Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (NCKH)

Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (NCKH)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (NCKH)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (NCKH)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (NCKH)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (NCKH)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (NCKH)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (NCKH)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (NCKH)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (NCKH)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (NCKH)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (NCKH)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (NCKH)

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP ĐẠI HỌC

XÂY DỰNG MÔ HÌNH TÍNH TOÁN XÁC ĐỊNH MỘT SỐ THÔNG SỐ SỰ CỐ KHI XẢY RA NGẮN MẠCH TRÊN ĐƯỜNG DÂY CAO ÁP

ÁP DỤNG CHO LƯỚI ĐIỆN TỈNH YÊN BÁI

Mã số: ĐH2013-TN02-02

Chủ nhiệm đề tài: TS Trương Tuấn Anh

THÁI NGUYÊN, 04/2017

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP ĐẠI HỌC

XÂY DỰNG MÔ HÌNH TÍNH TOÁN XÁC ĐỊNH MỘT SỐ THÔNG SỐ SỰ CỐ KHI XẢY RA NGẮN MẠCH TRÊN ĐƯỜNG DÂY CAO ÁP

ÁP DỤNG CHO LƯỚI ĐIỆN TỈNH YÊN BÁI

Mã số: ĐH2013-TN02-02

Xác nhận của tổ chức chủ trì Chủ nhiệm đề tài

KT.HIỆU TRƯỞNG (Ký, họ tên)

PHÓ HIỆU TRƯỞNG

PGS.TS Vũ Ngọc Pi Trương Tuấn Anh

Thái Nguyên, 04/ 2017

DANH SÁCH NHỮNG THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI VÀ ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH

1 PGS.TSKH Trần Hoài Linh

Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội

2 ThS Dương Hòa An

Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – Đại học Thái Nguyên

3 ThS Đào Duy Yên

Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – Đại học Thái Nguyên

MỤC LỤC

DANH SÁCH NHỮNG THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI VÀ ĐƠN

VỊ PHỐI HỢP CHÍNH i

MỤC LỤC ii

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU iv

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT v

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài 1

2 Mục đích nghiên cứu 2

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 2

Chương 1: CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ SỰ CỐ TRÊN ĐƯỜNG DÂY TẢI ĐIỆN 4

1.1 Một số phương pháp xác định vị trí sự cố 4

1.2 Phương pháp tính toán dựa trên trở kháng 5

1.3 Phương pháp sử dụng sóng lan truyền [77] 10

1.4 Phương pháp sử dụng mạng nơron nhân tạo 13

1.5 Kết luận chương 1 17

Chương 2: CÁC GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT TRONG ĐỀ TÀI 18

2.1 Sơ đồ khối tổng thể ước lượng vị trí sự cố 18

2.2 Mạng nơron MLP và ứng dụng ước lượng vị trí sự cố 20

2.2.1 Mạng nơron MLP hoạt động độc lập ước lượng vị trí sự cố [12,64,69,79,93] 20 2.2.2 Mạng nơron MLP phối hợp song song với một thuật toán tổng trở (thuật toán mô phỏng trên máy tính, thuật toán tích hợp trong rơle khoảng cách thực tế) 20

2.3 Phần mềm ATP/EMTP và ứng dụng để tạo mẫu số liệu 22

2.4 Hợp bộ thí nghiệm CMC-356 thử nghiệm kết quả tác động của rơle khoảng cách thực tế 23

2.5 Kết luận Chương 2 24

Chương 3: CÔNG CỤ TÍNH TOÁN VÀ MÔ PHỎNG 25

3.1 Phần mềm mô phỏng ATP/EMTP 25

3.2 Hợp bộ thí nghiệm thứ cấp 3 pha CMC 356 - OMICRON 26

3.3 Wavelet và ứng dụng trong phân tích tín hiệu 28

3.3.1 Phân tích phổ của tín hiệu sử dụng biến đổi Fourrier 28

3.3.2 Phân tích phổ bằng wavelet (sóng nhỏ) 30

3.3.3 Thuật toán phân tích tín hiệu bằng wavelet [96] 35

3.4 Mạng nơron nhân tạo và ứng dụng xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện 37

3.4.1 Mô hình nơron nhân tạo của McCulloch - Pitts [12,69] 37

3.4.2 Cấu trúc mạng MLP [12,69] 45

3.4.3 Quá trình học của mạng MLP [11,12] 48

3.4.4 Lựa chọn số nơron lớp ẩn để tránh mạng học quá khớp (overfitting) và mạng học không đủ (underfitting) [11,12] 52

3.5 Kết luận Chương 3 58

Chương 4: CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ TÍNH TOÁN 59

4.1 ATP/EMTP mô phỏng ngắn mạch trên đường dây 59

4.1.1 Mô hình đường dây mô phỏng trong đề tài 59

4.1.2 Kịch bản mô phỏng trong ATP/EMTP 59

4.2 Kết quả xác định thời điểm xuất hiện sự cố 61

4.3 Kết quả ước lượng vị trí sự cố 68

4.3.1 Trích xuất số liệu và các thông tin đặc trưng 68

4.3.2 Đánh giá, lựa chọn các đầu vào cho mạng MLP 70

4.3.3 Mạng nơron MLP ước lượng vị trí sự cố 74

4.4 Kết luận Chương 4 85

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 87

TÀI LIỆU THAM KHẢO 89

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Thiết bị Nippon xác định vị trí sự cố trên đường dây 220 kV Thái Nguyên - Hà

Giang 12

Bảng 3.2 Một số phần tử sử dụng trong đề tài 25

Bảng 4.1 Kết quả chạy mô phỏng ứng với tần số khác nhau 66

Bảng 4.2 Kết quả thử nghiệm với một số dạng Wavelet khác nhau 67

Bảng 4.3: Số lượng đặc tính tương ứng với các ngưỡng cắt 73

Bảng 4.4: Tổng hợp các kết quả sử dụng rơle khoảng cách thực tế (7SA522) và dùng mạng nơron MLP để giảm các sai số của rơle khoảng cách thực tế 7SA522 84

Bảng 4.5: Tổng hợp các kết quả sử dụng rơle khoảng cách ảo và dùng mạng nơron MLP để giảm các sai số của rơle khoảng cách ảo 84

Bảng 4.6: Tổng hợp các kết quả dùng mạng nơron MLP ước lượng trực tiếp vị trí sự cố 84

Bảng 4.7: So sánh các kết quả sử dụng rơle khoảng cách (Rơle ảo và rơle thực tế) dùng mạng MLP để giảm các sai số về vị trí sự cố 85

Bảng 4.8: Tổng hợp các kết quả ước lượng vị trí sự cố 85

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

Đơn vị: Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

1 Thông tin chung

- Tên đề tài: Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy

ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái

- Mã số: ĐH2013-TN02-02

- Chủ nhiệm: TS Trương Tuấn Anh

- Cơ quan chủ trì: Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp

- Thời gian thực hiện: 2013-2014

2 Mục tiêu

Xây dựng được mô hình sử dụng độc lập một mạng nơron MLP và mô hình sử dụng song song một thuật toán tổng trở (thuật toán tổng trở chạy trên máy tính hoặc thuật toán tổng trở của một rơle khoảng cách thực tế 7SA522) với một mạng nơron MLP để xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện

3 Tính mới sáng tạo

- Khắc phục những nhược điểm của các phương pháp định vị sự cố trên đường dây tải điện hiện có, đề xuất và thực hiện thành công nghiên cứu mới về định vị sự

cố như kết quả của đề tài đã nghiên cứu

4 Kết quả nghiên cứu

- Khảo sát và đề xuất ứng dụng wavelet Daubechies bậc 3 để phân tích thành phần d1 của tín hiệu lấy mẫu với tần số 100kHz để làm cơ sở phát hiện thời điểm xuất hiện sự cố trên đường dây truyền tải

- Khảo sát các đặc tính dựa trên hệ số tương quan giữa đầu vào và đầu ra để lựa chọn các đặc tính có hệ số tương quan cao để dùng trong các mô hình ước lượng Các kết quả tính toán đã đưa ra danh sách 84 giá trị đặc trưng tính toán từ 6 đường tín hiệu u-i để làm cơ sở tính toán thông số vị trí sự cố

- Đề xuất ứng dụng hợp bộ mô phỏng CMC-356 của Omicron kết hợp với rơle thực tế (7SA522) để so sánh chất lượng tính toán của mô hình về vị trí sự cố với tác động của rơle trên đường dây thực tế Đồng thời các kết quả hoạt động của rơle

khoảng cách thực tế sẽ được sử dụng để tạo mẫu học một mạng nơron MLP mới để

bù sai số cho rơle thực tế

5 Sản phẩm đề tài

5.1 Bài báo khoa học

[1] Trương Tuấn Anh, Trần Hoài Linh, Đinh Văn Nhượng (2013), “Phối hợp mạng Nơ-rôn và phương pháp tổng trở để xác định vị trí sự cố ngắn mạch trên đường dây tải điện”, Hội nghị toàn quốc về Điều khiển và Tự động hoá VCCA-

2013, Trang 663-669, Đà Nẵng

[2] Trương Tuấn Anh, Trần Hoài Linh, Nguyễn Đức Thảo (2014), “Khảo sát trên hợp bộ thí nghiệm CMC-356 khả năng cải thiện sai số của rơle khoảng cách bằng mạng nơ-ron MLP”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Thái Nguyên Tập 122, số 08, 2014, Trang 87-93

[3] Trương Tuấn Anh (2015), “Ứng dụng biến đổi wavelet và mạng nơ-ron nhân tạo phát hiện sự cố ngắn mạch 2 pha trên đường dây tải điện”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Thái Nguyên Tập 139, số 09, 2015, Trang 193-199 5.2 Sản phẩm đào tạo

Đào tạo trình độ tiến sĩ: Cơ sở nghiên cứu đã được ứng dụng bảo vệ thành công luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện

Trương Tuấn Anh (2015), Nghiên cứu phương pháp xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện dựa trên mạng Nơron MLP, Luận án Tiến sĩ, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

6 Phương thức chuyển giao, địa chỉ ứng dụng, tác động và lợi ích mang lại của kết quả nghiên cứu

- Tài liệu tham khảo cho các học viên thạc sĩ, nghiên cứu sinh, kỹ sư Kết quả nghiên cứu là cơ sở cho việc chế tạo thiết bị định vị sự cố trên đường dây tải điện

- Áp dụng tính toán xác định vị trí sự cố trên đường dây thực tế (Yên Bái – Khánh Hòa)

INFORMATION ON RESEARCH RESULTS

1 General information

- Project title: Development of mathematical formulation for determining the fault parameters of high-voltage transmission systems in short-circuits applied to electric grid in Yen Bai

- Code number: ĐH2013-TN02-02

- Chairman: Dr Truong Tuan Anh

- Responsible agency: Thai Nguyen University of Technology

- Duration: From 2013 to 2014

2 Objectives

Design a new model using an independent MLP neural network and a new model using MLP in parallel with a total resistance algorithm (the total resistance algorithm run on a computer or the total resistance algorithm of actual distance relay, 7SA522) with a MLP neural network to estimate the fault location on the transmission lines

3 Creativeness and innovativeness

- The result of the study is a basis for overcoming the disadvantages of the incident positioning method of the electricity transmission lines, proposed and implemented successfully a new study about the incident positioning;

4 Research results

- Survey and research appling the wavelet Daubechies at level 3 to analyze the d1 component for the signals of the sample at 100kHz frequency to detect the fault time occured on the electricity transmission line

- Investigate the features based on the correlation coefficients between input and output to select the features of the high correlation coefficient applied to the estimation model The calculated results issued a list with 84 characterized values calculated from six signal lines to calculate the incident location parameters

- Recommend the application of CMC-356 simulation of Omicron combined with the actual relay (7SA522) to compare the quality of the calculation model at the incident location in the impact of the actual relay on the actual line And the operating results of the actual distance relays will be used to create a sample that learn the new MLP neural network to compensate error for the actual relays

5 Products

5.1 Scientific paper

[1] Truong Tuan Anh, Tran Hoai Linh, Dinh Van Nhuong (2013),

“Integration of neural network and impedance based method to estimate the shortage fault location on a transmission line”, The second VietNam conference on control and automation VCCA 2013, page 663-669, Đa Nang

[2] Truong Tuan Anh, Tran Hoai Linh, Nguyen Duc Thao (2014), “Testing the capability of MLP neural network in distance relay error correction using CMC-356”, Journal of science and technology, Thai Nguyen University 122(08), 87-93 [3] Truong Tuan Anh (2015), “Two-phase short-circuit fault detections for transmission line using wavelet transform and neural network”, Journal of science and technology, Thai Nguyen University 139(09), 193-199

5.2 Training

- The result of the study has been applied successfully to the PhD thesis

Truong Tuan Anh (2015), Research and development a new method on fault location on transmission lines using MLP neural network, PhD thesis, Hanoi Univesity of Science and Technology

6 Transfer alternatives, application institutions, impacts and benefits of research results

- The result of the study was used as the references to masters students, graduate students and engineers The research results are the basis for the positioning device manufacturing incident on electric lines

- The result of the study was applied to calculate incident positioning on the actual electricity transmission lines (from Yen Bai to Khanh Hoa)

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Trong quá trình vận hành, đường dây truyền tải điện có thể gặp những sự cố như sét đánh, ngắn mạch, đứt dây, chạm đất, sự cố từ các thiết bị, hoạt động sai của thiết bị hay sự cố từ phía người sử dụng, tình trạng quá tải và sự lão hóa của thiết bị Khi xảy ra sự cố tại bất kỳ một phần tử nào trên đường dây, bảo vệ rơle sẽ tác động tách phần tử bị sự cố ra khỏi hệ thống điện và loại trừ sự ảnh hưởng của phần

tử sự cố với các phần tử liền kề không bị sự cố Như vậy quá trình nhận dạng, phát hiện, cách ly và xác định chính xác vị trí sự cố càng nhanh sẽ càng có lợi, giúp cho việc khôi phục lại chế độ làm việc bình thường của hệ thống điện, giảm thiệt hại về kinh tế và nâng cao được độ tin cậy cung cấp điện cho các hộ tiêu thụ [1,2,3,4,5,10] Hiện nay, để xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện thường dùng nguyên lý khoảng cách Thuật toán cơ bản được sử dụng trong các bộ định vị sự cố của rơle khoảng cách cho phép xác định khoảng cách từ nơi đặt thiết bị bảo vệ đến

vị trí xảy ra sự cố và được tính toán một cách chính xác nhất có thể Các rơle khoảng cách sẽ cung cấp thông tin về vùng xảy ra sự cố nhưng không thể xác định chính xác điểm xảy ra sự cố, sai số về vị trí sự cố thay đổi tùy theo từng trường hợp

cụ thể (ví dụ việc xác định vị trí sự cố từ rơle khoảng cách có độ chính xác thống kê khoảng từ 1 đến 5%) Mặt khác, trên thực tế các đường dây truyền tải thường tương đối dài và phân bố trên các địa hình địa lý khác nhau, vì vậy sự cố có thể xảy ra vì bất cứ lý do gì cũng phải mất từ vài phút đến vài giờ để khắc phục sự cố, dẫn đến việc tìm kiếm và xử lý sự cố còn gặp rất nhiều khó khăn

Bài toán xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải đã và đang được quan tâm nghiên cứu một cách rộng rãi Trong các mô hình thí nghiệm, đường dây truyền tải được mô hình hóa dưới dạng đường dây dài với các thông số đặc trưng cho quá trình truyền sóng Tuy nhiên hiện nay các kết quả vẫn còn có nhiều hạn chế Việc phát triển của các thiết bị đo mới cũng như các thuật toán xử lý tín hiệu mới ứng dụng trí tuệ nhân tạo có khả năng tiếp tục cải thiện được các kết quả phân tích Việc xây dựng thành công một giải pháp phân tích và phát hiện vị trí điểm sự cố trên đường dây truyền tải sẽ có ý nghĩa thực tế tốt, nếu đưa vào vận hành sẽ có khả năng mang lại hiệu quả cao về mặt kinh tế - kỹ thuật, do tăng cường được độ chính xác nhằm hỗ trợ cho quá trình tìm kiếm và khắc phục sự cố được nhanh hơn, nâng cao hiệu quả trong vận hành và ổn định hệ thống điện

2 Mục đích nghiên cứu

Nghiên cứu và phát triển một phương pháp mới sử dụng mạng nơron nhân tạo MLP (MultiLayer Perceptron) độc lập hoặc phối hợp với thuật toán tổng trở (tính toán trên máy tính hoặc cài trong các rơle khoảng cách thực tế) để cho phép ước lượng vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện được chính xác hơn

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu

 Các phần mềm sử dụng trong đề tài: ATP/EMTP, Matlab 7.1, DIGSI 4.82, Test Universe V2.30 - Omicron, EView

 Các thiết bị sử dụng trong đề tài: Rơle khoảng cách 7SA522, hợp bộ thí nghiệm CMC-356 của Omicron

Phạm vi nghiên cứu

 Ứng dụng phần mềm ATP/EMTP mô phỏng một số dạng sự cố ngắn mạch trên đường dây truyền tải điện để tạo dữ liệu mẫu cho quá trình nghiên cứu

 Lập trình các thuật toán phân tích và xử lý tín hiệu bằng các công cụ mạnh như Wavelet, mạng nơron, để xây dựng mô hình xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải

 Nghiên cứu về lý thuyết và các mô hình tính toán xử lý tín hiệu ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong bài toán xác định vị trí điểm sự cố trên đường dây truyền tải

 Tìm hiểu và ứng dụng thiết bị mô phỏng CMC-356 của OMICRON để xác định tác động thực tế của rơle khoảng cách nhằm kiểm chứng các thuật toán

Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Bài toán xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện có ứng dụng thực

tế rất rộng rãi Phương pháp mới của đề tài sẽ góp phần bổ sung số lượng các giải pháp để tạo điều kiện cho việc lựa chọn ứng dụng thực tế được dễ dàng hơn

Phương pháp chỉ yêu cầu sử dụng các tín hiệu dòng điện và điện áp đo lường được

ở đầu đường dây truyền tải điện, nên các khâu đo lường và thu thập số liệu cũng khá đơn giản, tính kinh tế cao

Chương 1: CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ SỰ CỐ

TRÊN ĐƯỜNG DÂY TẢI ĐIỆN

Mạng điện càng phức tạp thì những hư hỏng xuất hiện sẽ càng nhiều hơn, do

đó việc trang bị các loại bảo vệ trên đường dây cũng cần được tăng cường Các dạng sự cố này đều phải được phát hiện, cô lập và sửa chữa trước khi đưa trở lại làm việc Việc khôi phục lại trạng thái làm việc bình thường của đường dây bị sự cố chỉ có thể được tiến hành nhanh nhất nếu biết được chính xác vị trí sự cố hoặc ước lượng được vị trí sự cố với độ chính xác hợp lý

Thời gian khắc phục sự cố càng kéo dài càng không có lợi, gây nên mất điện đến các hộ tiêu thụ và có thể dẫn đến thiệt hại đáng kể về kinh tế đặc biệt là đối với các ngành công nghiệp sản xuất, gây mất ổn định trong hệ thống điện Như vậy việc nhanh chóng phát hiện, định vị, cô lập và khắc phục những sự cố là rất quan trọng trong việc đảm bảo chế độ làm việc tin cậy của hệ thống điện [1,2,3,4,5,10] Khi có một sự cố xảy ra trên đường dây truyền tải điện, điện áp tại điểm sự cố đột ngột giảm đến một giá trị thấp, dòng điện tại điểm sự cố đột ngột tăng lên rất lớn Sự thay đổi đột ngột này tạo ra một xung điện từ tần số cao được gọi là sóng lan truyền Những sóng này truyền đi từ vị trí sự cố lan truyền ra cả hai hướng với tốc độ cao Để tìm được vị trí sự cố, từ các tín hiệu dòng điện và điện áp đo được ở đầu đường dây đã được lọc và phân tích bằng cách sử dụng các công cụ xử lý tín hiệu khác nhau Từ các giá trị đo lường được có thể xác định tổng trở sự cố, pha xảy ra sự cố, thời gian trễ của tín hiệu sóng đến để xác định vị trí sự cố Tầm quan trọng của nghiên cứu này phát sinh từ sự cần thiết nhằm giảm thiểu thời gian gián đoạn cung cấp điện và thời gian sửa chữa giúp xác định chính xác hơn vị trí sự cố, khôi phục lại trạng thái làm việc bình thường của đường dây bị sự cố đặc biệt là các đường dây truyền tải điện áp cao ở các khu vực có địa hình khó khăn

1.1 Một số phương pháp xác định vị trí sự cố

Các phương pháp xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện đã được quan tâm và nghiên cứu trong nhiều năm do yêu cầu rất cao trong thực tế về việc ước lượng chính xác được vị trí của điểm sự cố Những phương pháp này có thể được phân loại theo nhiều nhóm, ví dụ những phương pháp kinh điển như: phương pháp dựa trên trở kháng [1,2,3,25,30,32,41,61,73,82,91,92], phương pháp dựa vào

sự lan truyền sóng [13,16,17,18,24,53,75], Ngoài ra còn có các hướng nghiên cứu mới như các phương pháp dựa trên các thuật toán xử lý tín hiệu mới để phân tích các tín hiệu đo lường nhằm đưa ra được kết quả ước lượng vị trí sự cố với độ chính

xác cao hơn các phương pháp kinh điển Có thể kể tới các phương pháp sử dụng biến đổi sóng con (wavelet) để phát hiện điểm thay đổi đột ngột (điểm bắt đầu xuất hiện một tần số mới) [58,68,75,76,96]; sử dụng phép biến đổi S trong miền tần số [16,17,18,58]; các phương pháp sử dụng thuật toán di truyền để tối ưu hóa các mô hình nhận dạng phi tuyến [40]; các phương pháp nơron và nơron lô-gíc mờ để xây dựng mô hình nhận dạng phi tuyến [19,20,26,27,33,44,49,53,57,83]; phương pháp tổng hợp kết quả nhiều hệ nhận dạng [12],

Nhìn chung các phương pháp đều có những khả năng ứng dụng nhất định, tuy nhiên tất cả các phương pháp đều có những tồn tại nhất định, và đây cũng sẽ là khả năng để có thể tìm được một giải pháp tốt hơn cho bài toán xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện

1.2 Phương pháp tính toán dựa trên trở kháng

Trong phương pháp dựa trên trở kháng, sự vận hành của rơle khoảng cách phụ thuộc rất nhiều vào điện trở sự cố và không hiệu quả trong trường hợp có điện trở

sự cố rất cao [34] Phương pháp dựa trên trở kháng có thể được phân thành các phương pháp một đầu và phương pháp nhiều đầu phụ thuộc vào số lượng các thiết

bị đầu cuối mà tại đó các dữ liệu điện áp và dòng điện được thu thập Tuy nhiên phương pháp tổng trở yêu cầu trở kháng ngắn mạch phải gần bằng 0 để có thể thu được kết quả ước lượng vị trí sự cố được chính xác Phương pháp đo tổng trở ở cả hai đầu đường dây [36,38,52,65,73,81,89] có độ chính xác cao hơn vì ít phụ thuộc vào điện trở ngắn mạch hơn Nhưng nhìn chung phương pháp tổng trở sẽ không hiệu quả đối với các trường hợp sự cố thoáng qua

Phương pháp trở kháng được dùng phổ biến nhất trong các rơle khoảng cách

kỹ thuật số được đặt trong trạm biến áp để bảo vệ cho các đường dây Ngoài trở kháng, khi xảy ra sự cố rơle còn tính toán và ghi lại các thông số sự cố trong bản ghi của rơle như: dạng sự cố, vùng sự cố, vị trí sự cố, giá trị tức thời của điện áp và dòng điện xung quanh thời điểm sự cố Việc xác định vị sự cố bằng rơle khoảng cách trong thực tế còn gặp nhiều sai số do những nguyên nhân khác nhau như [9]: ảnh hưởng của thành phần sóng hài, ảnh hưởng của điện trở quá độ đến đến sự làm việc của bộ phận khoảng cách, ảnh hưởng của sai số máy biến dòng điện (BI)

và máy biến điện áp (BU), ảnh hưởng của các thông số đường dây đến đặc tính làm việc của rơle khoảng cách, sự sai khác về thuật toán giữa các rơ-le của các hãng SEL, GE, TOSHIBA, SIEMENS, ABB, AREVA, Việc xác định vị trí sự

cố có thể được thực hiện dựa trên dữ liệu đo lường từ một đầu đường dây, hoặc từ nhiều đầu đường dây của hệ thống phân tia Các phương pháp này luôn tồn tại

những sai số tính toán nên cần được tiếp tục nghiên cứu để cải thiện độ chính xác Bên cạnh đó do tính chất phức tạp của các sự cố do ảnh hưởng bởi nhiều nguyên nhân khác như: ảnh hưởng của các trạm trung gian, ảnh hưởng của tổ nối dây máy biến áp, ảnh hưởng do thành phần tự do gây ra khi tính toán các giá trị hiệu dụng,

độ không lý tưởng của các bộ lọc số, sai số do các bộ chuyển đổi AD, sai số của các thiết bị đo góc pha, việc tính toán cài đặt và chỉnh định rơle cũng như do việc

đã loại bỏ các thành phần tín hiệu biến thiên nhanh dẫn tới mất đi một phần thông tin trong tín hiệu , việc xác định vị trí sự cố của rơle khoảng cách chưa được chính xác Trong đề tài sẽ tiếp tục nghiên cứu và đề xuất phương pháp mới nhằm cải thiện độ chính xác và giảm những ảnh hưởng đến việc xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện Một số phương pháp tính toán dựa trên trở kháng như:

a) Phương pháp điện kháng đơn [77, 92]

Các giá trị điện áp, dòng điện đo lường được ở đầu đường dây sẽ được sử dụng

để tính toán trở kháng của đường dây đến vị trí điểm sự cố lsù cè và được biểu diễn theo phương trình (1.1) Khi trở kháng của đường dây trên mỗi đơn vị chiều dài đã được xác định, khoảng cách sự cố có thể được tính toán theo các phương trình (1.2)

và (1.3)

trong đó:

 UA: điện áp tại đầu nguồn A; ZL: tổng trở của đường dây

 IA: dòng điện chạy ra từ đầu nguồn A

Hình 1.1: Sơ đồ minh họa sự cố trên đường dây truyền tải sử dụng phương pháp điện kháng đơn

Từ công thức (1.2) khoảng cách đến vị trí sự cố tính từ đầu nguồn A được xác định theo biểu thức (1.3):

A

f A

L f

U

RI

l

ZI

Hình 1.2: Minh họa phương pháp TAKAGI trên mạch điện một pha hai nguồn

Điện trở sự cố được tính toán theo biểu thức (1.4):

f

j A

 UA: điện áp tại đo lường đầu nguồn A

 ZL: tổng trở của đường dây

 IA: dòng điện chạy ra từ đầu nguồn A

 ZC: tổng trở đặc tính

 : hệ số lan truyền

 Rf: điện trở sự cố

 I dòng điện xếp chồng, là sự chênh lệch giữa dòng điện sự cố và dòng A :điện trước sự cố

trước sự cố

 I ảnh phức liên hợp của A*: I  A

c) Phương pháp TAKAGI cải tiến [77,80,92]

Phương pháp Takagi cải tiến này cũng còn được gọi là phương pháp dòng điện thứ tự không Phương pháp này không yêu cầu dữ liệu trước sự cố vì nó sử dụng dòng điện thứ tự không thay vì xếp chồng dòng điện của sự cố chạm đất [32] Vị trí

sự cố trong phương pháp này được tính toán trong phương trình (1.7):

* 1

 Z1L: tổng trở thứ tự thuận của đường dây

 UA: điện áp tại đo lường đầu nguồn A

 IA: dòng điện chạy ra từ đầu nguồn A

d) Nhận xét và đánh giá:

Phương pháp tính toán xác định vị trí sự cố sử dụng dữ liệu dòng điện và điện

áp được đo lường ở một đầu đường dây hiện nay được dùng khá phổ biến, đáp ứng được điều kiện thực tế và công nghệ rơle bảo vệ Ưu điểm nổi bật của phương pháp điện kháng đơn là đơn giản, dễ lắp đặt, không cần phải đồng bộ giữa các thiết bị, tuy nhiên có nhược điểm là dễ bị ảnh hưởng lớn bởi các nguồn nhiễu như sự bất đối xứng của đường dây (ví dụ do không hoán vị dây dẫn), ảnh hưởng của thành phần thứ tự không hay của hỗ cảm giữa các đường dây, Phương pháp Takagi ít ảnh hưởng của điện trở sự cố và ảnh hưởng của dòng tải nhưng cần phải biết chính xác được các thông số của dòng điện pha sự cố ngay trước thời điểm xuất hiện sự cố Các sai lệch trong các thông số này sẽ tạo thành sai số lớn trong việc ước lượng vị trí sự cố Còn trong phương pháp Takagi cải tiến không cần dùng giá trị của dòng điện trước sự cố nhưng lại phải xác định được góc pha của dòng điện thứ tự 0 Đây cũng là một nguồn sai số lớn của phương pháp

Phương pháp tính toán xác định vị trí sự cố sử dụng dữ liệu đo lường từ nhiều đầu cho kết quả tốt hơn phương pháp đo lường từ một đầu nhưng chi phí đầu tư thiết bị cao và đòi hỏi thiết bị đo nhiều và cần phải thực hiện đồng bộ [9]

1.3 Phương pháp sử dụng sóng lan truyền [77]

a) Nội dung của phương pháp

Phương pháp truyền sóng dựa trên nguyên tắc thành phần sóng phản xạ khi gặp điểm sự cố (hoặc điểm cuối) của đường dây dài Thông tin thu thập ở đây có thể

là thời điểm sóng phản xạ lần thứ nhất, thời gian sóng chạy tới cuối đường dây Phương pháp truyền và phản xạ sóng có ưu điểm sử dụng cho mọi loại cáp và áp dụng tốt cho các hệ thống phân nhánh, không áp dụng đối với sự cố chập chờn

Ví dụ với đường dây truyền tải một pha (giả thiết không tổn hao với các thành phần tần số cao lan truyền) với chiều dài l, vận tốc sóng lan truyền v, điện dung và điện cảm trên một đơn vị chiều dài C’ và L’ và tổng trở sóng ZC Giả sử việc xuất hiện của một sự cố ở một khoảng cách lsự cố tính tới nguồn A, các giá trị điện áp và dòng điện được mô tả trong biểu thức (1.8) và (1.9)

Sơ đồ nguyên lý xác định vị trí sự cố trên đường dây như hình 1.3:

Hình 1.3: Sơ đồ minh họa phương pháp sử dụng sóng lan truyền xác định vị trí sự cố

 ef: Sóng điện áp thuận chạy trên đường dây

 er: Sóng điện áp ngược chạy trên đường dây

 τA: thời điểm sóng tới đầu A

 τB: thời điểm sóng tới đầu B

 l: chiều dài đoạn đường dây

 υ: tốc độ truyền sóng, 1

L C

 

  Một số công trình ứng dụng phương pháp sử dụng sóng lan truyền như:

Theo bài báo [111] trình bày phương pháp xác định vị trí sự cố trên đường dây

có hai nguồn cung cấp dựa trên quá trình truyền sóng trên đường dây sử dụng CWT khi xảy ra sự cố ngắn mạch Đường dây mô phỏng có cấp điện áp 345kV, chiều dài 321,86km, khảo sát khi sự cố ngắn mạch ba pha tại vị trí 32,186km Kết quả sau khi

áp dụng phương pháp, vị trí sự cố được xác định 36,997km, sai số là 1,5% (tương ứng 4,812km)

Ngành điện một số nước trên thế giới đã ứng dụng công nghệ xác định vị trí sự

cố theo phương pháp lan truyền sóng [8] như: Qualitrol (Hathaway Instruments Division - Anh), Nippon (Nhật Bản), Kinkei (Nhật Bản) và Isa (Italia) Tại Việt Nam, việc áp dụng công nghệ định vị sự cố theo phương pháp truyền sóng cũng đã được triển khai đưa vào thử nghiệm trên một số tuyến đường dây truyền tải điện áp 220kV Đường dây 200kV Thái Nguyên - Hà Giang với chiều dài 232,2km, sử dụng thiết bị Nippon của Nhật Bản Sau khi đưa vào thử nghiệm, một số kết quả được thống kê trong bảng 1.1

Bảng 1.1 Thiết bị Nippon xác định vị trí sự cố trên đường dây 220 kV Thái Nguyên - Hà Giang

Lần Ngày Thời điểm Kết quả Điểm sự cố

thực tế

Nguyên nhân sự

cố

Sai số (m) (%)

Ngoài ra, cũng trong nhóm các phương pháp sử dụng sóng lan truyền còn có các giải pháp sử dụng không chỉ thời gian sóng lan truyền mà còn cả hình dạng của các sóng phản xạ để xác định vị trí và các thông số khác của sự cố Đây là các phương pháp TDR (Time-Domain Reflectometer)

b) Nhận xét và đánh giá

Định vị sự cố bằng sóng truyền là một công nghệ tiên tiến, kinh tế, đã được áp dụng trong ngành điện ở rất nhiều nước trên thế giới Công nghệ này đã được ứng dụng cho hệ thống lưới điện trung áp và đặc biệt sử dụng cho tất cả các ngăn lộ của

hệ thống lưới điện truyền tải Thiết bị định vị sự cố bằng sóng truyền giúp nhà quản

lý nắm được chính xác và nhanh nhất vị trí điểm sự cố trên các đường dây, qua đó

có xử lý nhanh sự cố, giảm chi phí nhân lực tìm kiếm, giảm phương tiện đi lại, nâng cao khả năng xử lý sự cố, rút ngắn thời gian mất điện của hệ thống, tăng khả năng vận hành an toàn, tin cậy cho hệ thống điện trung áp, cao áp và siêu cao áp

Phương pháp lan truyền sóng còn chịu ảnh hưởng của các nguyên nhân khác dẫn đến việc xác định vị trí sự cố không chính xác như: khó khăn trong việc đồng bộ thời gian của các thiết bị trên hệ thống, một giải pháp thông dụng thường được sử dụng để đồng bộ tín hiệu là tín hiệu GPS, nhưng sai số thời gian của phương pháp này ước lượng khoảng 1 s tương ứng với sai số về khoảng cách khoảng 150m; xác định không chính xác vận tốc truyền sóng trên đường dây cao áp; sai số liên quan đến

việc phát hiện sóng truyền Mặt khác chi phí đầu tư tốn kém do lắp đặt thiết bị GPS, máy dò sự cố thoáng qua, phần mềm [9]

1.4 Phương pháp sử dụng mạng nơron nhân tạo

Các mạng nơron trong thời gian gần đây đã được đưa vào sử dụng cho việc định vị sự cố [33] và có ý nghĩa quan trọng từ khi Sobajic và Pao sử dụng các mạng nơron để dự báo thời gian hoàn tất thao tác của rơle [66] Kulicke và Dalstein [26]

đã sử dụng các mạng nơron để phát hiện các sự cố trên đường dây truyền tải và cũng có thể phân biệt giữa các sự cố phóng hồ quang và không phóng hồ quang Một kỹ thuật mới để phát hiện vị trí của sự cố tốc độ cao bằng cách sử dụng các mạng nơron đã được đề xuất bởi Kezunovic, Sobajic và Rikalo [53] Mạng nơron dựa vào kỹ thuật định vị sự cố cho đường dây 1 nguồn được nghiên cứu bởi Chen

và Maun [95] trong khi Song [96] sử dụng các mạng nơron cho xác định vị trí sự cố trên một chuỗi các đường dây cần được bù Mạng nơron bắt đầu được sử dụng rộng rãi nói chung từ cuối những năm tám mươi và trong suốt thời gian những năm chín mươi của thế kỷ XX Trong [9] đã sử dụng hai mạng nơron nhân tạo (ANN) và mạng nơron mờ (ANFIS) để ước lượng trực tiếp vị trí sự cố từ các tín hiệu đầu vào

là các trị số hiệu dụng của dòng điện và điện áp lấy từ các bản ghi sự cố của rơle 7SD522 Mạng đã được huấn luyện khi thử nghiệm kiểm chứng trên đường dây mô phỏng 110kV Đăk Nông - Đăk Mil thì sai số giữa các kết quả vị trí sự cố ngắn mạch

1 pha và hai pha chạm đất của đường dây 110kV Đăk Nông - Đăk Mil nằm trong khoảng (0,087-2,656)%, Khi so sánh với các bản ghi thực tế của hai đường dây trên thì mạng nơ-rôn của [9] có sai số lớn nhất là 2,82% cho đường dây 110kV Đăk Nông

- Đăk Mil và 2,16% cho đường dây 220kV Hòa Khánh - Huế Bên cạnh đó tác giả cũng phân tích và so sánh các phương pháp phân loại sự cố như: hệ mờ, phân tích wavelet, mạng nơron nhân tạo ANN, mạng nơron thích nghi ANFIS Từ đó đề xuất

sử dụng phương pháp wavelet là phù hợp và hiệu quả để giải quyết các bài toán phân loại sự cố trên đường dây tải điện thực tế

Có rất nhiều những mô hình và thuật toán mạng nơron đã được đề xuất và ứng dụng, nhưng phổ biến nhất là các mạng truyền thẳng nhiều lớp với các khối xử lý trung tâm là khối nơron perceptron, mà đại diện điển hình là mạng MLP (Multi Layer Perceptron) Trong đề tài lựa chọn sử dụng mạng MLP do đây là cấu trúc mạng kinh điển, có rất nhiều các tài liệu và công trình đã sử dụng mạng này nên thuận tiện cho TÁC GIả tham khảo Bên cạnh đó, khi so sánh với các mạng nơron kinh điển khác như mạng RBF [27], mạng SOM thì mạng MLP có những ưu điểm như sau: mạng RBF chỉ có 1 lớp ẩn là phi tuyến, lớp đầu ra là tuyến tính nên khả

năng xấp xỉ các hàm phi tuyến của RBF kém hơn (với cùng một bậc phi tuyến thì mạng RBF cần phải sử dụng nhiều nơron ẩn hơn), mạng SOM là mạng học theo nguyên tắc tự tổ chức, không sử dụng các giá trị đầu ra đích nên chỉ phù hợp với các bài toán tìm các nhóm số liệu đầu vào tương đồng nhau chứ không tạo thành ánh xạ vào-ra phi tuyến

Các công trình khác có liên quan trong lĩnh vực xác định vị trí sự cố bằng cách

sử dụng các mạng nơron nhân tạo có thể được tìm thấy trong các tài liệu tham khảo [19,27,49,58,102,103,104,105,106,107,108,109] Một số công trình ứng dụng mạng nơron để xác định vị trí sự cố được liệt kê như sau:

Bài báo [102] khảo sát sự ảnh hưởng của tần số lấy mẫu đến ước lượng vị trí

sự cố khi sử dụng các thuật toán dựa vào mạng nơron nhân tạo Các mẫu đầu vào mạng nơron được tạo ra từ phần mềm ATP cho đường dây ba pha điện áp 230kV, chiều dài 188km khi thay đổi dạng sự cố (ngắn mạch một pha, ngắn mạch 2 pha, ngắn mạch 2 pha chạm đất và ngắn mạch 3 pha), điện trở sự cố, góc tới sự cố ứng với các tần số lẫy mẫu khác nhau (1200 Hz, 2400 Hz và 15360 Hz) Sai số lớn nhất của phương pháp khi ước lượng vị trí sự cố được đánh giá là dưới 6,02% (tương ứng với 11,32km)

Bài báo [103] giới thiệu về một giải pháp ứng dụng mạng nơron ước lượng vị trí sự cố khi ngắn mạch một pha dựa trên các giá trị đo lường dòng điện và điện áp tại cả hai đầu đường dây Sử dụng phần mềm EMTP-RV mô phỏng đường dây mạch đơn, điện áp 110kV, chiều dài 60km khi thay đổi các thông số như: vị trí sự

cố 0km, 10km, 20km, 30km, 40km, 50km, 60km; điện trở sự cố: 0Ω, 10Ω, 25Ω và 50Ω Sai số lớn nhất của phương pháp khi ước lượng vị trí sự cố được đánh giá là dưới 6% (tương ứng với 3.6km)

Bài báo [104] giới thiệu phương pháp sử dụng mạng nơron ước lượng vị trí sự

cố trên đường dây truyền tải có hai nguồn cung cấp, điện áp 230kV, chiều dài 100km Các mẫu đầu vào mạng nơron được tạo ra từ phần mềm PSCAD/EMTDC khi thay đổi các thông số như: 21 vị trí sự cố (vị trí sự cố cách đều 5km cho toàn bộ chiều dài đường dây); 17 trường hợp điện trở sự cố từ 0Ω, 5Ω, 10Ω đến 80Ω; mô phỏng cho 4 dạng sự cố ngắn mạch (ngắn mạch một pha, ngắn mạch 2 pha, ngắn mạch 2 pha chạm đất và ngắn mạch 3 pha) Sai số lớn nhất của phương pháp khi ước lượng vị trí sự cố: ngắn mạch một pha 0,3324% (0,33km); ngắn mạch hai pha 0,1403% (0,14km); ngắn mạch hai pha chạm đất 0,3408% (0,34km) và ngắn mạch 3 pha 0,4926% (0,493km)

Bài báo [105] giới thiệu phương pháp sử dụng sóng cao tần ước lượng vị trí sự

cố trên đường dây truyền tải dựa vào mạng nơron nhân tạo và thuật toán di truyền chỉ dùng các tín hiệu dòng điện Các mẫu đầu vào mạng nơron được tạo ra từ phần mềm ATP-EMTP và được mô phỏng với tần số lẫy mẫu 100kHz, điện áp 400kV, chiều dài 128km Sai số của phương pháp khi ước lượng vị trí sự cố được đánh giá nhỏ hơn 2% (tương ứng với 2,56km)

Bài báo [106] giới thiệu về một giải pháp ứng dụng mạng nơron ước lượng vị trí sự cố dựa trên các giá trị đo lường dòng điện và điện áp tại một đầu đường dây

Mô hình đường dây trong bài báo là hai đường dây mạch kép, 2 nguồn cung cấp, điện áp 220kV, chiều dài 100km Sử dụng phần mềm Matlab 7.01 mô phỏng đường dây theo thông số phân bố với giả thiết sự cố ngắn mạch hai pha trên từng tuyến đường dây: 6 trường hợp sự cố ngắn mạch 2 pha; 10 trường hợp thay đổi về vị trí sự cố; 2 trường hợp thay đổi về góc lỗi bắt đầu ở 00 và 900 Tổng số mẫu được sử dụng cho việc ước lượng vị trí sự cố là 1200 mẫu Sai số của phương pháp khi ước lượng

vị trí sự cố được đánh giá là dưới 1,35% (tương ứng với 1,35km)

Bài báo [107] ứng dụng mạng nơron ước lượng vị trí sự cố dựa trên các giá trị

đo lường dòng điện và điện áp tại đầu đường dây khi xảy ra ngắn mạch (ngắn mạch một pha, ngắn mạch 2 pha, ngắn mạch 2 pha chạm đất và ngắn mạch 3 pha) Các mẫu đầu vào mạng nơron được tạo ra từ phần mềm EMTP cho đường dây ba pha có hai nguồn cung cấp, điện áp 400kV, chiều dài 150km và được mô phỏng với tần số lẫy mẫu 4kHz Sai số của phương pháp khi ước lượng vị trí sự cố được đánh giá là dưới 1% (tương ứng với 1,5km)

Bài báo [108] giới thiệu về một giải pháp ứng dụng mạng nơron ước lượng vị trí sự cố dựa trên các giá trị đo lường dòng điện tại một đầu đường dây Các mẫu đầu vào mạng nơron được tạo ra từ phần mềm ATP cho đường dây ba pha có hai nguồn cung cấp, điện áp 132kV, chiều dài 100km khi thay đổi dạng sự cố (ngắn mạch một pha, ngắn mạch 2 pha, ngắn mạch 2 pha chạm đất và ngắn mạch 3 pha),

vị trí sự cố cách đều 5km, điện trở sự cố 2Ω, góc tới sự cố ở 00 và 900 Sai số của phương pháp khi ước lượng vị trí sự cố được đánh giá là dưới 1% (tương ứng với 1km)

Bài báo [109] giới thiệu phương pháp sử dụng mạng nơron ước lượng vị trí sự

cố trên đường dây truyền tải có hai nguồn cung cấp, điện áp 500kV, chiều dài 300km Các mẫu đầu vào mạng nơron được tạo ra từ phần mềm EMTP khi thay đổi các thông số như: vị trí sự cố (quá trình học bước sự cố là 5km, quá trình kiểm tra là 2,5km cho toàn bộ chiều dài đường dây); điện trở sự cố từ 0Ω đến 300Ω; , góc tới

sự cố từ 00 đến 900; mô phỏng cho 4 dạng sự cố ngắn mạch (ngắn mạch một pha, ngắn mạch 2 pha, ngắn mạch 2 pha chạm đất và ngắn mạch 3 pha) Sai số lớn nhất của phương pháp khi ước lượng vị trí sự cố được đánh giá nhỏ hơn 0,23% (tương ứng với 0,7km)

Ngoài một số phương pháp đã liệt kê ở trên khi ứng dụng mạng nơron để ước lượng vị trí sự cố, còn có nhiều công trình ứng dụng các phương pháp khác nhau để ước lượng vị trí sự cố trên đường dây tải điện Nhiều phương pháp sử dụng các tín hiệu dòng điện và điện áp tại máy biến áp hoặc đầu đường dây trong quá trình phân tích Với những phương pháp đã nêu trên thường phải sử dụng các hệ thống đo có các máy biến dòng, biến áp khá phức tạp Vì vậy còn có thể gặp một hướng nghiên cứu nữa là sử dụng các cảm biến đo cường độ từ trường (ví dụ như cảm biến Hall) do dòng điện đầu đường dây sinh ra Trong trường hợp có thể đo kiểm tra thường xuyên thì có thể sử dụng các phương pháp so sánh pha của dòng điện trước với pha của dòng điện sau sự cố [30] nhưng chỉ cho trường hợp ngắn mạch 1 pha Một số công trình khác xác định vị trí sự cố:

Trong [68], các tác giả áp dụng biến đổi wavelet khác nhau như Coiflet và Mexican Hat để phân tích dòng điện ba pha của một hệ thống điện để phát hiện pha

có sự cố Hệ thống điện được mô phỏng bằng mô hình PI trong MATLAB/ Simulink cho đường dây đơn 500kV dài 200 km, sai số của vị trí sự cố dao động trong khoảng từ 10 đến 13% chiều dài đường dây

Bài báo [63] giới thiệu về một giải pháp ước lượng vị trí sự cố dựa trên các giá trị

đo trở kháng trên đường dây Mô hình đường dây trong bài báo sử dụng điện áp 400kV, chiều dài 300km, có lắp đặt các thiết bị bù dọc Tín hiệu thu thập là dòng điện hai phía và điện áp của một phía nguồn Dựa trên trở kháng đầu vào đường dây, phương pháp có sai số trung bình 0,21% chiều dài đường dây (tương ứng với 630m) và sai số cực đại 0,35% (ứng với 1,05km)

Bài báo [71] sử dụng các tín hiệu dòng điện và điện áp ở cả hai đầu đường dây (cần được đồng bộ về thời gian) để tính toán trở kháng vào của hai đầu đường dây,

từ đó xác định vị trí sự cố và điện trở sự cố Mô hình đường dây được thử nghiệm là đường dây 400kV, chiều dài 300km, có lắp đặt các thiết bị bù dọc Sai số của phương pháp được đánh giá là dưới 0,5% (tương ứng với 1,5km)

Các tác giả của [47] cũng đã sử dụng phần mềm EMTP để mô phỏng đường dây 34kV bằng mô hình thông số rải Các tín hiệu được lấy mẫu với tần số 1920Hz

và các tín hiệu đo được lọc bởi bộ lọc thông thấp 360Hz Sai số tương đối của vị trí

sự cố trong bài báo này đạt dưới 1%

1.5 Kết luận chương 1

Chương 1 trình bày tổng quan về các phương pháp nghiên cứu tính toán xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện Nhìn chung các phương pháp đã được nghiên cứu và phát triển khác biệt nhau khá lớn về ý tưởng, thuật toán, mô hình của đối tượng cũng như về độ chính xác và khả năng áp dụng của các kết quả Trong đó phải kể tới tính tổng quát của các giải pháp khá thấp, có nghĩa là một giải pháp thường được giới hạn trong một nhóm đối tượng hẹp (ví dụ các giới hạn về cấp điện áp sử dụng, về độ phức tạp của mạng điện, về các đối tượng nguồn/tải trong hệ thống, về tính tuyến tính/phi tuyến/bão hòa của các phần tử, ) cho nên rất khó áp dụng được giải pháp của hệ thống này sang hệ thống khác, hoặc thậm chí trong cùng một hệ thống nhưng với các phần tử tải khác nhau,

Trong các chương tiếp theo của đề tài sẽ tập trung nghiên cứu và phát triển một mô hình mới nhằm ước lượng chính xác hơn về vị trí sự cố trên đường dây tải điện dựa trên các số liệu dòng điện và điện áp đo tức thời ở một đầu đường dây Mô hình này có các thông số được điều chỉnh thích nghi dựa trên các bộ số liệu mẫu mô phỏng từ hệ thống truyền tải nên khi có một hệ thống truyền tải mới, mô hình có thể được điều chỉnh lại để tiếp tục có được độ chính xác cao

Chương 2: CÁC GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT TRONG ĐỀ TÀI

2.1 Sơ đồ khối tổng thể ước lượng vị trí sự cố

Như đã trình bày trong chương 1, nhìn chung các giải pháp đã được các tác giả khác nghiên cứu và phát triển khác biệt nhau khá lớn về ý tưởng, thuật toán, mô hình của đối tượng cũng như về độ chính xác và khả năng áp dụng của các kết quả

Vì vậy rất khó áp dụng được giải pháp của hệ thống này sang hệ thống khác, hoặc thậm chí trong cùng một hệ thống nhưng với các phần tử tải khác nhau,

Do đó một trong những ý tưởng phổ biến hiện nay là xây dựng các giải pháp

"mềm dẻo" có khả năng tự học [20, 21, 69] Có nghĩa là cần xây dựng một hệ thống thu thập, phân tích và xử lý tín hiệu có cấu trúc khá cố định nhưng có các tham số

có thể điều chỉnh được để có thể thích nghi với các tín hiệu đầu vào mới Khi đó nếu có một đối tượng mới hoặc một bài toán mới, có thể tiến hành thu thập các mẫu tín hiệu mới để đưa vào cho hệ thống điều chỉnh lại các tham số để có thể hoạt động tốt hơn với các mẫu tín hiệu mới này Quá trình điều chỉnh thích nghi hệ thống theo các mẫu số liệu mới được gọi là quá trình học của hệ thống Trường hợp các mẫu học bao gồm cả cặp tín hiệu đầu vào và các đáp ứng đích mong muốn được gọi là quá trình học có hướng dẫn [70, 79]

Trong đề tài này sẽ tập trung nghiên cứu và phát triển một mô hình mới nhằm ước lượng chính xác hơn về vị trí sự cố trên đường dây tải điện dựa trên các số liệu dòng điện và điện áp đo tức thời chỉ ở một đầu đường dây Việc lắp đặt thiết bị đo ở

cả hai đầu đường dây hoặc lắp đặt các thiết bị đo tại nhiều điểm trên đường dây truyền tải có độ chính xác cao hơn so với việc lắp đặt thiết bị đo ở một đầu đường dây nhưng sẽ tốn kém hơn đồng thời đòi hỏi phải đồng bộ được về thời gian của các thiết bị (nếu đồng bộ không đạt yêu cầu thì sai số vị trí lại lớn) Do trong đề tài sử dụng các tín hiệu dòng – áp mô phỏng từ ATP/EMTP nên đối với các trường hợp tính toán tổng trở bằng các chương trình trên máy tính thì các sai số đo lường, sai số

do chuyển đổi AD,… sẽ không đáng kể Tuy nhiên vẫn còn những nguồn sai số lớn như ảnh hưởng của thành phần một chiều trong quá trình quá độ tới việc tính toán các giá trị hiệu dụng của dòng và áp, sai số do việc tính toán giá trị hiệu dụng của thành phần cơ bản trong tín hiệu quá độ Đã có rất nhiều nghiên cứu nhằm cải tiến sai số định vị sự cố của rơle khoảng cách, bằng cách cải thiện khâu lọc thành phần

DC, ví dụ như trong [17, 45, 55, 87] Đồng thời mô hình đường dây được lựa chọn

là mô hình không hoán vị trong khi giải thuật của rơle khoảng cách truyền thống được xây dựng dựa trên giả thiết hệ thống điện là 3 pha đối xứng hoàn hảo, vì vậy

khi áp dụng phương pháp tính với mô hình đường dây không có hoán vị sẽ gặp phải sai số nhất định Đề tài sử dụng rơle thực tế để thử nghiệm với các tín hiệu dòng –

áp đầu vào đã tính từ ATP/EMTP thì sẽ có thêm các sai số từ các bộ chuyển đổi DA (bộ tạo các tín hiệu dòng – áp thực từ các tín hiệu mô phỏng), sai số làm tròn khi tính toán (do cấu hình hạn chế của bộ vi xử lý trung tâm của rơle so với vi xử lý trung tâm của các máy tính cá nhân) Lựa chọn của đề tài sẽ sử dụng các phương pháp tính toán và xử lý tín hiệu hiện đại như mạng nơron nhân tạo để khắc phục được phần nào các sai số trên để có được độ chính xác tương đương hoặc cao hơn Phương pháp được đề xuất trong đề tài được thực hiện tuần tự qua ba bước như sau Trước tiên, sẽ phân tích trực tuyến các tín hiệu dòng điện và điện áp (đo ở đầu đường dây) để phát hiện các thời điểm xảy ra những thay đổi đột ngột trong tín hiệu (còn gọi là thời điểm xuất hiện sự cố) do các sự cố trên đường dây sinh ra Ở bước thứ hai, với thời điểm xuất hiện sự cố đã được xác định, chương trình tiến hành phân tích trong một cửa sổ nhỏ (dự kiến 40ms trước và 20ms sau thời điểm xuất hiện sự cố) của các tín hiệu để tính toán các giá trị đặc trưng (hay còn gọi là các đặc tính) bao gồm các đặc trưng từ giá trị tức thời và các đặc trưng từ phổ tần

số Trong bước cuối cùng, bước thứ ba, các giá trị đặc trưng này được xử lý tiếp tục bằng một mô hình phi tuyến để đưa ra được các ước lượng chính xác hơn về vị trí

sự cố Sơ đồ khối của ý tưởng này được trình bày trên hình 2.1:

Hình 2.1: Sơ đồ khối tổng thể phương pháp phân tích và xử lý tín hiệu đầu đường dây để xác định

vị trí sự cố

Cụ thể, để có thể phát hiện được thời điểm xuất hiện sự cố, đề tài đề xuất sử dụng phép phân tích tín hiệu theo các hàm cơ sở wavelet (sóng nhỏ) do phép phân tích này cho phép phát hiện được các thay đổi đột ngột trong tín hiệu đang được lấy mẫu để xem xét

2.2 Mạng nơron MLP và ứng dụng ước lượng vị trí sự cố

2.2.1 Mạng nơron MLP hoạt động độc lập ước lượng vị trí sự cố [12,64,69,79,93]

Từ các số liệu dòng điện và điện áp đo lường ở đầu đường dây sẽ được phân tích và xử lý trước khi đưa vào mạng MLP để ước lượng trực tiếp vị trí sự cố như hình 2.2

Hình 2.2: Ý tưởng mô hình hoạt động độc lập mạng MLP Giải pháp đề xuất này có ưu điểm là đơn giản, chỉ cần sử dụng một mạng MLP

để học trực tiếp Tuy nhiên, như các kết quả tính toán mô phỏng ở chương 4, do số lượng mẫu hữu hạn và quá trình tối ưu hóa các thông số của mạng MLP khó đạt được cực trị toàn cục trong toàn miền xác định nên mạng MLP vẫn có sai số khi hoạt động Do nhiệm vụ của quá trình học là ước lượng trực tiếp vị trí sự cố (có dải giá trị biến thiên trong khoảng 5km,115km ) nên khi thử nghiệm với các trường 

hợp mới (chưa xuất hiện trong quá trình học), mạng MLP có thể gây sai số lớn trong một số trường hợp (sai số trung bình nhỏ, nhưng sai số cực đại vẫn lớn) Đối với một vài trường hợp thử nghiệm trong đề tài, mạng MLP có thể có sai số cực đại hơn 20km (tương ứng 16,87%) Để khắc phục nhược điểm này, trong đề tài đề xuất

sử dụng mô hình thứ hai phối hợp giữa mạng nơron MLP và các thuật toán tổng trở 2.2.2 Mạng nơron MLP phối hợp song song với một thuật toán tổng trở (thuật toán mô phỏng trên máy tính, thuật toán tích hợp trong rơle khoảng cách thực tế)

Thuật toán ước lượng vị trí sự cố mô phỏng trên máy tính (PC) được sử dụng trong đề tài là các công thức tính toán của rơle khoảng cách trình bày trong [97]

Mô hình được đề xuất này của đề tài là một giải pháp mới, chưa thấy được đề xuất trong các công trình nghiên cứu khác về xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải Ý tưởng của mô hình được trình bày trên hình 2.3

Hình 2.3: Ý tưởng mô hình hoạt động song song rơle với mạng MLP

Ý tưởng chung của hệ phối hợp song song nhiều giải pháp là khi sử dụng phối hợp nhiều phương pháp, có thể tạo ra một giải pháp mới có độ chính xác, độ tin cậy cao hơn (trên các bộ số liệu mẫu đã có) so với khi chỉ sử dụng từng phương pháp đơn lẻ ban đầu [98, 99, 100, 101,110] Khi đó có thể kết luận rằng hệ thống đã phát huy được ưu điểm của các giải pháp đơn lẻ và hạn chế được các nhược điểm của chúng để cải thiện được chất lượng hoạt động Một ví dụ thực tế của các mô hình dạng này có thể nhắc tới như việc sử dụng đồng thời nhiều giải pháp rơle bảo vệ cho một đối tượng để nâng cao độ tin cậy, hoặc trong một lĩnh vực khác như việc trên các thiết bị bay người ta đều sử dụng song song nhiều giải pháp đo độ cao (như dùng GPS, dùng khí áp kế, dùng sóng radio điều khiển từ sân bay,…) cũng để nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của kết quả cuối cùng Việc phối hợp song song các giải pháp cũng được Per Printz Madsen đề xuất khi phối hợp giữa mạng nơron MLP với mô hình tuyến tính và phi tuyến tính của các hệ thống động [110] Kết quả được kiểm tra trên dữ liệu mô phỏng cho thấy mạng nơron MLP phối hợp với mô hình tuyến tính cho kết quả tốt hơn so với một mạng MLP thuần túy và một mạch tuyến tính thuần túy Trường hợp dữ liệu có nhiễu “dữ liệu thực tế” thì mô hình tuyến tính với hiệu chỉnh sai số phi tuyến tính có kết quả tốt hơn so với mô hình nêu trên Tuy nhiên nếu phối hợp không tốt thì giải pháp tổng hợp sẽ có chất lượng kém đi Vì vậy các mô hình phối hợp cần phải được thử nghiệm, đánh giá chất lượng ví dụ như dựa trên sai số của mô hình

Mục đích chính của việc sử dụng song song thêm mạng MLP là do các rơle khoảng cách hiện nay vẫn còn gây sai số khi hoạt động Để giảm các sai số này, nhiệm vụ của mạng MLP là tạo ra lượng "bù" sao cho khi cộng đáp ứng của mạng MLP vào kết quả của rơle khoảng cách, ta có được vị trí chính xác hơn so với trước khi bù như được thể hiện trong công thức sau:

Vị trí sự cố cần ước lượng trực tiếp (theo như mô hình đề xuất 2.2.1) hay lượng cần bù (theo như mô hình đề xuất 2.2.2) sẽ là một hàm phi tuyến tính do với

các đầu vào là tín hiệu u-i cố định cho trước thì có thể biết được vị trí sự cố chính xác đã sinh ra các tín hiệu u-i đó, đồng thời đầu ra của thuật toán tổng trở cũng là cố định (trong các mẫu này không có các nguồn nhiễu, nguồn sai số ngẫu nhiên như trên lưới truyền tải thực tế) Khi đó khả năng "bù" của mạng MLP xuất phát từ việc mạng này có thể xấp xỉ hàm phi tuyến bị chặn bất kỳ với độ chính xác cho trước [56] thông qua quá trình học (và kiểm tra) trên một bộ số liệu mẫu đủ lớn của hàm phi tuyến cần xấp xỉ

Mạng nơron MLP được xây dựng dựa trên cơ chế "học" (learning process), trong đó các thông số của mạng được điều chỉnh trên cơ sở một bộ số liệu mẫu cho trước ở dạng các cặp mẫu (đầu vào, đầu ra) Mạng nơron MLP sẽ tái tạo lại ánh xạ (phi tuyến) giữa tín hiệu đầu vào và đầu ra này để xác định các thông số của sự cố Trong đề tài sẽ ứng dụng phần mềm ATP/EMTP để mô phỏng các dạng sự cố ngắn mạch trên đường dây để tạo các mẫu đầu vào cho mạng nơron MLP

2.3 Phần mềm ATP/EMTP và ứng dụng để tạo mẫu số liệu

Để có được các số liệu phục vụ cho việc xây dựng mô hình, do việc thu thập được các tín hiệu thực tế là khó khăn, đặc biệt là các tín hiệu trong các trạng thái sự

cố (do các sự cố trong thực tế xảy ra tại các thời điểm khó xác định trước, đồng thời các thông số sự cố như vị trí, điện trở sự cố và thời điểm xảy ra thay đổi trong tín hiệu cũng khó xác định, mặt khác để phục vụ các nhiệm vụ thống kê thì các ghi chép sự cố cũng không được hoàn chỉnh, nhiều trường hợp sự cố chỉ có các bản ghi của rơle nhưng không có các thông tin về vị trí thực tế xảy ra sự cố, cũng như các điện trở sự cố, ) vì vậy trong đề tài này đã chọn giải pháp dùng phần mềm mô phỏng để tạo ra các tín hiệu dòng/áp dây trước và trong quá trình quá độ do sự cố gây ra Các công cụ mô phỏng cơ bản thường được dùng là ATP/EMTP hoặc Matlab/Simulilnk [9], trong đề tài sẽ sử dụng phần mềm ATP/EMTP

Để tạo được bộ số liệu mẫu phần mềm ATP/EMTP sẽ mô phỏng các quá trình quá độ trên đường dây gây ra bởi một số dạng sự cố ngắn mạch chọn trước với các thông số sự cố khác nhau (ví dụ như thay đổi về vị trí sự cố trên đường dây, điện trở

sự cố, thời điểm khi xảy ra sự cố cũng như với phụ tải khác nhau) Ứng với một bộ các thông số đầu vào (gồm dạng sự cố, vị trí sự cố, điện trở sự cố, thời điểm sự cố

và phụ tải) phần mềm ATP/EMTP sẽ tính toán và cho 6 tín hiệu dòng điện và điện

áp ở đầu đường dây Các tín hiệu u-i này cùng với các tham số đã sử dụng để tạo ra các tín hiệu đó sẽ được lưu lại trong cơ sở dữ liệu phục vụ cho quá trình tạo mẫu và tính toán tiếp theo Ý tưởng cho quá trình xây dựng mô hình này được trình bày trên hình 2.4

Hình 2.4: Quá trình tạo mẫu để xác định các thông số của các mô hình

Một mẫu "học" cho mạng MLP sẽ bao gồm:

- Đầu vào: các giá trị đặc trưng tính toán từ 6 tín hiệu u-i thu được từ đầu đường dây (không sử dụng trực tiếp các giá trị tức thời đo được nhằm giảm kích thước thông tin cần xử lý ở các khâu tiếp sau)

- Đầu ra: Trong trường hợp mạng MLP trực tiếp ước lượng vị trí sự cố thì đầu

ra đích cần đạt chính là vị trí chính xác của sự cố ( lchÝnhx¸c) đã chọn khi mô phỏng Trong trường hợp sử dụng song song mạng MLP với một thuật toán tổng trở thì trước tiên các tín hiệu u-i của ba pha được đưa vào tính toán với thuật toán này (trường hợp mô phỏng trên PC) hoặc được đưa vào rơle thực tế để lấy về các kết quả tác động Từ tính toán vị trí của rơle này lr¬le có thể suy ra lượng cần bù là

mạng MLP có đáp ứng lMLP   l lchÝnhx¸c lr¬le thì các thông số của mạng sẽ được điều chỉnh thích nghi bằng các thuật toán học (ví dụ như thuật toán Levenberg

- Marquadrt [44]) để làm giảm sai lệch này xuống dưới mức sai số cho phép

2.4 Hợp bộ thí nghiệm CMC-356 thử nghiệm kết quả tác động của rơle khoảng cách thực tế

Song song với việc sử dụng các tín hiệu này để xây dựng các mô hình và thuật toán nhận dạng, để tạo điều kiện cho việc kiểm chứng các mô hình được tốt hơn, trong đề tài đề xuất kiểm chứng các kết quả tính toán từ đề tài với các kết quả hoạt động của rơle thực tế với cùng các tín hiệu đầu vào Ý tưởng tạo ra tín hiệu kiểm chứng được thể hiện trên hình 2.5 Theo đó, từ một mô hình đường dây ban đầu, sẽ lựa chọn 5 thông số: vị trí sự cố, điện trở sự cố, thời điểm xảy ra chuyển mạch trong

hệ thống, dạng sự cố và phần trăm phụ tải Với các thông số này, sử dụng phần mềm ATP/EMTP để tiến hành mô phỏng đường dây ở chế độ sự cố với các thông

số sự cố được người sử dụng lựa chọn ban đầu Với mỗi bộ thông số, phần mềm ATP/EMTP sẽ thực hiện tính toán mô phỏng để tạo ra được 6 tín hiệu dòng điện và

Mô hình trong ATP/EMTP

điện áp (pha) ở đầu đường dây Để có thể đưa được các tín hiệu này vào rơle thực tế nhằm xác định tác động của rơle cần có một thiết bị có khả năng tạo ra các tín hiệu dòng/áp đúng theo các tín hiệu cho theo hàm thời gian (đã được rời rạc hóa) cho trước [9] Thiết bị hợp bộ CMC-356 của Omicron là một thiết bị có chức năng như vậy Đề tài sẽ sử dụng thiết bị này để tái tạo lại các tín hiệu dòng/áp đã được ATP/EMTP mô phỏng ra để đưa vào các rơle thực tế ghép nối phía sau của CMC-

356 Các bản ghi tác động của rơle sẽ được chuyển lên máy tính lưu trữ và tính toán

xử lý trên PC

lsự cố, Rsự cố, Tsự cố

dạng sự cố, phụ tải

Mô hình đường dây trong EMTP

Các tín hiệu

ua, ub, uc, ia, ib, ic

Phần mềm Matlab

Các bản ghi kết quả tác động của rơle

Hình 2.5: Sơ đồ khối ghép nối giữa các thiết bị trong hệ thống thử nghiệm hoạt động của rơle bằng

thiết bị CMC-356 2.5 Kết luận Chương 2

Trên cơ sở phân tích ưu nhược điểm c ủa các nghiên cứu trước đây, đề tài đã

đề xuất các giải pháp để xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện 3 pha:

 Tạo mẫu số liệu phục vụ cho việc xây dựng mô hình: đề xuất sử dụng phần mềm ATP/EMTP mô phỏng các dạng sự cố khác nhau trên đường dây tải điện

 Kiểm chứng các kết quả tính toán với các kết quả hoạt động của rơle thực tế: đề xuất sử dụng hợp bộ thí nghiệm CMC-356 của Omicron

 Xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện: Mạng MLP hoạt động độc lập ước lượng vị trí sự cố; Mạng MLP phối hợp song song với thuật toán tổng trở (Thuật toán tổng trở tính toán trên máy tính, Thuật toán tổng trở được tích hợp trong các rơle khoảng cách thực tế)

Chương 3: CÔNG CỤ TÍNH TOÁN VÀ MÔ PHỎNG

3.1 Phần mềm mô phỏng ATP/EMTP

Chương trình EMTP (Electro-Magnetic Transients Program) [15,31,39] đang được sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới trong các lĩnh vực tính toán thiết kế cũng như vận hành cho các loại thiết bị khác nhau trong hệ thống điện EMTP là một trong những công cụ phân tích hệ thống rất linh hoạt và hiệu quả Trong nhiều trường hợp

nó có khả năng thay thế mô hình vật lý với những thiết bị rất đắt tiền

Giao diện để xây dựng các mô hình mô phỏng được giới thiệu trên hình 3.1

Hình 3.1: Giao diện ATP-Draw Một số phần tử của ATP/EMTP được sử dụng trong đề tài cho trong bảng 3.2

Bảng 3.2 Một số phần tử sử dụng trong đề tài

- Probe Volt: Phần tử đo điện áp nút

- Probe Current: Phần tử đo dòng điện

- Splitter (3 phase): Phần tử tách pha

- Resistor: Điện trở thuần R ()

- RLC 3-ph: 3 pha R, L, C mắc nối tiếp có giá trị độc lập trong các pha

- RL Coupled 51+ 3 phase: Mô hình đường dây cặp RL 3 pha, không

đối xứng Nút 3 pha

- LCC + 3 phase: Phần tử LCC 3 pha

- Switch time controlled: Công tắc 1 pha điều khiển theo thời gian

- AC 3-ph type 14: Nguồn AC dòng hoặc áp, nút 3 pha

- BCTRAN: máy biến áp tự ngẫu ba pha

3.2 Hợp bộ thí nghiệm thứ cấp 3 pha CMC 356 - OMICRON

Để kiểm chứng giữa các mô hình và kết quả tính toán về vị trí sự cố như đã trình bày ở mục 2.2 Trong đề tài đề xuất sử dụng hợp bộ thí nghiệm CMC-356 của Omicron và rơle khoảng cách 7SA522 để có được kết quả hoạt động của rơle thực

tế về vị trí sự cố

CMC-356 là thiết bị vạn năng sử dụng để kiểm tra tất cả các loại rơle bảo vệ Thiết bị gồm có 6 nguồn dòng điện với phạm vi hoạt động lớn (loại 3 pha lên đến 64A/ 860VA cho mỗi kênh), có khả năng thử nghiệm với khả năng chịu tải lớn như các rơle điện cơ với yêu cầu công suất lớn

Hình 3.2: Hợp bộ thí nghiệm thứ cấp 3 pha công suất lớn CMC-356

Để điều khiển hợp bộ thí nghiệm CMC-356, đi kèm theo hợp bộ thí nghiệm là phần mềm Test Universe V2.30 với nhiều chức năng Giao diện phần mềm Test Universe V2.30 điều khiển CMC-356 được thể hiện trên hình 3.3

Hình 3.3: Giao diện phần mềm điều khiển Test Universe V2.30 Trong đề tài sử dụng chức năng Transplay của phần mềm điều khiển Test Universe V2.30 để tạo ra được các tín hiệu dòng/áp tái tạo lại các tín hiệu đã cho trước để đưa vào các rơle ghép nối phía sau của hợp bộ CMC-356 Ngoài ra ta cũng

có thể sử dụng phần mềm PlayBack Waveform của ISA DRT66, nhưng khi đó cần

sử dụng định dạng COMTRADE thay vì dùng định dạng WAV [9]

Sau khi lựa chọn chức năng Transplay và Add to list các File dữ liệu sự cố mẫu ta có giao diện như trên hình 3.4

Transplay là chương trình chạy độc lập trong Omicron Test Universe Từ giao diện này có thể nhập các file có chứa các tín hiệu dòng/áp (đã được rời rạc hóa với tần số lấy mẫu không quá 100kHz) để thiết bị CMC-356 có thể tạo lại được các tín hiệu này ở đầu ra của thiết bị

Trên hình 3.4 ta có thể thấy các thông tin đã được phần mềm Transplay tải vào

bộ nhớ về tệp YB_AG0_00_00_010_S100 chứa 6 đường tín hiệu (ứng với 6 tín hiệu dòng/áp do ATP/EMTP tạo ra cho trường hợp sự cố tương ứng), thời gian tín hiệu là 0,2s, tần số lấy mẫu 10kHz (dẫn tới số mẫu trong tệp cho 1 tín hiệu là 2001)

3.3 Wavelet và ứng dụng trong phân tích tín hiệu

Wavelet là sự phát triển tiếp sau công cụ phân tích phổ Fourrier của tín hiệu Nếu một tần số xuất hiện trong khai triển Fourrier thì có nghĩa là tần số đó tồn tại trong toàn bộ miền thời gian, nên khai triển Fourier phù hợp hơn với các tín hiệu có các thành phần tuần hoàn, đối với các tín hiệu có chứa các thành phần không tuần hoàn thì khai triển Fourier không hoàn toàn phù hợp Các hàm cơ sở wavelet sử dụng trong khai triển tín hiệu khác cơ bản với khai triển Fourier ở một đặc trưng là các hàm này đều có giá trị biến thiên trong một đoạn giới hạn, bên ngoài đoạn này giá trị hàm cơ sở coi như bằng không Vì vậy khai triển wavelet phù hợp hơn với các tín hiệu có các thành phần xuất hiện đột ngột hoặc không lặp lại Trước tiên đề tài sẽ giới thiệu phép biến đổi Fourrier trong phân tích phổ của tín hiệu

3.3.1 Phân tích phổ của tín hiệu sử dụng biến đổi Fourrier

Giả thiết có một tín hiệu là hàm thời gian một chiều ( ) :y t   Trong thuật toán phân tích phổ Fourier của tín hiệu, một tín hiệu được phân tích theo các hàm

cơ sở sin() và cos() theo quan hệ:

Một trong những nhược điểm chính của phân tích phổ Fourier đó là các hàm

cơ sở sin() và cos() đều là các hàm tuần hoàn, có giá trị hàm số không hội tụ về 0 tại hai phía, hay còn được gọi là các hàm có miền tích cực không bị giới hạn

Chính vì lý do đó, khi có một thành phần tần số xuất hiện trong phổ biên độ thì thành phần tần số đó tồn tại trong toàn bộ cửa sổ tín hiệu đang xét Hay nói cách khác, khi một thành phần tần số chỉ xuất hiện trong một khoảng hữu hạn của tín hiệu đang xét thì cũng có thành phần đó xuất hiện trong phổ tín hiệu nhưng không

có được thông tin về thời gian xuất hiện của thành phần đó

Để minh họa cho vấn đề này, xét một số ví dụ sau Trước tiên xét một tín hiệu với một số thành phần tần số khác nhau theo công thức (3.2): thành phần 2Hz với biên độ 2, 10Hz với biên độ 0,5 và 20Hz với biên độ là 1 Biểu diễn hàm theo thời gian được mô tả trên hình 3.6a Phổ biên độ của tín hiệu (tính trên tín hiệu được rời rạc hóa với tần số lấy mẫu là 200Hz trong cửa sổ thời gian [0,1]) được thể hiện trên hình 3.6b

( ) 2sin(2 2 ) 0,5sin(2 10 ) sin(2 20 )

(a)

(b) Hình 3.6: Phổ Fourrier biên độ của tín hiệu điều hòa (a) tín hiệu gốc, (b) phổ biên độ

Có thể nhận thấy việc phân tích phổ Fourier đã cho phép phát hiện ra được đầy

đủ cả 3 thành phần tần số trộn bên trong tín hiệu, với tỷ lệ của biên độ cũng khá chính xác là 2:0,5:1

Xét trường hợp tiếp theo với tín hiệu bất định, trong đó các thành phần tần số cùng với biên độ tương tự nhưng khoảng thời gian xuất hiện của các tần số là khác nhau Lấy ví dụ tín hiệu với mô tả theo hàm số như sau: