(LUẬN văn THẠC sĩ) thiết kế giải thuật thông minh phân phối nguồn cung cấp theo lưu lượng cho các trạm BTS

LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn Thạc sỹ Kỹ thuật viễn thông với đề tài “Thiết kế giải thuật thông minh phân phối nguồn cung cấp theo lưu lượng cho các trạm BTS”, tác giả đã nhận được s

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN

NGUYỄN QUANG DUY

THIẾT KẾ GIẢI THUẬT THÔNG MINH PHÂN PHỐI NGUỒN CUNG CẤP THEO LƯU LƯỢNG CHO CÁC

TRẠM BTS

LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

Bình Định – Năm 2019

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN

NGUYỄN QUANG DUY

THIẾT KẾ GIẢI THUẬT THÔNG MINH PHÂN PHỐI NGUỒN CUNG CẤP THEO LƯU LƯỢNG CHO CÁC

LỜI CAM ĐOAN

Luận văn này là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi, được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS TS Nguyễn Văn Tuấn Các số liệu, những kết luận nghiên cứu được trình bày trong luận văn này hoàn toàn trung thực

Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về lời cam đoan này

Học viên

Nguyễn Quang Duy

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành luận văn Thạc sỹ Kỹ thuật viễn thông với đề tài “Thiết kế giải thuật thông minh phân phối nguồn cung cấp theo lưu lượng cho các trạm BTS”, tác giả đã nhận được sự quan tâm, động viên của quý thầy, cô trong Khoa Kỹ thuật & Công nghệ, Trường Đại học Quy Nhơn, đặc biệt là các thầy,

cô trong bộ môn Điện tử - Viễn thông

Tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới thầy PGS TS Nguyễn Văn Tuấn – Trưởng Khoa Điện tử - Viễn thông, Đại học Bách khoa Đà Nẵng, người trực tiếp hướng dẫn khoa học và chỉ bảo tận tình để luận văn được hoàn thành một cách tốt nhất Bên cạnh đó, tác giả cũng xin bày tỏ sự cảm ơn tới thầy ThS Nguyễn Đình Luyện – Giảng viên Khoa Kỹ thuật & Công nghệ, Đại học Quy Nhơn, người đã có những ý kiến đóng góp hết sức chân thành và quan trọng giúp tác giả hoàn thành luận văn của mình

Tác giả cũng xin cảm ơn sự ủng hộ rất lớn từ phía gia đình, đây là nguồn động lực to lớn giúp tác giả nổ lực hoàn thiện luận văn của mình

Mặc dù có nhiều cố gắng trong suốt quá trình thực hiện đề tài, song có thể vẫn còn những thiếu sót, tác giả xin được ghi nhận những ý kiến đóng góp quý báu từ phía thầy hướng dẫn, hồi đồng và những người quan tâm

Xin chân thành cảm ơn!

Trang i

MỤC LỤC

MỤC LỤC i

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT iv

DANH MỤC HÌNH ẢNH viii

DANH MỤC BẢNG BIỂU x

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 LÝ THUYẾT CƠ SỞ 4

1.1 Giới thiệu chương 4

1.2 Vấn đề sử dụng năng lượng tại các trạm BTS 4

1.3 Hệ thống nguồn trong trạm BTS 6

1.3.1 Các phương pháp cấp nguồn cho trạm viễn thông 7

1.3.2 Sơ đồ khối của hệ thống cấp nguồn 9

1.3.3 Vấn đề sử dụng năng lượng tại các trạm BTS hiện nay 10

1.4 Các lý thuyết cơ sở 12

1.4.1 Biến ngẫu nhiên và phân loại biến ngẫu nhiên 12

1.4.2 Phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên 13

1.4.3 Hàm phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên 14

1.4.4 Các số đặc trưng của biến ngẫu nhiên 15

1.4.5 Một số phân phối xác suất thông dụng của biến ngẫu nhiên liên tục 17

1.4.6 Một số phân phối xác suất thông dụng của biến ngẫu nhiên rời rạc 18

1.5 Giới thiệu ngôn ngữ lập trình R 19

1.6 Giới thiệu một số mô hình phân tích dữ liệu với R 23

1.6.1 Phân tích hồi quy tuyến tính 23

1.6.2 Phân tích phương sai 24

1.6.3 Phân tích hồi quy Logistic 25

1.7 Kết luận chương 27

CHƯƠNG 2 THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG PHẦN CỨNG 28

2.1 Giới thiệu chương 28

Trang ii

2.2 Lựa chọn mô hình thiết kế hệ thống 28

2.3 Tính toán, thiết kế phần cứng thu thập dữ liệu 29

2.3.1 Một số yêu cầu cho phần cứng 29

2.3.2 Các linh kiện quan trọng trong thiết kế phần cứng 30

2.3.3 Thiết kế phần cứng thu thập dữ liệu 35

2.4 Giải thuật điều khiển cho các phần cứng 41

2.4.1 Giải thuật gửi dữ liệu của các node con 42

2.4.2 Giải thuật đọc các giá trị từ ADE7753 43

2.5 Đánh giá một số hạn chế của mô hình 45

2.6 Kết luận chương 46

CHƯƠNG 3 PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ DỮ LIỆU 47

3.1 Giới thiệu chương 47

3.2 Một số vấn đề về dữ liệu thu thập được 47

3.3 Phân tích dữ liệu với ngôn ngữ R 50

3.3.1 Xác định hệ số tương quan Pearson 51

3.3.2 Phân tích hồi quy tuyến tính 52

3.4 Kiểm định các giả thuyết đã sử dụng trong phân tích 56

3.5 Đánh giá kết quả phân tích 58

3.6 Kết luận chương 59

CHƯƠNG 4 XÂY DỰNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN NGUỒN VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ 60

4.1 Giới thiệu chương 60

4.2 Đề xuất giải thuật phân phối nguồn 60

4.2.1 Vấn đề hòa điện đồng bộ 61

4.2.2 Giải thuật thực hiện phân phối nguồn 64

4.3 Đánh giá hiệu quả của giải thuật 67

4.3.1 Chế độ mô phỏng thứ nhất (Mode01) 69

4.3.2 Chế độ mô phỏng thứ hai (Mode02) 70

4.4 Một số đề xuất ứng dụng giải thuật 72

Trang iii

4.5 Kết luận chương 72

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 74

CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ 75

TÀI LIỆU THAM KHẢO 76

Trang iv

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Nghĩa tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt

động thế hệ thứ hai

động thế hệ thứ ba

A

số

IC đa chức năng đo kiểm điện áp, dòng điện, công suất, tần số

Trang v

E

Read Only Memory

dụng

K

L

M

Trang vi

N

3G

P

R

nhiên

S

Trang vii

Service

Hệ thống viễn thông di động toàn cầu

V

Group

Tập đoàn bưu chính viễn thông Việt Nam

Trang viii

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Phân bổ công suất trong trạm gốc CDMA/UMTS [9] 5

Hình 1.2 Sơ đồ hệ thống lắp nguồn có điện lưới [1] 7

Hình 1.3 Sơ đồ hệ thống cấp nguồn không có điện lưới [1] 8

Hình 1.4 Sơ đồ khối cấp nguồn một chiều cho nhà trạm [1] 9

Hình 1.5 Trạm BTS sử dụng năng lượng xanh của VinaPhone tại Đảo Mê [14] 11

Hình 1.6 Giao diện cửa sổ của R 22

Hình 1.7 Mối liên hệ giữa logit(p) và p 26

Hình 2.1 Sơ đồ chân chip PIC18F4620 31

Hình 2.2 Sự khác nhau giữa kiến trúc Harvard và Von-Neumann 32

Hình 2.3 Sơ đồ khối của chip PIC18F4620 33

Hình 2.4 Sơ đồ chân của ADE7753 34

Hình 2.5 Sơ đồ khối chức năng của ADE7753 35

Hình 2.6 Sơ đồ khối phần cứng thu thập dữ liệu 36

Hình 2.7 Khối kênh dòng và kênh áp vào chip ADE7753 [4] 36

Hình 2.8 Lọc nhiễu giữa AVDD và DVDD 38

Hình 2.9 Lọc nhiễu giữa AGND và DGND 38

Hình 2.10 Hiệu chỉnh 0,1 o dùng thanh ghi PHCAL 39

Hình 2.11 Thiết kế lớp Top của mạch phần cứng 40

Hình 2.12 Thiết kế lớp Bottom của mạch phần cứng 40

Hình 2.13 Mô hình thử nghiệm thực tế thu thập dữ liệu bằng RF Mesh [3] 41

Hình 2.14 Giải thuật gửi dữ liệu 42

Hình 2.15 Giải thuật đọc giá trị từ ADE7753 43

Hình 2.16 Giao diện thu thập dữ liệu và đồ thị hóa dữ liệu tại Node chính [3] 45

Hình 2.17 Giao diện thu thập dữ liệu và đồ thị hóa dữ liệu tại các Node con [3] 45

Hình 3.1 Đồ thị biểu diễn dữ liệu thô tại trạm BTS Mobifone 47

Hình 3.2 Sơ đồ bố trí các điểm đo trong trạm BTS 49

Hình 3.3 Đồ thị của phương trình (3.8) 55

Trang ix

Hình 3.4 Kết quả phân tích phần dư 57

Hình 4.1 Một máy phát điện của tập đoàn VNPT 61

Hình 4.2 Đồ thị biểu diễn sự sụt giảm về tần số khi điện áp bị giảm 62

Hình 4.3 Đồ thị biểu diễn chi tiết thời điểm sụt điện áp và tần số lần đầu tiên 63

Hình 4.4 Đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa dòng điện và tần số của máy phát 63

Hình 4.5 Giải thuật phân phối nguồn khi lưu lượng thấp 65

Hình 4.6 Giải thuật phân phối nguồn khi mất nguồn điện lưới 66

Hình 4.7 Giao diện tổng thể phần mềm mô phỏng giải thuật phân phối nguồn 68

Trang x

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Các gói mở rộng cho R 21 Bảng 4.1 Kết quả khi chạy mô phỏng Mode01 69 Bảng 4.2 Kết quả khi chạy mô phỏng Mode02 70

Trang 1

MỞ ĐẦU

1 Tổng quan tình hình tiêu thụ năng lượng hiện nay

Trong những năm vừa qua, Việt Nam đã trở thành một trong những nền kinh tế phát triển rất năng động trong khu vực, cũng như trên thế giới và cùng với xu hướng đó, ngành năng lượng đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc thúc đẩy nền kinh tế - xã hội của đất nước phát triển Tuy nhiên, quá trình phát triển năng lượng trong thời gian vừa qua đã bộc lộ những yếu kém, bất cập và đặc biệt là sử dụng điện kém hiệu quả, lãng phí

Theo một thông báo do Tập đoàn Điện lực Việt Nam phát ra vào ngày 19/05/2019, số liệu từ Trung tâm Điều độ Hệ thống điện Quốc gia cho thấy lần đầu tiên trong lịch sử, công suất đầu nguồn của hệ thống điện toàn quốc đã vượt qua con số 36.000 MW Tính riêng trong ngày 24/04/2019, công suất nguồn cực đại toàn hệ thống là 35.703 MW, tăng 16,2% so với cùng kỳ năm trước và tính đến ngày 17/05/2019, mức tiêu thụ điện toàn hệ thống lại đạt đỉnh mới cao hơn, với công suất đỉnh đầu nguồn toàn hệ thống lên tới 35.912 MW Mức tiêu thụ công suất này tiếp tục tăng và đã lập kỷ lục 36.006 MW vào khoảng 13h40 ngày 18/05/2019, với mức sản lượng tiêu thụ của ngày này trong cả nước là 756,9 triệu KWh [12]

Ngoài ra, cũng theo thông tin từ ngành điện, tính đến ngày 19/05/2019 sản lượng thủy điện tích trong các hồ miền Trung, Nam chỉ khoảng 2 tỷ KWh, tương đương tổng phụ tải toàn quốc trong 3 ngày làm việc Nếu tính riêng miền Nam, con số này là 0,38 tỷ KWh, tương đương lượng điện tiêu thụ tại khu vực này trong 1 ngày làm việc Trước thực tế đó, Trung tâm Điều độ hệ thống điện Quốc gia đã phải huy động các nguồn cung khác từ nhiệt điện dầu từ tháng 4/2019 để có thể đáp ứng nhu cầu phụ tải Tính đến ngày 19/05/2019 theo số

Trang 2 liệu mới công bố, tổng sản lượng nhiệt điện dầu huy động là 160 triệu KWh và

sẽ phải tiếp tục huy động nguồn điện giá cao này trong thời gian tới [12]

Tính riêng trong lĩnh vực viễn thông và thông tin di động, nhu cầu phát triển của mạng 3G, 4G và mới nhất là 5G hiện đang phát triển với tốc độ rất nhanh Đi cùng với sự phát triển này là sự mở rộng các trạm viễn thông của các nhà mạng, tăng cường thêm các thiết bị tại các trạm đã có, hoặc lắp đặt hoàn toàn các trạm mới như đối với công nghệ 5G Theo số liệu từ tập đoàn VNPT, tính đến cuối năm 2016 nước ta có hơn 80.000 trạm thu phát sóng của Vinaphone theo các công nghệ 2G, 3G, 4G trên địa bàn 63/63 tỉnh, thành phố

và đây chỉ mới là con số của riêng tập đoàn VNPT Nếu lượng công suất tiêu thụ của một trạm BTS là khoảng 6 KW, với số lượng 80.000 trạm viễn thông của riêng VNPT sẽ tiêu thụ hết 80.000 x 6 KW = 480 MW, một con số không

hề nhỏ nếu tính trong một khoảng thời gian dài và cũng đặt lên hệ thống truyền tải điện quốc gia một gánh nặng quá lớn

Đây cũng là mục đích và lý do tác giả thực hiện đề tài: “Thiết kế giải thuật

thông minh phân phối nguồn cung cấp theo lưu lượng cho các trạm BTS”

Trang 3

3 Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu trong luận văn này nhằm xây dựng được một giải thuật có khả năng tự động phân phối nguồn hợp lý cho trạm BTS, khi xảy ra hiện tượng lưu lượng thấp tại trạm và khi mất nguồn điện lưới cung cấp

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

4.1 Đối tượng nghiên cứu

- Dữ liệu về công suất nguồn cung cấp cho các phụ tải 2G

- Dữ liệu về lưu lượng 2G tại trạm BTS

- Thông tin về các nguồn cung cấp dự phòng khác trong trạm BTS

4.2 Phạm vi nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu của luận văn là các trạm BTS của nhà mạng Mobifone và Viettel tại địa phương

5 Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng các công cụ toán học như xác suất thống kê, toán đại

số, cùng với sử dụng ngôn ngữ R để thực hiện các bài toán phân tích, dựa trên các dữ liệu về công suất tiêu thụ của các thiết bị 2G, lưu lượng sử dụng tại trạm BTS, nhằm chứng minh được mối quan hệ giữa công suất cung cấp cho phần lõi và lưu lượng tại trạm

6 Tổng quan nội dung luận văn

Nội dung luận văn được chia ra làm 4 chương:

- Chương 1: Trình bày về lý thuyết cơ sở liên quan trong luận văn

- Chương 2: Nói về thiết kế và xây dựng phần cứng thu thập dữ liệu

- Chương 3: Chứng minh giả thuyết về mối quan hệ giữa công suất tiêu thụ tại phần lõi của trạm BTS với lưu lượng tại trạm

- Chương 4: Đưa ra giải thuật phân phối nguồn hợp lý trong trạm BTS

và mô phỏng, đánh giá giải thuật này

Trang 4

CHƯƠNG 1 LÝ THUYẾT CƠ SỞ

1.1 Giới thiệu chương

Nội dung chương nói về các phương pháp cấp nguồn và vấn đề sử dụng năng lượng trong các trạm BTS, vốn là một vấn đề đang rất nóng khi nhu cầu tiêu thụ điện năng ngày một tăng cao như hiện nay, qua đó có được cái nhìn tổng quan về vấn đề này Phần tiếp theo của chương, trình bày sơ lược về một

số lý thuyết cơ sở của biến ngẫu nhiên, đồng thời giới thiệu về ngôn ngữ R – một ngôn ngữ phân tích dữ liệu đang rất phát triển và một số mô hình phân tích

dữ liệu với ngôn ngữ này

1.2 Vấn đề sử dụng năng lượng tại các trạm BTS

Trong những năm gần đây, lĩnh vực viễn thông phát triển nhanh chóng, ứng dụng nhiều công nghệ và kỹ thuật tiên tiến Chính vì vậy, hầu hết các thiết

bị viễn thông đều là các thiết bị công nghệ cao, với chi phí đầu tư rất lớn Với đặc điểm này, yêu cầu về hệ thống nguồn cung cấp cho các thiết bị viễn thông

đã trở thành yếu tố vô cùng quan trọng trong một trạm BTS Vì hiệu suất hoạt động của hệ thống nguồn sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động của các thiết bị khác, điện áp ra của hệ thống nguồn không ổn định sẽ làm giảm chất lượng thông tin và thậm chí gây hỏng các thiết bị

Trang 5

Hình 1.1 Phân bổ công suất trong trạm gốc CDMA/UMTS [9]

Với trình độ khoa học công nghệ của nước ta hiện nay, có thể khẳng định rằng các nhà mạng trong nước chỉ tiếp nhận các thiết bị viễn thông, lắp đặt và vận hành theo sự hướng dẫn của nhà cung cấp, hoàn toàn không có khả năng can thiệp vào bất kỳ bộ phận nào của toàn hệ thống Dựa vào thông tin trên hình 1.1, ta có được một cái nhìn tổng quan về sự phân bổ công suất trong một nhà trạm, cũng từ hình này ta có thể thấy thành phần có hiệu suất sử dụng năng lượng thấp nhất, chính là các bộ PA – các khối khuếch đại công suất trước khi

ra anten

Về nguyên tắc, một hệ thống khi được thiết kế bao giờ cũng bao gồm tính năng tiết kiệm năng lượng khi có thể Tuy nhiên, vấn đề là tất cả mọi thứ liên quan đến hệ thống đều sẽ được đóng gói trước khi đưa ra thị trường và người sử dụng hoàn toàn bị phụ thuộc vào công nghệ của nhà sản xuất Vậy liệu rằng ta có thể tìm được một giải pháp, có khả năng gián tiếp can thiệp vào

hệ thống và biết được mức công suất mà hệ thống đang tiêu thụ, từ đó đưa ra phương án phân phối nguồn linh hoạt từ các nguồn phân tán khác nhau, nhưng vẫn đảm bảo được cung cấp dịch vụ tốt nhất có thể cho người dùng Nếu thực hiện được yêu cầu này, ta có thể từng bước tiến tới việc làm chủ công nghệ,

Trang 6 đồng thời giúp sử dụng hiệu quả hơn các nguồn năng lượng phân tán đang rất phát triển Trong khuôn khổ giới hạn của luận văn này, tác giả sẽ cơ bản đưa ra một giải pháp phân phối nguồn hợp lý để giúp phần nào giải quyết bài toán đề

ra

1.3 Hệ thống nguồn trong trạm BTS

Như đã đề cập đến, hệ thống nguồn trong trạm BTS là một thành phần

vô cùng quan trọng, do đó hệ thống cung cấp nguồn trong trạm BTS cần phải thỏa mãn các yêu cầu sau đây:

+ Độ tin cậy: để đảm bảo thông tin được thông suốt, yêu cầu hệ thống nguồn phải có khả năng làm việc liên tục, tức là phải tính đến các trường hợp

dự phòng cho hệ thống nguồn như: mất nguồn điện lưới AC, hệ thống acquy

dự trữ, hệ thống máy phát dự trữ, v.v

+ Độ ổn định: đây là yêu cầu bắt buộc và vô cùng quan trọng của hệ thống nguồn trong trạm BTS Các thiết bị viễn thông thường yêu cầu điện áp cung cấp ổn định, không vượt quá phạm vi biến động cho phép Nếu điện áp cao, các linh kiện điện tử trong thiết bị có khả năng sẽ bị hỏng Ngược lại nếu điện áp thấp, các thiết bị sẽ không hoạt động bình thường

+ Hiệu suất cao: đây là yêu cầu để đảm bảo tiết kiệm điện năng Biện pháp chủ yếu để thực hiện chủ yếu là sử dụng các hệ thống nguồn có hiệu suất cao như những bộ nguồn biến đổi dao động điều hòa, có thể đạt hiệu suất đến 90% trở lên

+ Gọn nhẹ: đây là xu hướng phát triển chung của các thiết bị điện tử ngày nay, giảm kích thước và tích hợp hệ thống Để làm được điều này, các bộ chuyển đổi với dải tần rộng được sử dụng rộng rãi trong các bộ ổn áp tổ hợp,

Trang 7 các máy biến áp Ví dụ như các bộ đóng ngắt dao động điều hòa với tần số vài trăm KHz và kích thước vô cùng nhỏ đang được ứng dụng rất nhiều

1.3.1 Các phương pháp cấp nguồn cho trạm viễn thông

1.3.1.1 Phương pháp cấp nguồn từ điện lưới quốc gia

Phương pháp này được sử dụng đối với các trạm BTS đặt ở nơi gần đường dây điện lực, đồng thời kết hợp với các nguồn dự phòng như máy phát điện và acquy dự trữ

Hình 1.2 Sơ đồ hệ thống lắp nguồn có điện lưới [1]

+ TBĐK: thiết bị điều khiển

+ BBĐ1: bộ biến đổi điện áp xoay chiều/một chiều

+ BBĐ2: bộ biến đổi điện áp một chiều/xoay chiều

+ TBVT: thiết bị viễn thông

+ TBP: thiết bị phụ

Hệ thống trên có thể nhận nguồn cung cấp từ hai nguồn khác nhau: nguồn điện lưới quốc gia và nguồn máy phát dự phòng, acquy khi mất điện lưới Trong

sơ đồ hệ thống sử dụng một thiết bị chuyển mạch, vị trí chuyển mạch sẽ ở 1 khi

có nguồn điện lưới cung cấp Khi mất nguồn điện lưới, các thiết bị viễn thông

Trang 8

sẽ tạm thời được nuôi bằng acquy dự trữ, đủ thời gian để chuyển mạch qua vị trí 2 và khởi động máy phát điện dự phòng cung cấp nguồn trong một khoảng thời gian dài hơn

1.3.1.2 Phương pháp cấp nguồn không có điện lưới quốc gia

Hình 1.3 Sơ đồ hệ thống cấp nguồn không có điện lưới [1]

Phương pháp này sử dụng khi trạm BTS đặt ở những nơi không có đường dây điện lưới đi qua như: rừng, núi, hải đảo, v.v

+ TBĐK: thiết bị điều khiển

+ TBXLCS: thiết bị điều khiển công suất

+ BBĐ1, BBĐ3: bộ biến đổi điện áp xoay chiều/một chiều

+ BBĐ2: bộ biến đổi điện áp một chiều/xoay chiều

+ TBVT: thiết bị viễn thông

Trang 9 thiết bị mà chỉ làm nhiệm vụ nạp điện cho acquy Máy phát điện sẽ cung cấp nguồn cho trạm viễn thông và nạp cho acquy khi các nguồn trên không hoạt động

1.3.2 Sơ đồ khối của hệ thống cấp nguồn

Hệ thống nguồn điện có nhiệm vụ tạo ra năng lượng điện cần thiết, nhằm mục đích cung cấp cho các thiết bị viễn thông làm việc Nguồn năng lượng tạo

ra là nguồn điện một chiều lấy từ mạng điện xoay chiều, hay từ nguồn một chiều khác

Hình 1.4 Sơ đồ khối cấp nguồn một chiều cho nhà trạm [1]

Chú thích:

+ AC panel: hệ thống chuyển mạch đầu vào điện áp AC, có hai đầu vào

là điện lưới quốc gia và máy phát điện dự phòng

+ Tủ phân phối AC: nhận diện điện áp 3 pha/1 pha từ AC panel để cấp cho máy nắn và bộ Inverter

+ Rectifier: biến đổi điện áp 3 pha/1 pha thành điện áp một chiều cấp cho nhà trạm và nạp cho acquy/battery

+ Từ phân phối điện áp DC (-48VDC): nhận điện áp từ máy nắn cung cấp tới các thiết bị trong nhà trạm tại các giá Mỗi giá lại có các cầu chì để bảo

vệ và cấp nguồn riêng

+ Acquy/battery: mỗi tổ sẽ có 24 bình, mỗi bình 2V dùng cung cấp cho đài trạm và bộ inverter

Trang 10 + Máy phát 3 pha/1 pha: cung cấp nguồn cho nhà trạm nếu mất điện lưới + Inverter: biến đổi điện áp một chiều thành ra xoay chiều, để cung cấp cho các thiết bị điều khiển phụ trong trạm

Từ sơ đồ khối ở trên, ta có thể đưa ra nhận xét: nếu trong trường hợp tủ phân phối nguồn DC bị sự cố, toàn bộ thiết bị viễn thông sẽ bị ngừng hoạt động

và mất liên lạc hoàn toàn

1.3.3 Vấn đề sử dụng năng lượng tại các trạm BTS hiện nay

Hiện nay, theo thống kê nước ta có khoảng 80.000 trạm BTS chỉ tính riêng cho VNPT [13] và theo ước tính một trạm sẽ tiêu thụ khoảng 6 KW điện Vậy lượng điện năng cung cấp cho các trạm BTS sẽ là khoảng 480.000KW Nếu tiếp tục tính toán lượng điện năng tiêu thụ trong vòng một tháng và tính toán thêm cho các nhà mạng khác, ta sẽ thấy đây thật sự là một con số khổng

lồ

Ngoài ra trong bối cảnh hiện nay, đi ngược lại với nhu cầu sử dụng điện năng ngày một tăng cao của con người là sự suy giảm nhanh chóng các nguồn tài nguyên thiên nhiên như dầu mỏ, than đá, v.v cùng với vấn đề biến đổi khí hậu đang xảy ra ngày một gay gắt hơn Trước những vấn đề đó, yêu cầu đặt ra

là cần phải sử dụng các nguồn năng lượng phân tán như: mặt trời, gió, v.v để tiết giảm bớt sự phụ thuộc vào điện lưới quốc gia

Tuy nhiên, vấn đề về đảm bảo thông tin thông suốt đã và đang trở thành nhu cầu hằng ngày không thể thiếu đối với mọi người dân hiện nay Vậy làm sao vừa có thể đảm bảo sự vận hành thông suốt, liên tục của các nhà trạm BTS; lại vừa có thể tiết giảm được lượng điện năng sử dụng từ điện lưới quốc gia là một vấn đề đang trở nên rất cấp thiết Để giải quyết phần nào bài toán về sử dụng điện năng hiệu quả, hiện trên thế giới đã có các hệ thống pin năng lượng mặt trời với hiệu suất cao, hoặc hệ thống cung cấp năng lượng gió cũng là một giải pháp Để có thể áp dụng các công nghệ này vào các trạm BTS, yêu cầu chi

Trang 11 phí đầu tư ban đầu không hề nhỏ và điểm quan trọng hơn nữa là ta sẽ hoàn toàn

bị phụ thuộc vào công nghệ của nước ngoài Giải pháp sử dụng nguồn năng lượng mặt trời và gió hiện tại chủ yếu vẫn sử dụng cho các trạm BTS đặt ở những nơi mà điện lưới không thể đưa tới Tuy nhiên đây là các trạm có lưu lượng sử dụng không cao và tỷ lệ các trạm BTS này vẫn rất thấp, đa số các trạm BTS được đặt ở những nơi có mật độ dân số đông và được cung cấp năng lượng

từ điện lưới quốc gia làm nguồn cung cấp chính

Hình 1.5 Trạm BTS sử dụng năng lượng xanh của VinaPhone tại Đảo Mê [14]

Nếu có một giải pháp nào đó có thể được thực hiện tại đa số các trạm BTS, với mục đích sử dụng nguồn cung cấp từ các nguồn năng lượng phân tán

để có thể tiết giảm sự phụ thuộc quá lớn vào nguồn điện lưới quốc gia, thì đây

sẽ là một giải pháp tối ưu đối với thực tế hiện nay Nhưng như đã đề cập ở phần trên, năng lượng mặt trời và gió không thể được xem là các nguồn cung cấp năng lượng chính tại đa phần các trạm BTS, hay nói cách khác các nguồn cung cấp này chỉ có thể được sử dụng trong một khoảng thời gian nhất định trong ngày Về mặt lập luận logic ta có thể thấy, tại một trạm BTS không phải lúc nào lưu lượng người sử dụng cũng sẽ ở mức cao, tức là sẽ có một khoảng thời gian xảy ra hiện tượng lưu lượng thấp tại trạm Khi xuất hiện khoảng thời gian với lưu lượng người dùng thấp, yêu cầu về mức tiêu thụ năng lượng của các thiết bị viễn thông cũng sẽ thấp, hay nói cách khác khi lưu lượng người dùng

Trang 12 tại trạm BTS giảm, năng lượng cung cấp cho trạm cũng sẽ giảm theo và đây chính là khoảng thời gian có thể thực hiện việc tiết giảm sử dụng năng lượng điện lưới quốc gia, mà thay vào bằng các nguồn năng lượng phân tán

Ý tưởng được đề cập ở trên không mang tính thuyết phục cao vì nó không

có cơ sở khoa học chứng minh Để có thể thực hiện được ý tưởng này cần phải thực hiện được các nội dung sau:

+ Chứng minh được sự phụ thuộc của công suất sử dụng tại phần lõi của trạm BTS với lưu lượng sử dụng của người dùng tại trạm

+ Tìm ra được mức ngưỡng công suất dưới cần thiết để cung cấp cho hoạt động của phần lõi của một trạm BTS khi lưu lượng thấp, từ đó làm cơ sở cho việc thực hiện tiết giảm nguồn năng lượng điện lưới quốc gia

+ Từ những kết quả đạt được, sẽ đề xuất một giải thuật phân phối các nguồn năng lượng cần thiết cung cấp cho trạm BTS

1.4 Các lý thuyết cơ sở

Nội dung thực hiện của đề tài có bao gồm phần phân tích dữ liệu, do đó

để có thể nắm được phương pháp phân tích yêu cầu phải có kiến thức cơ bản

về lý thuyết xác suất thống kê Trong nội dung phần này sẽ giới thiệu tóm tắt

lý thuyết cơ sở về xác suất thống kê, một môn khoa học đã và đang trở nên vô cùng quan trọng hiện nay

1.4.1 Biến ngẫu nhiên và phân loại biến ngẫu nhiên [2]

Biến ngẫu nhiên thường được ký hiệu bằng các chữ cái in hoa như

, ,

nhiên, nghĩa là với mọi giá trị thực x R thì X nhận giá trị nhỏ hơn bằng x ,

ký hiệu X x, là một biến cố ngẫu nhiên

Trang 13 Đối với biến ngẫu nhiên người ta chỉ quan tâm xem nó nhận một giá trị nào đó hoặc nhận giá trị trong khoảng nào đó với một xác suất bao nhiêu Tập hợp các giá trị của X được gọi là miền giá trị củaX , ký hiệu X   Căn cứ vào tập X   biến ngẫu nhiên được chia làm 2 loại:

+ Biến ngẫu nhiên rời rạc nếu X   là hữu hạn hay vô hạn đếm được:

Ví dụ các đại lượng sau là biến ngẫu nhiên:

+ Số chấm xuất hiện khi gieo một con xúc xắc

+ Tuổi thọ của một thiết bị đang hoạt động

+ Số khách hàng vào một điểm phục vụ trong một khoảng thời gian nào

1.4.2 Phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên [2]

Luật phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên là một cách biểu diễn quan

hệ giữa các giá trị của biến ngẫu nhiên với các xác suất tương ứng mà nó nhận các giá trị đó

1.4.2.1 Trường hợp biến ngẫu nhiên rời rạc





Nếu có bảng phân phối xác suất thì xác suất: P a X b p i

a x b i

 

1.4.2.2 Trường hợp biến ngẫu nhiên liên tục

Phân phối xác suất có tên là hàm mật độ xác suất Cho biến ngẫu nhiên

X hàm f x , x R  được gọi là hàm mật độ xác suất của X nếu thỏa các điều

1.4.3 Hàm phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên [2]

Hàm phân phối xác suất của X , ký hiệu F x  hoặc F  x

Trang 15 Với biến ngẫu nhiên rời rạc: F x  P X x i p i

1.4.4 Các số đặc trưng của biến ngẫu nhiên [2]

1.4.4.1 Mốt của X, ký hiệu ModX

Với biến ngẫu nhiên rời rạc, ModX là giá trị của X ứng với xác suất lớn

trong một khoảng chứa nó nhất

1.4.4.2 Kỳ vọng của biến ngẫu nhiên X, ký hiệu EX

Với biến ngẫu nhiên rời rạc: EX



 

Với biến ngẫu nhiên liên tục X có hàm mật độ xác suất f x  ta có:

 

EX x f x dx

Trang 16

Kỳ vọng mang ý nghĩa: nếu lấy trung bình n giá trị quan sát độc lập của biến ngẫu nhiên X , thì kỳ vọng là giá trị trung bình của biến ngẫu nhiên Nó phản ánh giá trị trung tâm của phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên

1.4.4.3 Phương sai của biến ngẫu nhiên

Phương sai của biến ngẫu nhiên X , ký hiệu VX được xác định như sau:

2EX2

EX

2EX

x i p i i

EX

2

x p i i i

Phương sai là độ lệch giữa giá trị của X so với trung bình của nó, do đó

phương sai chính là trung bình của bình phương độ lệch đó Nó đặc trưng cho

độ phân tán của biến ngẫu nhiên quanh giá trị trung bình, nghĩa là: phương sai nhỏ, độ phân tán nhỏ vì vậy độ tập trung lớn, ngược lại phương sai lớn, độ phân tán lớn, vì vậy độ tập trung nhỏ

Trong kỹ thuật, phương sai đặc trưng cho độ sai số của thiết bị

Trang 17

1.4.5 Một số phân phối xác suất thông dụng của biến ngẫu nhiên liên tục

1.4.5.1 Phân phối chuẩn

Biến ngẫu nhiên X được gọi là có phân phối chuẩn với tham số μ và σ2

(σ > 0) ký hiệu X ~N  ; 2 nếu hàm mật độ xác suất của nó có dạng:

1.4.5.2 Phân phối đều

Biến ngẫu nhiên X được gọi là có phân phối đều trong khoảng a b, ,

ký hiệuX ~Ua b, , nếu hàm mật độ xác suất của nó có dạng:

b a

Hàm phân phối của X :

Biến ngẫu nhiên X được gọi là có phân phối mũ với tham số     0,

ký hiệu X ~E   , nếu hàm mật độ xác suất của nó có dạng:

1.4.6 Một số phân phối xác suất thông dụng của biến ngẫu nhiên rời rạc

1.4.6.1 Phân phối Poisson

Biến ngẫu nhiên X có phân phối Poisson với tham số     0, ký hiệu

1.4.6.3 Phân phối siêu bội

Biến ngẫu nhiên X có phân phối siêu bội với tham số N, NA, n, ký hiệu

X ~ H(N; NA; n), nếu tập giá trị của nó X    0,1, ,n và

N được gọi là hệ số hiệu chỉnh

1.5 Giới thiệu ngôn ngữ lập trình R

Trong một công trình nghiên cứu khoa học, nếu dữ liệu không được phân tích đúng phương pháp sẽ không có ý nghĩa khoa học Chính vì vậy mà ngày nay, trong các công trình nghiên cứu được công bố thường có thêm phần “Phân tích thống kê”, trong phần này tác giả sẽ giới thiệu ngôn ngữ R – công cụ được dùng trong phân tích dữ liệu, đồng thời giải thích lý do sử dụng công cụ này

Với thực tế hiện nay khi các phần mềm phân tích, thống kê dữ liệu như SAS, SPSS, v.v đều là các phần mềm có tính phí với mức phí rất cao (có thể lên đến 100.000 USD một năm) vốn không phù hợp cho các nhóm nghiên cứu với quy mô nhỏ Ngôn ngữ R [15] ra đời với mục đích ban đầu sử dụng cho học tập và giảng dạy, tuy nhiên chi trong vòng 20 năm qua, R đã trở nên cực kỳ phổ biến trong các trường Đại học và trong công tác nghiên cứu khoa học, R đã thật

sử dụng với nhiều mục đích khác nhau như: tính toán cơ bản, tính toán ma trận,

và quan trọng nhất là khả năng phân tích thống kê dữ liệu

Ngôn ngữ R được tạo ra bởi hai nhà thống kê học là Ross Ihaka và Robert Gentleman tại Đại học Auckland, New Zealand, R xuất hiện lần đầu vào năm

1993 và có thể chạy trên nhiều hệ điều hành khác nhau Đến nay R do R Development Core Team chịu trách nhiệm phát triển

Ngôn ngữ R đã trở thành một tiêu chuẩn trên thực tế giữa các nhà thống

kê và được sử dụng rộng rãi để phát triển phần mềm thống kê và phân tích dữ liệu R là một bộ phận của dự án GNU và mã nguồn của nó được công bố tự do theo giấy phép của GNU, R sử dụng giao diện dòng lệnh và một vài giao diện

đồ họa người dùng Ngôn ngữ R có chứa nhiều loại kỹ thuật thống kê (mô hình hóa tuyến tính và phi tuyến, kiểm thử thống kê cổ điển, phân tích chuỗi thời gian, phân loại, phân nhóm, v.v.) và đồ họa Kể từ khi ngôn ngữ R ra đời, rất nhiều nhà nghiên cứu thống kê và toán học trên thế giới đã ủng hộ và tham gia vào phát triển ngôn ngữ này, với một chủ trương R sẽ theo định hướng mở rộng Chính vì chủ trương này mà R là ngôn ngữ hoàn toàn miễn phí Hiện nay trên toàn cầu đã có một mạng lưới gần một triệu người sử dụng R, và con số này vẫn đang tiếp tục tăng lên theo từng ngày Nhờ vào R mà hiện nay và trong tương lai gần, ta sẽ không cần đến các phần mềm thống kê đắt tiền như SAS, SPSS hay Stata để phân tích dữ liệu nữa Vì thế, khi tham gia nghiên cứu khoa học, đặc biệt là trong lĩnh vực thống kế, phân tích dữ liệu R sẽ là một sự lựa chọn rất tốt R cung cấp cho ta một số hàm để làm các phân tích căn bản và đơn giản Trong trường hợp muốn sử dụng những phân tích phức tạp hơn, ta có thể

Trang 21 tải về máy tính một số gói mở rộng từ trang chủ của R (http://cran.r-project.org) Các gói là một phần mềm nhỏ được các nhà thống kế học phát triển, nhằm giải quyết một vấn đề cụ thể nào đó, và có thể chạy trên R

Bảng 1.1 Các gói mở rộng cho R

Lattice Dùng vẽ đồ thị và làm cho đồ thị đẹp hơn

Hmisc Một số phương pháp mô hình dữ liệu của F Harrell

Rms Gói về xây dựng mô hình tiên lượng của F Harrell

Epi Dùng cho các phân tích dịch tễ học

Epitools Một gói khác chuyên cho các phân tích dịch tễ học

Foreign Dùng để nhập số liệu từ các phần mềm khác như

SPSS, SAS, Stata, v.v

Rmeta, metafor Dùng cho phân tích tổng hợp

Survival Chuyên dùng cho phân tích theo mô hình Cox

Zelig Dùng cho các phân tích thống kê trong lĩnh vực xã hội

học Genetics Dùng cho phân tích số liệu di truyền học

BMA Bayesian Model Average

Ggplot2 Dùng cho biểu đồ

Psych Gói đa năng nhưng chủ yếu là cho phân tích tâm lý

học

Trang 22

Hình 1.6 Giao diện cửa sổ của R

R thường được sử dụng dưới dạng “command line”, tức là ta phải nhập trực tiếp lệnh vào và các lệnh này yêu cầu phải tuân theo đúng văn phạm Một

số văn phạm cơ bản của R như sau:

+ Có phân biệt chữ hoa và thường khi viết lệnh

+ Dùng dấu chấm để thay vào khoảng trống, ví dụ như: data.frame, t.test, v.v

+ Dữ liệu trong R được lưu trong các Object, vì R là ngôn ngữ đối tượng + Không đặt tên object và biến số trùng nhau

+ Không được có khoảng trống khi đặt tên

+ Không nên sử dụng ký hiệu “_” khi đặt tên

+ Ký hiệu “#” dùng để ghi chú trong R

Nếu gõ đúng văn phạm, R sẽ cho ra một prompt khác hoặc cho ra một kết quả nào đó, ngược lại R sẽ cho ra một thông báo ngắn về lỗi vừa xảy ra

Để có thể hiểu đầy đủ hơn về văn phạm, R cung cập lệnh help() ví dụ như: help(lm) Khi đó R sẽ mở ra một của sổ bên phải để chỉ rõ cách sử dụng của lệnh và cả ví dụ minh họa Ngoài ra, để biết một hàm trong R cần những

Trang 23 tham số nào, ta sử dụng lệnh args(), ví dụ như: args(lm) sẽ cho ra kết quả như sau:

> args(lm)

function (formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr",

model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, offset, )

NULL

1.6 Giới thiệu một số mô hình phân tích dữ liệu với R

Phân tích dữ liệu có thể được thực hiện qua phân tích thống kê, phân tích

đồ thị và cả hai phương pháp trên đều có thể được sử dụng để thực hiện phân tích mô tả và phân tích suy luận

Phân tích mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm Sử dụng những công cụ phân tích cần thiết để mô tả dữ liệu bằng các chỉ số như: số trung bình, số trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn, v.v cho các biến số liên tục và tỷ số cho các biến

số không liên tục

Phân tích suy luận được sử dụng để giải thích rõ ràng về đặc điểm của một tổng thể, sử dụng dữ liệu được rút ra từ tổng thể thông qua hình thức lấy mẫu Trong phân tích này tổng thể được giả định là lớn hơn so với các dữ liệu quan sát được tạo ra, đây là khác biệt của phân tích suy luận khi so sánh với phân tích mô tả đã đề cập

Trong khuôn khổ của luận văn, tác giả xin đưa ra trình bày một số phương pháp phân tích dữ liệu cơ bản được xây dựng sẵn trong R như sau:

1.6.1 Phân tích hồi quy tuyến tính [7]

Trang 24 Phân tích hồi quy tuyến tính là phương pháp phân tích quan hệ giữa biến phụ thuộc Y với một hay nhiều biến độc lập X Mô hình hóa sử dụng hàm

tuyến tính và các tham số của mô hình được ước lượng từ dữ liệu Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong thực tế do tính chất đơn giản của hồi quy

Trong phương pháp này để ước lượng các tham số, ta sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất Tuy nhiên, sau khi đã xác định được các tham số

và dựng lên được hàm tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa Y và X , vẫn còn

một vấn đề khác phải giải quyết đó là xác định phần sai số giữa hàm tuyến tính

và dữ liệu thực tế Phần sai số này phải thỏa mãn bốn giả thuyết Gauss-Markov thì phương pháp ước lượng đã sử dụng mới được xem là không lệch, bốn giả thuyết được đưa ra như sau:

+ Giả thuyết 1: Các errors (Yi) là các đại lượng ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng 0

+ Giả thuyết 2: Các errors (Yi) ở các thời điểm khác nhau là không tương quan với nhau

+ Giả thuyết 3: Các errors (Yi) có phương sai bất biến

+ Giả thuyết 4: Các errors (Yi) và các biến (Xi) không tương quan với nhau

Khi một trong bốn giả thuyết trên bị vi phạm, ta phải sử dụng các phương pháp khác nhau để khắc phục, làm sao để có thể đưa ra được một ước lượng không bị sai lệch

1.6.2 Phân tích phương sai [7]

Phân tích phương sai là phương pháp phân tích thống kê mà trọng điểm

là phương sai Đây là phương pháp thống kê để kiểm định giả thuyết H0 nhằm xác định xem các mẫu thu được có được rút ra từ cùng một tổng thể không Kết quả kiểm định cho chúng ta biết các mẫu thu được có tương quan với nhau hay không

Trang 25 Trong phân tích phương sai được chia ra làm hai kiểu phân tích, bao gồm:

+ Phân tích phương sai đơn giản (one-way ANOVA): dùng để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu (với một yếu tố phụ thuộc) với khả năng phạm sai lầm chỉ là 5% Ví dụ: cần so sánh độ galactose (yếu tố phụ thuộc) trong 3 nhóm bệnh nhân (3 nhóm mẫu) khác nhau, nhóm 1 có 9 bệnh nhân bị bệnh Crohn, nhóm 2 có 11 bệnh nhân bị bệnh viêm ruột kết, nhóm

3 có 20 người bình thường Trong trường hợp này sử dụng phân tích ANOVA được xem là đúng đắn nhất

+ Phân tích phương sai hai chiều (two-way ANOVA): dùng để ước tính phương sai của hai yếu tố phụ thuộc

Một số giả định khi phân tích ANOVA được đưa ra như sau:

+ Các nhóm mẫu so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên + Các nhóm mẫu so sánh phải có phân phối chuẩn, hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn

+ Phương sai của các nhóm mẫu so sánh phải đồng nhất

Đối với phân tích phương sai đơn giản, còn một trường hợp mở rộng được gọi là phân tích hiệp phương sai (analysis of convariance – ANCOVA), đây là phương pháp phân tích sử dụng cả hai mô hình hồi quy tuyến tính và phân tích phương sai Phân tích ANCOVA được sử dụng để kiểm chứng sự khác nhau về giá trị trung bình giữa hai hay nhiều nhóm độc lập Ngoài ra, phân tích hiệp phương sai còn giúp ta có thể kiểm soát thống kê đối với một biến thứ

3 (đôi khi gọi là biến nhiễu) ảnh hưởng đến kết quả

1.6.3 Phân tích hồi quy Logistic [7]

Trong phân tích hồi quy tuyến tính và phân tích phương sai, ta đi tìm mối liên hệ giữa một biến phụ thuộc liên tục và một hay nhiều biến độc lập liên tục, hoặc không liên tục Nhưng trong nhiều trường hợp, biến phụ thuộc không phải

Trang 26

là biến liên tục mà là biến mang tính đo lường nhị phân như: có/không, sống/chết, xảy ra/không xảy ra, v.v còn các biến độc lập có thể liên tục hoặc không liên tục Trong trường hợp này, để phân tích dữ liệu ta sẽ sử dụng phân tích hồi quy Logistic

Phân tích hồi quy Logistic được sử dụng để dự đoán khả năng xảy ra của một hiện tượng nào đó, dựa vào các dữ liệu đầu vào Trong mô hình hồi quy logistic,

cho một tần số biến cố x ghi nhận từ n đối tượng, ta có thể tính xác suất của

Mối liên hệ giữa p và logit p là một mối liên hệ liên tục và theo dạng:  

Hình 1.7 Mối liên hệ giữa logit(p) và p