Artical - Neuron Network - Ứng dụng mạng Neuron chẩn đoán sự cố tiềm ẩn

Artical - Neuron Network - Ứng dụng mạng Neuron chẩn đoán sự cố tiềm ẩn trong máy biến áp lực

ỨNG DỤNG MẠNG NƠRÔN CHẨN ĐOÁN

SỰ CỐ TIỀM ẨN TRONG MÁY BIẾN ÁP LỰC

APPLICATION OF NEURAL NETWORK IN DIAGNOSING POWER

TRANSFORMER INCIPIENT FAULTS

ĐINH THÀNH VIỆT - NGUYỄN QUỐC TUẤN

Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng

NGUYỄN VĂN LÊ

Ban Quản lý Dự án Thuỷ điện 3

TÓM TẮT

Bài báo đề cập đến vấn đề ứng dụng mạng nơrôn vào việc chẩn đoán sự cố tiềm ẩn trong máy biến áp lực Việc chẩn đoán đúng sẽ góp phần nâng cao độ tin cậy cung cấp điện, mang lại hiệu quả kinh tế.

ABSTRACT

The paper presents the application of neural network in diagnosing power transformer incipient faults Good result of the diagnosis might improve the reliability of power supply and raise economic effects.

1 Đặt vấn đề

Máy biến áp (MBA) lực là một trong những thiết bị điện chính trong hệ thống điện, vì

độ tin cậy cung cấp điện của nó liên quan trực tiếp đến độ tin cậy của cả hệ thống Trong khi

đó, MBA dễ rơi vào các trạng thái không bình thường, đặc biệt là các MBA có tuổi đời từ 15 năm trở lên Nếu MBA vận hành ở trạng thái không bình thường kéo dài thì tuổi thọ của MBA sẽ giảm và có khả năng xảy ra sự cố làm gián đoạn cung cấp điện Khi MBA lực bị sự

cố, thiệt hại về kinh tế sẽ rất lớn, thậm chí có thể lên đến hàng triệu USD đối với các MBA công suất lớn

Chính vì thế MBA cần được kiểm tra và bảo dưỡng thường xuyên bằng các biện pháp

khác nhau, khi MBA đang mang điện (on-line) hay cắt điện (off-line) Để tăng độ tin cậy cung

cấp điện cũng như giảm thiểu các thiệt hại về kinh tế do việc cắt MBA gây ra, đã có nhiều biện pháp thử nghiệm khi MBA đang mang điện Trong đó, phương pháp phân tích khí hoà tan (Dissolved Gas Analysis - DGA) rất hiệu quả trong việc chẩn đoán các trạng thái hư hỏng tiềm ẩn trong MBA Việc phối hợp phương pháp DGA với phương pháp mạng nơrôn có thể góp phần nâng cao độ chính xác của kết quả chẩn đoán MBA

2 Các dạng sự cố tiềm ẩn trong MBA

Sự cố trong MBA có thể phân loại thành các nhóm sau [1, 2]: vầng quang hay phóng điện cục bộ, quá nhiệt, hồ quang Mức năng lượng xuất hiện do các sự cố này xếp theo thứ tự

từ cao đến thấp như sau: hồ quang  quá nhiệt  vầng quang Những sự cố trên có thể do một hoặc nhiều trong các nguyên nhân sau: ngắn mạch các vòng dây; hở mạch cuộn dây; xê dịch hoặc biến dạng cuộn dây; xê dịch hoặc biến dạng các dây dẫn (các dây, thanh dẫn nối từ các cuộn dây đến các đầu nối ở sứ, bộ điều áp dưới tải, ); lỏng các đầu nối tại các đầu sứ, đầu dây dẫn, các đầu bọc đấu dây; nước tự do hoặc độ ẩm quá mức trong dầu; các hạt kim loại xuất hiện trong dầu; lỏng mối nối các tấm chắn vầng quang; lỏng vòng siết, đệm, dây nối đất lõi, các chỗ định vị; sự cố đánh thủng; quá tải; hư hỏng các bulông cách điện; rỉ rét hoặc hư

Hình 1: Sự sinh khí trong điện môi dầu

S? sinh khí khi cách d?u bi?n áp b? đánh th?ng [4]

C

hỏng khác trên lõi; hư hỏng các đai bó quanh vỏ máy; kẹt tuần hoàn dầu; khuyết tật hệ thống làm mát

Có nhiều phương pháp khác nhau dùng cho chẩn đoán các sự cố tiềm ẩn trong MBA

lực gồm các biện pháp on-line và off-line Các thử nghiệm off-line như: đo điện trở cách điện,

hệ số tổn thất điện môi, độ phân cực mặt phân cách, tỉ lệ số vòng dây, điện trở cuộn dây Các

phương pháp on-line như: phương pháp đáp ứng tần số, phân tích phổ âm thanh, phương pháp

hồng ngoại, phương pháp DGA,

Trong số các phương pháp này thì DGA là phương pháp phổ biến và được ứng dụng rộng rãi để dự báo sự cố có thể xảy ra đối với MBA Cách điện chính của máy biến áp gồm giấy (cellulose) và dầu máy biến áp, chúng được cấu tạo từ những hợp chất hữu cơ Dầu biến

áp có công thức cấu tạo CnH2n+2 với n = 20  40, cellulose có công thức cấu tạo

[C12H14O4(OH)6] với n = 300  750 Trong quá trình hoạt động của máy biến áp, dưới tác dụng của nhiệt độ các hợp chất hữu cơ này sẽ sinh ra các thành phần khí khác nhau Tuỳ theo nhiệt độ khác nhau và trong những điều kiện khác nhau mà mức

độ sinh khí cũng khác nhau như ở hình 1

Sự sinh khí trong dầu MBA tuân theo những quy luật nhất định

Vì vậy, DGA là phương pháp chẩn đoán MBA khá chính xác với ưu điểm là không phải cắt điện MBA

mà chỉ cần lấy mẫu dầu lúc MBA đang vận hành

3 Cơ sở để xây dựng hệ chuyên gia chẩn đoán máy biến áp

Như đã nêu ở phần 2, sự cố trong MBA lực được phân thành 3 nhóm chính với nhiều nguyên nhân khác nhau Mỗi dạng hỏng hóc cùng với các nguyên nhân hỏng hóc sẽ tạo ra các khí đặc trưng khác nhau trong dầu MBA Các khí có thể là: H2, O2, N2, CH4, CO, CO2, C2H4,

C2H6, C2H2, C3H6 + C3H8 và có thể liên quan với sự cố như sau:

-Các khí được tạo ra khi trong MBA xảy ra sự cố vầng quang:

+ Tác dụng lên dầu: H2-khí chính, CH4-khí đặc trưng nồng độ bé

+ Tác dụng lên giấy: H2, CO, CO2

-Các khí được tạo ra khi trong MBA xảy ra sự cố quá nhiệt:

+ Tác dụng lên dầu: Khi nhiệt độ thấp (dưới 300oC) thì C2H6-khí chính, CH4-khí đặc trưng với nồng độ cao, C2H4-khí đặc trưng với nồng độ thấp Khi nhiệt độ dầu cao (trên

300oC) thì C2H4-khí chính, H2-khí đặc trưng nồng độ thấp, C2H2 và CH4-khí đặc trưng nồng độ thấp đến cao

+ Tác dụng lên giấy: CO-khí chính, CO2-khí đặc trưng

- Các khí được tạo ra khi trong MBA xảy ra sự cố hồ quang điện:

+ Tác dụng lên dầu: H2 và C2H2-khí chính (các khí phân huỷ chính có một lượng lớn), CH4 và C2H4-khí đặc trưng nồng độ cao

+ Tác dụng lên giấy: CO-khí đặc trưng có nồng độ cao, CO2-khí đặc trưng có nồng độ bé

Hiện nay có nhiều phương pháp chẩn đoán sự cố MBA dựa vào DGA, trong đó các phương pháp phổ biến là:

- Phương pháp các tỷ số: Các tỷ số được định nghĩa ở bảng 1, nồng độ giới hạn của các khí được cho ở bảng 2 Trong thực tế, nhiều hệ chuyên gia chỉ kiểm tra nồng độ của 4 khí

H2, CH4, C2H2, C2H4 thay vì 6 khí

Bảng 1: Định nghĩa các tỷ số

Tỷ số CH4/H2 C2H2/C2H4 C2H2/CH4 C2H6/C2H2 C2H4/C2H6

Bảng 2: Nồng độ các khí hoà tan

Khí H2 CH4 CO C2H2 C2H4 C2H4

Giới hạn (ppm) 100 120 350 35 50 65

- Phương pháp tỷ số ban đầu: gồm có 5 khí H2, CH4, C2H2, C2H4, C2H6 và 5 tỷ số R1, R2, R3, R4, R5

- Phương pháp Dornenburg: gồm 5 khí H2, CH4, C2H2, C2H4, C2H6 và 4 tỷ số R1, R2, R3, R4 (bảng 3)

- Phương pháp Rogers gốc: gồm 5 khí H2, CH4, C2H2, C2H4, C2H6 và 4 tỷ số R1, R2, R3, R4 với R4 = C2H6/CH4

- Phương pháp Rogers sửa đổi: giống như phương pháp Rogers gốc nhưng dùng 4 chữ số để mã hoá và dùng 2 bảng)

Bảng 3: Phương pháp hệ số Dornenburg

Nhiệt phân > 1,0 < 0,75 < 0,3 > 0,4

Vầng quang < 0,1 Không dùng < 0,3 > 0,4

Hồ quang điện > 0,1 và < 1,0 > 0,75 > 0,3 < 0,4

- Các phương pháp khác: biểu đồ khí, khí đặc trưng, phân tích khí nhiên liệu tổng (Total Combustible Gas Analysis - TCGA)

Hệ chuyên gia được xây dựng để chẩn đoán sự cố tiềm ẩn bên trong các MBA dựa vào các quy luật được thiết lập trên cơ sở các phương pháp đã nêu

4 Ứng dụng mạng nơrôn chẩn đoán MBA

Hiện nay mạng nơrôn được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau cũng như trong hệ thống điện Có nhiều mô hình mạng khác nhau như: Perceptron, Perceptron nhiều lớp (MLP), mạng nơron với hàm cơ sở xuyên tâm (mạng RBF) Mạng MLP ở đây được ứng dụng để dự báo sự cố tiềm ẩn trong MBA

Trong bài báo này, các tác giả xây dựng mô hình mạng 10x30x15x5x9 (hình 2) Đầu

vào của mạng gồm có 10 nút tương ứng với nồng độ ppm các khí sau: H2, N2, O2, CO, CO2,

CH4, C2H6, C2H4, C2H2 và (C3H6 + C3H8) Lớp đầu ra ứng với 9 trường hợp sau: bình thường, phóng điện cục bộ với năng lượng thấp, phóng điện cục bộ với năng lượng cao, phóng điện công suất bé, phóng điện công suất lớn, hư hỏng nhiệt độ thấp dưới 150oC, hư hỏng nhiệt độ thấp từ 150oC đến 300oC, hư hỏng nhiệt độ trung bình từ 300oC đến 700oC, hư hỏng nhiệt độ cao trên 700oC Trong quá trình luyện mạng trên máy tính sử dụng ngôn ngữ lập trình Visual

C và hàm kích hoạt logistic cho cả lớp ẩn lẫn lớp đầu ra Các số liệu luyện mạng nơrôn được tham khảo từ các biên bản thí nghiệm mẫu dầu MBA của Trung tâm thí nghiệm điện-Công ty Điện lực 3 [3]

Hình 3: Giao diện chương trình luyện mạng nơrôn

y 1

y 2

y 9

.

.

.

x 1

x 2

x 1 0

Lớp vào 3 lớp ẩn Lớp ra

Hình 2: Mô hình mạng MLP 10x30x15x5x9

Giao diện chương trình luyện mạng nơrôn được trình bày ở hình 3 Chương trình đã được thử nghiệm với số liệu thực tế của Trung tâm Thí nghiệm Điện–Công ty Điện lực 3 Với mẫu dầu kiểm tra ngày 03/09/2002 của MBA T2 trạm biến áp 110 kV Ngự Bình (E6) [3], kết quả dự báo của chương trình theo phương pháp mạng nơrôn (hình 4) là MBA có sự quá nhiệt với nhiệt độ trên 700oC Kết quả này phù hợp với kết luận được nêu trong biên bản thí nghiệm

Hình 4: Giao diện chương trình chẩn đoán MBA

5 Kết luận

Việc chẩn đoán chính xác trạng thái máy biến áp, đặc biệt là đối với các MBA công suất lớn có ý nghĩa rất quan trọng, góp phần giảm thiểu sự cố bất ngờ xảy ra, tăng độ tin cậy cung cấp điện Việc ứng dụng phương pháp mạng nơrôn phối hợp với phương pháp DGA có thể góp phần nâng cao độ chính xác của chẩn đoán, dễ dàng lập trình, cho phép xây dựng được hệ chuyên gia chẩn đoán máy biến áp

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Zhenyaun Wang, Artificial intelligence applications in the diagnosis of power

transformer incipicent, Virginia, 2000.

[2] Tapan K Saha, Review of modern diagnostic techniques for assessing insulation

condition in aged transformers, IEEE transactions on dielectrics and electrical

insulation, Vol.10, No.5, p.903-917, 2003

[3] Trung tâm Thí nghiệm Điện - Công ty Điện lực 3, Các “Biên bản thí nghiệm hàm

lượng khí hoà tan trong dầu”, 2000-2004.