Nhận dạng sự cố trong hệ thống điện: Luận văn thạc sĩ HCMUTE

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Tổng quan chung về vấn đề nghiên cứu

1.2. Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước đã công bố

1.2.1. Phương pháp mạng nơ – ron nhân tạo để bảo vệ khoảng cách cho đường dây truyền tải

1.2.2. Áp dụng nhận dạng mẫu trong bảo vệ khoảng cách

1.2.3. Phương pháp Nơ – ron mờ (Fuzzy neural) để phân loại sự cố cho bảo vệ đường dây truyền tải

1.2.4. Thuật toán mạng nơ – ron cải tiến cho việc phân loại sự cố trên đường dây truyền tải

1.2.5. Xác định vị trí xảy ra sự cố trong hệ thống điện: phương pháp nhận dạng mẫu

1.3. Mục tiêu của đề tài

1.4. Nhiệm vụ của đề tài và giới hạn đề tài

1.5. Phương pháp nghiên cứu

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Các dạng rơ le bảo vệ

2.1.1. Bảo vệ dòng điện cực đại (51)

2.1.2. Bảo vệ dòng điện cắt nhanh (50)

2.1.3. Bảo vệ khoảng cách (21)

2.1.4. Bảo vệ dòng có hướng (67)

2.1.5. Bảo vệ dòng thứ tự nghịch (46)

2.1.6. Bảo vệ quá nhiệt (49)

2.1.7. Bảo vệ tự động đóng trở lại (79)

2.1.8. Bảo vệ tần số cao và vô tuyến (85)

2.1.9. Bảo vệ so lệch dòng điện (87)

2.1.10. Sơ đồ và chức năng hệ thống rơ le bảo vệ đường dây

2.1.11. Rơ le bảo vệ cho mạng điện hình tia một nguồn cung cấp

2.1.12. Rơ le bảo vệ cho mạng điện mạch vòng

2.1.13. Rơ le bảo vệ cho mạng điện phân phối có máy cắt tự đóng lại

2.1.14. Rơ le bảo vệ cho đường dây song song

2.1.15. Rơ le bảo vệ cho đường dây trên không hay cáp ngầm với nguồn cấp ở hai phía

2.2. Các khái niệm cơ bản về nhận dạng mẫu

2.2.1. Chức năng hệ thống nhận dạng mẫu

2.2.2. Phương pháp thống kê (Statistical approach)

2.2.3. Phương pháp tiếp cận cú pháp (Syntactic approach)

2.2.4. Phương pháp mẫu phù hợp (Template matching)

2.2.5. Phương pháp mạng nơ – ron (Neural networks)

2.2.6. Mẫu huấn luyện và mẫu kiểm tra

2.2.6.1. Mẫu huấn luyện

2.2.6.2. Mẫu kiểm tra

2.2.7. Thông số đặc trưng của mẫu

3. CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN MẠNG NƠ – RON

3.1. Cấu tạo mạng nơ – ron đa lớp (Multilayer Perception)

3.2. Học tập không có giám sát

3.3. Học tập có giám sát

3.4. Thuật toán mạng nơ – ron

4. CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH HOÁ HỆ THỐNG ĐIỆN VÀ GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT

4.1. Mô hình lưới điện

4.2. Tập dữ liệu huấn luyện và mục tiêu

4.3. Môi trường mô phỏng

4.4. Phần mềm PowerWorld

4.5. Phần mềm Matlab

4.6. Giải pháp phần cứng đề xuất

5. CHƯƠNG 5: NHẬN DẠNG SỰ CỐ ĐƯỜNG DÂY

5.1. Kết quả huấn luyện

5.2. Nhận xét kết quả

5.3. Kiểm tra nhận dạng sự cố trên đường dây

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN

6.1. Hướng phát triển của đề tài

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về nhận dạng sự cố trong hệ thống điện

Hệ thống điện hiện đại ngày càng trở nên phức tạp do sự phát triển của kinh tế và xã hội. Việc nhận dạng sự cố trong hệ thống điện là một vấn đề quan trọng, ảnh hưởng đến hoạt động an toàn và ổn định của hệ thống. Các sự cố có thể xảy ra do nhiều nguyên nhân khác nhau, từ lỗi thiết bị đến điều kiện môi trường. Do đó, việc phát hiện và phân loại các dạng sự cố là cần thiết để đảm bảo tính khả thi và hiệu quả của hệ thống điện. Luận văn này tập trung vào việc sử dụng mạng nơ-ron để phát hiện và phân loại các dạng sự cố trên đường dây truyền tải, nhằm cải thiện độ chính xác và tốc độ phản ứng của hệ thống bảo vệ.

1.1. Tầm quan trọng của việc nhận dạng sự cố

Việc nhận dạng sự cố trong hệ thống điện không chỉ giúp bảo vệ thiết bị mà còn đảm bảo an toàn cho người vận hành. Hệ thống bảo vệ rơ le truyền thống thường gặp khó khăn trong việc phối hợp giữa các rơ le, dẫn đến giảm độ tin cậy. Do đó, việc áp dụng công nghệ mới như mạng nơ-ron có thể cải thiện đáng kể khả năng phát hiện và phân loại sự cố. Nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng mạng nơ-ron có thể giúp mở rộng phạm vi bảo vệ và tăng cường độ chính xác trong việc phát hiện sự cố, từ đó nâng cao hiệu suất của hệ thống điện.

II. Phương pháp nghiên cứu và ứng dụng mạng nơ ron

Luận văn đề xuất sử dụng mạng nơ-ron để phát hiện và phân loại các dạng sự cố trong hệ thống điện. Mạng nơ-ron được huấn luyện với 1280 mẫu tương ứng với các dạng sự cố khác nhau. Phương pháp này cho phép hệ thống tự động học hỏi từ dữ liệu, từ đó cải thiện khả năng nhận diện sự cố. Việc áp dụng mạng nơ-ron không chỉ giúp giảm thiểu thời gian phản ứng mà còn nâng cao độ chính xác trong việc phân loại sự cố. Điều này có thể thay thế cho các hệ thống bảo vệ rơ le truyền thống, mang lại hiệu quả cao hơn trong việc quản lý và bảo vệ hệ thống điện.

2.1. Cấu trúc và hoạt động của mạng nơ ron

Mạng nơ-ron được cấu trúc với nhiều lớp, bao gồm lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra. Mỗi nơ-ron trong mạng thực hiện các phép toán để xử lý thông tin đầu vào, từ đó đưa ra kết quả phân loại. Việc huấn luyện mạng nơ-ron được thực hiện thông qua các thuật toán học tập, cho phép mạng tự động điều chỉnh trọng số để tối ưu hóa độ chính xác. Kết quả cho thấy mạng nơ-ron có khả năng nhận diện sự cố với độ chính xác cao, giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống bảo vệ điện.

III. Kết quả và đánh giá hiệu quả của phương pháp

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng mạng nơ-ron trong nhận dạng sự cố đã mang lại những cải tiến đáng kể. Độ chính xác trong việc phát hiện và phân loại sự cố đạt trên 97%, cho thấy khả năng của mạng nơ-ron trong việc xử lý các tình huống phức tạp. Hệ thống này không chỉ giúp giảm thiểu thời gian phản ứng mà còn nâng cao độ tin cậy của hệ thống điện. Việc sử dụng mạng nơ-ron có thể được coi là một giải pháp hiệu quả cho các vấn đề trong quản lý và bảo vệ hệ thống điện hiện nay.

3.1. Ứng dụng thực tiễn và triển vọng phát triển

Việc áp dụng mạng nơ-ron trong quản lý hệ thống điện mở ra nhiều triển vọng cho tương lai. Các ứng dụng thực tiễn có thể bao gồm việc phát hiện sự cố trong thời gian thực, từ đó giúp các nhà quản lý có thể đưa ra quyết định kịp thời. Hơn nữa, nghiên cứu này cũng mở ra hướng đi mới cho việc phát triển các hệ thống bảo vệ điện thông minh, có khả năng tự động học hỏi và cải thiện theo thời gian. Điều này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống điện mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành điện lực.

Luận văn thạc sĩ HCMUTE về nhận dạng sự cố trong hệ thống điện