24 CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH KHÍ HOÀ TAN TRONG DẦU ĐỂ CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ TIỀM ẨN MBA LỰC DGA .... 46 CHƯƠNG III: MẠNG NƠRON KẾT HỢP DGA ĐỂ CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ TIỀM ẨN MBA LỰC ..... Ứng d
Trang 1Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
1
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸTHUẬT CÔNG NGHIỆP
LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON CHẨN ĐOÁN SỰ
CỐ TRONG MÁY BIẾN ÁP LỰC
Mã số: 23.04.3898 Học viên: BÙI ĐỨC CƯỜNG Người HD Khoa học : PGS.TS NGUYỄN HỮU CÔNG
THÁI NGUYÊN - 2010
Trang 2LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn
khoa học của PGS TS Nguyễn Hữu Công Các kết quả tính toán, số liệu nêu
trong luận văn là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình khoa học nào khác
Tác giả luận văn
Bùi Đức Cường
Trang 3Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
3
Mục lục
CHƯƠNG I TÓM TẮT VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP TRUYỀN THỐNG CHẨN
ĐOÁN SỰ CỐ MÁY BIẾN ÁP LỰC 12
1.1 Tổng quan về máy biến áp 12
1.2 Các thông số cơ bản của máy biến áp 12
1.3 Thí nghiệm truyền thống MBA 15
1.3.1 Kiểm tra tổng thể bên ngoài 15
1.3.2 Thí nghiệm không tải 15
1.3.3 Đo điện trở cách điện và hệ số hấp thụ cuộn dây MBA 17
1.3.4 Đo điện trở một chiều các cuộn dây 19
1.3.5 Kiểm tra tỷ số biến 21
1.3.6 Kiểm tra tổ nối dây 23
1.3.7 Thí nghiệm dầu cách điện 24
1.4 Kết luận 24
CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH KHÍ HOÀ TAN TRONG DẦU ĐỂ CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ TIỀM ẨN MBA LỰC (DGA) 26
2.1 Tổng quan về chẩn đoán lỗi tiềm ẩn trong MBA lực 26
2.1.1 Tầm quan trọng của việc chẩn đoán lỗi tiềm ẩn trọng MBA lực 26
2.1.2 Phương pháp chẩn đoán lỗi tiềm ẩn 26
2.1.2.1 Kiểm tra đánh giá về điều kiện cách điện 26
2.1.2.2 Giám sát trực tuyến sự phóng điện một phần – PD 27
2.1.2.3 Phân tích độ khí hoà tan trong dầu (DGA) 29
2.1.2.4 Kết hợp DGA và phương pháp âm 31
2.2 Chẩn đoán lỗi tiềm ẩn MBA trên cơ sở DGA 31
2.2.1 Nghiên cứu các đặc tính sinh khí trong MBA lực 31
2.2.2 Các lỗi tiềm ẩn của MBA 33
2.2.3 Sự nghiên cứu và ứng dụng của các phương pháp tỉ lệ 34
2.2.4 Ứng dụng của phương pháp Rogers, khí chính 37
2.2.5 Các phương pháp chẩn đoán và trải nghiệm công nghiệp khác 39
2.2.5.1 Chẩn đoán rò rỉ 39
2.2.5.2 Chẩn đoán sự mủn giấy 39
2.3 Các quy tắc cơ bản trong chẩn đoán lỗi MBA 40
2.3.1 Các giả thiết 40
2.3.2 Nền tảng của các quy tắc – hướng dẫn IEC 41
2.3.3 Sự thể hiện và sửa đổi của các quy tắc hướng dẫn 42
2.3.4 Quy tắc chẩn đoán lỗi đặc biệt (đặc thù) 45
2.3.4.1 Chẩn đoán OH và OHO 46
2.3.4.2 Chẩn đoán trên cơ sở tỉ lệ CO/CO2 46
2.3.4.3 Các quy tắc chẩn đoán OHC và CD bổ sung 46
2.3.4.4 Chẩn đoán NR 46
2.4 Kết luận 46
CHƯƠNG III: MẠNG NƠRON KẾT HỢP DGA ĐỂ CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ TIỀM ẨN MBA LỰC 49
Trang 43.1 Các phương pháp trí tuệ nhân tạo cơ bản 49
3.2 Giới thiệu về mạng nơron 51
3.2.1 Não, nơron sinh học 52
3.2.2 Mạng nơron sinh học 54
3.2.3 Mạng nơron nhân tạo 56
3.2.3.1 Cấu trúc và mô hình một nơron nhân tạo 57
3.2.3.2 Một số mô hình cấu trúc của mạng nơron nhân tạo 61
3.2.3.3 Quá trình nghiên cứu và phát triển nơron nhân tạo 62
3.2.3.4 Mạng nơron nhân tạo nhiều lớp (MLP) truyền thẳng 64
3.2.4 Luyện mạng nơron 65
3.2.4.1 Các luật học cơ bản 66
3.2.4.2 Xấp xỉ mạng nơron 76
3.3 Tính chất kỹ thuật – Cơ chế của chẩn đoán trên cơ sở mạng nơron 77
3.4 Ứng dụng mạng nơron để chẩn đoán lỗi tiềm ẩn MBA lực 78
3.5 Kết luận 81
CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM SỬ DỤNG MẠNG NƠRON TRONG CHUẨN ĐOÁN LỖI TIỀM ẨN MBA LỰC 82
4.1 Lựa chọn cấu trúc mạng tối ưu 82
4.2 Huấn luyện mạng nơron 82
4.2.1 Ứng dụng Neural Network Toolbox để luyện mạng Neural MLP 3 lớp 83
4.2.2 Chương trình lập trình theo thuật toán lan truyền ngược huấn luyện mạng nơron trong chẩn đoán sự cố theo công nghệ DGA 85
4.3 Các kết quả thực nghiệm về cấu trúc mạng 89
4.3.1 Cấu trúc mạng nơron 5–8–3 89
4.3.2 Cấu trúc mạng nơron 5–10–3 90
4.3.3 Cấu trúc mạng nơron 5–15–3 90
4.3.4 Cấu trúc mạng nơron 5–16–3 91
4.3.5 Kết luận 91
4.4 Kết quả chẩn đoán 91
4.4.1 Tập dữ liệu vào-ra 91
4.4.1.1 Quá trình luyện mạng 92
4.4.1.2 Kết quả chuẩn đoán 97
4.5 Kết luận 97
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 99
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 100
TÓM TẮT LUẬN VĂN 101
Trang 5Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Kết hợp mạng nơron nhân tạo và
hệ chuyên gia trong chuẩn đoán sự
cố máy biến áp MBA COC Combined Output Confidence kết hợp đầu ra tin cậy
DGA Dissolved Gas-in_oil Analysis Phân tích khí hòa tan trong dầu DGA Dissolved Gas-in_oil Analysis Phân tích khí hòa tan trong dầu
AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo
ANN Artificial Nơron Network Nơron nhân tạo
LVQ Learning Vector Quantization
nơron network luyện mạng nơron
NN Nơron Network Nơron
NR Normal condition Điều kiện bình thường
OH OverHeating Quá nhiệt độ
OHO OverHeating of Oil Quá nhiệt độ dầu
CD Cellulose Degradation Suy giảm cách điện của cellulose OHC OverHeating of Cellulose Quá nhiệt của cellulose
PD Partial discharge Phóng điện cục bộ
LEDA Low Energy discharge Phóng điện năng lượng thấp
HEDA High Energy Discharge Phóng điện năng lượng cao
Trang 6CO2 Carbon dioxide
CO Carbon monoxide
O2 Oxygen
N2 Nitrogen
TDCG Total Dissolved Combustible
Gases Tổng hợp các lượng khí hòa tan TCG Total Combustible Gases Tổng hợp 1 lượng khí hòa tan
TDHG Total Dissolved Hydrocarbon
AE Acoustic Emission tiếng kêu bất thường
DP Degree of Polymerization Mức độ hóa dầu
IFT InterFacial Tension so cuộn dây
IR Insulation Resistance Cách điện kháng
KOH: KOH: acid number Hàm lượng axít
LTC Load Tap Changer Bộ điều áp dưới tải
PD Partial Discharge Phóng điện cục bộ
PF Power Factor Hệ số công xuất
IP Polarization Index Chỉ số phân cực “trong vật liệu
cách điện”
SFL oxidation stability Độ ổn định oxi hóa
IFID InFormative InDex Chỉ số thông tin
TA Test Accuracy Kiểm tra cấp chính xác
Trang 7Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
7
Danh mục bảng biểu
Bảng 1 1 Bảng giá trị điện trở cách điện nhỏ nhất cho phép 18
Bảng 1 2 Bảng quy đổi nhiệt độ 19
Bảng 1 3 Các tổ nối dây cuộn dây MBA 23
Bảng 1 4 Bảng tiêu chuẩn của dầu MBA 24
Bảng 2 1 Sự tương quan giữa các lỗi tiềm ẩn của MBA lực và các nguyên nhân 33
Bảng 2 2 Định nghĩa tỉ lệ và phương pháp tỉ lệ 34
Bảng 2 3 Phương pháp hệ số tỉ lệ Dornenburg 35
Bảng 2 4 Giá trị giới hạn L1 của Dornenburg 35
Bảng 2 5 Bảng chẩn đoán gốc của phương pháp tỉ lệ Rogers 36
Bảng 2 6 Mã định nghĩa của phương pháp tỉ lệ Rogers đã cải tiến 36
Bảng 2 7 Chẩn đoán theo phương pháp tỉ lệ Rogers đã cải tiến 37
Bảng 2 8 Các tiêu chuẩn chẩn đoán của phương pháp khí chính 38
Bảng 2 9 Tiêu chuẩn IEC 599 cải tiến 41
Bảng 2 10 Ý nghĩa của lỗi viết tắt trong Hình 2 2 và Hình 2 3 45
Bảng 3 1 Các hệ chuyên gia cho PTIFD 50
Bảng 3 2 Một số hàm f cơ bản thường được sử dụng 58
Bảng 3 3 Một số hàm H(s) thường được dùng trong nơron nhân tạo 60
Bảng 3.4 Một số hàm phi tuyến thường dùng trong các mô hình nơron 60
Bảng 4 1.Bảng các bộ dữ liệu đầu vào dùng cho luyện mạng 91
Bảng 4 2 Kết quả của các quá trình chẩn đoán 97
Trang 8Danh mục hình vẽ, đồ thị
Hình 1 1 Sơ đồ nguyên lý đo tổn hao không tải bằng nguồn 3 pha 15
Hình 1 2 Nguồn điện đưa vào là ab nối tắt là cb 16
Hình 1 3 Nguồn điện đưa vào là bc nối tắt là ac 16
Hình 1 4 Nguồn điện đưa vào là ac nối tắt là ab 16
Hình 1 5 Sơ đồ đấu nối đo điện trở cách điện 18
Hình 1 6 Sơ đồ đo điện trở một chiều bằng phương pháp Vôn – Ampe 20
Hình 1 7 Sơ đồ thí nghiệm bằng nguồn 3 pha 22
Hình 1 8 Sơ đồ thí nghiệm dùng nguồn 1 pha 22
Hình 1 9 Thí nghiệm ab nối tắt bc 22
Hình 1 10 Thí nghiệm bc nối tắt ac 22
Hình 1 11 Sơ đồ nguồn xung phía cao áp 23
Hình 2 1 Sự sinh khí trong dầu MBA khi nhiệt độ thanh đổi 32
Hình 2 2 Phân loại lỗi theo tiêu chuẩn IEC 599 43
Hình 2 3 Vùng phân loại của quy tắc cơ bản cuối cùng 44
Hình 2 4 Lưu đồ của quy trình chẩn đoán lỗi trên cơ sở nguyên tắc DGA 48
Hình 3 1.Cấu tạo của một nơron sinh học 52
Hình 3 2 Mạng nơron đơn giản gồm 2 nơron 55
Hình 3 3 Mô hình mạng nơron sinh học gồm 5 nơron 56
Hình 3 4 Nơron nhiều đầu vào 57
Hình 3 5 Mô hình một nơron nhân tạo nhiều đầu vào 59
Hình 3 6 Mạng nơron hai lớp truyền thẳng 64
Hình 3 7 Mạng MLP 70
Hình 3 8 Phương pháp tìm kiếm Emin theo hướng ngược gradient của E 70
Hình 3 9 Mạng MLP truyền thẳng 74
Hình 3 10 Ví dụ về nhiều bộ giá trị cho một lỗi “Hồ quang điện” 78
Hình 3 11 Sơ đồ cấu trúc của một mạng MLP 2 lớp ẩn 79
Hình 4 1 Minh hoạ thuật toán lan truyền ngược 87
Hình 4 2 Sơ đồ biểu diễn tương đương 87
Hình 4 3 Kỷ nguyên luyện mạng và trạng thái luyện mạng [5–8–3] 89
Hình 4 4 Kỷ nguyên luyện mạng và trạng thái luyện mạng [5–10–3] 90
Hình 4 5 Kỷ nguyên luyện mạng và trạng thái luyện mạng [5–15–3] 90
Hình 4 6 Kỷ nguyên luyện mạng và trạng thái luyện mạng [5–16–3] 91
Hình 4 7 Mô hình mạng nơron 92
Hình 4 8 Giao diện của quá trình huấn luyện mạng 93
Hình 4 9 Tiến trình luyện mạng 94
Hình 4 10 Kết quả luyện mạng 94
Hình 4 11 Trạng thái của quá trình luyện mạng 95
Hình 4 12 Mô hình của mạng nơron sau khi đã luyện mạng thành công 95
Hình 4 13 Các thành phần của mạng (a-e) 97
Trang 9Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
9
MỞ ĐẦU
Ngày nay, cùng với sự phát triển của các ngành kỹ thuật, nhiều công cụ tính toán thông minh hỗ trợ trong các hệ thống phần mềm chẩn đoán sự cố thiết bị Trong hệ thống lưới điện, máy biến áp (MBA) lực là thiết bị có chức năng thay đổi cấp điện áp phù hợp đối với yêu cầu cung cấp điện cụ thể của phụ tải, là một trong những thiết bị quan trọng trong hệ thống điện, vì vậy độ tin cậy cung cấp điện của
nó liên quan trực tiếp đến độ tin cậy của cả hệ thống Trong quá trình vận hành, có nhiều lý do để MBA rơi vào trạng thái làm việc không bình thường hoặc thậm chí là gặp sự cố: như điều kiện thời tiết, mưa bão sấm sét, công suất của phụ tải, tuổi thọ của máy, … 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 này, tuỳ theo tính chất của phụ tải mà thiệt hại so sự cố gây ra là rất lớn
Chính vì thế MBA cần được kiểm tra và bảo dưỡng định kỳ bằng các biện pháp khác nhau, ngay cả khi MBA đang vận hành (on-line) hay cắt điện (off-line)
Để tăng độ tin cậy cung cấp điện, tăng tuổi thọ 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 Mặc dù vậy, độ chính xác của phương pháp DGA truyền thống cũng còn phụ thuộc vào kinh nghiệm của các chuyên gia và tiêu tốn thời gian trong quá trình chẩn đoán Việc phối hợp phương pháp DGA với phương pháp chẩn đoán thông minh có thể góp phần giảm thời gian và nâng cao độ chính xác của kết quả chẩn đoán MBA
Luận văn này là một nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho việc chẩn đoán các lỗi tiềm ẩn của máy biến áp lực Các kỹ thuật AI bao gồm các mạng nơron nhân tạo (ANN hoặc ngắn gọn là mạng nơron - NN), các hệ chuyên gia, các hệ mờ và phương pháp hồi quy đa biến
Việc chẩn đoán lỗi được dựa trên cơ sở phân tích khí hoà tan trong dầu (DGA) Người ta đã chỉ ra rằng các phương pháp chẩn đoán lỗi thông thường như
Trang 10các phương pháp tỉ lệ (Rogers, Dornenburg and IEC) và phương pháp khí chính, có
sự hạn chế nhất định như bài toán “không có sự quyết định” Rất nhiều kỹ thuật AI khác nhau có thể giải quyết các bài toán trên và cho thấy đó là giải pháp tốt hơn
Theo tiêu chuẩn IEC 599 và các thí nghiệm trong thực tiễn, một kết luận mang tính máy móc trên cơ sở kiến thức cơ bản để phát hiện lỗi cho MBA đã được pháp triển Bằng việc sử dụng các dữ liệu thống kê về lỗi của MBA từ một MBA công nghiệp tương ứng, một mô hình mạng nơron MLP đã được đánh giá là lựa chọn tốt nhất trong số các kiến trúc mạng nơron Các phương pháp logic mờ trên cơ
sở đánh giá điều kiện cách điện của biến áp dầu/giấy và ước lượng khoảng thời gian lấy mẫu dầu cũng như các đề xuất về bảo dưỡng cũng được đưa ra nghiên cứu và thực hiện một cách đầy đủ
Một vài phương pháp định vị lỗi tiềm ẩn trong MBA lực cũng đã được nghiên cứu tỉ mỉ, kết quả cho thấy mạng MLP là sự lựa chọn tốt nhất Nhiều phương pháp on-load tap changer (OLTC) coking diagnosis cũng đã được nghiên cứu tỉ mỉ và một mạng MLP dựa trên một modul mạng vẫn được coi là sự lựa chọn tốt nhất Phân tích hồi quy cũng được xem là một phương pháp tốt trong mạng nơron của quá trình chọn mẫu đầu vào Các kết quả trên có thể giúp phát triển chiến lược bảo dưỡng MBA lực được tốt hơn và đóng vai trò như một nền tảng cơ sở của
sự giám sát MBA bằng phương pháp DGA trực tuyến
Xuất phát từ các vấn đề trên, học viên lựa chọn đề tài “Ứng dụng mạng nơron chẩn đoán sự cố trong máy biến áp lực”
Phần nội dung của bản luận văn được trình bày gồm 4 chương:
Chương I: Tóm tắt về các phương pháp truyền thống chẩn đoán sự cố máy biến áp lực
Chương II: Phương pháp phân tích khí hoà tan trong dầu để chẩn đoán sự
cố máy tiềm ẩn MBA lực
Chương III: Mạng nơron kết hợp DGA để chẩn đoán sự cố tiềm ẩn máy biến áp lực
Trang 11data error !!! can't not
read
Trang 12data error !!! can't not
read
Trang 13data error !!! can't not
read
Trang 14data error !!! can't not
read
Trang 15data error !!! can't not
read
Trang 17data error !!! can't not
read
Trang 18data error !!! can't not
read
Trang 19data error !!! can't not
read
Trang 20data error !!! can't not
read
Trang 21data error !!! can't not
read
Trang 22data error !!! can't not
read
data error !!! can't not
read
Trang 23data error !!! can't not
read
data error !!! can't not
read
Trang 24data error !!! can't not
read
data error !!! can't not
read
Trang 26read
Trang 27data error !!! can't not
read