TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ CẦN THƠ KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG BÁO CÁO HỌC PHẦN CƠ SỞ QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG NHẬN BIẾT CÁC TÍN HIỆU NHIỄU TRONG CHẤT LƯỢNG ĐIỆN BẰNG CÁCH SỬ DỤNG BIỂU ĐỒ KURTOGRAM DỰA TRÊN GÓI WAVELET VÀ THUẬT TOÁN CÂY CÁN BỘ HƯỚNG DẪN SINH VIÊN THỰC HIỆN ThS Trần Hữu Tính Ks Huỳnh Văn Phú Hồ Chí Tính Lê Hoàng Sơn Phạm Văn Rót Nguyễn Lê Thuật Nguyễn Hồng Thái Huỳnh Hoàng Vững 1800844 1800443 1800439 1800335 1800182 1800679 Cần Thơ 2022 MỤC LỤC NHÓM 1 i MỤC LỤC MỤC LỤC i DANH.
NHẬN BIẾT TÍN HIỆU NHIỄU TRONG CHẤT LƯỢNG ĐIỆN SỬ DỤNG BIỂU ĐỒ KURTOGRAM DỰA TRÊN GÓI WAVELET VÀ THUẬT TOÁN CÂY
NỘI DUNG
Phương pháp nghiên cứu
Phần này trình bày công thức mô phỏng nhiễu chất lượng điện dựa trên các mối quan hệ toán học nhằm tạo ra tín hiệu nhiễu tự nhiên một cách đơn giản và dễ phân tích Thuật toán dựa trên một gói wavelet, được hỗ trợ bởi biểu đồ kurtogram và các quy tắc quyết định được đề xuất nhằm xác định và làm rõ mối quan hệ giữa các tín hiệu nhiễu bản chất đơn giản, từ đó tăng cường khả năng nhận diện và đánh giá tác động của nhiễu lên chất lượng điện.
Gần đây, cấu trúc nguồn điện đang ở trạng thái động và liên tục thay đổi do việc tích hợp các tải hỗ trợ từ bộ chuyển đổi điện tử công suất và thiết bị phi tuyến Việc triển khai liên kết lưới điện thông minh và sự gia tăng lớn của năng lượng tái tạo đã tác động sâu sắc tới cấu trúc mạng lưới điện, đặt ra thách thức và cơ hội về ổn định hệ thống, quản lý tải và tối ưu hóa vận hành nguồn điện.
Các công nghệ được nêu trên đã dẫn đến sự hình thành và xuất hiện của các tín hiệu nhiễu về chất lượng điện ở nhiều bản chất khác nhau Hiện tượng này cho thấy các tín hiệu nhiễu với bản chất đa dạng đang được quan sát trong hệ thống điện Các phương pháp tiếp cận hiện tại để xác định và phân tích các tín hiệu nhiễu chất lượng điện vẫn chưa theo kịp tốc độ phát triển mạnh mẽ của công nghệ và sự mở rộng của ngành điện hiện đại.
Do đó, cần có các phương pháp nâng cao có thể được sử dụng để nhận diện và xác định nguyên nhân gây nhiễu tín hiệu chất lượng điện, đặc biệt trong các trường hợp gần đây Việc áp dụng các kỹ thuật phân tích tín hiệu, đo đạc hệ thống và mô phỏng sẽ giúp xác định nguồn gốc nhiễu, đánh giá mức độ ảnh hưởng và đề xuất các biện pháp giảm thiểu hiệu quả Các phương pháp chủ đạo có thể bao gồm phân tích phổ và thời gian của tín hiệu, so sánh dữ liệu đo với các mô hình chuẩn, và ứng dụng các thuật toán chẩn đoán dựa trên học máy để nhận diện nguồn nhiễu từ yếu tố mạng, thiết bị và tương tác hệ thống Triển khai các giải pháp này giúp nâng cao chất lượng điện, đảm bảo ổn định vận hành và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.
1.2.2 Sự hình thành và phát sinh tín hiệu nhiễu tự nhiên
Trong nghiên cứu này, tín hiệu nhiễu chất lượng nguồn được chồng lên các tín hiệu điện áp nhằm mô phỏng và phân tích các biến động về chất lượng điện Quá trình xây dựng tín hiệu nhiễu tuân thủ các tiêu chuẩn IEEE-1159, đảm bảo các tham số nhiễu phản ánh đúng đặc trưng của hệ thống điện thực Việc triển khai mô phỏng được thực hiện bằng phần mềm MATLAB, cho phép sinh ra, điều chỉnh và phân tích các dạng nhiễu khác nhau trên tín hiệu điện áp Kết quả cho phép đánh giá mức độ ảnh hưởng của nhiễu lên chất lượng nguồn điện và hỗ trợ các giải pháp cải thiện tính ổn định và an toàn cho mạng lưới.
Các tín hiệu điện áp 50 Hz được tạo ra bằng cách sử dụng một quan hệ toán học được báo cáo trong [46], và các tham số biên của tín hiệu này đã được áp dụng từ cùng nguồn cho nghiên cứu hiện tại Mô hình toán học về bản chất đơn giản của nhiễu tín hiệu được trình bày ở phần dưới của bài viết Các ký hiệu được sử dụng gồm A (biên độ), f (tần số), V (điện áp), T (khoảng thời gian), τ (hằng số thời gian), ω (tần số góc) và u(t) (hàm bước đơn vị).
1 Tín hiệu điện áp không có tín hiệu nhiễu:
2 Tín hiệu điện áp nhiễu:
3 Tín hiệu điện áp với nhiễu tạm thời:
4 Tín hiệu điện áp nhiễu có sóng hài:
5 Tín hiệu điện áp có nhiễu quá độ dao động:
6 Tín hiệu điện áp với xung nhiễu nhất thời:
7 Tín hiệu điện áp nhiễu với khía cạnh:
8 Tín hiệu điện áp có nhiễu đột biến:
1.2.3 Gói wavelet được hỗ trợ biểu đồ kurtogram và quy tắc - thuật toán dựa vào để xác định và phân loại các tín hiệu nhiễu
Thuật toán được đề xuất trong công trình này có thể được thực hiện để xác định và phân loại nhiễu chất lượng điện, vốn về bản chất là đơn giản, bằng cách sử dụng gói wavelet được hỗ trợ biểu đồ kurtogram và các quy tắc quyết định có thể được mô tả với các bước giảm mức sau:
+ Tạo ra các tín hiệu nhiễu chất lượng điện tự nhiên đơn giản bằng cách sử dụng công thức bậc thang toán học
Trong bài viết này, chúng tôi tính toán biểu đồ kurtogram của tín hiệu điện áp bị nhiễu lên tới mức phân hủy đầu tiên bằng cách sử dụng lọc ngân hàng cây đã phân rã nhanh và được hỗ trợ bởi biến đổi gói wavelet Tín hiệu được xem xét có tần số lấy mẫu là 3,2 kHz, cho phép phân tích chi tiết các thành phần tần số liên quan đến quá trình nhiễu và sự cố Phân tích kurtogram cho thấy khả năng nhận diện các quá độ trong tín hiệu, từ đó hỗ trợ đánh giá và phát hiện sớm sự cố để có biện pháp xử lý phù hợp.
+ Các tín hiệu thoáng qua đã được lọc ra khỏi biểu đồ kurtogram với tần số sóng mang tối ưu là 1.600 Hz cho đến mức phân hủy đầu tiên
Sau quá trình lọc tín hiệu, ta thu được một đường tín hiệu đã được lọc và phổ biên độ của đường bình phương Phân tích các ô dữ liệu liên quan cho thấy sự xuất hiện của nhiễu động, cho thấy mức độ nhiễu và ảnh hưởng của nó đến chất lượng tín hiệu.
Kết quả và thảo luận
Trong phần này, kết quả xác định các tín hiệu nhiễu có chất lượng điện với đặc tính đơn giản được thực hiện bằng các nghiên cứu mô phỏng dựa trên MATLAB và mô tả chi tiết phương pháp, tham số mô phỏng cùng với phân tích kết quả để nâng cao đánh giá chất lượng điện của tín hiệu nhiễu.
Trong phần này, kết quả phân loại dựa trên các quy tắc quyết định khác nhau được trình bày đầy đủ, và hiệu suất của cách tiếp cận được đề xuất cùng với sự so sánh với một phương pháp thuật toán đã được báo cáo trong tài liệu cũng được trình bày.
Mô tả các kết quả nhằm làm rõ kết quả cuối cùng đã được cung cấp trong các phần khác nhau, dựa trên mức độ phù hợp của từng kết quả với mục tiêu nghiên cứu Các phần sẽ nêu bật mức độ phù hợp, tính đầy đủ và ứng dụng thực tế của từng kết quả, giúp người đọc theo dõi quá trình tổng hợp và nhận diện kết quả chính yếu một cách rõ ràng.
1.3.1 Tín hiệu điện áp không nhiễu
Trong bài viết này, tín hiệu điện áp được xây dựng hoàn toàn không có bất kỳ loại nhiễu nào bằng cách sử dụng các quan hệ toán học được trình bày trong Mục 1.2.2, và sau đó được mô phỏng trên phần mềm chuyên dụng nhằm xác nhận tính đúng đắn của phương pháp này và minh họa cách tiếp cận trong phân tích hệ thống.
Trong MATLAB, biểu đồ kurtogram của tín hiệu điện áp chứa nhiễu được tính toán bằng cách sử dụng lọc ngân hàng cây phân tích nhanh được hỗ trợ bởi biến đổi gói wavelet (Wavelet Packet Transform) Tần số lấy mẫu của tín hiệu được đặt là 3,2 kHz Phân tích kurtogram cho thấy khả năng nhận diện và đánh giá các quá độ nhiễu trong tín hiệu, từ đó hỗ trợ xác định các đặc tính transient và tối ưu hóa băng thông bộ lọc cho kurtogram của tín hiệu điện áp thuần túy.
Biểu đồ kurtogram của tín hiệu điện áp sóng sin thuần túy cho thấy tần số cắt 800 Hz và gần 1.600 Hz; do quá độ tần số cao không liên quan đến tín hiệu, biểu đồ kurtogram duy nhất đã bao gồm tần số trên trục x lên đến 1.600 Hz và phạm vi f từ -1 đến +1 trên trục y, như được minh họa ở Hình 1.1.
Từ Hình 1.1 cho thấy ở cấp độ không và cấp độ phân rã đầu tiên, chỉ tần số cơ bản 50 Hz được quan sát trên biểu đồ Kurtogram Các thành phần tần số quá cao không xuất hiện trong Kurtogram của tín hiệu điện áp khi không có nhiễu Sự khác biệt giữa giá trị quan sát được từ Kurtogram và giá trị lớn nhất quan sát bằng 0 là phù hợp với đặc tính của tín hiệu điện áp hình sin thuần túy Biểu đồ Kurtogram của tín hiệu điện áp được thể hiện trong Hình 1.1 có thể được xem như phổ tham chiếu để nhận diện các dạng nhiễu khác liên quan đến tín hiệu điện áp và hỗ trợ phân tích sâu hơn về bản chất đơn giản của nhiễu chất lượng điện.
Các tín hiệu nhất thời đã được loại bỏ khỏi gói wavelet dựa trên biểu đồ kurtogram, như mô tả ở Hình 1.1 Tần số mang tối ưu cho lọc được xác định là 1.600 Hz và quá trình lọc đã được thực hiện ở cấp đầu tiên Tín hiệu điện áp sau lọc ban đầu cho thấy không có nhiễu ở Hình 1.2(a) Sự phát triển của tín hiệu sau lọc được thể hiện ở Hình 1.2(b), trong đó đường màu đỏ biểu thị ngưỡng nhiễu nhất thời Biên độ phổ của đường bình phương được trình bày chi tiết ở Hình 1.2(c) Tần số cắt quan sát được cho tín hiệu là 1.200 Hz và giá trị của biểu đồ kurtogram là −0,5.
Hình 1.2 Sóng sin thuần túy: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường của tín hiệu có lọc, và (c) phổ biên độ của đường bình phương
Trong phần mô tả lớp đường của tín hiệu được trình bày ở Hình 1.2 (b), người ta nhận thấy các gợn sóng có cường độ rất thấp tương ứng với tín hiệu điện áp thuần ở tần số nhất định được thể hiện trên hình.
50 Hz Độ lớn của các thành phần gợn sóng nằm dưới ngưỡng, được biểu thị bằng đường màu đỏ cho biết rằng bất kỳ loại quá độ nào chưa được đồng hóa với tín hiệu điện áp Điều này được suy ra từ phổ biên độ của đường bình phương, được chỉ ra trong Hình 1.2(c), cho thấy chỉ có một đỉnh được quan sát.
NHÓM 1 10 cường độ sắc nét tương ứng với tần số cơ bản là 50 Hz Do đó, không có nhiễu loạn nào được liên kết với dạng sóng và nó hoàn toàn về bản chất
1.3.2 Tín hiệu điện áp với nhiễu SAG
Tín hiệu điện áp có nhiễu chùng được xây dựng dựa trên quan hệ toán học được trình bày tại Phần 1.2.2 và được mô phỏng trên phần mềm MATLAB Biểu đồ kurtogram của tín hiệu nhiễu chùng này được tính toán bằng lọc ngân hàng cây phân rã nhanh với sự hỗ trợ của phép biến đổi gói wavelet và được thể hiện trong Hình 1.3 Tần số lấy mẫu của tín hiệu được đặt ở 3,2 kHz Phân tích kurtogram cho thấy tính khả dụng của các quá trình chuyển tiếp Băng thông lọc cho biểu đồ kurtogram của tín hiệu điện áp với độ võng được quan sát là 800 Hz và tần số cắt là 1.200 Hz Biểu đồ kurtogram đã bao gồm tần số trên trục x lên tới 1.600 Hz và dải f từ 0 đến 3 trên trục y.
Trong Hình 1.3, phổ của biểu đồ kurtogram cho tín hiệu điện áp có nhiễu được trình bày Nhìn từ hình, hai mức phân rã ban đầu—mức không và mức đầu tiên—được thể hiện trên kurtogram Các thành phần tần số cao quá độ đã xuất hiện trong kurtogram của tín hiệu với sự chồng lấp tần số từ 800 Hz đến 1.600 Hz, cho thấy các quá độ tần số cao đã được đưa vào tín hiệu do sự bắt đầu và kết thúc của độ võng điện áp Sự khác biệt giữa các giá trị kurtogram quan sát được và giá trị lớn nhất của kurtogram được nêu bật.
NHÓM 1 11 được quan sát là 3 Khi so sánh biểu đồ kurtogram của Hình 1.3 với biểu đồ trong Hình 1.1, có thể thấy rằng do bắt đầu chùng xuống điện áp, kết thúc của quá độ tần số cao được giới thiệu trong tín hiệu
Các tín hiệu thoáng qua đã được lọc ra khỏi gói wavelet dựa trên phân tích kurtogram, cho thấy tần số mang tối ưu là 1.600 Hz và quá trình lọc được thực hiện ở cấp đầu tiên Tín hiệu điện áp có nhiễu võng được thể hiện trong Hình 1.4(a); đường tín hiệu sau lọc được thể hiện trong Hình 1.4(b), trong đó đường màu đỏ biểu thị ngưỡng nhiễu nhất thời Biên độ phổ của đường bình phương được trình bày chi tiết ở Hình 1.4(c) Tần số cắt để lọc tín hiệu được quan sát là 1.200 Hz, và giá trị của biểu đồ kurtogram được ghi nhận.