PHẦN MỞ ĐẦU Chương 2. TỔNG QUAN Chương 3. NHẬN DẠNG SỰ CỐ TRẠM BIẾN ÁP 110KV BẰNG MẠNG NEURON VÀ PHÉP BIẾN ĐỔI WAVELET - Hệ thống lớn, hệ thống con và phương pháp điều khiển - Lý thuyết nhận dạng, biến đổi Wavelet áp dụng cho nhận dạng sự cố - Mạng Neuron áp dụng cho nhận dạng và điều khiển sự cố - Mạng Wavelet – Neuron nhận dạng và điều khiển sự cố đường dây tải điện - Mạng Wavelet – Neuron nhận dạng và điều khiển sự cố máy biến áp, thanh cái Chương 4. ÁP DỤNG MẠNG WAVELET – NEURON NHẬN DẠNG VÀ ĐIỀU KHIỂN PHÂN TÁN SỰ CỐ TRẠM BIẾN ÁP 110kV BẾN TRE.
- Sơ đồ nguyên lý, thông số, quy tắc điều khiển sự cố trạm 110kV Bến Tre - Mô phỏng, biến đổi Wavelet nhận dạng sự cố các phần tử trong trạm - Chương trình mạng Wavelet – Neuron nhận dạng và điều khiển sự cố - Kết quả nhận dạng và điều khiển phân tán sự cố Chương 5. KẾT LUẬN - Đánh giá phương pháp nhận dạng và điều khiển bằng mạng Wavelet - Neuron - Các vấn đề đã được thực hiện trong luận văn - Một số vấn đề còn hạn chế 6 Luan van CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN 2. Bảo vệ hệ thống điện: Bảo vệ hệ thống điện là một công việc hết sức quan trọng. Yêu cầu của bảo vệ là phải cô lập cho được điểm sự cố ra khỏi hệ thống, đảm bảo ổn định cũng như cung cấp điện liên tục cho khách hàng.
Relay bảo vệ và mạch điều khiển là phần nhị thứ trong trạm biến áp, relay giám sát phần nhất thứ qua thiết bị đo đếm các thông số như dòng điện, điện áp, công suất, kết hợp với các thông số cấu trúc của hệ thống mà biết được tình trạng vận hành của hệ thống điện. Công việc thiết kế hệ thống bảo vệ phân tán trong các phân cấp hệ thống là vô cùng quan trọng. Yêu cầu của bảo vệ là chỉ cô lập điểm sự cố ra khỏi hệ thống và lượng tải mất điện là nhỏ nhất, do đó cần phải có sự phối hợp bảo vệ phân tán trong hệ thống từ cấp điện áp cao xuống cấp điện áp thấp, giữa mạng hình vòng và mạng hình tia. Bảo vệ cấp cao phải nhìn bảo vệ cấp thấp hơn để bảo vệ dự phòng cấp 2 (Backup) trong trường hợp bảo vệ cấp thấp không phát hiện được sự cố hay bị hư hỏng, không tác động cũng như trường hợp máy cắt không cắt được (Breaker Failure – BF).
Sự phối hợp bảo vệ có chính xác thì hệ thống làm việc mới tối ưu, tin cậy. Bảo vệ hệ thống điện cần đo đếm, phân tích các tín hiệu đo lường để biết được sự cố, vị trí sự cố và tác động điều khiển cô lập sự cố. Hệ thống bảo vệ relay hiện nay là đo đếm độ lớn, góc pha của dòng điện, điện áp qua các TI, TU, tính toán và nhận biết sự cố. Ta cũng có thể nhận dạng sự cố bằng cách phân tích các tín hiệu đo lường, lập trình và tính toán trên máy vi tính để nhận dạng sự cố, kết hợp với các thiết bị đầu cuối, hoàn toàn có thể điều khiển được hệ thống khi sự cố.
Nhận dạng sự cố, biến đổi Wavelet nhận dạng sự cố hệ thống điện Hiện nay, với sự phát triển và ứng dụng rất mạnh của phương pháp phân tích Wavelet ta có thể áp dụng để nhận dạng và điều khiển sự cố trạm biến áp cũng như hệ thống điện. Điểm mạnh của phương pháp phân tích Wavelet là phân tích tín hiệu trên cả hai miền thời gian và tần số. Do đó mọi sự thay đổi của tín hiệu như tăng cao, dao động đều được phát hiện một cách chính xác. Từ các hệ số khi phân tích Wavelet tín hiệu dòng điện và điện áp, tổng hợp nhận dạng sự cố và đưa đến ngõ vào của mạng Neuron để huấn luyện xác định sự cố, loại sự cố, vị trí sự cố và đưa ra tín hiệu điều khiển phù hợp.
Mạng Neuron nhận dạng và điều khiển sự cố hệ thống điện Mạng Neuron được sử dụng là mạng Perceptron (tri thức) với đặc điểm là dễ huấn luyện và cho kết quả hội tụ cao. Xác định vị trí sự cố trong đường dây sử dụng mạng Neuron và biến đổi Wavelet được thể hiện trong bài báo số [1]. Bài báo này trình bày một phương pháp mới xác định vị trí sự cố trong đường dây. Phương pháp này dựa trên phân tích các sóng di chuyển phản xạ từ điểm đứt gãy.
Về phản ứng tần số yếu của đầu ra thông thường của máy biến thế điện áp (VT), phương pháp đề xuất nhận sóng đi từ đầu ra PLC của VT, đáp ứng tần số tốt cho sóng đi tần số cao. Tín hiệu nhận được được xử lý bằng biến đổi wavelet, và các đặc tính tín hiệu được sử dụng làm đầu vào cho mạng Neuron. Sau khi huấn luyện bằng mạng Neuron, thuật toán ước tính vị trí của sự cố với độ chính xác hợp lý. Thuật toán độc lập với cấu hình mạng hoặc độ dài của đường dây, và được huấn luyện một lần cho mỗi mức điện áp.
Các nghiên cứu số cho thấy hiệu quả và độ chính xác của thuật toán cho các cấu hình khác nhau. Khi một máy biến áp được cấp nguồn, dòng khởi động từ hóa xảy ra ở phía sơ cấp. Tầm quan trọng của dòng xâm nhập này có thể rất cao tối đa mười lần dòng biến áp đánh giá gây ra sự cố của hệ thống bảo vệ so lệch. Vì vậy, nó là cần thiết để phân biệt xâm nhập hiện tại từ lỗi.
Trong bài báo [2], một cách tiếp cận phân biệt mới giữa các 8 Luan van dòng lỗi và dòng khởi động được đề xuất dựa trên biến đổi sóng theo gói. Phương pháp này hiệu quả giúp trong việc phát triển rơle bảo vệ so lệch để tự động phát hiện và phân biệt các lỗi nội bộ từ các dòng xâm nhập từ hóa. Cách tiếp cận được đề xuất được thử nghiệm cho việc truyền tín hiệu bằng cách sử dụng MATLAB cho dữ liệu được thu thập từ chương trình Transient Program / Alternative Transient Program (EMPT / ATP) của máy biến áp ba pha cho các trường hợp khác nhau bao gồm hoạt động bình thường, dòng điện khởi động và dòng lỗi bên trong. Kết quả thu được từ MATLAB thể hiện rõ ràng rằng phương pháp đề xuất tạo điều kiện cho sự phân biệt chính xác giữa các dòng khởi động và lỗi trong bảo vệ so lệch biến áp.
Nó ngăn cản sai vấp của relay khác biệt do xâm nhập hiện tại. Trong bài báo này, một cách tiếp cận mới được đề xuất để nhận biết và phân biệt các dòng lỗi từ dòng khởi động. Hệ thống được đề xuất này rất hữu ích và có lợi cho việc ngăn chặn sai lệch bảo vệ sai lệch. Ngoài độ chính xác phù hợp, phương pháp đề xuất có thể phân biệt lỗi từ dòng khởi động nhanh, ít hơn một phần tư chu kỳ sau khi nhiễu.
Biến đổi Wavelet phá vỡ tín hiệu trong miền tần số thời gian, với loại phân tích này, các dòng inrush và lỗi có thể được tách ra rất dễ dàng vì sự phân bố năng lượng theo tần số và miền thời gian cho hai dòng này rất khác nhau. Phương pháp đề xuất này rất đáng tin cậy, phương pháp dễ dàng có thể được sử dụng trong bảo vệ so lệch của máy biến thế ba pha. Trong bài báo số [4] “An expert system for transmission substation event analysis” một hệ thống chuyên gia cho phân tích sự kiện trạm biến áp. Máy ghi lỗi kỹ thuật số (DFR) được sử dụng trong các trạm biến áp để ghi lại các bản ghi rối loạn khác nhau và các sự cố lỗi.
Kỹ sư bảo vệ sử dụng các bản ghi âm này để xác định lý do cho hoạt động cụ thể của rơle bảo vệ và bộ phận ngắt mạch. Trong thực hiện nhiệm vụ này, các kỹ sư bảo vệ sử dụng chuyên môn của họ liên quan đến điều kiện hệ thống điện cụ thể, trang bị cho các hoạt động và tư duy. Bài viết này mô tả việc thực hiện một hệ thống chuyên 9 Luan van gia tự động phát hiện và chẩn đoán lỗi và có thể hỗ trợ các nhà khai thác trong nhiệm vụ phân tích các rối loạn và các sự kiện lỗi. Dựa trên những phát triển được báo cáo trong bài báo này, những điều sau đây có thể được kết luận: Phát hiện và chẩn đoán lỗi là các hoạt động tốn thời gian đòi hỏi chuyên môn cụ thể đối với các hoạt động vận hành hệ thống và đặc điểm thiết bị đã cho Công nghệ hệ thống chuyên gia có thể được sử dụng để tự động hóa quá trình phát hiện và chẩn đoán lỗi 2.
Lợi ích: Lợi ích chính của ứng dụng hệ thống chuyên gia đối với vấn đề này là tiết kiệm thời gian xử lý và cải tiến trong phân tích tổng thể. Phát hiện và phân loại nhiễu loạn chất lượng điện sử dụng Wavelets và mạng nơron nhân tạo được thể hiện trong bài báo số [5] Power Quality Disturbance Detection and Classification Using Wavelets and Artificial Neural Networks. Bài viết này phát triển một phương pháp để phát hiện và phân loại các vấn đề về chất lượng điện bằng cách sử dụng một sự kết hợp mới giữa lọc kỹ thuật số, các sóng mạng và mạng nơron nhân tạo. Phương pháp này được phát triển cho dạng sóng điện áp của tỷ lệ lấy mẫu tùy ý và số chu kỳ, sử dụng nhiều sự kiện chất lượng điện được mô phỏng bằng phần mềm MATLAB, ngoài các dạng sóng lấy mẫu từ giám sát tiện ích và mô phỏng EMTP.
Giám sát hệ thống điện, được tăng cường bởi khả năng tự động mô tả các tín hiệu nhiễu, là một công cụ mạnh mẽ cho các kỹ sư hệ thống điện sử dụng trong việc giải quyết các vấn đề về chất lượng điện. Đây là một bước hướng tới mục tiêu tự động hóa theo dõi thời gian thực, phát hiện và phân loại tín hiệu điện Các sự kiện hệ thống điện có thể được phân loại theo số lượng và thời gian nhiễu loạn chất lượng điện. Bài báo này đã trình bày một phương pháp để phát hiện và phân loại các dạng sóng điện áp bị nhiễu của tốc độ lấy mẫu tùy ý và số chu kỳ 10 Luan van Lược đồ phân loại sử dụng nhiều bước lọc, DWT và ANN, với hệ số DWT làm đầu vào cho ANN. Sự kết hợp giữa các phương pháp mới này cho thấy sự hứa hẹn cho sự phát triển tương lai của các hệ thống giám sát tự động hoàn toàn với khả năng phân loại.