Kết hợp hệ chuyên gia và nơron nhân tạo chẩn đoán sự cố tiềm ẩn trong máy biến áp lực

Kết hợp hệ chuyên gia và nơron nhân tạo chẩn đoán sự cố tiềm ẩn trong máy biến áp lực

KÉT HỢP HỆ CHUYÊN GIA VÀ NƠRON NHÂN TẠO

CHAN DOAN SV’ CO TIEM AN

TRONG MAY BIEN AP LU’C

COMBINATION OF EXPERT SYSTEM AND ARTIFICIAL NEURAL

NETWORK TO DIAGNOSE POWER TRANSFORMER INCIPIENT FAULTS

ĐINH THÀNH VIỆT - TRẦN HOÀNG KHỨ

Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng

TOM TAT

Những sự cố tiềm ẩn trong máy biến áp lực (MBA) được dự báo bằng nhiều phương pháp

khác nhau, khi máy đang mang điện (on line) hay cắt điện (off line) Phương pháp phân tích

khí hoà tan (DGA) là một trong số các phương pháp dự báo phổ biến Dựa vào cơ sở của

phương pháp DGA, việc xây dựng và kết hợp được hệ chuyên gia với mạng nơron nhân tạo

sẽ góp phần nâng cao khả năng dự báo các sự cố tiềm ẩn trong MBA

ABSTRACT

Power transformer incipient faults are diagnosed by different methods (on line or off line) Dissolved gas analysis (DGA) is one of widely used methods Combination of expert systems

and artificial neural networks based on DGA might improve possibility of diagnosis power transformer incipient faults

1 Đặt vấn đề

Máy biến á áp lực (MBA) là một trong những phần tử quan trọng trong hệ thống điện,

độ tin cậy cung câp điện của nó liên quan trực tiếp đến độ tin cậy của cả hệ thống điện Để nâng cao tuổi thọ MBA và tăng độ tin cậy cung câp điện, MBA thường xuyên được giám sát bằng nhiều phương pháp, một trong số đó là phương pháp DGA

Các phương pháp DGA truyền thống chẩn đoán sự cố tiềm ấn trong MBA phải cần đến kinh nghiệm của các chuyên gia và tiêu tốn thời gian Trong khi đó, sự kết hợp giữa hai phương pháp là hệ chuyên gia và mạng nơron nhân tạo vào việc chân đoán sẽ mang lại hiệu quả với khả năng chân đoán nhanh và chính xác

2 Hệ chuyên gia dự báo MBA dựa vào phương pháp phân tích khí hoà tan (DGA) - xây dựng dữ liệu nhân tạo cho quá trình luyện mang noron dia trên cơ sở hệ

chuyén gia (HCG)

Dau MBA dugc làm từ những hợp chất hữu cơ, dưới tác dụng vật lý của nhiệt, điện sẽ sinh ra các khí hoà tan như là Hạ, CH¿, C¿Hs, C;H‹, CạH›;, CO, CO; [1+5] theo những quy luật nhất định Vì vậy, đã có nhiều chuyên gia đưa ra các phương pháp khác nhau để dự đoán sự

cố xảy ra trong MBA như: phương pháp Dornenburg (Dor.), phương pháp Rogers (Rog.), tiêu chuẩn IEC 599 (IEC.), phương pháp khí chính (K.gas) [1, 2]

Dựa vào tri thức của các chuyên gia theo các tiêu chuẩn đã nêu, có thể xây dựng một

hệ chuyên gia để dự báo các sự cố tiềm ân trong MBA Giao diện của chương trình được trình bày ở hình I

Quá trình học của mạng nơron cần một lượng lớn dữ liệu, đầu vào là các số liệu thực

tê Tuy nhiên, trong thực trạng hệ thông điện Việt Nam hiện nay, rât khó đê tập hợp lượng dữ liệu đủ lớn cho quá trình luyện do phương pháp DGA mới được sử dụng trong thời gian gân đây Hơn nữa, việc thu BNPEPOWPWHNEEAVET?LUTTEUUV

thập dữ liệu DGA từ các Nông độ H3 tam) [en

hệ thông điện nước ngoal — Néng 46 CH4 (ppm) [373879 Két qud dy bao

sẽ tiêu tôn thời gian và chỉ [ĐWEáo |] Nang 46 cate (opm) [zm — được để xuất

phí cao Sử dụng kết quả Lưu dự iẹu|_ Nông độ C2H4 [ppm)[o7182 — `

cua he chuyen g1a, cÓ ie Nông độ C2H2 [ppm) | 1241 304

xây dựng một tập hợp các _Rết thú [ nạn đọ coGpa) [SBRE———

mẫu đữ liệu nhân tạo cho ===

nguyên tắc kết quả dự báo |P/PháRe#eesiađii [ móngđiện nô qaagxiidongayn —

mà hệ chuyên gia để xuất |Phưengpháp khichínn

sẽ được lưu vào tập mẫu |Phương pháp Dornenburg| Hẻ quang điện- Phóng điện cục bộ năng lượng cao

dữ liệu nhân tạo dùng cho ~ ˆ —— ¬ ;

quá trình luyện Chương ; Hình 1: Hệ chuyên gia chân đoán MBA

trình tạo dữ liệu nhân tạo sử dụng kêt quả của hệ chuyên gia, giao diện của chương trình như

ở hình 2

Việc xây dựng bộ dữ liệu nhân tạo được

1 Nhấn vào nút lệnh “Tạo đữ liệu”:

chương trình sẽ tạo ra một mẫu dữ liệu ngẫu “Tạo dứ liệu

trình sẽ thực hiện dự báo với mẫu dữ liệu [Hii | lu, ay Bối ag bi

Tigẫu Thiện đã tạo [Tiêu chuẩn IE© #89 [cớ nhiệt nhiệt độ cao, »700C

8 Lưu dữ liệu nêu chương trình đề xuât J?/espmessissi mm

được kết quả (xem hình 2) Dữ liệu sẽ không _ Pessesemieih Ísisnateesoaa

thể lưu nêu chương trình không để xuất |Pensgppemaaugjsremat

Nêng @ÝH2 pm) |5 7

Với sự tổng hợp trí thức của nhiều

chuyên gia theo nhiêu phương pháp, tập dữ

liệu này cho phép đạt được độ chính xác cao cho quá trình luyện mạng

3 Ứng dụng mạng MLP chẩn đoán sự cố tiềm ẩn trong MBA

Mang noron nhiéu Ip (the multilayer perceptron — MLP) 1a m6t giai phap tốt để chân đoán sự cô tiềm ẩn trong MBA Trong đó các mạng MLP 6x2lxŠ và các mạng 5 đầu vào, 3 đầu ra sẽ cho kết quả dự báo tốt [1] Các tác giả bài báo đã xây dựng mạng MLP phục vụ vho việc chân đoán sự có tiềm ẩn trong MBA Lớp đầu vào gồm có các nút tương ứng với nông độ

của các khí: Hạ, CH¡, CạH,¿, C;H¿, C›H;, co '(6 đầu vào) Lớp đầu Ta gồm 5 nút được mã hoá

ứng với 5 trường hợp: bình thường, sự cố vằng quang điện, sự có hồ quang điện, sự cố quá nhiệt dầu, sự có quá nhiệt cellulose Lớp đầu ra 3 nút ra ứng với các trường hợp: bình thường,

sự cô phóng điện, sự cố quá nhiệt

4 Xây dựng hệ chuyên gia dựa trên các hướng dẫn của Viện Năng lượng Liên Xô

(ca) [5]

Hướng dẫn của Viện Năng lượng Liên Xô (cũ) chẩn đoán các hỏng hóc theo kết qua phân tích khí hoà tan trong dầu của MBA bằng phương pháp sắc ký khí đã và đang được sử dụng tại Nga và các nước SNG Các tác giả bài báo đã xây dựng một chương trình hệ chuyên gia (Gui.) dựa vào các tiêu chí của hướng dẫn bao gồm:

- Các yêu cầu chung: các khí được coi là có mặt trong dầu khi vượt quá độ nhạy ngưỡng được cho ở bảng l

Bảng 1: Độ nhạy ngưỡng các khí

Khí Hạ CHy | CoHs | CoHy | CoH2 | CO On

Độ nhạy ngưỡng (ppm) 5 5 5 5 0.5 50 500

- Xác định dạng và tính chất hỏng hóc theo tiêu chí tỷ số nồng độ của cặp khí, bao gồm các trường hợp: bình thường, sự cố phóng điện, sự cô quá nhiệt, sự cố phóng điện và quá

nhiệt

- Thành 1 phan khí trong dầu MBA và các dang hỏng hóc có thể: được sử dụng trong chấn đoán sự có vâng quang điện, hồ quang điện, quá nhiệt dau va su cé qua nhiét cellulose

- Các yêu tô vận hành có thể làm thay đổi khí trong dầu

- Tính toán tốc độ tăng khí trong dầu, tính toán chu kỳ kiểm tra, nhiệt độ sự cô

5 Kết hợp hệ chuyên gia và mang noron để chẵn đoán sự cố tiềm 4n trong MBA Kết hợp 2 hệ chuyên gia trên và mạng MLP, chương trình chẩn đoán sự cé tiềm ẩn trong MBA được xây dựng có lưu đồ thuật toán như ở hình 4 Trên hình 3 trình bày giao diện chương trình chẩn đoán MBA, ví dụ chẩn đoán MBA với các mẫu dữ liệu thu được từ kết quả phân tích qua máy sắc ký khí của Trung tâm Thí nghiệm điện (Công ty Điện lực 3) Khâu lay quyét dinh 1 va két luan dya theo nguyén tắc: Nếu có Ít nhất 2 phương pháp có kết quả giống tương đương thì sẽ đề xuất kết ' quả dự báo sự cố tương đương Khâu lay quyết định 2 dùng đề phân loại sự cố nhiệt (trong dầu hay trong cellulose) Tuy nhiên, kết quả dự báo sự cố tương đương còn tuỳ thuộc vào sô phân loại sự cô được chọn Chương trình được thực hiện với các chức năng dự báo nhanh (Š đâu vào), dự báo chỉ tiệt (6, 7 đầu vào hay 2 mâu dữ liệu đâu vào), lưu và xuất đữ liệu

HE ` Ll

Cấn the đãi M84 ae,

DỤ Bảo: SỰ CS QUA NHIET DAU Nóng đệ kh Lang câu TANG, 6 Uh do ee yéu vn hh sau

1 Tang ph i MBA

in khi sĩ bảo boả năm trong hệ théng lice mt hay Eeng các

sọ let ce bí hộ bệ bền Mất leu ding cền khi ki và lấy mu dâu mới để dự đoần CAC NGUMEN MELA SỬ cổ Cô THỂ Lh

“hạng ái Ngư Chỉ dt

a3 Tr|

Se

ca 8 ết thúc ạt tục

Hình 3a: Thực hiện một dự báo chỉ tiết Hình 3b: Thực hiện lấy lời khuyên chỉ tiết

Nhập đữ liệu

Rog Dor TEC K.gas Gui MLP TDCG

Lay quyét dinh 1

Lay quyét dinh 2

i i

Kết luận

Hình 4: Lưu đồ thuật toán của chương trình chẳn đoán MBA

6 Kết luận

Việc kết hợp kiến thức của các chuyên gia với phương pháp MLP một cách tổng hợp

và logic cho phép xây dựng được một chương trình dự báo tốt, có tốc độ xử lý nhanh Chương trình chẩn đoán MBA lực được xây dựng trên cơ sở phương pháp DGA và phần mêm MATLAB là công cụ phục vụ cho giao tiếp người — may dé chan đoán kịp thời các sự cố tiềm

ẩn trong MBA và có ý nghĩa kinh tế - kỹ thuật quan trọng trong vận hành hệ thống điện

TÀI LIỆU THAM KHẢO

IHi Zhenyaun Wang, Artificial intelligence applications in the diagnostic of power transformer incipicent,

Virginia, 2000

II Tapan K.Saha, Review of modern diagnostic techniques for assessing insulation condition in aged

transformers, TEEE transactions on dielectrics and electrical insulation, vol.10, No.5, p.903-917, 2003

[3] IEEE Standard Board, JEEE guide for failure investigation, documentation, and analysis for power

transformers and shunt reactors, United States of America

[4] DiGiorgio, Dissolved gas analysis of mineral oil insulting fluids, 1999 (www.trservice.com/dgio.html)

[5] Vién Nang lượng Liên Xô (cũ), Hướng dẫn chẩn đoán các hỏng hóc theo kết quả phân tích hoà tan

trong dầu của MBA bằng phương pháp sắc ký khí Dùng cho MBA lực, tự ngẫu, kháng điện 35 KV trở

lên, Mát-cơ-va, 1989

[6] Trung tâm Thí nghiệm Điện-Công ty Điện lực 3, Các “Biên bản thí nghiệm hàm lượng khí hoà tan

trong dầu”, 2000-2004.