựa trên các thuộc tính thu được từ hệ số các thành phần thông qua các phân tách. Zhang Ming và các cộng sự đã đề xuất một phương pháp áp dụng kỹ thuật RMS và FFT trong nghiên cứu [12] để tách các đặc trưng từ các tín hiệu nhận được. Thuật toán cây dự đoán có nguyên tắc (Rule Based Decision Tree-RBDT) được dùng để phân loại các tín hiệu điện.