Nghiên cứu ứng dụng đại sô gia tử trong chẩn đoán sự cố tiềm ẩn của máy biến áp lực

Hiện đang công tác tại : Tập đoàn Điện lực Việt Nam Tôi xin cam đoan luận văn “Nghiên cứu ứng dụng đại số gia tử trong chẩn đoán sự cố tiềm ẩn của máy biến áp lực” do thầy giáo TS Đỗ Tr

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

VŨ HOÀI SƠN

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ TIỀM ẨN CỦA MÁY BIẾN ÁP LỰC

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC

KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

THÁI NGUYÊN – NĂM 2019

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

VŨ HOÀI SƠN

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG CHẨN ĐOÁN

SỰ CỐ TIỀM ẨN CỦA MÁY BIẾN ÁP LỰC

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC

KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

TS ĐỖ TRUNG HẢI TS NGUYỄN TIẾN DUY

Thái Nguyên - Năm 2019

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ và tên tác giả luận văn: Vũ Hoài Sơn

Đề tài luận văn: Nghiên cứu ứng dụng đại số gia tử trong chẩn đoán

sự cố tiềm ẩn của máy biến áp lực

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa

Mã số:

Tác giả, Cán bộ hướng dẫn khoa học và Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả đã sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên bản họp Hội đồng ngày 16/6/2019 với các nội dung sau:

- Bỏ bớt tài liệu tham khảo không liên quan

- Sửa lại trang bìa

- Các ký hiệu trang 35

- Việt hóa một số bảng trang 23, 24, 43, 45

- Ý nghĩa khoa học đưa lên phần đầu của luận văn

Thái Nguyên, ngày… tháng ….năm 2019

LỜI CAM ĐOAN

Tên tôi là: Vũ Hoài Sơn

Sinh ngày 31 tháng 07 năm 1986

Học viên lớp cao học khoá 20 chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa - Trường đại học kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên

Hiện đang công tác tại : Tập đoàn Điện lực Việt Nam

Tôi xin cam đoan luận văn “Nghiên cứu ứng dụng đại số gia tử trong chẩn

đoán sự cố tiềm ẩn của máy biến áp lực” do thầy giáo TS Đỗ Trung Hải và TS Nguyễn Tiến Duy hướng dẫn là nghiên cứu của tôi với tất cả các tài liệu tham khảo

đều có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng

Thái Nguyên, ngày…….tháng … năm 2019

Học viên

Vũ Hoài Sơn

LỜI CẢM ƠN

Sau thời gian nghiên cứu, làm việc khẩn trương và được sự hướng dẫn tận tình

giúp đỡ của thầy giáo TS Đỗ Trung Hải và TS Nguyễn Tiến Duy, luận văn với đề

tài “Nghiên cứu ứng dụng đại số gia tử trong chẩn đoán sự cố tiềm ẩn máy biến

áp lực” đã được hoàn thành

Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới:

Thầy giáo hướng dẫn TS Đỗ Trung Hải và TS Nguyễn Tiến Duy đã tận tình

chỉ dẫn, giúp đỡ tác giả hoàn thành luận văn Các thầy cô giáo Trường Đại học kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên, và một số đồng nghiệp, đã quan tâm động viên, giúp

đỡ tác giả trong suốt quá trình học tập để hoàn thành luận văn này

Mặc dù đã cố gắng hết sức, tuy nhiên do điều kiện thời gian và kinh nghiệm thực tế của bản thân còn ít, cho nên đề tài không thể tránh khỏi thiếu sót Vì vậy, tác giả mong nhận được sự đóng góp ý kiến của các thầy giáo, cô giáo và các bạn bè đồng nghiệp cho luận văn của tôi được hoàn thiện hơn

Tôi xin chân thành cảm ơn!

Thái Nguyên, ngày……tháng……năm 2019

Vũ Hoài Sơn

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN i

i

MỤC LỤC iii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT v

DANH MỤC CÁC BẢNG vi

DANH MỤC CÁC HÌNH, ĐỒ THỊ vii

MỞ ĐẦU 1

Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI 4

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP CHẨN ĐOÁN SỰ SỐ TIỀM ẨN CỦA MÁY BIẾN ÁP LỰC 5

Tổng quan về máy biến áp lực 5

1.1.1 Các thông số cơ bản của máy biến áp 5

1.1.2 Thí nghiệm máy biến áp 7

Các phương pháp chẩn đoán lỗi tiềm ẩn 10

1.2.1 Kiểm tra đánh giá về điều kiện cách điện 10

1.2.2 Giám sát trực tuyến sự phóng điện một phần – PD 11

1.2.3 Phân tích độ khí hoà tan trong dầu (DGA) 12

Chẩn đoán lỗi tiềm ẩn MBA trên cơ sở DGA 14

1.3.1 Đặc tính sinh khí 14

1.3.2 Các lỗi tiềm ẩn của MBA 15

1.3.3 Chẩn đoán lỗi dựa trên phương pháp tỉ lệ 18

Đánh giá ưu nhược điểm của các phương pháp dựa trên DGA 23

Kết luận chương 23 CHƯƠNG 2 THIẾT KẾ HỆ CHẨN ĐOÁN LỖI THEO ĐẠI SỐ GIA TỬ 24

Tổng quan về đại số gia tử và suy luận xấp xỉ 24

2.1.1 Cấu trúc đại số gia tử 24

2.1.2 Một số tính chất trong đại số gia tử 25

2.1.3 Các hàm đo trên đại số gia tử 28

2.1.4 Biến ngôn ngữ 30

2.1.5 Suy luận xấp xỉ 31

Thiết kế hệ chẩn đoán lỗi 35

2.2.1 Xây dựng mô hình chẩn đoán mới theo đại số gia tử 36

2.2.2 Thiết kế thuật toán cho mô hình chẩn đoán 43

Kết luận chương 45

CHƯƠNG 3 MÔ PHỎNG 46

Giới thiệu về công cụ, môi trường lập trình 46

Kết quả mô phỏng 47

3.2.1 Giao diện chính của chương trình 48

3.2.2 Chức năng chẩn đoán 49

3.2.3 Chức năng tra cứu 51

3.2.4 Chức năng in báo cáo 53

Kết luận chương 53

KẾT LUẬN 54

TÀI LIỆU THAM KHẢO 55

PHỤ LỤC: MỘT SỐ MODUL CHÍNH CỦA CHƯƠNG TRÌNH 57

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DGA Dissolved Gas Analysis HFCT High Frequency Current Transformer IEC International Electrotechnical Commission LRBS Linguistic Rule Base System

MBA Máy biến áp

PD Partial Discharge TOGAS Transformer Oil Gas Analysis System

SQL Structured Query Language

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1 1 Bảng tiêu chuẩn của dầu MBA 10

Bảng 1 2 Các lỗi MBA và nguyên nhân gây ra 15

Bảng 1 3 Định nghĩa tỉ lệ và phương pháp tỉ lệ 18

Bảng 1 4 Phương pháp hệ số tỉ lệ Dornenburg 18

Bảng 1 5 Giá trị giới hạn L1 của Dornenburg 19

Bảng 1 6 Bảng chẩn đoán gốc của phương pháp tỉ lệ Rogers 19

Bảng 1 7 Mã định nghĩa của phương pháp tỉ lệ Rogers đã cải tiến 20

Bảng 1 8 Chẩn đoán theo phương pháp tỉ lệ Rogers đã cải tiến 20

Bảng 1 9 Tỉ lệ các thành phần khí và các lỗi tương ứng theo IEC-60599 (2015) 21

Bảng 1 10 Mã của các tỉ số theo từng khoảng giá trị 22

Bảng 1 11 Bảng luật chuẩn đoán lỗi theo mã quy ước 22

Bảng 2 1 Bảng luật chẩn đoán cho 8 lỗi được viết lại theo nhãn ngôn ngữ 42

Bảng 2 2 Ngưỡng L1 theo IEC-599 43

Bảng 2 3 Tính toán độ tin cậy kết luận của các luật chẩn đoán mờ 44

DANH MỤC CÁC HÌNH, ĐỒ THỊ

Hình 1 1 Các cuộn dây phía 110 kV mới 16

Hình 1 2 Phóng điện đánh thủng cách điện chưa biến dạng vòng dây 16

Hình 1 3 Phóng điện đánh thủng cách điện và biến dạng vòng dây 17

Hình 2 1 Sơ đồ bộ suy luận xấp xỉ theo tiếp cận fuzzy logic 34

Hình 2 2 Xây dựng hàm thuộc giữa 2 giá trị ngữ nghĩa có điểm “đặc trưng” 37

Hình 2 3 Tập mờ cho các tỉ số 40

Hình 3 1 Visual Studio 2013 Ultimate 46

Hình 3 2 Bảng cơ sở dữ liệu 47

Hình 3 3 Giao diện chính của chương trình 49

Hình 3 4 Nhập số liệu để thực hiện chức năng chẩn đoán 50

Hình 3 5 Kết quả chẩn đoán sau khi nhập số liệu 50

Hình 3 6 Tra cứu lịch sử chẩn đoán 51

Hình 3 7 Danh sách lịch sử chẩn đoán 52

Hình 3 8 Chi tiết kết quả tra cứu 53

ra mất điện của các khu vực liền kề trong hệ thống lưới điện đó

Chẩn đoán sự cố tiềm ẩn của MBA lực trong hệ thống điện là một vấn đề đã được nhiều nhà khoa học quan tâm Để có thể đưa ra được thông tin về các lỗi (lỗi tiềm ẩn) có thể xảy ra trong tương lai của MBA, trong một số công trình đã đưa ra các phương pháp chẩn đoán dựa trên phân tích lượng khí hoà tan trong dầu Ngoài ra còn có các phương pháp chẩn đoán dựa trên đáp ứng phổ tần MBA, chẩn đoán dựa trên độ rung của MBA Phương pháp sắc ký khí với phân tích khí hoà tan trong dầu [1] cần thiết phải có những thiết bị đo chuyên dụng và đòi hỏi độ chính xác cao Dựa trên những kỹ thuật này, đã có nhiều kỹ thuật hiện đại cho phép chẩn đoán tốt hơn

Error! Reference source not found., tuy nhiên một điểm chung của các phương p

háp này là phải dựa trên các kỹ thuật đo đạc chính xác Vì vậy, kết quả chẩn đoán cũng phụ thuộc nhiều vào độ chính xác kết của của các phép đo Một phương pháp chẩn đoán khác có thể kế thừa được tri thức chuyên gia dưới dạng luật thống kê đã

được giới thiệu Error! Reference source not found., Error! Reference source not fo

und Phương pháp này được phát triển dựa trên sử dụng mạng neural nhân tạo Để

có được kết quả chẩn đoán chính xác, theo phương pháp sử dụng mạng neural cần phải có bộ dữ liệu thực nghiệm “đủ lớn” để huấn luyện mạng và lựa chọn được một cấu trúc mạng hợp lí Thực tế cho thấy, theo tiếp cận này có rất nhiều cấu trúc mạng

có thể được lựa chọn với những kết quả chẩn đoán khác nhau Thời gian huấn luyện mạng lớn cũng là một nhược điểm của phương pháp này Ngoài ra, các phương pháp

sử dụng fuzzy logic, mờ-neural cũng được đề xuất Error! Reference source not f

ound., Error! Reference source not found., Error! Reference source not found

Điểm chung của các phương pháp này đó là kế thừa được tri thức chuyên gia trên cơ

sở hệ luật

Ở Việt Nam, các hệ hỗ trợ quyết định dựa trên trí tuệ nhân tạo được phát triển trên cở sở sử dụng tri thức chuyên gia như hệ chuyên gia, mạng neural, fuzzy logic, v.v cũng dần được phát triển rộng rãi Có thể thấy một số nghiên cứu đã được công

bố như ứng dụng hệ mờ [2], mạng neureal [3], hệ chuyên gia [4], hay kết hợp hệ chuyên gia, mạng neural và fuzzy logic để phát triển hệ chẩn đoán sự cố tiềm ẩn MBA [5] - [10] Điểm chung của các nghiên cứu này đó là có sử dụng hệ tri thức chuyên gia Tuy nhiên, việc nghiên cứu tìm kiếm các phương pháp mới hiệu quả hơn luôn là đòi hỏi của quá trình phát triển

Đại số gia tử đã được phát triển để mô hình hoá ngữ nghĩa dựa trên thứ tự của

các từ ngôn ngữ (giá trị ngôn ngữ) của các biến ngôn ngữ Error! Reference source n

ot found., Error! Reference source not found Từ quan hệ thứ tự tự nhiên của ngữ

nghĩa đó, N.C.Ho & W.Wechler Error! Reference source not found đã xây dựng

một cấu trúc đại số gọi là đại số gia tử (HA – Hedge Algebra) cho phép tính toán giá trị ngữ nghĩa trên miền của biến ngôn ngữ Từ đó, giải bài toán lập luận dựa trên HA

có thể vượt qua khó khăn của logic mờ và cho phép giải các bài toán suy luận xấp xỉ cho kết quả tốt hơn Đã có nhiều ứng dụng của HA như bài toán quyết định mờ [11],

lập luận xấp xỉ dựa trên giá trị định lượng ngữ nghĩa Error! Reference source not

found., Error! Reference source not found., Error! Reference source not found

Vì vậy, dưới sự định hướng của các thầy hướng dẫn, em xin lựa chọn đề tài “ Nghiên cứu ứng dụng đại số gia tử trong chẩn đoán sự cố tiềm ẩn của máy biến áp lực” làm đề tài nghiên cứu luận văn thạc sĩ kỹ thuật

Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Mục tiêu: Phân tích được cơ sở dữ liệu và các dấu hiệu nhận biết để phát hiện

và chẩn đoán được chính xác các sự cố (tiềm ẩn) của MBA lực Nghiên cứu đề xuất cấu trúc chẩn đoán sự cố tiềm ẩn của MBA lực dựa trên đại số gia tử

- Đối tượng nghiên cứu là: Các phương pháp chẩn đoán của MBA lực trong

các trạm biến áp hạ thế Nghiên cứu về lý thuyết đại số gia tử, hệ chuyên gia và suy luận xấp xỉ

- Về phạm vi nghiên cứu: Giới hạn công suất MBA từ 50KVA đến 2000 KVA

Phương pháp nghiên cứu

- Tìm hiểu về các lỗi thường xảy ra đối với MBA lực khi vận hành trong hệ thống điện Nghiên cứu về quá trình chẩn đoán, cơ sở lý thuyết và các phương pháp chẩn đoán Tìm hiểu những kết quả nghiên cứu trước đây đã được công bố trong và ngoài nước về chẩn đoán sự cố MBA Đặc biệt, tìm hiểu về phương pháp chẩn đoán

sự cố MBA dựa trên phân tích khí hoà tan (DGA - Dissolved Gas Analysis) Đánh giá ưu nhược điểm của phương pháp Đề xuất mô hình lập luận xấp xỉ mới cho hệ chẩn đoán theo tiếp cận đại số gia tử Trao đổi với các chuyên gia thí nghiệm điện

- Cài đặt phần mềm dựa trên thuật toán đã được thiết kế; Kiểm nghiệm trên dữ liệu thực tế và hiệu chỉnh phần mềm

Những nội dung nghiên cứu chính và bố cục luận văn

Dự kiến nội dung báo cáo của luận văn gồm: phần mở đầu, 3 chương chính, phần kết luận và tài liệu tham khảo Bố cục được trình bày như sau:

Phần mở đầu: Nêu lý do chọn đề tài, tính cấp thiết và hướng nghiên cứu chính CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP CHẨN ĐOÁN SỰ SỐ TIỀM ẨN CỦA MÁY BIẾN ÁP LỰC

Nội dung trọng tâm của chương là nghiên cứu về: Các lỗi thường xảy ra đối với MBA lực khi vận hành trong hệ thống điện; Quá trình chẩn đoán, cơ sở lý thuyết và các phương pháp chẩn đoán; Những kết quả nghiên cứu trước đây đã được công bố

về chẩn đoán sự cố MBA; Phương pháp chẩn đoán sự cố MBA dựa trên phân tích khí hoà tan Đánh giá ưu nhược điểm của các phương pháp

CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ HỆ CHẨN ĐOÁN LỖI THEO ĐẠI SỐ GIA TỬ

Nội dung trọng tâm của chương là nghiên cứu tổng quan về lý thuyết đại số gia

tử, suy luận xấp xỉ dựa trên đại số gia tử và ứng dụng trong các hệ chuyên gia Xây dựng mô hình mờ cho hệ chẩn đoán dựa trên tiêu chuẩn chẩn đoán IEC-599 với kết quả phân tích DGA bằng một bộ suy luận mờ theo tiếp cận đại số gia tử Thiết kế thuật toán chi tiết cho mô hình mờ trên

CHƯƠNG 3: MÔ PHỎNG

Nội dung trọng tâm của chương là cài đặt phần mềm chẩn đoán chạy trên môi trường web dựa trên thuật toán đã thiết kế trong chương 2; Kiểm nghiệm thuật toán chẩn đoán sự cố tiềm ẩn MBA với những bộ dữ liệu thực tế và hiệu chỉnh phần mềm

Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI

- Về ý nghĩa khoa học: Học viên thực hiện đề tài đã nghiên cứu các phương

pháp chẩn đoán dựa trên kết quả của kỹ thuật DGA như Dornembug, Roger và tiêu chuẩn IEC-599; Tìm hiểm các kết quả nghiên cứu về chẩn đoán đã được các tác giả quốc tế công bố; Phân tích những ưu điểm, tồn tại của các kết quả nói trên Từ đó đã

đề xuất một mô hình chẩn đoán theo tiếp cận Fuzzy logic với sự thiết kế các hàm thuộc là phù hợp với thực tế Mô hình chẩn đoán đã được thiết kế cụ thể thành thuật toán hoàn chỉnh để trở thành một phần mềm hệ chuyên gia trong chẩn đoán sự số tiềm ẩn của MBA lực

- Về ý nghĩa thực tiễn: Với thuật toán chẩn đoán được thiết kế, phần mềm đã

được cài đặt hoàn chỉnh chạy trên môi trường web Phầm mềm đã được kiểm thử với nhiều bộ dữ liệu thực tế và đã có những hiệu chỉnh cần thiết để kết quả chẩn đoán trở nên tin cậy hơn Sản phẩm phần mềm này hoàn toàn có thể áp dụng trong thực tế đối với công tác thí nghiệm nghiệm MBA tại các Công ty, Trung tâm thí nghiệm điện

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP CHẨN ĐOÁN

SỰ SỐ TIỀM ẨN CỦA MÁY BIẾN ÁP LỰC

Nội dung trọng tâm của chương là nghiên cứu về: Các lỗi thường xảy ra đối với MBA lực khi vận hành trong hệ thống điện; Quá trình chẩn đoán, cơ sở lý thuyết và các phương pháp chẩn đoán; Những kết quả nghiên cứu trước đây đã được công bố

về chẩn đoán sự cố MBA; Phương pháp chẩn đoán sự cố MBA dựa trên phân tích khí hoà tan Đánh giá ưu nhược điểm của các phương pháp Nội dung được thể hiện bằng các mục sau

Tổng quan về máy biến áp lực

Như ta đã biết điện năng là loại năng lượng được sử dụng rộng rãi trong sản xuất và đời sống, việc điện khí hoá công nghiệp, nông nghiệp, giao thông vận tải và các ngành kinh tế khác đòi hỏi phải có thiết bị khác nhau Việc truyền tải điện năng

từ nhà máy điện đến hộ tiêu thụ cần phải có đường dây tải điện và trạm biến áp (trạm biến áp giảm áp ở cuối đường dây cho phù hợp với điện áp của phụ tải tiêu thụ) Từ

đó ta cũng thấy rõ MBA chỉ làm nhiệm vụ thay đổi cấp điện áp, hoặc phân phối năng lượng chứ không phải là chuyển hoá năng lượng

Hiện nay ngành chế tạo MBA của nước ta đã sản xuất được nhiều chủng loại MBA khác nhau, trước khi đưa MBA đưa vào vận hành đều phải thí nghiệm nghiệm thu, nhằm xác định chất lượng của MBA thông qua các thông số kỹ thuật

1.1.1 Các thông số cơ bản của máy biến áp

Các thông số định mức được ghi trên các máy, các thông số khác được nhà chế tạo ghi trong lý lịch máy Cụ thể từng thông số như sau

b) Điện áp định mức

Điện áp sơ cấp định mức: là điện áp của cuộn dây sơ cấp

- Ký hiệu: U1đm

- Đơn vị tính: kV (hay V)

Điện áp thứ cấp định mức: là điện áp của dây quấn thứ cấp khi MBA không tải

và điện áp đặt vào dây quấn sơ cấp là định mức

dm

S I

dm

S I

dm dm

dm

S I

U

2

2 3

dm dm

dm

S I

e) Điện áp ngắn mạch của MBA

- Là điện áp đo được khi ngắn mạch một phía của cuộn dây sao cho dòng điện đạt giá trị định mức đối với MBA hai cuộn dây, ta có: Ucao-hạ

- 3 giá trị điện áp ngắn mạch với 3 cặp cuộn dây: Cao–Hạ; Cao–Trung; Trung–

Hạ

- Điện áp ngắn mạch tính theo % (Uk %)

f) Dòng điện không tải I 0 (A)

Dòng điện không tải là giá trị hiệu dụng của dòng điện đi qua cuộn dây, khi điện

áp điện áp đặt vào cuộn dây đó là định mức với tần số định mức còn các cuộn dây khác để hở mạch, dòng điện này còn gọi là dòng từ hoá

g) Tổn hao không tải

Là công suất tác dụng bị hấp thụ khi không có tải đi qua cuộn dây Tổn hao này còn gọi là tổn hao sắt Đơn vị (kW) ký hiệu P0

h) Tổn hao ngắn mạch

Là phần công suất tác dụng bị hấp thụ trong dây quấn MBA khi có dòng tải đi qua cuộn dây Khi có dòng điện định mức đi qua các cực của một trong các cuộn dây, còn các cực của cuộn dây kia nối tắt lại Nếu có các cuộn dây khác thì các cuộn dây này để hở mạch (IEC.76.1)

1.1.2 Thí nghiệm máy biến áp

Việc thí nghiệm MBA để xác định tình trạng các thành phần và sự làm việc của MBA

a) Kiểm tra tổng thể bên ngoài

- Sứ không bị sứt mẻ

- Gioăng không dò dầu, hạt chống ẩm không đổi mầu

- Hệ thống quạt gió tốt, mức dầu đủ

- Các chi tiết được lắp đặt đúng thiết kế Các thông số của MBA phù hợp với tài liệu

b) Thí nghiệm không tải

Mục đích: xác định tình trạng cuộn dây và lõi thép có bị chạm chập, xê dịch hoặc mạch từ bị xô, bu lông không ép chặt, chất lượng lõi thép xấu Thí nghiệm không tải là hạng mục kiểm tra đầu tiên trước khi tiến hành thí nghiệm các hạng mục để tránh từ dư trong mạch từ khi nạp dòng điện một chiều Kết quả đo được so với số liệu xuất xưởng hoặc giá trị cho trên mác máy Nếu kết quả đo không bình thường ta cần tìm lý do như khử từ và tiến hành thí nghiệm tỷ số biến và đo trên điện trở một chiều để kết luận chính xác

c) Đo điện trở cách điện và hệ số hấp thụ cuộn dây máy biến áp

Đây là chỉ tiêu để đánh giá tình trạng cách điện của các cuộn dây thông qua trị

số của điện trở R60” và R15” Giá trị R60” phải đáp ứng được với cấp điện áp mà nó làm việc Giá trị điện trở cách điện yêu cầu phụ thuộc vào thông số của nhà chế tạo

- Với thiết bị dùng để đo điện trở cách điện dùng mêgôm 2500V hoặc 5000V Các cuộn dây được nối tắt và nối đất ít nhất 5 phút để phóng hết điện tích gây sai số đo

- Đo điện trở cách giữa các cuôn dây với nhau, giữa các cuộn dây với vỏ, và nối

- Quá trình thực hiện phép đo được tiến hành ở tất cả các cuộn dây cao áp, trung

áp, hạ áp và ở các nhánh của cuộn dây, ở tất cả các pha

- Với MBA có các thiết bị chuyển mạch ta phải đo ở tất cả các nấc

Kết quả đo cho ta biết được các đầu phân nhánh đưa ra có đúng hay không

e) Kiểm tra tỷ số biến

Mục đích: Xác định số vòng quấn của cuộn dây ở tất cả các nấc phân áp Kết hợp với các chỉ tiêu khác xác định chạm chập vòng dây Xác định điện áp cuộn cao

áp và cuộn hạ áp

f) Kiểm tra tổ nối dây

Tổ nối dây là góc lệch pha giữa điện áp dây (hoặc điện áp pha) cuộn dây bên cao áp so với điện áp dây (điện áp pha) cuộn dây bên hạ áp cùng tên

Ký hiệu:

- Đầu dây cao áp ABC cuối là XYZ

- Đầu dây hạ áp abc cuối là xyz

Tổ đấu dây của MBA là một trong những điều kiện đưa MBA vào vận hành song song Để xác định tổ đấu dây có đúng với ký hiệu ghi trên mác máy hay không,

ta có thể dùng thiết bị chuyên dụng TETTEX-2793 để đo hoặc dùng phương pháp xung một chiều 3 trị số Việc xác định tổ đấu dây còn làm cơ sở cho việc đấu đúng

sơ đồ bảo vệ MBA

g) Thí nghiệm dầu cách điện

Nhiệm vụ của dầu trong MBA là cách điện và làm mát Tiêu chuẩn của dầu MBA như trong Bảng 1 1

Thí nghiệm dầu MBA: để đảm bảo vận hành an toàn của MBA ta phải kiểm tra chất lượng của dầu thông qua các hạng mục Đo điện áp phóng điện đánh thủng, đo góc tổn hao điện môi ở 90oC

Bảng 1 1 Bảng tiêu chuẩn của dầu MBA

Hạng mục TN Udl (KV) Dầu mới trong máy Dầu đang vận hành

- Đo góc tổn hao điện môi phản ánh phẩm chất cách điện của cuộn dây

- Thí nghiệm máy biến dòng lắp sẵn ở MBA

- Kiểm tra đồ thị vòng bộ điều chỉnh biến áp

- Thí nghiệm điện áp xoay chiều tăng cao tần số công nghiệp

Các phương pháp chẩn đoán lỗi tiềm ẩn

Mối quan tâm chính về các lỗi tiềm ẩn của MBA lực là sự suy giảm phẩm chất của hệ thống cách điện Điều này có thể dẫn đến vấn đề là hệ thống cách điện sẽ bị đánh thủng bởi xung dòng điện (các lực điện động trên cuộn dây) hay quá điện áp Chẩn đoán lỗi tiềm ẩn MBA là gắn liền với việc đánh giá các điều kiện cách điện của các vật liệu cách điện trong MBA Việc đánh giá có thể được thực hiện một cách trực tiếp bằng thử cách định hoặc đánh giá gián tiếp qua các phương pháp khác nhau

1.2.1 Kiểm tra đánh giá về điều kiện cách điện

Kiểm tra đánh giá về điều kiện cách điện chủ yếu muốn nói tới các kiểm tra line định kỳ, bao gồm việc đo điện trở cách điện (IR), hệ số tổn hao chất điện môi (DLF), sự phân cực hoá bề mặt (IP) có sử dụng IR bất thường và tần số phân tán của điện dung, hệ số xoay (TP), điện trở cuộn dây, điện trở cọc tiếp địa (CGR) và một số kiểm tra khác Các kiểm tra trên được ứng dụng cho toàn bộ MBA và đó là sự đo đạc chính với điều kiện cách điện Chúng có thể cho thấy một số vấn đề về tình trạng MBA nhưng có thể không tìm được lỗi tiềm ẩn Các kiểm tra khác về giấy hay mẫu

off-bìa cách điện được lấy từ MBA Những kiểm tra trên bao gồm việc đo đạc độ polyme hoá (DP) và sức căng (TS) Một số phương pháp mới có liên quan như việc phân tích mầu sắc của dầu cách điện, đo đạc phổ phân cực bề mặt ISP nhờ sử dụng điện áp phản hồi (RV) và các kỹ thuật hoá phân tích cũng được sử dụng với cùng mục đích Các kỹ thuật kiểm tra mà phải can thiệp vào bên trong MBA là không thuận lợi bởi

vì quá trình lấy mẫu có thể gây nguy hiểm cho tình trạng nguyên vẹn của hệ thống cách điện, nhưng cũng có thể là cần thiết với những MBA đã quá cũ

Các phương pháp kiểm định tối ưu nhất cho việc đánh giá sự cách điện của MBA lực là các dạng on-line (trực tuyến), bao gồm việc giám sát phóng điện một phần (PD – partial discharge) và phân tích độ hoà tan khí trong Các kiểm định trực tuyến này cũng là các phương pháp chính trong chẩn đoán các lỗi tiềm ẩn

1.2.2 Giám sát trực tuyến sự phóng điện một phần – PD

PD được tạo ra bởi các tình trạng lỗi có liên quan tới độ ẩm, các lỗ hổng trong các chất cách điện đặc, các phần tử kim loại và các bong bóng khí Thậm chí có thể gây ra phá hỏng chất điện môi Một sự gia tăng đáng kể mức PD và trong hệ số gia tăng của hoạt động PD có thể cho biết một dấu hiệu sớm về một lỗi tiềm ẩn

Các phương pháp giám sát PD trực tuyến thường rơi vào hai dạng: Phương pháp điện và phương pháp âm Theo như cách sử dụng cảm biến, cả hai dạng trên lại được phân vào hai dạng nhỏ hơn: giám sát không xâm nhập và giám sát xâm nhập (xâm nhập ở đây chỉ đến sự can thiệp vào bên trong MBA) Việc giám sát không xâm nhập

sử dụng các cảm biến được gắn ở bên ngoài MBA như là mắc thêm tụ, các biến dòng tần số cao, đồng hồ gia tốc kiểu áp lực, v.v

Điều kiện xâm nhập phải đặt các cảm biến PD vào trong MBA do vậy sự can thiệp này sẽ gây ra nguy hiểm tới các bộ phận trong MBA và tốn kém hơn Vì các lý

do an toàn, người ta thường sử dụng các cảm biến sợi quang hơn so với các loại cảm biến khác khi giám sát PD kiểu xâm nhập

Trong việc giám sát PD dạng điện, dòng điện xung PD thường được đo trực tiếp thông qua một mạch điện dung hoặc một máy biến dòng tần số cao (HFCT - high

frequency current transformer) Các tụ nối có thể là một tụ tách điện áp cao của free được đặt cạnh tải đầu ra của MBA hoặc sự dụng các tụ lót một cách tực tiếp Vấn

PD-đề chính với việc giám sát PD dạng điện là sự xuất hiện tượng giao thoa Giải quyết điều này có thể bao gồm các thuật toán rất phức tạp và không phải lúc nào cũng giải quyết được trong các ứng dụng thực tiễn

Giám sát PD âm đã được tập trung nghiên cứu trong cả lĩnh vực học thuật và thực tiễn trong công nghiệp qua nhiều năm Động lực thúc đẩy cho hướng nghiên cứu này là lợi ích có thể nhận được thông qua các PD chính xác cục bộ Đã có rất nhiều các nghiên cứu trên lý thuyết về các nguyên lý PD cục bộ và một số hệ thống đã được phát triển với mục đích này Các ứng dụng đã chỉ ra cho thấy vẫn có các nguyên nhân gây khó khăn cho việc giải thích của các kết quả và chúng yêu cầu phải được nghiên cứu đầy đủ ý nghĩa hơn

Ví dụ: Vận tốc âm bị ảnh hưởng bởi rất nhiều yếu tố, bao gồm nhiệt độ dầu, khí

và nước chứa trong dầu, tần số sóng mang của tín hiệu âm Việc sử dụng một giá trị hằng số trong bài toán của hàm PD cục bộ có thể cho kết quả rất sơ lược Một vấn đề lớn đối với giám sát PD là kết quả Hiện tại chưa có các quy luật chung nào có thể tương quan về trạng thái của biến áp với các hoạt động của PD hoặc thậm chí việc phân lớp các hoạt động của PD một cách rõ ràng cũng chưa có Việc chỉ sử dụng một tham số là một giá trị giới hạn mức PD mang tính kinh nghiệm Dường như có thể chấp nhận được đối với giá trị này vì nó không được chỉ ra trong bất cứ tiêu chuẩn nhà nước nào

1.2.3 Phân tích độ khí hoà tan trong dầu (DGA)

Một kỹ thuật mang tính thành công hơn trong việc chẩn đoán lỗi tiềm ẩn trực tuyến là phân tích độ hoà tan khí trong dầu Phân tích khí hoà tan trong dầu của MBA

là nhằm mục đích sớm phát hiện ra sự quá nhiệt cục bộ, sự phóng điện ở mức độ thấp

Sự phát triển các quá trình này sẽ dẫn đến sự cố Sự cố phát triển trong thời kỳ này không phát hiện được bằng rơle ga Một lượng nhỏ các khí hình thành liên tục thông qua quá trình phân huỷ nhỏ trong dầu hoặc trong cách điện cứng Để phân tích khí

hoà tan trong dầu MBA sử dụng hệ thống máy phân tích gọi là TOGAS (Transformer Oil Gas Analysis System) Từ kết quả phân tích khí hoà tan trong dầu MBA ta có thể chẩn đoán được các dạng hư hỏng của MBA (theo IEC 599) Việc phân tích DGA khi không cần phải ngắt nguồn điện MBA hay còn gọi là phương pháp “online” hay trực tuyến Loại phân tích này bao gồm DGA thông thường, đó là dựa trên cơ sở việc lấy mẫu dầu định kỳ và kỹ thuật hiện đại của việc giám sát khí trực tuyến

DGA thông thường đã được thực hiện trong một số năm và đã đạt được những thành công to lớn so với các kỹ thuật khác Lý do chính của thành công này là quá trình lấy mẫu và phân tích mẫu là đơn giản và rẻ tiền, dễ dàng chuẩn hoá Rất nhiều thực nghiệm đã được tiến hành từ quá trình này và nhiều tiêu chuẩn DGA đã được thiết lập: IEC 599, IEC 599R, C57.104, v.v Các khí được chuẩn hoá chủ yếu đã được xác định là hydrohen (H2), methane (CH4), ethane (C2H6), ethylene (C2H4), acetylene (C2H2), CO và CO2

Tuy nhiên có một vấn đề quan trọng trong các phương pháp DGA thông thường

đó là mức độ tin cậy vào kết quả Khi các MBA khác nhau về kích thước, cấu trúc, nhà sản xuất, chế độ tải và lịch sử bảo dưỡng cũng có thể có các đặc tính khí khác biệt, chúng cần phải được xem xét một cách riêng biệt trong hầu hết các trường hợp

Do vậy DGA thường được coi là “kinh nghiệm” chứ không phải là khoa học

Việc giám sát khí trong dầu trực tuyến đã sớm xuất hiện ngay sau khi kỹ thuật DGA được công bố Rất nhiều nghiên cứu thời kỳ đầu và các sản phẩm mang tính thương mại sau này cũng được công bố Một số các giám sát chỉ tập trung vào H2 trong khi một số khác thì tập trung vào nhiều loại khí khác nữa Một lợi ích của giám sát trực tuyến là việc đo lường liên tục một hoặc nhiều loại khí do vậy bất cứ những thông tin cần thiết nào cho việc giám sát lỗi tiềm ẩn cũng có thể dễ dàng thu nhận được

Các vấn đề liên quan tới những sự giám sát này là sự chọn lựa và tính bền vững của các màng lọc phần tử khí, phạm vi đo lường và tính chất cách điện Tính chọn lựa thể hiện ở những kỹ năng lọc cho phép các loại khí nhất định xuyên qua và ngăn cản các khí còn lại Khả năng lựa chọn kém sẽ cho độ chính xác đo lường thấp hơn

Các màng lọc không bền sẽ bị phá hỏng nhanh hơn, đặc biệt là dưới các điều kiện làm việc có nhiệt độ thay đổi lớn như giữa mùa hè và mùa đông thậm chí là giữa ngày

và đêm Thông tin tại các điểm giám sát là các đại lượng không điện, trong khi các đầu đọc của thiết bị đo lại chứa đựng các mạch điện Các mạch này thực chất là các mạch chuyển đổi và thường có đặc tính chuyển đổi là tuyến tính hoặc phi tuyến Độ chính xác của máy đo còn phụ thuộc vào nhiệt độ, độ ẩm, của môi trường làm việc Nói chung phạm vi đo lường và khả năng cách điện của thiết bị giám sát trực tuyến đôi khi còn sai lệch so với các kiểm định thực nghiệm bằng phương pháp khác Với các bộ giám sát thế hệ mới, khoảng cách này đang được thu hẹp Trong mọi lý

do, bộ giám sát trực tuyến được sử dụng như một công cụ kiểm tra để xác định ban đầu các lỗi bất thường có thể có Việc chẩn đoán lỗi một cách chi tiết sau đó đã chuyển sang DGA thông thường

Chẩn đoán lỗi tiềm ẩn MBA trên cơ sở DGA

1.3.1 Đặc tính sinh khí

Phân tích khí hoà tan trong dầu của MBA là nhằm mục đích sớm phát hiện ra

sự quá nhiệt cục bộ, sự phóng điện ở mức độ thấp v.v Để phân tích khí hoà tan trong dầu MBA sử dụng hệ thống máy phân tích gọi là TOGAS (Transformer Oil Gas Analysis System) Từ kết quả phân tích khí hoà tan trong dầu MBA ta có thể chẩn đoán được các dạng hư hỏng của MBA Việc phân tích DGA khi không cần phải ngắt nguồn điện MBA hay còn gọi là phương pháp “online” hay trực tuyến Loại phân tích này bao gồm DGA thông thường, đó là dựa trên cơ sở việc lấy mẫu dầu định kỳ và

kỹ thuật hiện đại của việc giám sát khí trực tuyến

Dưới tác dụng của điện và nhiệt, phần tử hydro–cacbon (𝐻– 𝐶) của khoáng dầu

có thể bị phân huỷ thành dạng hydrogen và các mảnh 𝐻– 𝐶, các mảnh này có thể kết hợp với nhau để tạo ra các khí là hydrohen (𝐻2), methane (𝐶𝐻4), ethane (𝐶2𝐻6), ethylene (𝐶2𝐻4), acetylene (𝐶2𝐻2), 𝐶𝑂 và 𝐶𝑂2 Lượng khí của mỗi chất khí riêng biệt phụ thuộc vào nhiệt độ ở lân cận điểm chịu tác dụng Nhiều nhà nghiên cứu đã đề xuất các phương pháp khác nhau để dự đoán lỗi tiềm ẩn trong MBA như tỉ số Dornenberg, tỉ số Roger, phương pháp khí chính, tiêu chuẩn IEC-599

1.3.2 Các lỗi tiềm ẩn của MBA

Các lỗi tiềm ẩn của MBA lực có thể được phân loại thành các dạng chính sau:

hồ quang điện, vầng quang điện hay phóng điện cục bộ, quá nhiệt của xenlulo, quá nhiệt của dầu Mức năng lượng do các sự cố này gây ra xếp theo thứ tự từ cao đến thấp như sau: hồ quang  quá nhiệt  vầng quang Những lỗi này có thể do một

hoặc nhiều nguyên nhân khác nhau được chỉ ra trong Bảng 1 2

Bảng 1 2 Các lỗi MBA và nguyên nhân gây ra

Nguyên nhân

Các lỗi

Hồ quang điện

Vầng quang điện

Quá nhiệt của xenlulo

Quá nhiệt của dầu

Xiết ống nối ko chặt, đầu ren, bảng đầu cuối x x x

Nước tự do hoặc độ ẩm quá giới hạn trong

Lỏng kết nối với tấm chắn vầng quang điện x

Lỏng mặt bích, miếng đệm, lõi tiếp địa, lõi

Hình 1 1 Các cuộn dây phía 110 kV mới

Hình 1 1 là một số hình ảnh cuộn dây 110 kV còn mới nguyên Chúng đang trong quá trình kiểm tra tổng thể về các thông số cách điện, độ vững chắc cơ học, v.v trước khi đưa vào sử dụng

Hình 1 2 Phóng điện đánh thủng cách điện chưa biến dạng vòng dây

Hình 1 2 là sự cố phóng điện gây chập cháy và chưa có sự biến dạng cơ học vòng dây Tuy nhiên đây là trạng thái sự cố khá nghiêm trọng Máy biến áp trong tình trạng này là không thể tiếp tục làm việc

Hình 1 3 Phóng điện đánh thủng cách điện và biến dạng vòng dây

Hình 1 3 cho thấy sự phóng điện gây chập cháy và biến dạng cơ học một số vòng dây Đây là trạng thái sự cố rất nghiêm trọng Máy biến áp trong tình trạng này

là không thể tiếp tục làm việc mà phải được khắc phục

Theo như Bảng 1 2, một loại lỗi có thể do nhiều nguyên nhân Điều này làm

cho việc phân vùng lỗi trở nên rất khó khăn Do đó, khi vận hành thực tế thường chỉ

sử dụng DGA để chẩn đoán lỗi ban đầu chứ chưa phải là kết luận cuối cùng Các kiểm tra khác và thậm chí việc mở MBA có thể là cần thiết để khoanh vùng lỗi và tìm nguyên nhân một cách chính xác hơn

Tuy nhiên, việc chẩn đoán lỗi bằng DGA là đủ tốt để cung cấp thông tin cho lịch trình bảo dưỡng và đóng vai trò như một chiến lược bảo dưỡng mang tính ngăn ngừa Với mục đích này, DGA đã trở thành công cụ then chốt cho việc chẩn đoán lỗi tiềm ẩn của MBA lực Nó bao gồm rất nhiều những nghiên cứu thành công trong 3

lĩnh vực chính: phương pháp tỉ lệ, phương pháp khí chính và các phương pháp thông minh nhân tạo cơ bản

1.3.3 Chẩn đoán lỗi dựa trên phương pháp tỉ lệ

Các phương pháp tỉ lệ sử dụng tỉ lệ khí hoà tan là cơ sở chính của việc chẩn

đoán lỗi 5 hệ số tỉ lệ mang tính truyền thống được sử dụng như Bảng 1 3

C2H6 4 hệ số tỉ lệ và các giá trị chẩn đoán của chúng được chỉ ra trên Bảng 1 4 Các

phương pháp thường là chưa đủ để kết luận ngay và phải trải qua nhiều lần kiểm tra trước khi đi tới kết luận cuối cùng

Hồ quang (PD cường độ

cao) >0.1 và <0.1 >0.75 >0.3 <0.4 Một kiểm tra có giá trị quan trọng nhất là kiểm tra theo chuẩn L1, chuẩn này thiết lập nên một mức ngưỡng tới hạn cho mọi chất khí Để ứng dụng phương pháp này, ít nhất một chất khí cho mỗi một hệ số tỉ lệ phải vượt quá chuẩn L1 tương ứng

Các giá trị nhận được của L1 được ghi lại như trong Bảng 1 5

Bảng 1 5 Giá trị giới hạn L1 của Dornenburg

L1 Giới

b) Phương pháp Rogers

Theo như mô hình nhiệt động lực học của Hastead, phương pháp tỉ lệ Rogers

đã được đề xuất năm 1973 và được cải tiến năm 1975, rồi cải tiến tiếp một lần nữa vào năm 1977 Qua thực tế và trong công nghiệp, các kiểm định trong phòng thí nghiệm và các hoạt động đánh giá mang tính lý thuyết, phương pháp này đã được chỉnh sửa thành tiêu chuẩn IEC

Bảng 1 6 Bảng chẩn đoán gốc của phương pháp tỉ lệ Rogers

CH4/H2 C2H6/CH4 C2H4/C2H6 C2H2/C2H4 Chẩn đoán

Nếu CH4/H2  0.1 → phóng điện từng phần, hoặc biến chất thông thường

Phương pháp tỉ lệ Rogers nguyên bản đã sử dụng Bảng 1 6 để chẩn đoán với

giá trị 1 thể hiện các giá trị thực tế lớn hơn giá trị 1.0 và giá trị 0 thể hiện giá trị thực

tế nhỏ hơn 1.0 Phương pháp Rogers cải tiến sử dụng 2 bảng, một bảng định nghĩa

mã và một bảng định nghĩa luật chẩn đoán như trong Bảng 1 7 và Bảng 1 8

Bảng 1 7 Mã định nghĩa của phương pháp tỉ lệ Rogers đã cải tiến

1 hoặc 2 0 0 0 Quá nhiệt yếu - dưới 1500C

1 hoặc 2 1 0 0 Quá nhiệt yếu 1500C – 2000C

0 1 0 0 Quá nhiệt yếu 2000C – 3000C

1 1 0 Dòng vòng cuộn dây

1 0 2 0 Dòng vòng lõi và thùng chứa, quá nhiệt khớp

nối

0 0 0 1 Phóng điện không kèm theo năng lượng

0 0 1 hoặc 2 1 hoặc 2 Hồ quang và dòng ngắn mạch

0 0 2 2 Đánh lửa liên tục với điện thế thả nổi

5 0 0 1 hoặc 2 Phóng điện từng phần có kiểm tra

c) Tiêu chuẩn IEC-599

Các phương pháp Dornemburg và Rogers sử dụng bốn bộ tỉ lệ, tỉ lệ C2H6/CH4

chỉ thể hiện một phạm vi nhiệt độ giới hạn của sự phân huỷ xenlulo nhưng không trợ giúp gì cho việc phát hiện, nhận diện lỗi Do vậy, trong tiêu chuẩn IEC-599, phương pháp tỉ lệ Rogers phát triển cao hơn bị xoá bỏ

Một cải tiến của chuẩn IEC 599 đã được đưa ra năm 1996 (IEC 599/2) Nó đã trở nên hoàn hảo vào thời gian này Phương pháp tỉ lệ Rogers và chuẩn IEC 599 đã được phát triển thông dụng trong công nghiệp Tuy nhiên trong một số trường hợp,

nó không đưa ra được kết luận cuối cùng, có nghĩa là có những lỗi mà các phương

pháp này không xác định được

Bảng 1 9 Tỉ lệ các thành phần khí và các lỗi tương ứng theo IEC-60599 (2015)

Phóng điện năng lượng thấp 0.1 – 0.5 > 0.1 > 1

Phóng điện năng lượng cao 0.1 – 1 0.6 – 2.5 > 2

Ghi chú:

(a) NS: Non-Significant whatever the value – không quan trọng dù là giá trị nào

(b) Nếu 𝐶 2 𝐻 2 tăng mạnh thì có thể quá nhiệt t > 1000 o C

Từ Bảng 1 9, tiêu chuẩn IEC đã mã hoá các khoảng giá trị và biểu diễn các lỗi

theo mã như những luật chẩn đoán (đặt lại ký hiệu R5=R3)

Bảng 1 10 Mã của các tỉ số theo từng khoảng giá trị

Đánh giá ưu nhược điểm của các phương pháp dựa trên DGA

Qua tìm hiểu về các phương pháp chẩn đoán lỗi dựa trên các tỉ số khí theo phần tích khí hoà tan trong dầu có thể nhận thấy một số đặc điểm sau:

- Phương pháp tỉ số Dornembug và Roger ban đầu dùng đến 4 tỉ số trong tổng

số 5 tỉ số được định nghĩa Số lượng các lỗi chẩn đoán của Dornembug dừng lại ở 3 loại lỗi khác nhau

- Mặc dù phương pháp Roger gốc ban đầu dùng 4 tỉ số nhưng số lượng lỗi có thể chẩn đoán được là nhiều hơn so với Dornembug, cụ thể là có thể nhận biết được đến 8 lỗi khác nhau

- Phương pháp Roger cải tiến sử dụng 3 tỉ số, đây là một ưu điểm đáng kể vì việc đánh giá tổ hợp của 3 tỉ số đã làm cho việc chẩn đoán đơn giản đi rất nhiều

- Phương pháp theo chuẩn IEC có ưu điểm hơn cả Thứ nhất, theo tiêu chuẩn IEC thì chỉ dùng 3 tỉ số, như với phương pháp Roger Thứ hai, số lượng lỗi có thể phân biệt được đến 8 lỗi, trong đó có phân loại rõ về các lỗi về điện và lỗi về nhiệt

- Một hạn chế trong cả 3 phương pháp trên đó là việc xác định khoảng giá trị và gán mã đối với các tỉ số như là các tập rõ Tổ hợp của các mã này để xác định lỗi như

là một hệ tri thức trên tập rõ Như vậy, việc xác định sự chuyển mức độ lỗi giữa các lỗi là không mô tả được rõ ràng Đây là một nhược điểm lớn của tập rõ khi mô tả về

sự biến thiên liên tục của các đại lượng trong thế giới thực Tập mờ có ưu điểm là có thể khắc phục được nhược điểm này Trong luận văn này, tôi tập trung nghiên cứu ứng dụng lý thuyết tập mờ và chuyển đổi hệ tri thức chẩn đoán rõ về chẩn đoán mờ, xây dựng hệ chẩn đoán mờ để đảm bảo xác định mức độ các lỗi một cách trung thực

và tin cậy hơn

Kết luận chương

Nội dung chính của chương 1 đã tập trung nghiên cứu về các phương pháp chuẩn đoán lỗi tiềm ẩn của MBA Phân tích các phương pháp tỉ số như Dornembug, Roger và tiêu chuẩn IEC dựa trên kỹ thuật DGA Đã phân tích ưu nhược điểm của các phương pháp và chỉ ra được định hướng phát triển hệ chẩn đoán dựa trên lý thuyết

mờ và hệ suy diễn mờ cho tiêu chuẩn IEC Những nội dung chi tiết về vấn đề thiết kế tập mờ, xây dựng thuật toán tính toán cụ thể sẽ được trình bày chi tiết trong các chương tiếp theo

CHƯƠNG 2 THIẾT KẾ HỆ CHẨN ĐOÁN LỖI THEO ĐẠI SỐ GIA TỬ

Nội dung trọng tâm của chương là nghiên cứu tổng quan về lý thuyết đại số gia

tử, suy luận xấp xỉ dựa trên đại số gia tử và ứng dụng trong các hệ chuyên gia Xây dựng mô hình mờ cho hệ chẩn đoán dựa trên tiêu chuẩn chẩn đoán IEC-599 với kết quả phân tích DGA bằng một bộ suy luận mờ theo tiếp cận đại số gia tử Thiết kế thuật toán chi tiết cho mô hình mờ trên Nội dung được thể hiện bằng các mục sau

Tổng quan về đại số gia tử và suy luận xấp xỉ

Để xây dựng phương pháp luận tính toán nhằm giải quyết vấn đề mô phỏng các quá trình tư duy, suy luận của con người chúng ta phải thiết lập ánh xạ: gán mỗi khái niệm mờ một tập mờ trong không gian tất cả các hàm F(U, [0, 1]) Nghĩa là ta mượn cấu trúc tính toán rất phong phú của tập để mô phỏng phương pháp lập luận của con người thường vẫn được thực hiện trên nền ngôn ngữ tự nhiên

Vậy một vấn đề đặt ra là liệu bản thân ngôn ngữ có cấu trúc tính toán không? Nếu có thì các phương pháp lập luận xây dựng trên đó đem lại những lợi ích gì? Thông qua lý thuyết về đại số gia tử ta có thể thấy rằng tập các giá trị của một biến ngôn ngữ nào đó là một cấu trúc đại số, trên miền trị đó tồn tại phép toán được gọi là các gia tử và giá trị ngữ nghĩa của ngôn ngữ luôn đảm bảo tính thứ tự Trên cơ sở đó,

có thể xây dựng được các thuật toán tính toán cho các hệ suy luận xấp xỉ

Lý thuyết đại số gia tử đã cố gắng nhúng tập ngôn ngữ vào một cấu trúc đại số thích hợp và tìm cách xem chúng như là một đại số để tiên đề hóa sao cho cấu trúc thu được mô phỏng tốt ngữ nghĩa ngôn ngữ

2.1.1 Cấu trúc đại số gia tử

Xét một tập giá trị ngôn ngữ là miền của biến ngôn ngữ (linguistic domain) của biến chân lý 𝑇𝑅𝑈𝑇𝐻 gồm các từ sau:

𝒯 = 𝑑𝑜𝑚(𝑇𝑅𝑈𝑇𝐻) = {𝑉𝑒𝑟𝑦 𝑉𝑒𝑟𝑦 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 < 𝑀𝑜𝑟𝑒 𝑉𝑒𝑟𝑦 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 <

𝑉𝑒𝑟𝑦 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 < 𝑅𝑎ℎ𝑡𝑒𝑟 𝑉𝑒𝑟𝑦 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 < 𝐿𝑖𝑡𝑡𝑙𝑒 𝑉𝑒𝑟𝑟𝑦 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 < 𝑉𝑒𝑟𝑦 𝑀𝑜𝑟𝑒 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 <

có tính đối lập, tác động lên chúng bởi các từ nhấn như Very, Little, Raher, More ta

sẽ nhận được các hạng từ có thứ tự như trong 𝒯 Có thể coi đó là kết quả của phép toán một ngôi ngữ các toán tử Very, Little, v.v tác động không hạn chế số lần lên các phần tử nguyên thuỷ Khi đó ta có một cấu trúc đại số trên miền xác định của biến ngôn ngữ được định nghĩa như sau

Định nghĩa 2 1 Error! Reference source not found Đại số gia tử của biến n

gôn ngữ 𝒯 là một bộ 5 thành phần 𝒜𝒯 = (𝑇, 𝐺, 𝐶, 𝐻, ≤), trong đó:

- 𝑇: Là tập cơ sở của 𝐴𝑇, gồm các hạng từ trong 𝒯

- 𝐺 = {𝑐−, 𝑐+}, 𝑐− ≤ 𝑐+, được gọi là các phần tử sinh (các từ nguyên thuỷ, ví

dụ 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 < 𝑡𝑟𝑢𝑒)

- 𝐶 = {𝟎, 𝑾, 𝟏} là tập các hằng, với 𝟎 ≤ 𝑐− ≤ 𝑾 ≤ 𝑐+ ≤ 𝟏, để chỉ các phần tử

có ngữ nghĩa nhỏ nhất, phần tử trung hoà và phần tử có ngữ nghĩa lớn nhất

- 𝐻: Là tập các toán tử một ngôi, gọi là các gia tử (các trạng từ nhấn) 𝐻 = 𝐻−∪

𝐻+, với 𝐻− = {ℎ𝑗:1 ≤ 𝑗 ≤𝑞} là tập các gia tử âm, 𝐻+ = {ℎ𝑗: 1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑝}

là các gia tử dương

- “≤”: Là biểu thị quan hệ thứ tự trên các từ ngôn ngữ (các khái niệm mờ) trên

𝑇, nó được “cảm sinh” từ ngữ nghĩa tự nhiên của ngôn ngữ

2.1.2 Một số tính chất trong đại số gia tử

Ta nhận thấy rằng các thành phần trong có một số tính chất sau:

- Giả thiết rằng các gia tử trong 𝐻 là các toán tử thứ tự, nghĩa là (∀ℎ ∈ 𝐻, ℎ: 𝑇 →𝑇), (∀𝑢 ∈ 𝑇) {ℎ𝑢 ≤ 𝑢 ℎ𝑜ặ𝑐 ℎ𝑢 ≥ 𝑢}

- Hai gia tử ℎ, 𝑘 ∈ 𝐻 được gọi là ngược nhau nếu (∀𝑢 ∈ 𝑇){ℎ𝑢 ≤ 𝑢 khi và chỉ khi 𝑘𝑢 ≥ 𝑢} và chúng được gọi là tương thích nhau nếu (∀𝑢 ∈ 𝑇){ℎ𝑢 ≤ 𝑢 khi và chỉ khi 𝑘𝑢 ≤ 𝑢} Ký hiệu ℎ ≥ 𝑘 nếu ℎ, 𝑘 tương thích nhau và (∀𝑢 ∈ 𝑇) {ℎ𝑢 ≤ 𝑘𝑢 ≤ 𝑢 hoặc ℎ𝑢 ≥ 𝑘𝑢 ≥ 𝑢}

- Ngoài ra, tập 𝐻 còn có thể được phân hoạch thành hai tập 𝐻+ và 𝐻− với các gia tử trong tập 𝐻+ hay 𝐻− là tương thích nhau, mỗi phần tử trong 𝐻+ cũng ngược với bất kỳ phần tử nào trong 𝐻− và ngược lại

- Một gia tử ℎ dương (hoặc âm) đối với một gia tử 𝑘 𝑛ế𝑢 (∀𝑢 ∈ 𝑇) {ℎ𝑘𝑢 ≤ 𝑘𝑢 ≤

ra do tác động của các gia tử của 𝐻 vào 𝑢)

- Nếu 𝑢 ∉ 𝐻(𝑣) và 𝑢 ≤ 𝑣 (hoặc 𝑢 ≥ 𝑣) thì 𝑢 ≤ ℎ𝑣 (hoặc 𝑢 ≥ ℎ𝑣) đối với mọi gia tử ℎ

- Với 𝑢, 𝑣 ∈ 𝑋, 𝑢 ≤ 𝑣 thì: 𝑢 ≤ 𝐻(𝑣), 𝐻(𝑢) ≤ 𝑣 ⇒ 𝐻(𝑢) ≤ 𝐻(𝑣)

- Giả sử trong tập 𝐻+ có phần tử 𝑉 (ngầm định là 𝑉𝑒𝑟𝑦 − 𝑟ấ𝑡) và trong tập 𝐻−

có phần tử 𝐿 (ngầm định là 𝐿𝑖𝑡𝑡𝑙𝑒 − í𝑡) là phần tử lớn nhất thì phần tử sinh

𝑐 ∈ 𝐺 là dương nếu 𝑐 ≤ 𝑉𝑐 (ký hiệu là 𝑐+) và là âm nếu 𝑐 ≥ 𝑉𝑐 (ký hiệu là

𝑐−) (hoặc 𝑐 ∈ 𝐺 là dương nếu 𝑐 ≥ 𝐿𝑐 và là âm nếu 𝑐 ≤ 𝐿𝑐)

- Nếu 𝐺 chỉ có đúng 2 phần tử sinh, thì một được gọi là phần tử sinh dương ký hiệu là 𝑐+, một được gọi là phần tử sinh âm ký hiệu là 𝑐+ và ta có 𝑐− ≤ 𝑐+

(Trong ví dụ trên, 𝑐+ tương ứng với 𝑡𝑟𝑢𝑒 là dương, còn 𝑐+ tương ứng với 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 là âm và 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 < 𝑡𝑟𝑢𝑒)

Từ các tính chất trên, ta có định nghĩa về hàm dấu một cách đệ quy như sau:

Định nghĩa 2 2 Error! Reference source not found., Error! Reference so urce not found Hàm 𝑠𝑔𝑛: 𝑋 → {−1, 0, 1}

Tính thứ tự ngữ nghĩa của các hạng từ trong đại số gia tử được thể hiện qua mệnh đề sau:

Mệnh đề 2.2 Error! Reference source not found Cho đại số gia tử 𝒜𝒯 =

(𝑇, 𝐺, 𝐶, 𝐻, ≤) với 𝐻−, 𝐻+ là các tập các gia tử được sắp thứ tự tuyến tính Khi đó ta

có các khẳng định sau:

- Với mỗi 𝑥 ∈ 𝑇 thì 𝐻(𝑥) là tập sắp thứ tự tuyến tính

- Nếu 𝑇 được sinh ra từ 𝐺 và 𝐺 là tập được sắp thứ tự tuyến tính thì 𝑇 cũng là tập sắp thứ tự tuyến tính

- Nếu 𝑥 ∈ 𝑇 là phần tử cố định đối với ℎ ∈ 𝐻, tức là ℎ𝑥 = 𝑥 thì nó sẽ là phần

tử cố định đối với ∀𝑘 ∈ 𝐻, 𝑘 ≠ ℎ (ℎ𝑥 = 𝑘𝑥) Hơn nữa nếu 𝑢 < 𝑣, và 𝑢, 𝑣 là độc lập với nhau, tức là 𝑢 ∉ 𝐻(𝑣) và 𝑣 ∉ 𝐻(𝑢), thì 𝐻(𝑢) ≤ 𝐻(𝑣)

Định lý 2.1 Error! Reference source not found Nếu tập các gia tử 𝐻+ và 𝐻− c

ó quan hệ thứ tự sắp xếp tuyến tính thì có tồn tại một đẳng cấu 𝜑 từ 𝒜𝒯 =(𝑇, 𝐺, 𝐶, 𝐻, −,∪,∩, ⇒, ≤) vào cấu trúc logic đa trị tựa trên đoạn [0, 1] sao cho:

- Bảo toàn quan hệ thứ tự

- 𝜑(𝑢 ∪ 𝑣) = 𝑚𝑎𝑥{𝜑(𝑢), 𝜑(𝑢 ∪ 𝑣)} = 𝑚𝑖𝑛{𝜑(𝑢), 𝜑(𝑣)}

- 𝜑(𝑢 ⇒ 𝑣) = 𝑚𝑎𝑥{1 − 𝜑 (𝑢), 𝜑(𝑣)} và 𝜑(−𝑢) = 1 − 𝜑(𝑢)

Từ định lý trên cho phép ta thiết lập một hàm đo trên đại số gia tử để chuyển một giá trị 𝑥 ∈ 𝑇 thành một giá trị ngữ nghĩa trong miền thực [0, 1]

2.1.3 Các hàm đo trên đại số gia tử

Định nghĩa 2 3 Error! Reference source not found Hàm đo trên đại số gia t

ử

Cho 𝒜𝒯 = (𝑇, 𝐺, 𝐶, 𝐻, ≤), 𝑓: 𝑇 → [0, 1] là một hàm đo trên 𝑇 nếu thoả mãn:

- ∀𝑢 ∈ 𝑇: 𝑓(𝑢) ∈ [0, 1], 𝑓(𝑐+) = 1, 𝑓(𝑐−) = 0; trong đó: 𝑐+, 𝑐− ∈ 𝐺, là các phần tử sinh dương và âm

- ∀𝑢, 𝑣 ∈ 𝑇, nếu 𝑢 < 𝑣 thì 𝑓(𝑢) < 𝑓(𝑣)

Tính mờ của các giá trị ngôn ngữ xuất phát từ thực tế rằng một giá trị ngôn ngữ mang ý nghĩa mô tả cho nhiều sự vật và hiện tượng trong thế giới thực, với lý do tập hữu hạn các giá trị ngôn ngữ không đủ để phản ánh thế giới vô hạn các sự vật hiện tượng Như vậy khái niệm tính mờ và độ đo tính mờ của một giá trị ngôn ngữ được

hình thành và nó là một khái niệm rất khó xác định, đặc biệt trong lý thuyết tập mờ

Tuy nhiên, trong đại số gia tử độ đo tính mờ được xác định một cách hợp lý: “tính

mờ của một hạng từ x được hiểu như là ngữ nghĩa của nó vẫn có thể được thay đổi khi tác động vào nó bằng các gia tử” Do đó, tập các hạng từ sinh từ x bằng các gia

tử sẽ thể hiện cho tính mờ của x và 𝐻(𝑥) được sử dụng như một mô hình biểu thị tính

mờ của x Kích thước tập 𝐻(𝑥) được xem như độ đo tính mờ của x (𝑓𝑚(𝑥)) và được tính toán được tính toán một cách đệ quy từ độ đo tính mờ của các phần tử sinh 𝑓𝑚(𝑐−), 𝑓𝑚(𝑐+) và độ đo tính mờ của các gia tử (ℎ), ℎ ∈ 𝐻

Định nghĩa 2 4 Error! Reference source not found Cho đại số gia tử 𝒜𝒯 =

(𝑇, 𝐺, 𝐶, 𝐻, ≤), 𝑋 = 𝐻(𝐶) Hàm 𝑓𝑚: 𝑋 → [0, 1] được gọi là hàm độ đo tính mờ của các phần tử trong 𝑋 nếu:

1) 𝑓𝑚(𝑐−) + 𝑓𝑚(𝑐+) = 1 và ∑ℎ∈𝐻𝑓𝑚(ℎ𝑥) = 𝑓𝑚(𝑥), với ∀𝑥 ∈ 𝑇 (2 2) 2) 𝑓𝑚(𝑥) = 0 với ∀𝑥, 𝐻(𝑥) = {𝑥}, 𝑓𝑚(0) = 𝑓𝑚(𝑊) = 𝑓𝑚(1) = 0 (2 3) 3) ∀𝑥, 𝑦 ∈ 𝑇, ℎ ∈ 𝐻,𝑓𝑚(ℎ𝑥)

Khi xây dựng mô hình tính toán phỏng lại mô hình mờ được cho bởi hệ luật ngôn ngữ (LRBS - Linguistic Rule Base System) thì cần thiết phải lượng hoá các giá trị ngôn ngữ xuất hiện trong LRBS ra giá trị ngữ nghĩa chủa chúng và phải đảm bảo tính thứ tự vốn có của chúng Quá trình suy luận sẽ được thực hiện tính toán trên các giá trị ngữ nghĩa này Với bộ tham số mờ xác định, giá trị ngữ nghĩa được xác định bởi hàm ánh xạ ngữ nghĩa định lượng (SQM - Semantically Quantifying Mapping) 𝒗 một cách đệ quy như sau:

Định nghĩa 2 5 Error! Reference source not found Hàm ánh xạ ngữ nghĩa đ

2.1.4 Biến ngôn ngữ

Chúng ta cần tìm hiểu một cách đủ đơn giản về vấn đề suy luận xấp xỉ dưới

dạng những mệnh đề với các biến ngôn ngữ như nhiệt độ cao, tốc độ chậm, v.v hay

những quy tắc, những luật dạng mệnh đề như “nếu tăng ga thì xe chạy nhanh hơn”

Mỗi biến đại lượng vật lý nào đó có thể có 2 miền giá trị, đó là miền giá trị thực

và giá trị ngôn ngữ Mỗi giá trị ngôn ngữ lại có thể được mô tả bằng một tập mờ có tập nền là miền các giá trị vật lý của nó