Phân tích và nhận dạng các nhiễu loạn trên hệ thống điện

Trong quá trình nghiên cứu đã sử dụng một số phần mềm và các giải pháp phân tích tín hiệu tiên tiến nhất hiện nay như: Phần mềm mô phỏng quá độ ATP-EMTP, Phép biến đổi Wavelet rời rạc DW

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-o0o -

TRẦN THẾ TÀI

PHÂN TÍCH VÀ NHẬN DẠNG CÁC NHIỄU LOẠN

TRÊN HỆ THỐNG ĐIỆN

CHUYÊN NGÀNH : MẠNG & HỆ THỐNG ĐIỆN

MÃ SỐ NGÀNH : 2.06.07

LUẬN VĂN THẠC SĨ

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học : TIẾN SĨ NGUYỄN HỮU PHÚC

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại:

HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC

BÁCH KHOA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cộng Hòa Xã Hội Chủ Nghĩa Việt Nam

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ và tên : Trần Thế Tài Phái : Nam

Ngày tháng năm sinh: 12 - 02 - 1980 Nơi Sinh : Tiền Giang Chuyên Ngành : Mạng Và Hệ Thống Điện

Mã Số : 2.06.07

I TÊN ĐỀ TÀI:

PHÂN TÍCH VÀ NHẬN DẠNG NHIỄU LOẠN TRÊN HỆ THỐNG ĐIỆN

II NHIỆM VỤ ĐỀ TÀI:

1 Tìm hiểu và giới thiệu phần mềm ATP-EMTP, lý thuyết và ứng dụng của Wavelet

2 Phân tích và mô phỏng các nhiễu loạn trên thường gặp trên hệ thống điện

3 Ứng dụng phép biến đổi Wavelet để nhận dạng các nhiễu loạn, xây dựng phần mềm phân tích và nhận dạng các nhiễu loạn

III.NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 06 – 02 – 2006

IV.NGÀY HOÀN THÀNH : 06 – 10 – 2006

V.HỌ VÀ TÊN CB HƯỚNG DẪN : Tiến Sĩ NGUYỄN HỮU PHÚC

Cán Bộ Hướng Dẫn Chủ Nhiệm Ngành Bộ Môn Quản Lý Ngành

- - - Nội dung và đề cương luận văn thạc sĩ đã được hội đồng chuyên ngành thông qua

Phòng Đào Tạo SĐH Ngày …… tháng …… Năm 2004

Khoa Quản Lý Ngành

LỜI CẢM ƠN

Trước hết, tơi xin trân trọng bày tỏ lịng cảm ơn sâu sắc đến Thầy Nguyễn Hữu Phúc, người đã tận tình hướng dẫn tơi thực hiện hồn thành luận văn tốt nghiệp này

Xin chân thành cám ơn tất cả quí Thầy, Cơ Trường Đại Học Bách Khoa đã trang bị cho tơi một khối lượng kiến thức rất bổ ích, đặc biệt xin chân thành biết ơn các Thầy Cơ của Bộ mơn Hệ Thống Điện đã tạo điều kiện thuận lợi và hỗ trợ cho tơi rất nhiều trong quá trình học tập cũng nh ư trong thời gian thực hiện luận văn này

Tơi cũng xin cảm ơn thật nhiều những bạn bè, đồng nghiệp tại Cơng

ty Điện lực TP.HCM và gia đình luơn giúp đỡ, động viên tạo cho tơi niềm tin cố gắng nổ lực để hồn thành luận văn này

TP.Hồ Chí Minh , tháng 10 năm 2006

Người thực hiện

Tr ần Thế Tài

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Vấn đề chất lượng điện năng đã được quan tâm từ nhiều thập niên trước đây

trên thới giới, nhằm đem lại nguồn điện với chất lượng ngày càng cao phục vụ đắc

lực cho sự phát triển kinh tế xã hội của nhiều quốc gia trên thới giới, theo đó nhiều

công trình nghiên cứu của nhiều kỹ sư, giáo sư, nhà nghiên cứu khoa học….ra đời

với mục đính nâng cao chất lượng điện năng

Ở Việt Nam, luật điện lực đã được Quốc hội thông qua trong kỳ họp khoá XI

ngày 03 tháng 12 năm 2004, trong đó có nhiều điều khoản qui định rõ một số chỉ

tiêu về chất lượng điện năng như: điện áp, tần số, hệ số cosφ…mà bên bán điện

phải đảm bảo khi cung cấp điện cho khách hàng mua điện, tuy các chỉ tiêu trên

chưa ngang bằng với khu vực hay trên thới giới nhưng cũng là bước tiến khá rõ

rệch của ngành điện Việt Nam trong vấn đề quan tâm đến chất lượng cung cấp

điện Nó cũng đặt ra hàng loạt các vấn đề mà ngành điện Việt Nam phải làm trong

đó cần thiết có nhiều nghiên cứu về các giải pháp nâng cao chất lượng điện năng

trên hệ thống điện hiện hữu

Theo xu hướng đó, ngoài việc tăng khả năng kiểm soát, điều khiển các thông

số điện năng thì việc quan sát dạng sóng điện cung cấp để phát hiện và nhận dạng

được các nhiễu loạn (sai lệch dạng sóng) là việc cần làm Khi mà hệ thống điện thì

ngày càng lớn rộng cùng với sự phát triển của kinh tế, nhiều tải nhạy cảm và phi

tuyến xuất hiện việc giải quyết các nhiễu loạn tồn tại trên hệ thống điện không còn

là việc đơn lẻ hay cục bộ

Đứng trước những suy nghĩ trên, người thực hiện đã tìm hiểu nhiều vấn đề

liên quan đến chất lượng điện năng, những nghiên cứu gần đây về quan sát dạng

sóng điện cung cấp… Từ đó giới thiệu lại các vấn đề về nhiễu loạn dạng sóng

điện nhìn từ góc độ chất lượng điện, đồng thời mô phỏng các mô hình gây ra nhiễu

loạn và phân tích để nhận dạng các nhiễu loạn đó

Trong quá trình nghiên cứu đã sử dụng một số phần mềm và các giải pháp

phân tích tín hiệu tiên tiến nhất hiện nay như: Phần mềm mô phỏng quá độ

ATP-EMTP, Phép biến đổi Wavelet rời rạc DWT, Mạng neural xác xuất PNN…

Nghiên cứu đã kết thúc với phần mềm nhận dạng các nhiễu loạn trên hệ thống điện

được tạo ra và được báo cáo thông qua 3 Chương:

1.Công cụ thực hiện

2.Phân tích các nhiễu loạn trên hệ thống điện

3.Nhận dạng các nhiễu loạn

2.1.1a Phân tích hiện tượng:……… …2.2

2.1.1b Mô phỏng hiện tượng:……… ……… …2.3

2.1.1c Đánh giá ảnh hưởng và những vấn đề liên quan đến hiện tượng:……… …2.8

2.1.2 Khuếch đại điện áp trong đóng cắt tụ:………2.9

2.1.2a Phân tích hiện tượng:……….……… 2.9

2.1.2b Mô phỏng hiện tượng:……… ……… 2.10

2.1.2c Đánh giá ảnh hưởng và những vấn đề liên quan đến hiện tượng:………….2.15

2.1.3 Đóng giàn tụ song song:…… ……… ………2.16

2.1.3a Phân tích hiện tượng:……… ……… …2.16

2.1.3b Mô phỏng hiện tượng:……… …………2.19

2.1.3c Đánh giá ảnh hưởng và những vấn đề liên quan đến hiện tượng:……….…2.24

2.1.3c1 Thiết bị đóng cắt VCR:……… ……….2.24

2.1.3.c2 So sánh việc đóng giàn tụ có và không có nối đất:.………… …….……2.25

2.1.3c3 Tương quan giữa dung lượng tụ đóng vào và tụ đang hoạt động:…… …2.27

2.1.4 Hiện tượng phóng điện trước (prestrike) khi đóng điện một giàn tụ cô

lập:……….2.31

2.1.4a Phân tích hiện tượng:……….……2.31

2.1.4b Mô phỏng hiện tượng:……… ……….…………2.31

2.1.4c Ảnh hưởng và liên quan của hiện tượng phóng điện trước:………… ……2.32

2.1.5 Hiện tượng phóng điện trở lại (restrike) khi cắt một giàn tụ ra khỏi l ưới:…2.33

2.1.5a Phân tích hiện tượng:……….2.33

2.1.5b Mô phỏng hiện tượng phóng điện trở lại lần đầu khi cắt một giàn tụ ra khỏi

lưới:……… ………2.34

2.1.5c Mô phỏng hiện tượng phóng điện trở lại lần 2 khi cắt một giàn tụ ra khỏi

lưới:……… 2.36

2.1.5d Ảnh hưởng và những liên quan đến hiện tượng phóng điện trở lại:……….2.37

2.2 Đóng điện một lộ ra phân phối:……… 2.38

2.2.1 Phân tích hiện tượng:……… 2.38

2.2.2 Mô phỏng và quan sát hiện tượng:……….……….……2.39

2.3 Ảnh hưởng của sét đối vối hệ thống điện:……… 2.40

2.3.1 Phân tích:……… …… 2.40

2.3.1a Đường đi của sét:……… ….2.40

2.3.1b Ảnh hưởng của dòng sét:……… …………2.41

2.3.1c Các biện pháp làm giảm ảnh hưởng:……… 2.42

2.3.2 Mô phỏng và quan sát hiện tượng:……… 2.42

2.4 Những hiện tượng biến đổi điện áp trong khoảng thời gian ngắn:… … ……2.44

2.4.1 Hiện tượng mất điện (interruption):……… …… 2.45

2.4.1a Mô tả và phân tích hiện tượng:……….…… ……….……… 2.45

2.4.1b Mô phỏng và quan sát hiện tượng:……… ……… … 2.46

2.4.2 Hiện tượng sụt áp (Voltage sag/dip):……… ………2.47

2.4.2a Mô tả và phân tích hiện tượng:……… ……… 2.47

2.4.2b Mô phỏng và quan sát hiện tượng:……… ……… 2.49

2.4.3 Hiện tượng tăng áp (Voltage Swell):……… ………2.49

2.4.3a Mô tả và phân tích hiện tượng:……… 2.49

2.4.3b Mô phỏng và quan sát hiện tượng:………2.50

Mục lục Trang ML 3

2.5.1 Hiện tượng chập chờn điện áp (Flicker):……… 2.51

2.5.2 Hiện tượng sái dạng do họa tần:……….………2.53

CHƯƠNG 3

NHẬN DẠNG CÁC TÍN HIỆU NHIỄU LOẠN

3.1 Xem xét đặc trưng của các tín hiệu:……….3.1

3.1.1 Phương pháp thực hiện:……… …….3.1

3.1.2 Xem xét đặc trưng các tín hiệu:……… ……… …… 3.3

3.1.3 Tổng hợp những đặc trưng của các tín hiệu:….……… ……3.13

CHƯƠNG 1

CÔNG CỤ THỰC HIỆN

Trong chương này chúng ta sẽ tìm hiểu sơ lược về các phần mềm và cơ sở lý thuyết

đã được sử dụng để thực hiện luận văn, bao gồm phần mềm ATP-EMTP, Phép phân

tích Wavelet chứa trong phần mềm Matlab Trong đó phần mềm ATP được sử dụng

để phân tích mô phỏng các hiện tượng gây ra nhiễu loạn trên hệ thống điện, Phép

phân tích Wavelet được dùng để nhận dạng các nhiễu loạn

1.1 Phần mềm mô phỏng ATP-EMTP:

Phần mềm ATP-EMTP (Alternative Transisents Program – ElectroMagnetic

Transients Program) là một phần mềm dùng để mô phỏng các hiện tượng điện từ,

điện cơ và quá trình quá độ của hệ thống điều khiển hệ thống điện nhiều pha

ATP có 4 module chính, gồm: ATPDraw, PlotXP, GTPPLOT, ATP Control Center

1.1.1 ATPDraw:

Là chương trình 32bits cho phép người sử dụng xây dựng mô hình mạch để mô

phỏng các quá trình quá độ bằng cách dùng chuột chọn các thành phần đã được định

nghĩa sẵn từ bảng mô hình

+ ATPDraw gồm 4 tập tin chính:

- ATPDraw.exe : Tập tin thực thi chương trình

- ATPDraw.scl : Thư viện các thành phần chuẩn

- ATPDraw.cnt : Nội dung tập tin HELP

- ATPDraw.help : Tập tin thực thi công cụ HELP

Ngoài ra người sử dụng có thể định nghĩa và tạo các thành phần cá nhân cho các mục

đích sử dụng riêng biệt

+ Quan hệ tương tác của ATPDraw với các module chương trình khác:

- ATPDraw tạo dữ liệu OUTPUT là INPUT của các module phần mềm khác để

vẽ hoặc xử lý

- Chức năng Edit Commands là 1 chức năng mới của version ATPDraw 3.6, hỗ

trợ kích hoạt các module phần mềm khác trong ATPDraw, phụ thuộc vào câu

lệnh mà người dùng định nghĩa

Chương 1: Công cụ thực hiện Trang 1 2

Hình 1.1.1a: Chọn chương trình cần kích hoạt trong ATPDraw

Hình 1.1.1b: Quan hệ tương tác giữa ATPDraw với các Module khác

+Một số thành phần chính trong ATPDraw :

- Nhánh tuyến tính:

Điện trở, cuộn dây, tụ điện, đường dây RLC

RCL – 3pha đối xứng và không đối xứng

Cuộn dây và tụ điện có điều kiện đầu

- Nhánh phi tuyến:

Điện trở, cuộn cảm phi tuyến

Điện trở phụ thuộc dòng điện

Tụ điện phi tuyến có điều kiện đầu là từ thông móc vòng

Điện trở phụ thuộc thời gian

Điện trở 1 hay 3 pha thay đổi theo hàm mũ

- Mô hình đường dây:

Mạch tương đương hình T, hình Pi

- Công tắc và máy cắt:

Điều khiển theo thời gian 1 hay 3 pha

Điều khiển theo điện áp

Diode, thyristor, triac

Máy cắt tĩnh hay đồng bộ, hoạt động độc lập hoặc phân biệt chính phụ

- Nguồn:

DC

Xung

Xung 2 độ dốc

Nguồn AC 1 hay 3 pha

Nguồn xung thay đổi theo hàm mũ

- Động cơ: Động cơ đồng bộ không điều khiển và điều khiển hoàn toàn

- Máy biến áp: Máy biến áp 1 hay 3 pha lý tưởng hoặc có tính bão hòa

Chương 1: Công cụ thực hiện Trang 1 4

Hình 1.1.1c: Giao diện chính của chương trình

+ Hoạt động của chuột:

- Click chuột trái đơn:

Trên đối tượng: Chọn đối tượng hoặc kết nối Nếu phím Shift được

ấn, đối tượng sẽ được gộp vào nhóm được chọn trước

Trên nút đối tượng: Bắt đầu vẽ một kết nối từ đối tượng này sang đối

tượng khác Sau khi click chuột lên nút của đối tượng, ta di chuyển chuột đến

nút của đối tượng khác, click chuột trái để kết thúc kết nối, click chuột phải

để hủy bỏ

Trong vùng trống của cửa sổ chứa mạch: Bỏ chọn đối tượng

- Click chuột phải đơn:

Trong vùng trống của cửa sổ chứa mạch: Mở Component Selection

Menu để thêm đối tượng vào cửa sổ hoặc hủy bỏ một kết nối như đã đề cập ở

Trên đối tượng đang được chọn : Thực hiện quay đối tượng, nếu nút

Shift được nhấn thì sẽ mở Shortcut Menu

- Click chuột trái và giữ:

Trên đối tượng : Di chuyển một hoặc nhóm đối tượng

Trên nút đối tượng : Thay đổi kích thước đối tượng hoặc thực hiện

một kết nối

Tron vùng trống cửa sổ : Vẽ hình vuông để chọn nhóm đối tượng

- Click chuột trái kép:

Trên nút đối tượng : Mở hộp thoại Node Data

Trên đối tượng chọn hoặc không chọn : Mở hộp thoại Component

Trên nhóm đối tượng : Mở hộp thoại Group

Trong vùng trống cửa sổ : Bắt đầu chọn nhóm đối tượng theo hình

bao vị trí click chuột

+ Có 3 version dùng để thực thi mô phỏng :

- Version Salford ATP: (Chọn tập tin runATP_S.bat)

Version này không hỗ trợ tập tin dài và có ký tự trống, thực thi trên nền

DOS, tương thích với Win 3.1x và Win95/98, không tương thích với

WinNT Chương trình thực thi nhanh

- Version Watcom ATP: (Chọn tập tin runATP_W.bat)

Hỗ trợ tập tin có tên dài, tương thích với mọi Win Kích thước chương

trình lớn, thực thi chậm

Click để chọn version mô phỏng

Chương 1: Công cụ thực hiện Trang 1 6

- Version GNU ATP: (Chọn tập tin runATP_G.bat)

Có tính năng tương tự version Watcom ATP, nhưng chương trình thực thi

nhanh và ít tốn bộ nhớ Có phiên bản chạy trong hệ điều hành Linux

Tùy theo hệ điều hành dang sử dụng và quá trình cài đặt ban đầu, mà

người dùng có thể chọn version phù hợp

Chọn menu ATP\Settings…\Simulation để chọn bước thời gian mô phỏng

và tổng thời gian mô phỏng

Nhấn F2 hoặc chọn menu ATP\run ATP để thực thi mô phỏng

Sau khi kết thúc mô phỏng, chương trình sẽ tạo tập tin cùng tên với tên bản

vẽ có đuôi là pl4 chứa các OUTPUT trong thư mục con ATP của thư mục

gốc của chương trình ATPDraw

1.1.2 PlotXY:

+ Là chương trình hiển thị các tín hiệu OUTPUT, l oại tập tin mà PlotXP hỗ tr ợ:

*.pl4 : tập tin được xuất từ ATPDraw

*.* : tập tin được tạo từ các chương trình soạn thảo đơn giản như Notepad, soạn

thảo theo hướng dẫn của chương trình ATP-EMTP, chúng ta có thể xem HELP của

chương trình PlotXP để biết xem chi tiết

*.mat : tập tin dữ liệu của chương trình Matlab

Sau khi nhấn vào nút Plot hay Four sẽ xuất hiện :

Click vào biến

cần vẽ

1.1.3 GTPPLOT:

Là chương trình vẽ như PlotXP nhưng thực thi trên giao diện DOS, cho phép

xuất OUTPUT tạo bởi ATPDRaw thành nhiều định dạng khác nhau: WMF ( Window

Meta File ), Matlab…

Hình 1.1.3a: Giao diện chương trình

Click vào

để hiển thị

lưới

Xác định giá trị X,Y theo thanh trượt

Chọn trục giới hạn trục tọa độ X,Y

Hiển thị tiêu đề

Copy hình vào Clipboard

Chương 1: Công cụ thực hiện Trang 1 8

- Đầu tiên chương trình luôn gửi trước lệnh PL4 để thông báo bắt đầu INPUT

- Gõ đường dẫn chỉ đến tập tin pl4

- Gõ lệnh Choice để hiển thị các biến trong tập tin (là các OUTPUT xuất ra từ

chương trình ATPDraw)

- Gõ tiếp lệnh Matlab để xác định định dạng cần xuất là tập tin của Matlab (câu

lệnh này có thể là WMF để xuất thành tập tin ảnh của Window, hoặc là lệnh

PLOT để vẽ trực tiếp các biến đã chọn như chương trình PlotXP)

- Gõ lệnh Go để kết thúc việc xuất ra tập tin Matlab

- Gõ lệnh PL4 để tiếp tục thực hiện cho các tập tin khác

Hình 1.1.3b: Ví dụ minh họa

1.2 Phép biến đổi Wavelet:

Với khả năng định vị tốt trong lưỡng miền thời gian và tần số, phép biến đổi

Wavelet là một phép phân tích tín hiệu tối ưu xét cho đến thời điểm này Những ứng

dụng của nó đã bắt đầu xuất hiện trong cuộc sống hàng ngày, và được sử dụng phổ

biến trong các công nghệ cao Đó là các công nghệ nén ảnh (JPEG2000), xử lý tiếng

nói, radar với các tín hiệu 2D, 3D

1.2.1 Trong ngành toán học ứng dụng:

Đã có các nghiên cứu phép phân tích Fourier dựa vào hàm nguyên mẫu đơn, và

các hệ số tỷ lệ (scales) và dịch chuyển (shifts) Sự biến thiên của hàm số mũ phức

trong biến đổi Fourier được thay thế bằng các toán tử tỷ lệ và khái niệm về tỷ lệ trong

miền tần số

Tính ứng dụng đơn giản và dễ dàng của biến đổi Wavelet đang nhận được sự

thu hút lớn, từ đó các nhà toán học đã bắt đầu nghiên cứu phép phân tích Wavelet,

vốn được coi là hình thức phát triển tiếp theo của phép phân tích Fourier Điều này

dẫn đến sự khám phá Wavelet để hình thành cơ sở trực chuẩn đối với các hàm khả

tích bình phương và một số cấu trúc hàm khác được thực hiện bởi Meyer,

Daubechies, Battle, Lemarié và một số tác giả khác

Nền tản toán học dẫn đến sự nhìn nhận chính thức về quá trình xây dựng phép

biến đổi là kỹ thuật đa phân giải, vốn được thiết lập thông qua các hình thức khác

nhau

+ Năm 1982, Jean Morlet (một kỹ sư địa chất người Pháp) đã phát hiện ý ra

tưởng của phép biến đổi Wavelet nhằm cung cấp một công cụ mới cho việc phân tích

sóng địa chấn

Trong phân tích của Morlet nhận định rằng, các tín hiệu sẽ có những đặc điểm

khác nhau về thời gian và tần số: những thành phần tần số cao thường có thời gian

tồn tại ngắn hơn những thành phần tần số thấp Morlet đã đưa ra ý tưởng đối chiếu

các phiên bản, được dịch đi hoặc co giãn từ một hàm wavelet mẹ (t), được gọi là

các wavelet với sóng tín hiệu nguyên mẫu để nhận được các thành phần tần số và

thời gian trong tín hiệu nguyên bản Với một hàm wavelet mẹ (t), các phiên bản

được tạo thành bằng cách thêm vào các hệ số tỷ lệ a (scale - đo mức độ co giãn) và

hệ số dịch chuyển b (shift - xác định vị trí thời gian tương ứng) như sau:

)(

1)(,

a

b t a

Chương 1: Công cụ thực hiện Trang 1 10

- Hệ số tỷ lệ a lớn thì độ phân giải là thô trong miền thời gian nh ưng lại là tinh

trong miền tần số, khi hệ số a giảm thì độ phân giải trong miền thời gian trở

nên mịn hơn trong khi đối với miền tần số lại trở nên thô h ơn

Hình 1.2.1a Các phiên bản co giãn từ wavelet mẹ

- Biến đổi Wavelet thuận:

dt t f a

b t a

b a CWT f( , ) 1  *( ) ( )



Hình 1.2.1b Biến đổi Wavelet thuận liên tục (CWT) thực hiện trên hàm f(t)

Biến đổi Wavelet thuận liên tục (CWT) của hàm f(t) sẽ trả về một dãy độ lớn

các hệ số C a b CWT fa i b j

j

i,  , đo mức độ tương quan giữa wavelet với tín hiệu f(t) trong những khoảng thời gian khảo sát hữu hạn, được tính trên toàn trục thời gian

thông qua tích phân, với a là hệ số tỉ lệ của wavelet mẹ và b là hệ số chuyển dịch củ a

wavelet ở vị trí hiện tại so với vị trí ban đầu

Nếu hệ số tỉ lệ a càng nhỏ, wavelet bị hẹp lại và giá trị tần số t ương ứng của nó càng

cao và ngược lại

Hình 1.2.1c Các phiên bản co giãn từ wavelet mẹ sẽ có tần số khác nhau

+ Một nhà vật lý khác cũng người Pháp là Alex Grossmann đã nhanh chóng

nhận ra sự quan trọng trong biến đổi wavelet của Morlet có nét hao hao giống với các

trạng thái bất định trong cơ học lượng tử Và ông đã phát triển một công thức ngược

chính xác cho biến đổi này:

a

db da t b a CWT C

(1.4)

Grossmann thấy rằng, có một số thuật toán nào đó mà phân tích tín hiệu trên toàn bộ

trục tỉ lệ thì có thể được dùng như một công cụ hữu hiệu cho phân tích đa tỉ lệ Trong

các ứng dụng thực tế liên quan đến giải thuật số nhanh, các wavelet liên tục được tính

toán tại các điểm lưới rời rạc Để làm được điều này, một wavelet cụ thể  có thể

được định nghĩa bằng cách thay a bằng m

Chương 1: Công cụ thực hiện Trang 1 12

n m

f m n t CWT

,

, ( ))

,(  được gọi là chuỗi wavelet của hàm f;

và các hàm m,n(t) được gọi là các wavelet rời rạc hay đơn giản là các

wavelet

- Tuy nhiên, tổng quát thì không có gì đảm bảo hàm gốc f(t) có thể được khôi

phục từ các hệ số wavelet rời rạc của nó Việc khôi phục f vẫn có thể tiến hành

nếu lưới rời rạc là một lưới mịn Đối với các lưới thô, các hệ số có thể không

có đủ thông tin để xác định hàm f từ các hệ số này

- Một cách tổng quát, hàm f thuộc không gian Hibert, L2(R) có thể được xác

định hoàn toàn bằng biến đổi wavelet rời rạc của nó nếu các wavelet tạo ra

n m n

m x f

x f

,

,

,)

n m n

m x f

x f

,

, , ~ ( ),

)

V ới các wavelet tạo thành một khung và ~m,n(x) là khung đối ngẫu

- Nếu có các sự chọn lựa đặc biệt cho  và ao, bo thì m,n tạo thành một cơ sở

trực chuẩn cho L2(R) Thật vậy, nếu ao = 2 và bo = 1 thì sẽ tồn tại hàm  với

các tính chất định vị thời gian tần số đủ tốt, sao cho:

m n

m ( )22 2 

- Cácm,n(x) được biết đến như là các wavelet Littlewood-Paley Từ đó, cho

phép biểu diễn f như sau:

)(,

)(

,

,

f x

f

n m

n m n m



- Các wavlet cơ sở cho phép sự định vị thời gian – tần số tốt, ví dụ wavelet 

mà m,n được định nghĩa trong (1.9) là wavelet Haar:

01

1)

x x

- Với ao = 2 và bo = 1, trong khi vẫn thỏa mãn tính trực chuẩn của hàm cơ sở

wavelet với tính định vị thời gian và tần số vẫn có thể khôi phục lại tín hiệu ở

miền thời gian với đầy đủ các chi tiết

Hình 1.2.1d Lấy mẫu theo lưới nhị tố trong biến đổi wavelet rời rạc

1.2.2 Trong lĩnh vực xử lý tín hiệu:

Song song với những nghiên cứu thành công trong toán học ứng dụng, cũng có

những thành tựu đáng kể tương tự trong lãnh vực xử lý tín hiệu nhưng chủ yếu là đối

với những tín hiệu thời gian rời rạc

Với những ứng dụng như: nén ảnh, nén tiếng nói, một phương pháp có cấu trúc

tương tự là phương pháp mã hóa băng tần con (subband coding), được đề xuất bởi

Crochiere, Webber và Flanagan vào cuối thập niên 70 đã dùng một loại bộ lọc đặc

biệt là bộ lọc gương vuông pha (Quadrature Mirror Filter - QMR)

Từ đó dẫn tới nhu cầu nghiên cứu về cấu trúc hoàn chỉnh của dãy bộ lọc (filter

bank) tổng hợp tín hiệu, đã được thực hiện vào cuối những năm thập niên 80 bởi

Smith và Barnwell, Mintzer, Vetterli và Vaidynathan

+ Dãy bộ lọc (filter bank):

- Khai triển tuyến tính đã được ứng dụng trong lãnh vực xử lý tín hiệu số vào

những năm 1960, chủ yếu là các phép biến đổi khối, chẳng hạn như chuỗi

Fourier phân đoạn và biến đổi Karhunen-Loève được tổng hợp bởi N.J.Jayant

k

k x n n Z n

x[ ]  ,  [ ], (1.12)

- Từ đó, dẫn đến nhu cầu cần thiết phải xây dựng các tập hàm cơ sở trực chuẩn

k [n] đóng trong không gian các hàm khả tổng bình phương l2(Z)

- Ngoài ra, cũng cần phải xây dựng các tập song trực giao và chặt để nhận được

Chương 1: Công cụ thực hiện Trang 1 14

- Nguyên lý làm việc giữa dãy bộ lọc và các lăng kính phân tích, tổng hợp ánh

sáng trắng trong thực tế như cho ở hình dưới đây

Hình 1.2.1e Ví dụ tượng hình về nguyên lý làm việc của dãy bộ lọc

1.2.3 Trong lãnh vực ứng dụng máy tính:

Các kỹ thuật đa phân giải đã từng được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác

nhau từ việc đánh giá động cho đến nhận dạng đối tượng

Các hình ảnh đã được phục chế tốt, được thực hiện bắt đầu từ một phiên bản thô

đến phiên bản có độ phân giải tốt Ví dụ Burt và Adelson đã đưa ra một sơ đồ mã hóa

ảnh vào những năm đầu thập niên 80, gọi là mã cây hình chóp Phương pháp này

thực ra cũng tương tự với phương pháp mã hóa băng tần con (subband coding) Hơn

nữa, giản đồ xấp xỉ liên tục lại giống như khung đa phân giải được sử dụng phân tích

sơ đồ Wavelet

+ Phân tích đa phân giải (Multiresolution Analysis):

Khoảng cuối năm 1986, Meyer và Mallat nhận thấy việc thiết lập các cơ sở

Wavelet khác nhau có thể được thực hiện bằng phân tích đa phân giải Đây là kết cấu

quan trọng, trong đó các hàm  d

R L

f  2 có thể được xem như một giới hạn của các xấp xỉ liên tiếp f P m f

m 

bản trơn của f với bán kính làm việc trơn bậc 2m Các hệ số wavelet m,n, f với m

cố định tương ứng với sự khác nhau giữa 2 xấp xỉ liên tiếp P m 1 f và P m f

Hình 1.2.3a Phân tích đa phân giải trong xử lý ảnh

+ Khai triển wavelet rời rạc với dãy bộ lọc (filter bank):

Khai triển wavelet rời rạc trở thành một công cụ mạnh được ứng dụng rộng rãi

trong nhiều lĩnh vực trong đó có lĩnh vực máy tính Và đây cũng là công cụ đã được

sử dụng để thực hiện đề tài, chúng ta sẽ dành một phần riêng để nói về công cụ này

1.2.4 Biến đổi Wavelet rời rạc (Discrete Wavelet Transform - DWT)

+ DWT là biến đổi tuyến tính tác động trên hai véctơ 2n chiều (véctơ trong

không gian Euclic 2n chiều) vào một véctơ trong không gian tương tự do đó DWT là

một biến đổi trực giao Biến đổi trực giao có thể được xem như quay không gian

véctơ mà không thay đổi độ dài véctơ

Trong CWT, wavelet  được co giãn và dịch chuyển bởi bất kỳ giá trị thực a và b

còn trong DWT một wavelet được dịch chuyển và mở rộng bởi những giá trị rời rạc

Thông thường ta dùng hệ số mở rộng theo lũy thừa 2 :

 (1.13) Với: k, l là những số nguyên

- DWT hàm f là một hàm tỉ lệ 2k và thời gian l được cho bởi:

 f  l f t  tldt dwt 2j,  2j (1.14)

+ Tính toán hệ số Wavelet tại mỗi co giãn có thể là một khối l ượng công việc

rất lớn và tạo rất nhiều dữ liệu, trong khi nếu chúng ta chọ n một tập con của những

co giãn và những vị trí để tính toán thì công việc sẽ nhẹ nhàng h ơn

Ngoài ra chúng ta chọn những hệ số co giãn và vị trí dựa vào hệ số luỹ thừa của 2,

được gọi là những co giãn và vị trí nhị nguyên để phân tích thì sẽ hiệu quả và chính

xác hơn, khi đó phân tích đư ợc gọi là biến đổi Wavelet rời rạc

+ Một trong những cách hiệu quả để thực hiện sơ đồ này là sử dụng bộ lọc

được phát triển vào năm 1988 bởi Mallat Giải thuật Mallat thực ra là một s ơ đồ cổ

điển được biết trong quá trình xử lý tín hiệu như là bộ mã băng tần hai kênh

Giải thuật lọc rất thực tế này cho chúng ta một biến đổi Wavelet nhanh, một cái hộp

mà tín hiệu đi vào và tín hiệu đi ra là những hệ số Wavelet một cách nhanh chóng

Sau đây, ta sẽ đi khảo sát các bộ lọc này sâu hơn

+ Bộ lọc một tầng:

Đối với nhiều tín hiệu thành phần tần số thấp là quan trọng nhất, đó là thành

phần để nhận biết tín hiệu Thành phần tần số cao truyền đạt hương vị và sắc thái

Ví dụ như tiếng nói của con người: Nếu dịch chuyển thành phần cao tần thì tiếng nói

kêu khác nhau nhưng vẫn nghe được nói cái gì, nhưng nếu dịch chuyển một mức đủ

thành phần hạ tần thì sẽ nghe được tiếng nói lắp bắp.Chính vì vậy mà trong biến đổi

Chương 1: Công cụ thực hiện Trang 1 16

Những xấp xỉ là những tín hiệu có thành phần độ co giãn cao tần số thấp, những

chi tiết là những thành phần độ co giãn thấp tần số cao Xem xét quá trình lọc ở mức

cơ bản nhất của nó:

Hình 1.2.4a Một bộ lọc đơn giản

Tín hiệu nguyên bản S qua hai bộ lọc thành phần, gồm bộ lọc thông thấp và bộ lọc

thông cao sẽ tạo ra hai tín hiệu

Nếu chúng ta thực hiện đối với tín hiệu số thực dữ liệu lớn hơn gấp hai lần so

với dữ liệu ban đầu Ví dụ: Ta có một tín hiệu ban đầu có 1000 mẫu thì qua bộ lọc sẽ

cho 1000 mẫu chi tiết và 1000 mẫu xấp xỉ, tổng cộng lên tới 2000 mẫu

Để khắc phục vấn đề này khái niệm lấy mẫu thấp xuống được đưa ra là bộ giảm mẫu

(downsampling) Điều này tạo sự lặp phổ (aliasing) trong các thành phần tín hiệu

Hình 1.2.4b Quá trình giảm mẫu

Sau đây chúng ta thực hiện biến đổi Wavelet rời rạc một tầng của tín hiệu, ví

dụ đối với tín hiệu S là hình sin thuần khiết có nhiễu tần số cao

Mã Matlab cần để tạo tín hiệu S, hệ số xấp xỉ và hệ số chi tiết cA và cD là:

>>S = sin(20.*linspace(0,pi,1000))+0.5.*rand(1,1000);

>>{cA,cD}=dwt(S,’db2’); (với db2 là Wavelet daubechies sử dụng để phân tích)

Những hệ số chi tiết cD chứa thành phần chủ yếu là nhiễu tần số cao, những hệ số

xấp xỉ cA chứa nhiễu thành phần tần số thấp ít nhiễu hơn tín hiệu nguyên bản Chiều

dài thực tế của những vectơ hệ số chi tiết và xấp xỉ là hơi dài hơn nửa chiều dài của

tín hiệu nguyên mẫu

>> {length(cA) length(cD)}

ans =501 501

Điều này là do có phép tính tích chập của tín hiệu với bộ lọc, tích chập “làm lem” tín

hiệu và tạo thêm một số mẫu trong kết quả

Hình 1.2.4c Tính Wavelet một sóng sin có nhiễu tần số cao

+ Sự phân tách nhiều mức (Multiple-Level Decomposition):

Quá trình phân tách có thể được lặp với những thành phần xấp xỉ liên tiếp

được phân tách 1 lượt, làm tín hiệu được chia thành nhiều thành phần có độ phân giải

thấp hơn (lower-resolution) Nó còn được gọi cây phân tách Wavelets

Hình 1.2.4d Cây Wavelet

Chương 1: Công cụ thực hiện Trang 1 18

Số lượng mức: Quá trình phân tích lặp đi lặp lại, về lý thuyết nó có thể được

tiếp tục vô tận Trong thực tế sự phân tách có thể tiếp diễn cho đến khi mà những chi

tiết chỉ bao gồm có một mẫu hoặc một điểm, tùy tín hiệu cụ thể sẽ lựa chọn một số

lượng mức thích hợp dựa vào bản chất của tín hiệu hoặc dựa trên một tiêu chuẩn

thích hợp nào đó như entropi

+ Sự tái tạo lại tín hiệu của Wavelet (Signal Wavelet Reconstruction):

Ngược lại với quá trình phân tích vừa nêu trên là quá trình tổng hợp lại tính tiệu

từ những chi tiết và xấp xỉ của nó, trong đó làm sau tín hiệu được tổng hợp trở lại

nguyên vẹn tín hiệu ban đầu là một vấn đề Quá trình này được gọi xây dựng lại hoặc

sự tổng hợp (reconstruction, or synthesis)

Hình 1.2.4f Quá trình tổng hợp tín hiệu theo Wavelet

Nếu quá trình phân tích có sử dụng bộ giảm mẫu downsampling thì quá trình

xây dựng lại bộ tăng mẫu (upsampling) và lọc Upsampling là quá trình làm dài ra

một thành phần tín hiệu bởi việc chèn những mẫu zerô giữa những mẫu

Hình 1.2.4g Quá trình upsampling

Toolbox Wavelets bao gồm những lệnh, như idwt và waverec, thực hiện xây dựng lại

một mức hoặc nhiều mức tương ứng trên các thành phần của những tín hiệu một

chiều Những lệnh này đối với hai chiều là idwt2 và waverec2

+ Mối quan hệ của những bộ lọc với những hình dạng Wavelets

Trong quá trình phân tích cũng như tổng hợp lại tín hiệu ban đầu thì việc lựa

chọn bộ lộc rất quan trọng và điều đó tùy thuộc vào mục đính việc phân tích hay tổng

hợp đó Nó cũng xác định hình dạng của Wavelets mà chúng ta sử dụng để thực hiện

phân tích

+ Xem xét bộ lọc xây dựng lại thông thấp (L') đối với Wavelet db2

- Nếu chúng ta đảo ngược thứ tự của vectơ này và sau đó nhân lên mỗi mẫu

chẵn cho (-1), sẽ thu được bộ lọc thông cao H':

Chương 1: Công cụ thực hiện Trang 1 20

- Nếu chúng ta lặp lại quá trình này vài lần nữa, lặp lại Upsampling và tích chập

vectơ kết quả với vectơ lọc bốn phần tử lọc Lprime ta thu được hình sau:

Hình 1.2.4k Kết quả thu được khi lặp nhiều lần

Ta thấy đường cong bắt đầu giống Wavelets db2, điều này có nghĩa rằng hình

dạng của Wavelets được xác định trọn vẹn bởi những hệ số của bộ lọc xây dựng lại

Mối quan hệ này có những sự liên quan sâu sắc, nó có nghĩa rằng chúng ta không thể

chọn bất kỳ dạng sóng nào và gọi nó là một Wavelets để thực hiện một phân tích

Cũng như việc không thể chọn một sóng Wavelets tùy ý để xây dựng lại đúng tín

hiệu nguyên bản Chúng ta phải chọn một hình dạng xác định bởi bộ lọc phân rã

gương cầu phương

CHƯƠNG 2

PHÂN TÍCH VÀ MÔ PHỎNG CÁC HIỆN

TƯỢNG NHIỄU LOẠN

Trong chương này chúng ta lần lượt phân tích các hiện tượng nhiễu loạn, trong

đó mỗi hiện tượng bao gồm: nguyên nhân gây ra nhiễu loạn, các đặc tính về nhiễu

loạn, ảnh hưởng của các nhiễu loạn đến hệ thống truyền tải và sử dụng điện và biện

pháp hạn chế tác hại của các nhiễu loạn

Sau đó chúng ta sẽ mô phỏng giả định các hiện tượng nhiễu loạn và quan sát dạng

sóng nhiễu loạn Do người thực hiện cố gắng tìm hiểu nhiều dạng nhiễu loạn ở nhiều

tài liệu khác nhau nên thông số của các mô hình mô phỏng chưa được thống nhất

trong toàn chương và đây là một khiếm khuyết của chương này Tuy nhiên dạng sóng

nhận được từ mô phỏng diễn tả đúng hiện tượng nhiễu loạn là một điều quan trọng và

nó trở thành dữ liệu để tiến hành nhận dạng (được trình bày trong Chương 3 của luận

văn này)

2.1 Đóng cắt giàn tụ bù:

Trong một hệ thống điện từ truyền tải sang phân phối luôn tồn tại các giàn tụ

hay các tụ bù được mắc shurt với hệ thống với chức năng chính là bù công suất phản

kháng, chúng xuất hiện ở các trạm trung gian, trạm phân phối, ở giữa hay ở cuối

đường dây phân phối… Việc đóng cắt các giàn hay các tụ bù thì luôn sinh ra sự nhiễu

loạn cho dạng sóng điện áp và dòng điện của hệ thống, và các nhiễu loạn đó cũng rất

khác nhau về hình thức, độ lớn hay khoảng thời gian tồn tại, điều đó tùy thuộc vào vị

trí, dung lượng hay cách và thời điểm đóng cắt nó… Do đó nghiên cứu phân tích các

quá trình đóng cắt nó thì cần thiết trong quản lý và vận hành, đặc biệt khi quan tâm

đến chất lượng điện năng của hệ thống

2.1.1 Đóng một giàn tụ cô lập:

Trong thực tế lưới phân phối trung và hạ thế người ta hay bố trí một tụ bù ở

giữa hay cuối đường dây khi đường dây đó quá dài, điều này dễ dàng nhận thấy ở

Lưới điện TP.HCM nhằm nâng cao hệ số công suất cung cấp cho khách hàng Việc

đóng cắt nó thì ít được thực hiện nhưng không phải không có nhằm cân bằng hệ số

công suất ở các thời điểm cao và thấp điểm Những nhiễu loạn từ việc đóng cắt tuy

không ảnh hưởng trên diện rộng nhưng nó là trực tiếp đối với khách hàng sử dụng

điện

Chương 2: Phân tích và mô phỏng các hiện tượng nhiễu loạn Trang 2 2

2.1.1a Phân tích hiện tượng:

Hình 2.1.1a1 Mô hình phân tích hi ện tượng

+ Khi thực hiện việc đóng tụ lên lưới, một dòng điện có tần số cao và biên độ

lớn chảy vào trạm tụ để cân bằng điện áp của hệ thống và điện áp trạm tụ Trong

trường hợp điện áp tụ điện và điện áp của hệ thống bằng nhau tại thời điểm đóng vào

thì không có dòng điện xung chảy vào tụ, ngược lại nếu hai điện áp này không bằng

nhau tại thời điểm đóng thì tồn tại một dòng điện xung có tần số và độ lớn được tính

như sau:

LC

f

L C U U

I PK S C

2

1







Trong đó : Us: đi ện áp tức thời của hệ thống

Uc: điện áp tức thời trên giàn tụ

C: điện dung trạm tụ (F)

L: điện kháng của hệ thống (H)

Điện kháng trong trường hợp này là điện kháng tương đương của hệ thống, giá trị của

dòng điện xung có thể biến động từ 5 đến 15 lần dòng định mức của giàn tụ

Đồng thời với việc dòng xung tràn vào giàn tụ, điện áp giàn tụ cũng biến đổi, nếu

việc đóng giàn tụ được thực hiện lúc điện áp hệ thống là điện áp đỉnh, thì trong tức

khắc điện áp trên giàn tụ cũng tăng từ 0 lên đến điện áp đỉnh của hệ thống Trong quá

trình tăng đó đã xảy ra hiện tượng vọt lố với tần số bằng với của tần số dòng xung

nhưng giá trị đỉnh nhanh chống trở lại giá trị đỉnh của hệ thống Độ vọt lố của điện áp

đối với giàn tụ cô lập đấu sao nối đất lớn nhất bằng 2.0 p.u

+ Quan sát hiện tượng với thông số mô hình: Điện áp nguồn là 115kV, điện trở

nguồn 5.4ohm, tần số nguồn f=60Hz, tụ điện công suất 50MVAR, điện trở nối đất

0.68ohm Tụ được đóng tại thời điểm áp nguồn tức thời Us=1(p.u) và áp trên trạm tụ

tức thời Uc(0+)=0(p.u)

Với thông số trên

4 5

Q

210115

10506 2

2.1.1b Mô phỏng hiện tượng:

Ta có mạch tương đương của mô hình

Hình 2.1.1a2 Mạch mô phỏng

Thực hiện mô phỏng với mạch hình 2.1.1a2 ta quan sát được các dạng sóng quá độ:

Dạng sóng dòng điện xung chảy vào trạm tụ

+5.6(p.u)

Chương 2: Phân tích và mô phỏng các hiện tượng nhiễu loạn Trang 2 4

Dạng sóng điện áp quá độ khi đóng giàn tụ

+ Mức độ quá áp và quá dòng tùy thuộc vào thời điểm đóng cắt giàn tụ hay

nói chính xác là tùy thuộc giá trị điện áp của lưới lúc đóng tụ (Us) và giá trị điện áp

ban đầu của giàn tụ (Uc) Sau đây ta xem xét dạng sóng điện áp quá độ trong vài

trường hợp khi thay đổi Us và Uc:

-Với Us = 0 p.u , Uc = 0 p.u :

+1.9(p.u)

-Với Us = 0 p.u , Uc = 1 p.u

-Với Us = 0 p.u , Uc = -1 p.u :

Chương 2: Phân tích và mô phỏng các hiện tượng nhiễu loạn Trang 2 6

-Với Us = 1 p.u , Uc = 1 p.u

-Với Us = 1 p.u , Uc = -1 p.u :

-Với Us = -1 p.u , Uc = 0 p.u :

-Với Us = -1 p.u , Uc = 1 p.u :

Nhận xét: Trường hợp nguy hiểm nhất xảy ra khi tại thời điểm đóng mà điện áp

nguồn đạt cực đại (Us=1 p.u) và điện áp trên giàn tụ cực tiểu Uc=-1 p.u lúc đó điện

áp quá độ có thể tăng lên đến 2.75 p.u

Ở thời điểm đóng mà chênh lệch điện áp tức thời của nguồn và điện áp của giàn tụ là

Chương 2: Phân tích và mô phỏng các hiện tượng nhiễu loạn Trang 2 8

của nguồn bằng với điện áp giàn tụ mà ta tiến hành đóng tụ thì quá trình quá độ hầu

như không xảy ra

2.1.1c Đánh giá ảnh hưởng và những vấn đề liên quan đến hiện tượng:

+ Sự vọt lố điện áp ở hiện tượng này không gây ra phóng điện chống sét van vì

chống sét chỉ phóng điện ở điện áp lớn hơn 2 lần điện áp bình thường của hệ thống

Ví dụ: Một chống sét van 9 kV, bảo vệ cho hệ thống 12.47 kV thì chống sét van

phóng tia lửa điện ở 32 kV (điện áp đỉnh) xấp xỉ 3.1 p.u, do đó việc đóng một giàn tụ

sao nối đất cô lập thì không gây ra phóng điện chống sét van bởi vì nó chỉ tạo ra độ

vọt lố từ 80% đến 90%

+ Khi đóng một giàn tụ đấu sao không nối đất có thể dẫn đến quá điện áp quá độ

cao hơn do các cực đóng không đều nhau nhưng cũng không đáng kể và nhìn chung

cũng giống như việc đóng giàn tụ đấu sao nối đất

+ Quá điện áp lâu dài: Đóng điện vào một máy biến áp có kết nối với giàn tụ

như hình 2.1.1.a3 có thể là nguyên nhân gây ra quá điện áp lớn và lâu dài, nó ảnh

hưởng đến máy biến áp, các tụ điện, dây hay ống chì và các chống sét van, điều đó

thể hiện qua việc các tụ điện và các cầu chì hoạt động sai lệch

Hình 2.1.1.b Mô hình khi đóng điện MBA sẽ xảy ra quá điện áp lâu dài

Nguyên nhân của vấn đề trên là do sự phóng đại dòng xung kích máy biến áp, dòng

xung kích sẽ mang nhiều họa tần hơn do sự xuất hiện của tụ điện nằm trước máy biến

áp được đóng điện Dòng xung kích máy biến thế chứa nhiều họa tần bậc 2, 3, 4, 5

…và chúng có biên độ đáng kể, biên độ lớn nhất nằm ở các họa tần thấp Nếu trở

kháng tương đương của hệ thống tại một hay nhiều tần số đó lớn thì điện áp tại điểm

đó cũng lớn theo (V=IZ) Điều đó xảy ra khi giàn tụ được mắc shurt với hệ thống làm

cho toàn bộ hệ thống cộng hưởng song song và quá điện áp mang một tần số cao và

diễn ra lâu dài trong nhiều chu kỳ thậm chí nhiều giây

Các chống sét van thì bảo vệ không hiệu quả để chống lại quá điện áp lâu dài do đó

việc đóng điện các máy biến áp cùng các giàn tụ đứng trước nó thì không được

khuyến khích ngoại trừ những nghiên cứu chi tiết thể hiện rằng quá điện áp thì không

đáng kể

2.1.2 Khuếch đại điện áp trong đóng cắt tụ:

Trong thực tế, một giàn tụ ít khi nằm tách biệt hoàn toàn với hệ thống mà nó có

khả năng phải chịu ảnh hưởng từ các giàn tụ khác, do đó nhiều hiện tượng phức tạp

sẽ xảy ra khi đóng một giàn tụ vào hệ thống điện hiện có những giàn tụ khác đang

hoạt động, thí vụ như hiện tượng khuếch đại điện áp

2.1.2a Phân tích hiện tượng:

Hình 2.1.2a1 Mô hình phân tích hi ện tượng

+ Là hiện tượng khi đóng điện cho giàn tụ ở phía điện áp cao của máy biến thế

sẽ xảy ra sự khuếch đại độ vọt lố điện áp trên giàn tụ được kết nối phía điện áp thấp

của máy biến thế

Hình 2.1.2a2 Mạch tương đương của mô hình phân tích

Trong sơ đồ tương đương của hệ thống đang khảo sát, ta thấy có 2 nhánh L-C

xuất hiện, nếu tần số cộng hưởng (1/√LC) của hai nhánh xấp xỉ bằng nhau tức là

L1xC1=L2xC2, thì sự khuếch đại điện áp sẽ xảy ra do mạch ở cấp điện áp thấp được

bơm vào một nguồn điện áp có tần số là tần số cộng hưởng Độ vọt lố điện áp trên

giàn tụ ở phía điện áp thấp thì xấp xỉ 5 p.u, sự khuếch đại điện áp càng lớn khi tụ

điện được đóng điện ở phía điện áp cao có dung lượng lớn hơn nhiều so với tụ đang

hoạt động ở phía điện áp thấp

+ Quan sát hiện tượng với thông số mô hình: Điện áp nguồn 115 kV, tần số 60

hz, trở kháng nguồn 5.4 ohm, máy biến áp 10 MVA - 115/34.5 kV - x’=10%, tụ điện

bên sơ cấp có công suất 50MVAR, tụ điện bên thứ cấp có công suất 2MVAR Tụ sơ

cấp được đóng tại thời điểm điện áp nguồn Us=1p.u và điện áp trên giàn tụ Uc=0 p.u

Chương 2: Phân tích và mô phỏng các hiện tượng nhiễu loạn Trang 2 10

Với thông số trên ta có:

4 5

Q

210115

10506 2

6 2

10115

6

6 2 2

5 1322

% 10

% 10

Q

 60 0.412

10115

1026 2

6 2

Như vậy thỏa điều kiện: L1*C1=L2*C2

2.1.2b Mô phỏng hiện tượng:

Hình 2.1.2a3 Mạch mô phỏng

Ta thấy rằng dạng sóng điện áp trên giàn tụ ở phía sơ cấp trong trường hợp này

không khác nhiều so với trường hợp đóng giàn tụ cô lập và độ vọt lố vẫn nhỏ hơn 2.0

p.u Tuy nhiên dạng sóng quá độ điện áp trên giàn tụ ở phía thứ cấp có vọt lố khoảng

5.0 p.u và thời gian quá độ xảy ra dài hơn điều đó nguyên do điện áp quá độ phía sơ

cấp truyền sang có tần số gây ra hiện tượng cộng hưởng phía thứ cấp

Dạng sóng trên giàn tụ ở phía s ơ cấp (giàn tụ đóng điện)

Dạng sóng điện áp trên giàn tụ phía thứ cấp (giàn tụ đang hoạt động)

+1.9(p.u)

+5.0 (p.u)

Chương 2: Phân tích và mô phỏng các hiện tượng nhiễu loạn Trang 2 12

Tương tự như điện áp dạng sóng quá độ dòng điện trên giàn tụ ở phía thứ cấp

chứa tần số cao hơn và quá trình diễn ra lâu hơn dạng sóng quá độ dòng điện trên

giàn tụ ở phía sơ cấp

Dạng sóng dòng điện trên giàn tụ ở phía sơ cấp

Dạng sóng dòng điện trên giàn tụ ở phía thứ cấp