Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán sự cố máy biến áp dầu

Hệ mờ rất thích hợp cho việc giải bài toán chẩn đoán sự cố máy biến áp do nó có khả năng khái quát hóa cao, đáp ứng nhanh, nhạy và xác suất nhận biết sai là thấp so với các phương án khá

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

- o 0 o - LUẬN ÁN CAO HỌC

ĐẶNG MẠNH CƯỜNG

ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ MÁY BIẾN ÁP DẦU

CHUYÊN NGÀNH : HỆ THỐNG ĐIỆN MÃ SỐ NGÀNH : HTĐI-12

TP Hồ Chí Minh, tháng 05 năm 2004

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-0O0 -

LUẬN ÁN CAO HỌC

Đặng Mạnh Cường

ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ MÁY BIẾN ÁP DẦU

CHUYÊN NGÀNH : HỆ THỐNG ĐIỆN MÃ SỐ NGÀNH : HTĐI-12

TP Hồ Chí Minh, tháng 05 năm 2004

Lời cảm ơn

Con xin biết ơn Cha, Mẹ đã nuôi dạy con khôn lớn và tạo điều kiện cho con học tập đến ngày hôm nay

Tôi xin chân thành gửi lời biết ơn sâu sắc đến tất cả quí Thầy Cô Trường Đại Học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh đã giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận án cao học này

Đặc biệt, em xin chân thành cảm ơn Thầy, Tiến Sĩ Quyền Huy Ánh, người đã tận tình hướng dẫn và giúp đỡ em trong suốt quá trình thực hiện luận văn

Xin chân thành cảm ơn bạn bè, các đồng nghiệp, những người thân trong gia đình, đặc biệt là vợ tôi – là những người luôn ở bên cạnh và động viên tôi rất nhiều trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận văn

TP.Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 4 năm 2004

- -

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ và tên học viên: Đặng Mạnh Cường Phái: nam

Ngày, tháng, năm sinh: 07-09-1975 Nơi sinh: Nam Hà

Chuyên ngành: HỆ THỐNG ĐIỆN Khóa12

I TÊN ĐỀ TÀI: “ỨNG DỤNG MẠNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG CHẨN ĐOÁN

SỰ CỐ MÁY BIẾN ÁP DẦU”

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

1 Tổng quan về chẩn đoán sự cố máy biến áp

2 Tổng quan về mạng neural và hệ mờ

3 Áp dụng mạng neural và hệ mờ trong chẩn đoán sự cố máy biến áp

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 01-12-2003

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 15-05-2004

V HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS QUYỀN HUY ÁNH

VI HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ NHẬN XÉT 1: TS HỒ ĐÁC LỘC

VII HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ NHẬN XÉT 2: TS.NGUYỄN HOÀNG VIỆT

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM NGÀNH BM QL NGÀNH

Nội dụng và đề cương luận văn thạc sĩ đã được thông qua Hội Đồng Chuyên Ngành

Ngày tháng năm 2004

PHÒNG ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC KHOA QUẢN LÝ NGÀNH

Luận văn đề cập đến việc phân tích nồng độ các khí phát sinh (DGA) trong dầu biến áp để chẩn đoán sự cố và các trạng thái vận hành không bình thường của máy biến áp

Có nhiều phương án chẩn đoán sự cố cho máy biến áp dựa trên cơ sở phân tích nồng độ khí phát sinh trong dầu cách điện Trong đó là các phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo như hệ logic mờ và mạng neural

Hệ mờ rất thích hợp cho việc giải bài toán chẩn đoán sự cố máy biến áp do nó có khả năng khái quát hóa cao, đáp ứng nhanh, nhạy và xác suất nhận biết sai là thấp

so với các phương án khác.Có thể ứng dụng hệ mờ chẩn đoán sự cố máy biến áp theo phương pháp phân tích nồng độ khí phát sinh phục vụ cho việc bảo vệ máy biến áp.Mạng neural cũng có thể chẩn đoán tương tự nhưng độ chính xác thấp hơn so với phương pháp dùng hệ mờ

ABSTRACT

This thesis show that can be diagnosis to transformer faults by DGA method

There are many method to diagnosis, one of them is artificial intelligence applications

in the diagnosis of power transformer incipient faults , example using fuzzy logic or

neural network

Fuzzy logic is very suitably in the diagnosis of power transformer incipient

faults, and the result is exactly, quickly , sensity… So should be use for transformer

protective The neural network can diagnosis, too , but as not exactly as the fuzzy

logic method do

- ii -

Lời cảm ơn i

Mục lục ii

Liệt kê các hình vẽ v

Liệt kê các bảng vi

Chương 1 : Tổng quan 1

1.1 Tầm quan trọng của chẩn đoán sự cố máy biến áp 2

1.2 Mục tiêu và nhiệm vụ của luận án 3

1.2.1 Mục tiêu của luận án 3

1.2.2 Nhiệm vụ cụ thể 3

1.3 Phạm vi nghiên cứu 3

1.4 Điểm mới của đề tài 4

1.5 Nội dung luận án 4

Chương 2 :Giám sát và chẩn đoán sự cố máy biến áp 7

2.1 Giám sát và chẩn đoán sự cố máy biến áp 8

2.2 Các thông số của máy biến áp cần được theo dõi 9

2.3 Cách điện trong máy biến áp 10

2.4 Nhận dạng sự cố máy biến áp 11

2.4.1 Giám sát thường trực, trực tuyến phóng điện cục bộ 12

2.4.2 Phương pháp phân tích nồng độ khí trong dầu cách điện (DGA) 13

2.4.3 Kết hợp giữa DGA và phương pháp sử dụng các cảm biến không điện chẩn đoán phóng điện 14 Chương 3:Chẩn đoán sự cố máy biến áp theo phương pháp phân tích nồng độ khí trong dầu 15

3.1 Các khí phát sinh khi máy biến áp bị sự cố 16

3.2 Các sự cố ở máy biến áp 18

3.3 Phương pháp tỉ số khí 19

3.4.1 Phương pháp Dornenburg 20

3.4.2 Phương pháp Rogers 22

3.4.3 Phương pháp chẩn đoán sự cố theo tiêu chuẩn IEC559 và IEC559r 25

3.4 Phương pháp khí chính 26

3.5 Hệ chuyên gia nhận biết sự cố máy biến áp 27

3.6 Ưùng dụng logic mờ cho nhận dạng sự cố máy biến áp 28

3.7 Một số phương pháp chẩn đoán sự cố khác 31

3.7.1 Phương pháp dựa vào khí phát sinh 31

3.7.2 Chẩn đoán dựa vào giấy cách điện 31

3.8 Tóm tắt 31

- iii -

4.2 Khái quát về mạng thần kinh nhân tạo 32

4.3 Một số mạng neural cơ bản 34

4.3.1 Mạng Perceptron nhiều lớp 34

4.3.2 Mạng RBF 35

4.3.3 Mạng Hopfield 35

4.3.4 Mạng Kohonen 36

4.3.5 Mạng ART 37

4.3.6 Đặc tính của mạng neural 37

4.4 Ưùng dụng của mạng neural trong hệ thống điện 37

4.4.1 Đánh giá an toàn hệ thống 39

4.4.2 Dự báo phụ tải 40

4.4.3 Mạng neural đánh giá chế độ ổn định hệ thống điện 40

4.5 Kết luận 40

Chương 5 : Mạng thần kinh nhân tạo chẩn đoán sự cố máy biến áp 42

5.1 Cơ chế chẩn đoán dựa vào mạng thần kinh nhân tạo 43

5.2 Mạng perceptron nhiều lớp 44

5.3 Tập mẫu huấn luyện và tập kiểm tra 48

5.4 Thiết lập cấu trúc mạng 53

5.4.1 Số đầu vào 53

5.4.2 Số đầu ra 53

5.4.3 Số lớp ẩn 53

5.4.4 Số neural trong lớp ẩn 54

5.5 Huấn luyện mạng 55

5.6 Kết luận 58

Chương 6 : Hệ mờ và Ứng dụng 60

6.1 Tập mờ và các phép toán trên tập mờ 60

6.2 Quan hệ mờ và các phép toán trên quan hệ mờ 63

6.3 Các phương pháp mờ hóa và giải mờ 66

6.4 Logic mờ 70

Chương 7 : Ứng dụng hệ mờ chẩn đoán sự cố máy biến áp 75

7.1 Mờ hóa các thông số đầu vào 76

7.2 Xác định các hàm liên thuộc 77

7.3 Xác định kết quả đầu ra của quan hệ mờ 81

7.4 Giải mờ và đưa ra kết luận 82

Chương 8 : Vận hành thử nghiệm và nhận xét 84

Kết luận và đề nghị 91

Phụ lục 1 96

Phụ lục 2 97

Phụ lục 3 99

- iv -

Phụ lục 6 115 Phụ lục 7 117

Tài liệu tham khảo 119

- vi -

LIỆT KÊ CÁC BẢNG

Bảng 3.1 Các nguyên nhân gây sự cố 18Bảng 3.2 Các tỉ số chính theo phương pháp tỉ số 20Bảng 3.3 Các tỉ số trong phương pháp Dornenburg 20Bảng 3.5 Bảng tỉ số Rogers chuẩn cho nhận dạng sự cố 23Bảng 3.6 Bảng tra mã tỉ số các khí theo phương pháp Rogers cải

- v -

LIỆT KÊ CÁC HÌNH VẼ

Hình 2.1 Phân bố ttrạng thái sự cố trong máy biến áp 6

Hình 3.1 Lượng khí phát sinh theo nhiệt độ phân hủy dầu cách điện 11

Hình 3.2 Lưu đồ chẩn đoán sự cố theo phương pháp Dornenburg 15

Hình 3.3 Lưu đồ chẩn đoán sự cố theo phương pháp Rogers 18

Hình 3.4 Tiêu chuẩn IEC 599 dưới dạng đồ thị 19

Hình 3.5 Tiêu chuẩn IEC 559 r 20

Hình 4.1 Mạng nuôi tiến 25

Hình 4.2 Mạng nuôi lùi 25

Hình 4.3 Mạng perceptron 26

Hình 4.4 Mạng Hopfield 27

Hình4.5 Mạng Kohonen 28

Hình 5.1 Mạng perceptron 1 lớp ẩn 33

Hình 5.2 Phân bố trạng thái lỗi trong tập mẫu 39

Hình 5.3 Lưu đồ giải thuật huấn luyện mạng 43

Hình 5.4 Độ chính xác của các phương pháp chẩn đoán sự cố máy

Hình 5.5 Kết quả chẩn đoán với các mạng thần kinh khác nhau 47

Hình 6.1 Nguyên lý bảo vệ so lệch máy biến áp 50

Hình 6.2 Sơ đồ nguyên lý bảo vệ so lệch dòng điện thứ tự không 51

Hình 6.3 Bảo vệ chống chạm đất một pha ra vỏ thùng dầu 51

CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN

1.1 Tầm quan trọng của việc chẩn đoán sự cố 1.2 Mục tiêu và nhiệm vụ của luận án

1.3 Phạm vi nghiên cứu

1.4 Điểm mới của đề tài

1.5 Nội dung luận án

- 2 -

Chương 1

TỔNG QUAN

1.1 Tầm quan trọng của việc chẩn đoán sự cố máy biến áp

Trong truyền tải và phân phối điện năng, máy biến áp là một trong những khâu quan trọng nhất và cũng là khâu yếu nhất dễ rơi vào trạng thái làm việc không bình thường Nếu trạng thái không bình thường kéo dài thì rất có thể xảy ra sự cố làm rối loạn hoạt động của hệ thống truyền tải và phân phối điện đồng thời cũng giảm tuổi thọ của máy biến áp Khi có sự cố của máy biến áp, việc truyền tải điện năng sẽ bị gián đoạn, làm thiệt hại rất lớn về kinh tế, đó là chưa tính đến chi phí bỏ

ra để sửa chữa hoặc thay thế máy biến áp Chính vì vậy để duy trì trạng thái làm việc bình thường của máy biến áp, cần phải phát hiện và nhận dạng trạng thái không bình thường (tiền sự cố) và trạng thái sự cố càng sớm và càng nhanh càng tốt để có biện pháp xử lý kịp thời Trong trường hợp này, các hệ thống liên tục giám sát và chẩn đoán nhanh sự cố, dự báo sự cố và phát hiện trạng thái tiền sự cố là rất cần thiết Phương pháp kinh điển giám sát trạng thái làm việc của máy biến áp là sử dụng relay và các mạch điện - điện tử Các phương pháp này được sử dụng tương đối phổ biến và đã thu được những kết quả nhất định, tuy nhiên chúng vẫn không đáp ứng được toàn bộ các yêu cầu kỹ thuật cho các loại sự cố khác nhau, đặc biệt với những yêu cầu về dự báo và nhận dạng các trạng thái tiền sự cố Trong những năm gần đây, với những phần mềm máy tính và các vi xử lý mạnh cùng với sự phát triển của các mô hình mạng thần kinh nhân tạo, các phương pháp giám sát và chẩn đoán sự cố máy biến áp theo hướng áp dụng mạng thần kinh ngày càng được phát triển Bên cạnh đó, mạng neural còn có ưu điểm về sự đơn giản trong cấu trúc liên hệ giữa các biến đầu vào và kết quả đầu ra Mối quan hệ giữa ma trận đầu vào và ma trận kết quả không phải là hằng số và các hệ phương trình cố định mà là những mối liên kết có cấu trúc, phi tuyến và được điều chỉnh liên tục trong quá trình học của mạng nên dễ dàng xây dựng một cấu trúc mạng để hình thành các biên giới ổn định phân

- 3 -

chia các trạng thái lỗi và không lỗi Ngoài ra, với mô hình mạng thần kinh xây dựng dựa trên việc phân tích nồng độ các khí phát sinh còn có thể dự báo sự cố, nhận dạng các trạng thái tiền sự cố để có biện pháp thích hợp trước khi các sự cố thật sự xảy ra Từ đó, có thể giảm tối đa tổn thất kinh tế

1.2 Mục tiêu và nhiệm vụ của luận án

1.2.1 Mục tiêu của luận án

ƒ Ứng dụng kiến thức về trí tuệ nhân tạo để chẩn đoán trạng thái sự cố và tiền sự cố máy biến áp dầu thông qua phương pháp phân tích nồng độ khí trong dầu (DGA)

ƒ Đánh giá kết quả đạt được với một số phương pháp khác

1.2.2 Nhiệm vụ cụ thể

ƒ Giới thiệu các phương pháp chẩn đoán sự cố máy biến áp

ƒ Giới thiệu tổng quát về mạng neural

ƒ Giới thiệu tổng quát về hệ mờ

ƒ Ứng dụng vào chẩn đoán sự cố máy biến áp theo phương pháp phân tích nồng độ khí trong dầu

ƒ Đánh giá kết quả đạt được

1.3 Phạm vi nghiên cứu

Do thời gian có hạn nên đề tài chỉ tập trung nghiên cứu các vấn đề sau:

ƒ Nghiên cứu một số phương pháp chẩn đoán sự cố dựa máy biến áp theo phương pháp phân tích nồng độ khí trong dầu

ƒ Đưa ra giải thuật cho một số phương pháp cụ thể

ƒ Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào chẩn đoán sự cố máy biến áp theo phương pháp phân tích nồng độ khí trong dầu

ƒ So sánh kết quả đạt được với các mẫu có sẵn

- 4 -

ƒ Đưa ra kết luận

1.4 Điểm mới của đề tài

Đề tài thực hiện với một số điểm mới như sau:

ƒ Tổng kết các phương pháp chẩn đoán trên cơ sở phân tích khí phát sinh

trong dầu (DGA) với ưu, nhược điểm của từng phương pháp

ƒ Ứng dụng mạng Perceptron trong việc phân tích dữ liệu về nồng độ các

khí trong dầu trên cơ sở cải tiến việc sắp xếp mẫu, xác định số neural ẩn

và xác định số thế hệ học cần thiết bằng thuật toán để mạng có thể học

nhanh nhất và chẩn đoán đúng trên các mẫu thông tin có sẵn

ƒ Xác định số lượng và chủng loại các thông số đầu vào (tỷ lệ các nồng độ

khí) để đạt độ chính xác nhận dạng sự cố là cao nhất

ƒ Ứng dụng hàm mờ việc phân tích dữ liệu về nồng độ các khí trong dầu

giúp chẩn đóan cho máy biến áp

1.5 Nội dung luận án

Nội dung đề tài gồm 8 chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 2: Giám sát và chẩn đoán sự cố máy biến áp

Với nội dung chính gồm:

• Giám sát và chẩn đoán sự cố máy biến áp

• Các thông số của máy biến áp cần được giám sát

• Cách điện trong máy biến áp

• Nhận dạng sự cố máy biến áp

Chương 3: Chẩn đoán sự cố máy biến áp theo phương pháp phân tích nồng

độ khí trong dầu

• Các khí phát sinh khi máy biến áp bị sự cố

- 5 -

• Các sự cố ở máy biến áp

• Phương pháp tỉ số khí chẩn đoán sự cố máy biến áp

9 Phương pháp Dornenburg

9 Phương pháp Rogers

9 Phương pháp chẩn đoán sự cố theo chuẩn IEC599 và IEC 599r

• Phương pháp khí chính chẩn đoán sự cố máy biến áp

• Hệ chuyên gia nhận biết sự cố máy biến áp

• Ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhận dạng sự cố máy biến áp

• Một số phương pháp chẩn đoán sự cố khác

• Tóm tắt

Chương 4: Mạng neural và ứng dụng trong hệ thống điện

• Tổng quan

• Khái quát về hệ thần kinh nhân tạo

• Một số mạng neural cơ bản

9 Mạng perceptron nhiều lớp

9 Mạng RBF

9 Mạng Hopfield

9 Mạng Kohonen

9 Mạng ART

9 Đặc tính của mạng neural

• Ứng dụng của mạng neural trong hệ thống điện

• Kết luận

Chương 5: Ứng dụng mạng neural trong chẩn đoán sự cố máy biến áp

• Cơ chế chẩn đoán dựa vào hệ thần kinh nhân tạo

• Mạng Perceptron nhiều lớp

• Xử lý tập học ( tập mẫu huấn luyện) cho mạng

• Xây dựng mô hình hình học cho mạng chẩn đoán sự cố máy biến áp

9 Xác định số ngõ vào, ra

9 Xác định số lớp ẩn

9 Xác định số neural ẩn

- 6 -

• Huấn luyện mạng

• Kiểm tra đánh giá kết quả đạt được

• Kết luận

Chương 6: Hệ mờ và ứng dụng

• Tập mờ và các phép toán trên các tập mờ

• Quan hệ mờ và các phép toán trên quan hệ mờ

• Các phương pháp mờ hóa và giải mờ

• Ví dụ ứng dụng hệ mờ

Chương 7: Ứng dụng hêä mờ chẩn đoán sự cố máy biến áp dầu

• Xây dựng quan hệ mờ giữa các thành phần

• Dùng logic mờ chẩn đoán sự cố trong máy biến áp theo phương pháp phân tích nồng độ khí trong dầu

Chương 8: Vận hành thử nghiệm và nhận xét

Kết luận và đề nghị

CHƯƠNG 2

GIÁM SÁT VÀ CHẨN ĐOÁN

SỰ CỐ MÁY BIẾN ÁP

2.1 Giám sát và chẩn đoán sự cố máy biến áp

2.2 Các thông số của máy biến áp cần chẩn đoán

2.3 Cách điện trong máy biến áp

2.4 Nhận dạng sự cố máy biến áp

Giám sát và chẩn đoán sự cố máy biến áp

Các thông số của máy biến áp cần được giám sát

Nhận dạng sự cố máy biến áp

2.1 Giám sát và chẩn đoán sự cố máy biến áp

Có sự khác biệt giữa giám sát và chẩn đoán sự cố máy biến áp Giám sát chỉ thực hiện quan sát điều kiện vận hành của máy biến áp, trong khi đó, chẩn đoán phải cho biết chính xác loại sự cố sau một hoặc nhiều lần quan sát Tuy nhiên trong những năm gần đây, giám sát trạng thái và chẩn đoán sự cố máy biến áp luôn được quan tâm của nhiều công ty điện lực trên thế giới Những hệ thống truyền tải yêu cầu cần phải giám sát sự vận hành của máy biến áp một cách liên tục, trực tuyến Tức là máy biến áp vẫn luôn trong trạng thái hoạt động thời gian giữa hai lần lấy mẫu là rất bé Tuy nhiên, những quan sát không trực tuyến (off line) cũng vô cùng quan trọng nhất là trong điều kiện thử nghiệm với các sự cố kỹ thuật đặc biệt

Việc giám sát trạng thái hoạt động của máy biến áp một cách trực tuyến đặt ra 3 vấn đề lớn đó là:

ƒ Phát hiện sự cố tiềm ẩn càng sớm và càng nhanh càng tốt

ƒ Đánh giá được tính ổn định và tin cậy của hệ thống

ƒ Giảm được giá thành của thiết bị bảo vệ và chi phí cho bảo dưỡng

2.2 Các thông số của máy biến áp cần được giám sát

Một vài phương pháp giải quyết vấn đề giám sát thường trực trạng thái vận hành máy biến áp với độ chính xác tương đối đã được phát triển, nhất là các hệ cho phép lưu lại các dữ liệu về điều kiện hoạt động của hệ thống Theo thống kê thì hầu hết các hệ thống giám sát liên tục, trực tuyến trạng thái làm việc của máy biến áp đều được phát

Tải và điều kiện vận hành thường được qui về việc đo điện áp và dòng điện bởi

vì dòng điện và điện áp cho các thông tin cơ bản về tải và điều kiện vận hành

Tuổi thọ của cách điện máy biến áp phụ thuộc nhiều vào nhiệt độ bên trong máy biến áp Tăng nhiệt là kết quả của quá trình quá tải liên tục hoặc gián đoạn hoặc cũng có thể là kết quả của quá trình làm việc non tải nhưng chất lượng làm mát kém Sự hư hỏng của điện môi (chất cách điện của dây quấn hoặc cách điện chính) thường xuất hiện do những va đập cơ khí trong quá trình vận chuyển, do ngắn mạch hệ thống truyền tải tại vùng gần máy biến áp, hoặc khi máy biến áp bị xung cao áp Phân bố trạng thái sự cố ở máy biến áp được cho trong hình 2.1 [3]

Các thí nghiệm của tiến sĩ D.Chu [2] với máy biến áp làm việc tại điện áp 525kV đã chứng tỏ rằng có thể phát hiện trạng thái sự cố của máy biến áp trước khi máy biến áp có thể hư hỏng Để thực hiện điều này cần phải bố trí một số cảm biến như cảm biến nhạy với phóng điện hoặc hồ quang, cảm biến đo nồng độ khí trong dầu, cảm biến đo ẩm độ nước trong dầu, cảm biến dòng rò, cảm biến đo các đại lượng không điện khác

Dây quấn Lõi MBA Đầu nối Vỏ máy Cách điện Khác

Hình 2.1 Phân bố trạng thái sự cố trong máy biến áp

- 9 -

2.3 Cách điện trong máy biến áp

Các máy biến áp điện lực thông thường được cách điện bằng giấy và bằng dầu cách điện

Giấy cách điện có nhiệm vụ cố định dây quấn và cách điện giữa các vòng dây Tuổi thọ của giấy cách điện phụ thuộc vào nhiệt độ, độ ẩm, mức oxy hóa và độ axit của dầu cách điện, cũng như loại giấy Nhìn chung có 3 cách phân hủy giấy cách điện: phân hủy do nhiệt, phân hủy do thủy phân và phân hủy do sự oxy hóa Tuy nhiên, những sản phẩm sau cùng của quá trình phân hủy giấy cách điện luôn là carbon monoxide, carbon dioxide, nước, các gốc axit và gluco [9]

Dầu cách điện máy biến áp (dầu máy biến áp) là sản phẩm của sự chưng cất dầu mỏ Các hydrocarbon trong dầu giúp làm mát máy biến áp trong quá trình vận hành Đồng thời dầu máy biến áp cũng là vật liệu cách điện cho dây quấn, giấy và các cách điện rắn khác Trong [3], C.C Stinton đã trình bày tầm quan trọng của dầu biến áp Trong chế độ làm việc dài hạn, nhiệt độ dầu có thể tăng hơn 750C làm cho dầu bị oxy hóa và kết tủa Với mỗi sự tăng nhiệt 60 K, tốc độ già hóa của dầu cách điện có thể tăng gấp đôi Sự già hóa của dầu cách điện tăng nhanh nếu độ ẩm trong dầu tăng Bên cạnh đó, nhiệt độ và sự phóng điện cũng làm giảm chất lượng dầu Khi bị phân hủy, trong dầu biến áp xuất hiện các nguyên tử hydro và các ion hydrocarbon Các nguyên tử này và các ion kết hợp với nhau tạo thành các khí như methane (CH4), ethane (C2H6), ethylen (C2H4), acetilen (C2H2) và khí hydro (H2) Các khí trên biểu thị cho những trạng thái sự cố khác nhau trong máy biến áp Chẳng hạn khi xuất hiện lượng lớn khí acetilen (C2H2) thì tương ứng với trạng thái có sự phóng điện hoặc hồ quang ở nhiệt độ cao Khí hydro (H2) biểu thị cho sự phóng điện cục bộ trong máy biến áp Do đó, phân tích nồng độ khí phát sinh trong máy biến áp có thể phát hiện sớm và nhanh chóng các sự cố máy biến áp để xử lý kịp thời tránh hư hỏng nặng hơn ảnh hưởng đến toàn hệ thống

2.4 Nhận dạng sự cố máy biến áp

Một vấn đề chính trong chẩn đoán nhanh sự cố máy biến áp là kiểm tra điện trở cách điện của hệ thống Kiểm tra điều kiện cách điện thường được qui về đo điện trở cách điện, hệ số tổn hao của điện môi, độ phân cực của giấy cách điện, và một số thông số khác Tuy nhiên, những thông số trên thường không đủ để xác định sự cố Vì vậy, một số phương pháp mới được đề xuất để kiểm tra dầu và giấy cách điện như: phương pháp phân tích thành phần hóa học của dầu, phương pháp phân tích sắc ký dầu và đo các hệ số điện môi, hệ số tổn hao trong dầu biến áp [10] Hiện nay, các phương pháp này được ứng dụng rộng rãi và có độ tin cậy khá cao Tuy nhiên, các phương pháp này cùng có chung một nhược điểm là không cung cấp đầy đủ các thông tin về nhiệt độ, độ ẩm, các sốc điện, sự phá hủy của dầu hoặc giấy cách điện ở điện áp cao hoặc do va đập

- 10 -

cơ khí Đặc biệt, chúng là các phương pháp kiểm tra không thường trực (off line) và hiệu quả kinh tế thấp Phương pháp kiểm tra liên tục, trực tuyến (on line) hiệu quả nhất là phương pháp liên tục giám sát phóng điện cục bộ và phân tích nồng độ khí trong dầu cách điện

2.4.1 Giám sát thường trực, trực tuyến phóng điện cục bộ

Phóng điện cục bộ thường liên quan đến độ ẩm, rách giấy cách điện, bụi kim loại, bọt khí trong dầu hoặc có thể là sự phân hủy điện môi Có hai phương án thực hiện giám sát phóng điện cục bộ là phương pháp sử dụng cảm biến điện và phương pháp sử dụng cảm biến không điện Trong phương án một, cảm biến thường được gắn bên ngoài máy biến áp, sử dụng các nguồn điện có tần số cao nên cần gắn thêm các mạch lọc cao tần để có thể lấy tín hiệu đo từ đầu nối máy biến áp Trong phương án này điều kiện làm việc của cảm biến an toàn hơn nhưng ảnh hưởng nhiễu tần số cao rất lớn

do đó giải thuật rất phức tạp khó triển khai trong thực tế Phương án thứ hai hiện đang được sự quan tâm rất nhiều của các viện nghiên cứu và các công ty vì nó cho kết quả đáng tin cậy, và có thể giúp xác định được vị trí sự cố Các cảm biến không điện thường sử dụng là các cảm biến nhạy phóng điện, cảm biến nhiệt, cảm biến nồng độ, cảm biến độ ẩm và một số cảm biến khác[3]

Hiện tại, một khó khăn lớn trong việc giám sát liên tục trực tuyến và đánh giá kết quả là không có một qui luật tổng quát cho quan hệ giữa điều kiện làm việc của máy biến áp và phóng điện cục bộ hoặc giữa các dạng phóng điện khác nhau mà chỉ có các hệ số kinh nghiệm

2.4.2 Phương pháp phân tích nồng độ khí trong dầu cách điện (Dissolved Gas – in – oil Analysys - DGA)

Kỹ thuật phân tích nồng độ khí trong dầu cách điện để chuẩn đoán sự cố máy biến áp (sau này được gọi là DGA ) đã đạt được rất nhiều thành quả Kỹ thuật này (DGA kinh điển) bao gồm hai phần đó là liên tục lấy mẫu dầu và liên tục đo nồng độ các khí

DGA kinh điển đã được ứng dụng trong thực tế khoảng 30 năm trước và đạt được kết quả rất tốt so với nhiều kỹ thuật khác [4] Nguyên nhân chính của thành công trên là từ sự đơn giản, rẻ tiền và dễ hình thành các tiêu chuẩn khi thực hiện lấy mẫu và phân tích Rất nhiều các hệ chuyên gia thực hiện việc nhận dạng sự cố máy biến áp dựa vào kỹ thuật DGA đã được thực hiện thành công [chủ yếu dựa vào tiêu chuẩn IEC 599, IEC 599r, C57.104] Các khí chính cần đo kiểm là hydro (H2), methane (C2H6), ethylene (C2H4), acetylene (C2H2), carbon monoxide (CO) và carbon dioxide (CO2) Tuy nhiên, các hệ trên có nhược điểm là quá dựa vào kiến thức chuyên gia trong khi đó máy biến

Tuy nhiên, với số lượng đầu vào khá lớn (do cần sử dụng nồng độ nhiều khí), khoảng biến thiên có thể rất rộng, thậm chí có thể khác xa với các thông số trong phòng thí nghiệm thì hệ trên khó lòng đáp ứng được Vì vậy, cần phát triển một hệ thống mới cho phép giảm các nhược điểm trên – bằng cách áp dụng trí tuệ nhân tạo để chẩn đoán trạng thái lỗi

2.4.3 Kết hợp giữa DGA và phương pháp sử dụng các cảm biến không điện chẩn đoán phóng điện

Chẩn đoán sự cố sử dụng DGA kết hợp với các cảm biến không điện cho phép xác định lỗi phóng điện và cả vị trí xảy ra lỗi Thủ tục này bao gồm 2 bước:

- Bước một thực hiện xác định loại sự cố phóng điện (sử dụng DGA)

- Bước hai sử dụng các cảm biến không điện xác định vị trí sự cố

Tuy nhiên, do việc xác định vị trí sự cố rất khó thực hiện (như trình bày tại mục 3.2 chương 3) mặt khác các thông tin về sự cố cũng đủ cho việc vận hành, bảo dưỡng máy biến áp nên đề tài này chỉ đề cập đến việc chẩn đoán nhanh sự cố máy biến áp

CHƯƠNG 3

CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ MÁY BIẾN ÁP

THEO PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH NỒNG ĐỘ KHÍ TRONG DẦU

3.1 Các khí phát sinh khi máy biến áp bị sự cố

3.2 Các sự cố ở máy biến áp

3.3 Phương pháp tỉ số khí

3.4 Phương pháp khí chính

3.5 Hệ chuyên gia nhận biết sự cố máy biến áp

3.6 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho nhận dạng

sự cố máy biến áp

3.7 Một số phương pháp chẩn đoán sự cố máy biến áp khác

3.8 Tóm tắt

0 Phân hủy của dầu và giấy cách điện

0 Mô hình nhiệt động học mô tả quan hệ giữa sự cố do nhiệt và tốc độ phát sinh khí

0 Giới thiệu về phương pháp DGA kinh điển

0 Kết quả ứng dụng DGA trong công nghiệp

0 Cuối cùng là hướng phát triển của phương pháp DGA

3.1 Các khí phát sinh khi máy biến áp bị sự cố

Việc nghiên cứu về các khí phát sinh khi dầu hoặc giấy cách điện của máy biến áp bị sốc điện hoặc nhiệt đã được thực hiện từ những năm 30 của thế kỷ 20 [Ber

38, Vog 51, Bas 55, Bag 62, She 63, Slo 67, Ped 68 ] Sau đó vấn đề tiếp tục được nghiên cứu bởi Halstead [Hal 73] Sau đó là [ Baker 82.83, Inoue 90, Nick 91, Grant

92, Omn 93 và Griffin 94 ] Hiện nay việc nghiên cứu vấn đề này phát triển rất mạnh với những công trình nghiên cứu của Tomsovic, A.Amar, Kin Onn Wong, Y.Zhang, X.Ding, Y.Liu …[1], [2] và [3]

Trước Halstead, người ta đã chứng minh dưới tác động của sốc điện hoặc nhiệt những phần tử hydro carbon trong dầu biến áp có thể phân hủy tạo thành các nguyên tử hydro linh động và các ion hydro carbon nhẹ, các nguyên tử hydro và các ion trên có thể kết hợp với nhau tạo thành các khí như hydro (H2), methane (CH4), acetylene (C2H2), ethylene (C2H4) và ethane (C2H6) …Số lượng mỗi khí phụ thuộc vào nhiệt độ lân cận vùng bị sốc ( nhiệt hoặc điện ) Trong nghiên cứu của mình, Halstead đã đưa ra mô hình nhiệt động học mô tả quan hệ giữa nhiệt độ khi xảy ra sự cố và các thành phần khí Trong mô hình này các hydro carbon phân hủy ra các loại khí như nhau, số lượng các khí thì tùy thuộc vào hydro carbon bị phân hủy Theo mô hình của Halstead, tốc độ khí phát sinh có thể xác định chính xác tại bất kỳ nhiệt độ nào, tức là có một quan hệ rõ ràng giữa nhiệt độ và tốc độ phát sinh mỗi khí ( hình 3.1 )

3.2 Các sự cố ở máy biến áp

Theo tiêu chuẩn C57.125 và C57.104 trạng thái sự cố máy biến áp có thể phân ra các loại sau:

 Phóng điện

 Vầng quang điện

 Quá nhiệt giấy cách điện

 Quá nhiệt dầu biến áp

Những sự cố trên có thể do một hoặc nhiều nguyên nhân khác nhau như trình bày ở bảng 3.1

Quá nhiệt dầu cách điện

Không nối dây đai chống va đập X X X

Nước trong dầu hoặc dầu có độ

Quên nối dây chống hồ quang X

Lõi sắt không được định vị tốt X

Bộ giải nhiệt hoạt động không

Theo bảng 3.1, một trạng thái lỗi có thể do nhiều nguyên nhân Vì vậy, việc xác định vị trí sự cố là vô cùng khó khăn Do đó, trong đề tài này chỉ thực hiện việc chẩn đoán sự cố từ việc phân tích nồng độ khí Việc xác định vị trí sự cố sẽ được thực hiện bằng các thử nghiệm khác và không được đề cập ở đây Tuy nhiên, việc xác định chính xác sự cố cũng giúp ích rất nhiều cho việc bảo trì, bảo dưỡng và ngăn ngừa các

hư hỏng nặng của máy biến áp Phương pháp phân tích nồng độ khí trong dầu cách điện là một phương pháp chẩn đoán trạng thái sự cố máy biến áp [tiêu chuẩn C57.125] Phương pháp phân tích nồng độ khí trong dầu cách điện có thể theo các hướng sau:

Sử dụng tỉ số các khí

Sử dụng các khí đăïc trưng cho sự cố – phương pháp khí chính

Kết hợp các phương pháp trên

- 18-

Kế thừa các phương án trên với các công cụ mạnh như giải thuật cho hệ chuyên gia, logic mờ, mạng thần kinh hoặc trí tuệ nhân tạo

3.3 Phương pháp tỉ số khí

Phương pháp tỉ số khí là một phương pháp được xây dựng trên cơ sở phân tích nồng độ các khí hòa tan trong dầu máy biến áp Các tỉ số sử dụng là tỉ số của các khí đặc trưng cho sự cố

Có 5 tỉ số khí được sử dụng là các tỉ số R1, R2, R3, R4, R5 và được định nghĩa trong bảng 3.2

Bảng 3.2 Các tỉ số chinh theo phương pháp tỉ số

Tỉ số CH4 / H2 C2H2 / C2H4 C2H2 / CH4 C2H6 / C2H2 C2H4 / C2H6

CEGB ( Central Electricity Generating Board ) vào những năm 1960 đã thực hiện nhiều thử nghiệm sử dụng các tỉ số trên

3.3.1 Phương pháp Dornenburg

Mặc dù các tỉ số khí đã được đưa ra và áp dụng vào những năm 1960, tuy nhiên vào năm 1970 trong những thử nghiệm, Dornenburg thấy rằng có sự khác biệt về tỉ số khí phát sinh do điện và do nhiệt Vì vậy ông đã đưa ra phương pháp tỉ số mới ( gọi là phương pháp Dornenburg) Trong phương pháp này, Dornenburg chỉ sử dụng 4 tỉ số và 6 khí Sáu khí sử dụng là hydro (H2), methane (CH4), ethane (C2H6), ethylene (C2H4), acetylene (C2H2) và carbon monoxide (CO) 4 tỉ số và các trạng thái sự cố tương ứng được trình bày tại bảng 3.3

Bảng 3.3 Các tỉ số trong phương pháp Dornenburg

Phân hủy do nhiệt >1 <0.75 <0.3 >0.4

Phóng điện cục bộ

năng lượng thấp <0.1 Không ảnh hưởng <0.3 >0.4 Phóng diện cục bộ

năng lượng cao

>0.1 và <1 >0.75 >0.3 <0.4

• Các bước thực hiện chẩn đoán theo phương pháp Dornenburg

9 Nhập thông số nồng độ các khí

9 Tính toán các tỉ số

9 Kiểm tra sự cố quá nhiệt Nếu có sự cố nhiệt thì thông báo và dừng lại

9 Kiểm tra sự cố phóng điện cục bộ mật độ năng lượng thấp Nếu có sự cố thì thông báo và dừng lại

- 19-

9 Kiểm tra sự cố phóng điện cục bộ mật độ năng lượng cao Nếu có sự cố thì thông báo và dừng lại

9 Thông báo không có lỗi

• Lưu đồ giải thuật chẩn đoán sự cố theo phương pháp Dornenburg

Từ các bước thực hiện chẩn đoán ở trên có thể thực hiện chương trình chẩn đoán sự cố máy biến áp theo phương pháp Dornenburg [phụ lục 1] với lưu đồ như hình 3.2

Bắt đầu

Tính toán các tỉ số

Quá nhiệt ?

Phóng điện năng lượng thấp ?

Phóng điện năng lượng cao ?

Hình 3.2 Lưu đồ chẩn đoán sự cố theo phương pháp Dornenburg

- 20-

3.3.2 Phương pháp Rogers

Theo mô hình nhiệt động học của Halstead (chương 2), Barley đã đưa ra phương pháp tỉ số mới mà sau này được bổ sung bởi Rogers vào năm 1975 và 1977 ( nên sau này còn gọi là phương pháp Rogers chuẩn) Phương pháp này sử dụng 4 tỉ số và 5 khí cho ở bảng 3.5

Bảng 3.5 Bảng tỉ số Rogers chuẩn cho nhận dạng sự cố

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

phóng điện, ngược lại không có sự cố

khoảng150 oC đến 200oC

khoảng200 oC đến 300oC

tại đầu nối hoặc cả hai

thấp

phá hủy ( do dòng điện)

thấp hoặc tia lửa thường

trực

Trong bảng 3.5, các giá trị 1 biểu thị cho giá trị tỉ số lớn hơn hoặc bằng 1 Các giá trị

0 biểu thị giá trị tỉ số nhỏ hơn 1

Sau khi phương pháp Rogers được công bố các cải tiến lần lượt được thực hiện Các cải tiến này chủ yếu tập trung vào 2 vấn đề Vấn đề thứ nhất là thành lập một bảng nhằm giúp xác định mã tỉ số từ giá trị tỉ số đo được gọi là bảng tỉ số (bảng 3.6) Vấn đề thứ hai là xây dựng bảng tra xác định trạng thái sự cố thông qua các mã tỉ số, bảng này được gọi là bảng mã sự cố và được trình bày trong bảng 3.7

- 21-

Bảng 3.6 Bảng tra mã tỉ số các khí theo phương pháp Rogers cải tiến

Nhỏ hơn hoặc bằng 0.1 5

Bảng 3.7 Bảng tra sự cố theo mã tỉ số

1 hoặc 2 0 0 0 Quá nhiệt nhẹ nhiệt độ dưới 150oC

1 hoặc 2 1 0 0 Quá nhiệt nhẹ từ 150oC đến 200oC

0 1 0 0 Quá nhiệt nhẹ từ 200oC đến 300oC

chạm hoặc quá nhiệt ở đầu nối

0 0 0 1 Tia lửa điện với năng lượng rất thấp

0 0 1 hoặc 2 1 hoặc 2 Hồ quang với năng lượng thấp

Các bước thực hiện xác định sự cố theo phương pháp Rogers

- 22-

9 Tính toán các tỉ số

9 Mã hóa các tỉ số

9 Tra mã các tỉ số

9 Đưa ra kết luận

Lưu đồ chương trình chẩn đoán sự cố theo phương pháp Rogers

Từ các bước thực hiện chẩn đoán ở trên có thể thực hiện chương trình chẩn đoán sự cố máy biến áp theo phương pháp Rogers [phụ lục 2] với lưu đồ như hình 3.3

3.3.3 Phương pháp chẩn đoán sự cố theo chuẩn IEC599 và IEC 599r

Trong phương pháp Rogers cải tiến chỉ dụng 4 tỉ số nhưng tỉ số R4 chỉ biểu thị cho nhiệt độ phân hủy giới hạn mà không hỗ trợ cho việc chẩn đoán chính vì vậy trong tiêu chuẩn IEC599 – một cải tiến của phương pháp Rogers - nó đã được loại bỏ [phụ lục 3]

Chuẩn IEC có thể được triển khai dưới dạng đồ thị như hình 3.4

Bắt đầu Tính toán các tỉ số

Kết thúc

Mã hóa các tỉ số

Tra mã sự cố tìm nguyên nhân

Hình 3.3 Lưu đồ chẩn đoán sự cố theo phương pháp Rogers

C 2 H 2 /C 2 H 4

1.0 0.1

CH 4 /H 2

- 23-

Các bước tiến hành chẩn đoán áp dụng chuẩn IEC 599

9 Xác các tỉ số R1, R2, và R5

9 Tra mã tỉ số R1, R2, và R5

9 Giải mã các tỉ số tỉ số R1, R2, và R5 xác định lỗi

9 Kết thúc

Vào năm 1996, tiêu chuẩn IEC 599 được cải tiến và chuyển sang dạng đồ thị cho dễ sử dụng từ đó ra đời chuẩn IEC599r ( hình 3.5) Hiện nay, các tiêu chuẩn IEC 599 và IEC 599r là các tiêu chuẩn mới nhất phục vụ việc chẩn đoán sự cố máy biến áp Phương pháp chẩn đoán Rogers và các tiêu chuẩn 599 IEC có rất nhiều thuận lợi khi áp dụng trong thực tiễn, tuy nhiên trong một số trường hợp nó không đưa ra được kết luận (điều này sẽ được bàn đến ở phần sau)

- 24-

3.4 Phương pháp khí chính

Phương pháp khí chính được nghiên cứu trước tiên tại phòng thí nghiệm Doble sau đó được tổng kết và giới thiệu vào năm 1974 Năm 1978, tại hội nghị thường niên tại phòng thí nghiệm Doble, phương pháp tỉ số và phương pháp khí chính đã được so sánh và đi đến kết luận: phương pháp tỉ số thích hợp với các máy biến áp loại conservator còn phương pháp khí chính chỉ phù hợp với máy biến áp sealed hoặc máy biến áp gas blanketed Năm 1988, Griffin đã tổng kết cả 2 phương pháp trên và đưa ra một số ứng dụng liên quan Trong phương pháp khí chính mỗi loại sự cố tương ứng với một loại khí chiếm đa số, thường được gọi là khí chính, khí chủ đạo (key gas) Do đó, có thể dùng phần trăm các khí chính để chẩn đoán sự cố của máy biến áp Như vậy, có thể xem phương pháp khí chính là một sự diễn giải kết quả phân tích khí thành một tập sự kiện đơn giản Ví dụ, phóng điện năng lượng thấp hoặc vầng quang có khí chính là hydro (H2), như vậy có thể sử dụng thành phần phần trăm của hydro trong dầu để nhận biết vầng quang hoặc phóng điện năng lượng thấp Trên cơ sở này, giáo sư Pugh và IEEE đã xây dựng thành tiêu chuẩn

- 25-

C57.104 Bảng 2.8 là thông số nhận dạng theo phương pháp khí chính Lưu ý rằng thành phần phần trăm của mỗi khí dựa trên cơ sở toàn bộ khí hòa tan trong dầu và đó là một giá trị gần đúng

Bảng 3.8 Bảng đặc trưng của nhận dạng theo phương pháp khí chính

Phóng

điện Acetylene Một một số rất ít khí CHlượng lớn khí H42 và C và C22HH42

CO và CO2 có thể tồn tại nếu…

H2: 60%

C2H2: 30%

Vầng

quang Hydrogen rất ít CMột lượng lớn H2H6 và C2H2, một ít CH4, CO và CO4, 2

có thể tồn tại nếu…

Ethylene Một lượng lớn C2H4, một lượng

ít hơn C2H6, một ít CH4 và H2

3.5 Hệ chuyên gia nhận biết sự cố máy biến áp

Có thể thực hiện hệ chuyên gia để nhận dạng sự cố máy biến áp trên cơ sở kết hợp một hoặc nhiều phương pháp đã trình bày ở trên Những thông tin cần thiết để thiết lập cơ sở tri thức là loại máy biến áp, cấp điện áp, phương pháp ( hoặc các phương pháp) phân tích khí, lý lịch máy … Một số hệ chuyên gia đã được xây dựng với các đặc trưng riêng được cho ở bảng 3.9 [3]

Một vấn đề lớn được đặt ra khi sử dụng hệ chuyên gia đó là phải xây dựng cơ sở tri thức của hệ, nhưng điều này rất khó thực hiện do tập cơ sở tri thức thường rất phức tạp và phải làm thủ công [1] Hơn nữa, hệ chuyên gia không cho phép điều chỉnh các qui luật nhận dạng một cách tự động khi có những mẫu mới Tức là rất khó thực hiện việc nâng cấp cho hệ chuyên gia

Bảng 3.9 Một số hệ chuyên gia chẩn đoán sự cố

- 26-

Tên Năm giới thiệu Các phương pháp DGA sử dụng

IEC 599 Khí chính

Tỉ số Rogers IEC 599

3.6 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho nhận dạng sự cố máy biến áp

Năm 1993 trong luận án tiến sĩ của mình, Tomsovic đã ứng dụng lí thuyết mờ để xây dựng tập mờ cơ sở cho việc chẩn đoán sự cố máy biến áp Vấn đề chính khi áp dụng logic mờ cho chẩn đoán sự cố máy biến áp là sự phối hợp các hàm thành phần cơ bản giữa các phương pháp DGA và hệ chuyên gia Điều này cũng được thực hiện bằng phương pháp thủ công, và sau đó có thể thực hiện tự động bằng cách (lấy) tính gần đúng (do quan hệ là phi tuyến)

Ngoài ra, có thể thực hiện một hệ ANN cho chẩn đoán sự cố máy biến áp vì cũng giống phương pháp sử dụng lý thuyết mờ, phương án sử dụng ANN cũng cho xác định quan hệ vào ra một cách gần đúng, phi tuyến nhưng ANN có ưu điểm hơn

do có thể tiếp tục học (cập nhật lại) từ các kiến thức mới

3.7 Một số phương pháp chẩn đoán sự cố khác

Ngoài phương pháp chẩn đoán sự cố máy biến áp theo kỹ thuật phân tích khí trong dầu, còn có một số phương pháp khác như phương pháp chẩn đoán sự cố dựa vào khí phát sinh phương pháp dựa vào giấy cách điện …

3.7.1 Phương pháp dựa vào khí phát sinh

Phương pháp chẩn đoán dựa vào khí phát sinh (phương pháp khí phát sinh) thực hiện trên cơ sở đo tỉ số khí giữa nitrogen và oxigen (N2 / O2) Thông thường một lượng lớn khí nitrogen bao phủ phía trên dầu cách điện Khi sự cố khí sẽ phát sinh, tỉ số giữa nitrogen và oxigen có thể thay đổi, do oxigen là một thành phần trong dầu và các oxide trong giấy cách điện Bình thường khí nitrogen và oxigen chiếm đa số

so với các khí khác và tỉ số này lớn hơn 5% Nếu tỉ số khí giữa nitrogen và oxigen (

N2 /O2) nhỏ hơn 5 thì có thể có khí phát sinh (tức là có sự cố xảy ra)[2]

3.7.2 Chẩn đoán dựa vào giấy cách điện

- 27-

Chẩn đoán dựa vào cách điện giấy là phương pháp chẩn đoán trên cơ sở đo tỉ số khí CO và khí CO2 Khi máy biến áp vận hành bình thường, tỉ số này trong khoảng 3.0 < CO2 /CO < 10 (theo tiêu chuẩn IEC 599 và Mac Donal) khi quá nhiệt xảy ra ở giấy cách điện thì tỉ số này giảm còn khoảng 1% do lượng khí CO sinh ra là rất lớn Trong khi đó khi hệ thống làm mát vận hành kém hoặc khi máy biến áp bị quá tải thì lượng khí CO2 sinh ra nhiều hơn CO nên tỉ số này có thể đạt 10 đến 20 lần (theo Griffin) Như vậy, cũng có thể chẩn đoán sự cố

3.8 Tóm tắt

Chương này đã trình bày tổng quan về các phương pháp chẩn đoán sự cố máy biến áp theo nồng độ khí trong dầu và một số phương pháp chẩn đoán sự cố khác Phương pháp phân tích khí trong dầu đã đề cập đến các kỹ thuật như: kỹ thuật dựa vào tỉ số chuẩn, kỹ thuật dựa vào tỉ số Dornengurg, kỹ thuật dựa vào tỉ số Rogers và các tiêu chuẩn IEC 599, IEC 599r, IEEE C59.104 Đây là các kiến thức nền tảng để xây dựng một số chương trình chẩn đoán sự cố máy biến áp để có kết quả so sánh với phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo

CHƯƠNG 4

MẠNG NEURAL VÀ ỨNG DỤNG

TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN

4.1 Tổng quan

4.2 Khái quát về mạng thần kinh nhân tạo

4.3 Một số mạng neural cơ bản

4.4 Ứng dụng của mạng neural trong hệ thống điện

4.5 Áp dụng

- 31 -

Chương 4

MẠNG NEURAL VÀ ỨNG DỤNG TRONG

HỆ THỐNG ĐIỆN

4.1 Tổng quan

Mạng neural nhân tạo (ANN – Artificial Neural Networks) là các hệ thống được xây dựng dựa trên sự mô phỏng một số các nguyên tắc tổ chức của hệ thần kinh trung ương Các kiến thức về hoạt động của neural và các hình thức liên kết của chúng cho phép đưa ra các mô hình toán học nhằm thử nghiệm các lý thuyết và phát triển các ứng dụng thực tế của mạng thần kinh nhân tạo

Vào năm 1949, Hebb đã đưa ra thuật toán đầu tiên để huấn luyện mạng thần kinh nhân tạo Sau đó vào thập niên 60 của thế kỷ 20, Rosenblatt, Widrow, Winsky và những người khác đã phát triển một dạng mạng thần kinh mà sau này được ứng dụng rất nhiều trong ngành điện đó chính là mạng Perceptrons Hiện nay mạng Perceptrons đã được ứng dụng vào một số lĩnh vực như : xử lý ảnh, dự báo thời tiết, phân tích điện tâm đồ và rất nhiều lĩnh vực khác trong ngành điện mà sẽ đề cập đến trong phần sau

Có 2 khuynh hướng về nghiên cứu mạng thần kinh nhân tạo là:

• Nghiên cứu quan tâm tới việc mô hình hóa bộ óc nhằm đưa đến giải thích hoạt động của nó

• Nghiên cứu việc xây dựng các cấu trúc mạng thần kinh nhân tạo để giải các bài toán thực tế

Nội dung của đề tài này đi theo hướng thứ 2

4.2 Khái quát về mạng thần kinh nhân tạo

Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) là sự liên kết của các phần tử cơ bản, gọi là neural Vì vậy mạng thần kinh nhân tạo có 3 thành phần chính là:

ƒ Các neural riêng lẻ

ƒ Đường liên kết các neural

ƒ Thuật toán học để giải các bài toán cụ thể

Mỗi neural gồm có nhiều đầu vào (Dendrities) thân neural (Neural body) và

1 đầu ra (Axon) Trong mạng các neural được kết nối rất chặt chẽ Có 2 hình thức kết nối mạng thần kinh nhân tạo là: kết nối mạng nuôi tiến và kết nối mạng nuôi lùi

ƒ Mạng nuôi tiến: mạng nuôi tiến hay còn gọi là mạng cấp thuận là dạng mạng thần kinh mà các neural được thực hiện liện kết bằng cách lấy đầu

ra của lớp trước đưa vào đầu vào của lớp sau Tiêu biểu cho dạng mạng này có thể kể đến mạng RBF, mạng Perceptrons …