Nghiên cứu phương pháp xác định vị trí sự cố trên đường dây tải điện dựa trên mạng nơron MLP 2

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI




TRƢƠNG TUẤN ANH



NGHIÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ
SỰ CỐ TRÊN ĐƢỜNG DÂY TẢI ĐIỆN
DỰA TRÊN MẠNG NƠRON MLP


Chuyên ngành: Kỹ thuật điện
Mã số: 62520202


TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN





Hà Nội - 2014

Công trình được hoàn thành tại:
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS.TSKH. Trần Hoài Linh
2. TS. Phạm Hồng Thịnh



Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:


Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tiến sĩ
cấp Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Vào hồi …… giờ, ngày … tháng … năm ………



Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội
2. Thư viện Quốc gia

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ

[1] Trương Tuấn Anh, Trần Hoài Linh (2011) Ứng dụng mạng
Nơron trong nhận dạng sự cố trên đường dây dài truyền tải. Tạp

chí Khoa học & Công nghệ các trường Đại học Kỹ thuật, số 81,
trang 42-46, Hà Nội.
[2] Trần Hoài Linh, Trương Tuấn Anh (2011) Ứng dụng wavelet
daubechies trong phát hiện thời điểm sự cố ngắn mạch trên
đường dây dài. Hội nghị toàn quốc về Điều khiển và Tự động
hoá VCCA-2011, Trang 393-398, Hà Nội.
[3] Tran Hoai Linh, Truong Tuan Anh, David Cartes (2012)
Detection of Tow-Phase Shortage Fault Event on Transmission
Line by Using Daubechies wavelets. International Symposium on
Technology for Sustainability, November 21–24, 2012,
Swissôtel Le Concorde, Bangkok, Thailand, pp 164-167.
[4] Truong Tuan Anh, Tran Hoai Linh, Pham Hong Thinh (2012)
Two-Phase short - circuit fault detections for transmission line
by using artificial Neural Networks. Journal of Science &
Technology Technical Universities, No 91, trang 30-35, Ha Noi.
[5] Trương Tuấn Anh, Trần Hoài Linh, Đinh Văn Nhượng (2013)
Phối hợp mạng Nơron và phương pháp tổng trở để xác định vị
trí sự cố ngắn mạch trên đường dây tải điện. Hội nghị toàn quốc
về Điều khiển và Tự động hoá VCCA-2013, Trang 663-669, Đà
Nẵng.



- 1 -

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Trong quá trình vận hành, đường dây truyền tải điện có thể gặp
nhiều sự cố như sét đánh, ngắn mạch, đứt dây, chạm đất, sự cố từ các
thiết bị, hoạt động sai của thiết bị hay sự cố từ phía người sử dụng,

tình trạng quá tải và sự lão hóa của thiết bị Quá trình nhận dạng,
phát hiện, cách ly và xác định chính xác vị trí sự cố càng nhanh càng
có lợi, giúp cho việc khôi phục lại chế độ làm việc bình thường của hệ
thống điện, giảm thiệt hại về kinh tế và nâng cao được độ tin cậy cung
cấp điện cho các hộ tiêu thụ.
Hiện nay, để xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện
thường dùng nguyên lý khoảng cách với sai số về vị trí sự cố thay đổi
tùy theo từng trường hợp cụ thể (thường độ chính xác thống kê
khoảng từ 1 đến 5%). Bài toán xác định vị trí sự cố trên đường dây tải
điện đã và đang được quan tâm và nghiên cứu rộng rãi. Tuy nhiên
hiện nay các kết quả vẫn còn nhiều hạn chế, việc phát triển của các
thiết bị đo mới cũng như các thuật toán xử lý tín hiệu mới để tiếp tục
cải thiện được độ chính xác là cần thiết và có ý nghĩa thực tế cao.
2. Mục đích nghiên cứu
Mục đích của luận án là nghiên cứu và phát triển một phương
pháp mới sử dụng mạng nơron nhân tạo MLP (MultiLayer
Perceptron) độc lập hoặc phối hợp với thuật toán tổng trở (tính toán
trên máy tính hoặc cài trong các rơle khoảng cách thực tế) để cho phép
ước lượng vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện được chính xác
hơn. Đồng thời các mạng nơron MLP cũng được sử dụng để ước
lượng giá trị của điện trở sự cố và xác định dạng sự cố với độ chính
xác cao.
Phương pháp được đề xuất trong luận án chỉ sử dụng các số liệu
đầu vào là các tín hiệu dòng điện và điện áp tức thời đo được ở đầu
đường dây truyền tải có nguồn cung cấp từ một phía. Để có thể phát
hiện được thời điểm xuất hiện sự cố, luận án đề xuất sử dụng phép
phân tích tín hiệu theo các hàm cơ sở wavelet (sóng nhỏ) do phép
phân tích này cho phép phát hiện được các thay đổi đột ngột trong tín
hiệu đang được lấy mẫu để xem xét. Để xây dựng được mô hình phi
tuyến ước lượng vị trí sự cố, điện trở sự cố và dạng sự cố luận án sử

- 2 -

dụng mạng nơron MLP do khả năng có thể xấp xỉ hàm phi tuyến bất
kỳ với độ chính xác cho trước của mạng này. Đồng thời các thông số
của mạng nơron MLP sẽ được điều chỉnh thích nghi trên cơ sở bộ số
liệu mẫu được tạo ra nhờ vào việc sử dụng phần mềm ATP/EMTP để
mô phỏng quá trình quá độ trên đường dây gây ra bởi một số sự cố
ngắn mạch (ngắn mạch 1 pha, 2 pha, 2 pha chạm đất và ngắn mạch 3
pha) khi thay đổi các thông số như: điện trở sự cố, vị trí sự cố, phụ tải
và thời điểm xuất hiện sự cố. Mạng nơron MLP được đề xuất thử
nghiệm theo hai dạng: dạng thứ nhất là hoạt động độc lập, xử lý trực
tiếp các đặc tính đầu vào từ 6 tín hiệu dòng – áp ba pha để đưa ra vị trí
sự cố, dạng thứ hai là hoạt động phối hợp với một thuật toán tổng trở,
đáp ứng đầu ra của mạng nơron MLP và của thuật toán tổng trở sẽ
được cộng với nhau để đưa ra kết quả ước lượng vị trí sự cố. Các chi
tiết đề xuất sẽ được trình bày ở chương 2.
Các mô hình mạng nơron MLP sẽ được huấn luyện để xác định
được vị trí sự cố với sai số nhỏ hơn so với những phương pháp trước
đây, giúp cho quá trình tìm kiếm và khắc phục sự cố nhanh, nâng cao
hiệu quả trong vận hành hệ thống điện và giảm thiệt hại về kinh tế.
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Luận án tập trung nghiên cứu và đưa ra phương pháp mới xác
định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện:
Đối tượng nghiên cứu:
• Các phần mềm sử dụng trong luận án: ATP/EMTP, Matlab 7.1,
DIGSI 4.82, Test Universe V2.30 - Omicron, EView.
• Các thiết bị sử dụng trong luận án: rơle khoảng cách 7SA522,
hợp bộ thí nghiệm CMC-356 của Omicron.
Phạm vi nghiên cứu:
• Ứng dụng phần mềm ATP/EMTP (Alternative Transients

Program/ Electromagnetic Transients Program) mô phỏng một số
dạng sự cố ngắn mạch trên đường dây truyền tải điện để tạo dữ liệu
mẫu cho quá trình nghiên cứu.
• Lập trình các thuật toán phân tích và xử lý tín hiệu bằng các công
cụ như Wavelet, mạng nơron, để xây dựng mô hình xác định vị trí sự
cố, điện trở sự cố và dạng sự cố trên đường dây truyền tải.
- 3 -

• Nghiên cứu về lý thuyết và các mô hình tính toán xử lý tín hiệu
ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong bài toán xác định vị trí điểm sự
cố trên đường dây truyền tải điện.
• Tìm hiểu và ứng dụng thiết bị mô phỏng CMC-356 của
OMICRON để xác định tác động thực tế của rơle khoảng cách nhằm
kiểm chứng các thuật toán đã đề xuất.
4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Ý nghĩa khoa học:
Đề xuất phương pháp mới sử dụng song song một rơle khoảng
cách và một mạng nơron MLP để xác định vị trí sự cố trên đường dây
truyền tải dựa trên các tín hiệu dòng điện và điện áp đo được ở đầu
đường dây với sai số nhỏ hơn so với thuật toán tổng trở. Luận án cũng
xây dựng đồng thời hai mạng nơron MLP khác để xác định dạng của
sự cố và điện trở sự cố.
Ý nghĩa thực tiễn của đề tài:
Bài toán xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải có nhu cầu
thực tế cao. Phương pháp mới của luận án sẽ góp phần bổ sung số
lượng các giải pháp để tạo điều kiện cho việc lựa chọn ứng dụng thực
tế được dễ dàng hơn. Phương pháp chỉ yêu cầu sử dụng các tín hiệu
dòng điện và điện áp ở đầu đường dây nên các khâu đo lường thu thập
số liệu cũng khá đơn giản.
5. Những đóng góp của luận án

Luận án có đóng góp sau:
• Xây dựng được mô hình sử dụng độc lập một mạng nơron MLP
và mô hình sử dụng song song một thuật toán tổng trở (thuật toán tổng
trở chạy trên máy tính hoặc thuật toán tổng trở của một rơle khoảng
cách thực tế 7SA522) với một mạng nơron MLP để xác định vị trí sự
cố trên đường dây truyền tải điện (xét ví dụ tính toán cho đường dây
110kV Yên Bái - Khánh Hòa). Trong đó mạng nơron nhân tạo MLP
sử dụng đầu vào là các đặc tính thời gian và đặc tính tần số xác định
từ các tín hiệu đo tức thời xung quanh thời điểm xảy ra những thay đổi
(xuất hiện sự cố) trong các tín hiệu (thời điểm này được xác định nhờ
sử dụng phép phân tích sóng nhỏ (wavelet)). Luận án cũng xây dựng
đồng thời hai mạng nơron MLP khác để xác định dạng sự cố và điện
trở sự cố.
- 4 -

• Khảo sát và đề xuất ứng dụng wavelet Daubechies bậc 3 để phân
tích thành phần của tín hiệu lấy mẫu với tần số 100kHz để làm cơ sở
phát hiện thời điểm xuất hiện sự cố trên đường dây truyền tải.
• Khảo sát các đặc tính dựa trên hệ số tương quan giữa đầu vào và
đầu ra để lựa chọn các đặc tính có hệ số tương quan cao để dùng trong
các mô hình. Các kết quả tính toán đã đưa ra danh sách 84 giá trị đặc
trưng tính toán từ 6 đường tín hiệu u-i để làm cơ sở tính toán các
thông số sự cố như vị trí, dạng và điện trở sự cố.
• Đề xuất ứng dụng hợp bộ mô phỏng CMC-356 của Omicron kết
hợp với rơle thực tế (7SA522) để so sánh chất lượng tính toán của mô
hình về vị trí sự cố với tác động của rơle trên đường dây thực tế. Đồng
thời các kết quả hoạt động của rơle khoảng cách thực tế sẽ được sử
dụng để tạo mẫu học một mạng nơron MLP mới để bù sai số cho rơle
khoảng cách thực tế.
• Đã mô phỏng và tạo được bộ mẫu gồm 2136 trường hợp sự cố

cho 4 dạng sự cố cơ bản là ngắn mạch 1 pha, hai pha, hai pha chạm
đất và ngắn mạch ba pha với các thông số sự cố thay đổi như: điện trở
sự cố (từ 0 đến 5Ω), tải (từ 30% đến 100% định mức), thời điểm xuất
hiện sự cố (thay đổi trong toàn bộ một chu kỳ), vị trí sự cố (23 vị trí
cách đều 5 km trên đường dây 118,5 km).
6. Bố cục của luận án
Mở đầu: Trình bày các vấn đề chung của luận án, tóm tắt về nội
dung nghiên cứu, những đóng góp của luận án và bố cục của luận án.
Chương 1. Tổng quan về các phương pháp nghiên cứu xác định vị
trí sự cố trên đường dây tải điện
Trong chương này sẽ trình bày tóm tắt một số phương pháp
nghiên cứu tính toán xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải
điện và áp dụng trong điều kiện thực tế hiện nay.
Chương 2. Các giải pháp đề xuất trong luận án
Trên cơ cở phân tích ưu nhược điểm của các nghiên cứu trước
đây, luận án đề xuất mô hình mới cho bài toán xác định vị trí sự cố
trên đường dây truyền tải điện 3 pha.
Chương 3. Các công cụ tính toán mô phỏng sử dụng trong luận án
• Giới thiệu phần mềm mô phỏng ATP/EMTP ứng dụng để mô
phỏng các trường hợp ngắn mạch trên đường dây như: ngắn mạch một
pha, 2 pha, 2 pha chạm đất và ngắn mạch 3 pha.
- 5 -

• Giới thiệu hợp bộ thí nghiệm và phần mềm Test Universe điều
khiển hợp bộ thí nghiệm CMC-356 của Omicron để kiểm nghiệm kết
quả hoạt động của rơle khoảng cách thực tế (7SA522).
• Giới thiệu mô hình mạng nơron MLP và Wavelet áp dụng trong
luận án để tính toán các thông số sự cố.
Chương 4. Các kết quả mô phỏng và tính toán
• Ứng dụng phần mềm mô phỏng ATP/EMTP để mô phỏng

đường dây 110 kV Yên Bái - Khánh Hòa với các thay đổi về vị trí sự
cố, điện trở sự cố, thời điểm xuất hiện sự cố, công suất của phụ tải và
dạng sự cố để tạo ra các bộ số liệu về dòng điện và điện áp ở đầu
đường dây với định dạng file là *.MAT.
• Sử dụng phần mềm điều khiển Test Universe mô phỏng lại các
bộ số liệu được tạo ra từ phần mềm mô phỏng ATP/EMTP đưa vào
thiết bị phần cứng Omicron CMC-356 và rơle khoảng cách 7SA522,
kết quả thu được là cơ sở kiểm nghiệm lại kết quả các thuật toán đề
xuất trong luận án.
• Sử dụng Wavelet để tính toán thời điểm xảy ra những biến đổi
đột ngột trong các tín hiệu dòng điện và điện áp đo lường được ở đầu
đường dây để xác định thời điểm xuất hiện sự cố.
• Sử dụng mạng nơron MLP tính toán ước lượng vị trí sự cố, dạng
sự cố và điện trở sự cố cho các trường hợp: Mạng MLP hoạt động độc
lập; Mạng MLP phối hợp song song với thuật toán tổng trở (thuật toán
trên máy tính và thuật toán tích hợp trong rơle khoảng cách thực tế).

Chƣơng 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƢƠNG PHÁP XÁC
ĐỊNH VỊ TRÍ SỰ CỐ TRÊN ĐƢỜNG DÂY TẢI ĐIỆN
1.1. Ý nghĩa của bài toán định vị sự cố
Khi có một sự cố ngắn mạch xảy ra trên đường dây truyền tải
điện, điện áp tại điểm sự cố đột ngột giảm đến một giá trị thấp, dòng
điện tại điểm sự cố đột ngột tăng lên rất lớn. Từ các giá trị đo lường ta
có thể xác định tổng trở sự cố, sự phân cực,… để xác định chính xác
vị trí sự cố. Mục tiêu chính của luận án này là xây dựng một phương
pháp mới nhằm xác định chính xác hơn vị trí sự cố trên các đường dây
truyền tải điện áp cao. Tầm quan trọng của nghiên cứu này phát sinh
từ sự cần thiết nhằm giảm thiểu thời gian gián đoạn cung cấp điện và
- 6 -

thời gian sửa chữa giúp xác định chính xác hơn vị trí sự cố, khôi phục
lại trạng thái làm việc bình thường của đường dây bị sự cố.
1.2. Tổng quan về một số phƣơng pháp xác định vị trí sự cố
Các phương pháp xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải
đã được nghiên cứu nhiều năm do yêu cầu rất cao trong thực tế về việc
ước lượng chính xác được vị trí của điểm sự cố. Những phương pháp
này có thể được phân loại theo nhiều nhóm, ví dụ những phương pháp
kinh điển như: phương pháp dựa trên trở kháng [1,2,3,25,30,32,41,61,
73,82,91,92], phương pháp dựa vào sự lan truyền sóng [13,16,17,18,
24,53,75], Ngoài ra còn có các hướng nghiên cứu mới như các
phương pháp dựa trên các thuật toán xử lý tín hiệu mới để phân tích
các tín hiệu đo lường nhằm đưa ra được kết quả ước lượng vị trí sự cố
với độ chính xác cao hơn các phương pháp kinh điển. Có thể kể tới
các phương pháp sử dụng biến đổi sóng con (wavelet) để phát hiện
điểm thay đổi đột ngột (điểm bắt đầu xuất hiện một tần số mới) [58,
68,75,76,96]; sử dụng phép biến đổi S trong miền tần số [16, 17, 18,
58]; các phương pháp sử dụng thuật toán di truyền để tối ưu hóa các
mô hình nhận dạng phi tuyến [40]; các phương pháp nơron và nơron
lô-gíc mờ để xây dựng mô hình nhận dạng phi tuyến [19,20,26,27,33,
44,49,53,57,83]; phương pháp tổng hợp kết quả nhiều hệ nhận dạng
[12], Nhìn chung các phương pháp đều có những khả năng ứng dụng
nhất định, tuy nhiên tất cả các phương pháp đều có những tồn tại nhất
định, và đây cũng sẽ là khả năng để có thể tìm được một giải pháp tốt
hơn cho bài toán xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện.

Chƣơng 2: CÁC GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT TRONG LUẬN ÁN
2.1. Sơ đồ khối tổng thể ƣớc lƣợng vị trí sự cố
Các giải pháp hiện nay thường được giới hạn trong một nhóm đối
tượng cho nên ta khó áp dụng được giải pháp của hệ thống này sang
hệ thống khác, hoặc thậm chí trong cùng một hệ thống nhưng với các

thông số các phần tử khác nhau, Vì vậy một trong những ý tưởng
hiện nay của các nghiên cứu đó là xây dựng các giải pháp "mềm dẻo"
có khả năng tự học [20,21,69]. Có nghĩa là cần xây dựng một hệ thống
thu thập, phân tích và xử lý tín hiệu có cấu trúc khá cố định nhưng có
các tham số có thể điều chỉnh được để có thể thích nghi với các tín
- 7 -

hiệu đầu vào mới. Khi đó nếu có một đối tượng mới hoặc một bài toán
mới, có thể tiến hành thu thập các mẫu tín hiệu mới để đưa vào cho hệ
thống điều chỉnh lại các tham số để có thể hoạt động tốt hơn với các
mẫu tín hiệu mới này. Quá trình điều chỉnh thích nghi hệ thống theo
các mẫu số liệu mới được gọi là quá trình học của hệ thống. Trường
hợp các mẫu học bao gồm cả cặp tín hiệu đầu vào và các đáp ứng đích
mong muốn được gọi là quá trình học có hướng dẫn [70,79].
Do đó trong luận án này sẽ tập trung nghiên cứu và phát triển một
mô hình mới nhằm ước lượng chính xác hơn về vị trí sự cố, điện trở
sự cố và dạng sự cố trên đường dây tải điện dựa trên các số liệu dòng
điện và điện áp đo tức thời ở một đầu đường dây. Các thuật toán tổng
trở hiện nay dùng để để ước lượng vị trí sự cố có khá nhiều nguồn sai
số như ảnh hưởng của thành phần một chiều trong quá trình quá độ,
sai số do việc tính toán giá trị hiệu dụng của thành phần cơ bản trong
tín hiệu quá độ đã được số hóa. Trường hợp luận án sử dụng rơle thực
tế để thử nghiệm với các tín hiệu dòng – áp đầu vào đã tính từ
ATP/EMTP thì sẽ có thêm các sai số từ các bộ chuyển đổi DA (bộ tạo
các tín hiệu dòng – áp thực từ các tín hiệu mô phỏng), sai số làm tròn
khi tính toán (do cấu hình hạn chế của bộ vi xử lý trung tâm của rơle
so với vi xử lý trung tâm của các máy tính cá nhân). Lựa chọn của
luận án sẽ sử dụng các phương pháp tính toán và xử lý tín hiệu hiện
đại như mạng nơron nhân tạo để khắc phục được phần nào các sai số
trên để có được độ chính xác tương đương hoặc cao hơn.

Phương pháp được đề xuất trong luận án được thực hiện tuần tự
qua ba bước như sau. Trước tiên, ta sẽ phân tích trực tuyến các tín
hiệu dòng điện và điện áp (đo ở đầu đường dây) để phát hiện các thời
điểm xảy ra những thay đổi đột ngột trong tín hiệu (còn gọi là thời
điểm xuất hiện sự cố) do các sự cố trên đường dây sinh ra. Ở bước thứ
hai, với thời điểm xuất hiện sự cố đã được xác định, chương trình tiến
hành phân tích trong một cửa sổ nhỏ (40ms trước và 20ms sau thời
điểm xuất hiện sự cố) của các tín hiệu để tính toán các giá trị đặc
trưng (hay còn gọi là các đặc tính) bao gồm các đặc trưng từ giá trị tức
thời và các đặc trưng từ phổ tần số. Trong bước cuối cùng, bước thứ
ba, các giá trị đặc trưng này được xử lý tiếp tục bằng một mô hình phi
tuyến để đưa ra được các ước lượng chính xác hơn về vị trí sự cố, điện
- 8 -

trở sự cố và dạng sự cố. Sơ đồ khối của ý tưởng này được trình bày
như hình 2.1.

Hình 2.1: Sơ đồ khối tổng thể phương pháp phân tích và xử lý tín hiệu đầu
đường dây để xác định vị trí sự cố, điện trở sự cố và dạng sự cố.
Cụ thể, để có thể phát hiện được thời điểm xuất hiện sự cố, luận
án đề xuất sử dụng phép phân tích tín hiệu theo các hàm cơ sở wavelet
(sóng nhỏ) do phép phân tích này cho phép phát hiện được các thay
đổi đột ngột trong tín hiệu đang được lấy mẫu để xem xét.
2.2. Mạng nơron MLP và ứng dụng ƣớc lƣợng vị trí sự cố
Mô hình phi tuyến ước lượng vị trí sự cố trong luận án đề xuất hai
ý tưởng: 1. sử dụng một mạng nơron MLP [12,64,69,79,93] trực tiếp
ước lượng vị trí sự cố. 2. sử dụng song song một thuật toán tổng trở
(mô phỏng trên PC hoặc trong rơle thực tế khoảng cách) và một mạng
nơron MLP. Khả năng áp dụng mạng nơron MLP trong các bài toán
ước lượng xuất phát từ việc mạng này có thể xấp xỉ hàm phi tuyến bất

kỳ với độ chính xác cho trước [56].
2.2.1. Mạng nơron MLP hoạt động độc lập ƣớc lƣợng vị trí sự cố
Từ các số liệu dòng điện và điện áp đo lường ở đầu đường dây sẽ
được phân tích và xử lý trước khi đưa vào mạng MLP để ước lượng
trực tiếp vị trí sự cố như hình 2.2:

Hình 2.2: Ý tưởng mô hình hoạt động độc lập mạng MLP
- 9 -

2.1. Mạng nơron MLP phối hợp song song với một thuật toán tổng
trở (thuật toán mô phỏng trên máy tính hoặc thuật toán tích hợp trong
rơle khoảng cách thực tế)
Thuật toán ước lượng vị trí sự cố mô phỏng trên máy tính (PC)
được sử dụng trong luận án là các công thức tính toán của rơle khoảng
cách trình bày trong [97]. Mô hình được đề xuất này của luận án là
một giải pháp mới, chưa thấy được đề xuất trong các công trình
nghiên cứu khác về xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải. Ý
tưởng của mô hình được trình bày như hình 2.3:

Hình 2.3: Ý tưởng mô hình hoạt động song song rơle với mạng MLP
Ý tưởng chung của hệ phối hợp song song nhiều giải pháp là khi
sử dụng phối hợp nhiều phương pháp, có thể tạo ra một giải pháp mới
có độ chính xác, độ tin cậy cao hơn (trên các bộ số liệu mẫu đã có) so
với khi chỉ sử dụng từng phương pháp đơn lẻ ban đầu [98, 99, 100,
101,110].
Mạng nơron MLP được xây dựng dựa trên cơ chế "học" (learning
process), trong đó các thông số của mạng được điều chỉnh trên cơ sở
một bộ số liệu mẫu cho trước ở dạng các cặp mẫu (đầu vào, đầu ra).
Mạng nơron MLP sẽ tái tạo lại ánh xạ (phi tuyến) giữa tín hiệu đầu
vào và đầu ra này để xác định các thông số của sự cố. Trong luận án

sẽ ứng dụng phần mềm ATP/EMTP để mô phỏng các dạng sự cố ngắn
mạch trên đường dây để tạo các mẫu đầu vào cho mạng nơron MLP.
2.3. Phần mềm ATP/EMTP và ứng dụng để tạo mẫu số liệu
Phần mềm ATP/EMTP mô phỏng quá trình quá độ trên đường
dây gây ra bởi một số dạng sự cố ngắn mạch chọn trước với các thông
số sự cố khác nhau (ví dụ như thay đổi về vị trí sự cố trên đường dây,
điện trở sự cố, thời điểm pha khi xảy ra sự cố cũng như với phụ tải
khác nhau). Ứng với một bộ các thông số đầu vào (gồm dạng sự cố, vị
trí sự cố, điện trở sự cố, thời điểm sự cố và phụ tải) phần mềm
ATP/EMTP sẽ tính toán và trả về cho ta 6 tín hiệu dòng và áp ở đầu
đường dây.
Một mẫu "học" cho mạng nơron MLP sẽ bao gồm:
- 10 -

- Đầu vào: các giá trị đặc trưng tính toán từ 6 tín hiệu u-i thu được
từ đầu đường dây,
- Đầu ra: Trong trường hợp mạng nơron MLP trực tiếp ước lượng
vị trí sự cố thì đầu ra đích cần đạt chính là vị trí chính xác của sự cố đã
chọn khi mô phỏng. Trong trường hợp sử dụng song song mạng nơron
MLP với một thuật toán tổng trở thì trước tiên các tín hiệu u-i của ba
pha được đưa vào tính toán với thuật toán này (trường hợp mô phỏng
trên PC) hoặc được đưa vào rơle thực tế để lấy về các kết quả tác động
của rơle. Từ tính toán vị trí của rơle này ta suy ra lượng cần bù là trừ
của sai số của thuật toán tổng trở. Mạng nơron MLP sẽ được học bằng
thuật toán Levenberg - Marquadrt [44].
2.4. Hợp bộ thí nghiệm CMC-356 thử nghiệm kết quả tác động
của rơle khoảng cách thực tế
Để có thể đưa các tín hiệu dòng/áp đã tính toán mô phỏng từ
ATP/EMTP vào thử nghiệm với rơle thực tế, luận án sử dụng thiết bị
CMC-356 của Omicron có khả năng tái tạo lại các tín hiệu dòng

điện/điện áp sau đó nối vào rơle thực tế đã lựa chọn để lấy các kết quả
tác động tương đương như hoạt động ngoài thực tế. Các bản ghi tác
động của rơle sẽ được chuyển lên máy tính lưu trữ và tính toán xử lý
trên PC. Sơ đồ khối ghép nối giữa các thiết bị trong hệ thống thử
nghiệm hoạt động của rơle bằng thiết bị CMC-356 như hình 2.5:

l
sự cố
, R
sự cố,
T
sự cố

dạng sự cố, phụ tải
Mô hình đường
dây trong EMTP
Các tín hiệu
u
a
, u
b,
u
c
, i
a
, i
b,
i
c

Phần mềm
Matlab
Hợp bộ thí nghiệm
CMC-356 (Omicron)
+ Phần mềm Test
Universe V2.30/
TransPlay
WAV file chứa u
a
, u
b,
u
c
, i
a
, i
b,
i
c

Rơle khoảng cách +
phần mềm DIGSI 4.82
Các bản ghi kết quả
tác động của rơle

Hình 2.5: Sơ đồ khối ghép nối giữa các thiết bị trong hệ thống thử
nghiệm hoạt động của rơle bằng thiết bị CMC-356
Với cùng các đặc tính đầu vào mạng nơron MLP như trường hợp
tính toán ước lượng vị trí sự cố. Trong luận án đề xuất sử dụng đồng
thời song song hai mạng nơron MLP để xác định hai thông số còn lại

của sự cố là dạng sự cố và điện trở sự cố.
- 11 -

Chƣơng 3: CÁC CÔNG CỤ TÍNH TOÁN MÔ PHỎNG
SỬ DỤNG TRONG LUẬN ÁN
Trong chương này sẽ giới thiệu về các công cụ mô phỏng và tính
toán chính được sử dụng trong luận án. Để phục vụ cho mô phỏng và
tạo các mẫu tín hiệu, trong luận án sử dụng phần mềm mô phỏng
ATP/EMTP, thiết bị thí nghiệm CMC-356 của Omicron. Tiếp theo là
hai công cụ xử lý tín hiệu chính được sử dụng trong luận án là phép
biến đổi và phân tích tín hiệu sử dụng Wavelet (sóng nhỏ) và mạng
nơron nhân tạo MLP.
2.1. Phần mềm mô phỏng ATP/EMTP
Chương trình EMTP (Electro-Magnetic Transients Program)
[15,31,39] là chương trình nghiên cứu quá độ điện từ, đã được công
nhận là một trong những công cụ phổ biến để mô phỏng các hiện
tượng về điện - cơ cũng như các hiện tượng về điện từ trong hệ thống
điện, do đó EMTP đang được sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới trong
các lĩnh vực tính toán thiết kế cũng như vận hành cho các loại thiết bị
khác trong hệ thống điện. EMTP là một trong những công cụ phân
tích hệ thống rất linh hoạt và hiệu quả.
2.2. Hợp bộ thí nghiệm thứ cấp 3 pha công suất lớn CMC 356 -
OMICRON
Hệ thống thử nghiệm được thể hiện như trên hình 3.5:

Hình 3.5. Kết nối máy tính với hợp bộ thí nghiệm CMC-356 và rơle 7SA522
CMC-356 là thiết bị vạn năng sử dụng để kiểm tra tất cả các loại
rơle bảo vệ. Thiết bị gồm có 6 nguồn dòng điện với phạm vi hoạt động
- 12 -

lớn (loại 3 pha lên đến 64A/860VA cho mỗi kênh), có khả năng thử
nghiệm với khả năng chịu tải lớn như các rơle điện cơ với yêu cầu
công suất lớn. Đi kèm theo hợp bộ thí nghiệm để điều khiển CMC-356
là phần mềm Test Universe V2.30 với nhiều chức năng tuy nhiên
trong luận án này chủ yếu sử dụng chức năng Transplay của phần
mềm điều khiển Test Universe V2.30 để nạp các tệp chứa 6 tín hiệu u-
i xuống thiết bị CMC-356 và thiết bị này sẽ tạo ra các tín hiệu dòng/áp
như các tín hiệu đã cho trước để đưa vào các rơle ghép nối phía sau.
3.3. Wavelet và ứng dụng trong phân tích tín hiệu
Trong luận án đề xuất sử dụng phép phân tích tín hiệu theo các
hàm cơ sở wavelet (sóng nhỏ) để phát hiện được thời điểm xuất hiện
sự cố trong tín hiệu dòng điện và điện áp đo ở đầu đường dây do phép
phân tích này cho phép phát hiện được các thay đổi đột ngột trong tín
hiệu đầu vào.
3.4. Mạng nơron nhân tạo và ứng dụng xác định vị trí sự cố
trên đƣờng dây tải điện
Để tạo được mô hình phi tuyến cho ước lượng vị trí sự cố, điện trở
sự cố và dạng sự cố luận án sẽ sử dụng mạng nơron MLP do khả năng
có thể xấp xỉ hàm phi tuyến bất kỳ với độ chính xác cho trước của
mạng này. Các thông số của mạng MLP sẽ được điều chỉnh thích nghi
trên cơ sở bộ số liệu mẫu được tạo ra nhờ vào việc sử dụng phần mềm
ATP/EMTP để mô phỏng quá trình quá độ trên đường dây gây ra bởi
một số sự cố ngắn mạch được lựa chọn và các đặc tính được tính từ
cửa sổ tín hiệu xung quanh thời điểm xuất hiện sự cố.

Chƣơng 4: CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ TÍNH TOÁN
4.1. ATP/EMTP mô phỏng ngắn mạch trên đƣờng dây
Các dạng sự cố ngắn mạch mô phỏng trong luận án được mô
phỏng trên phần mềm ATP/EMTP cho đường dây Yên Bái - Khánh
Hòa được mô tả như hình 4.1:

- 13 -


Hình 4.1: Sơ đồ mô phỏng ngắn mạch đường dây Yên Bái - Khánh Hòa
trong ATP/EMTP
Kịch bản mô phỏng trong ATP/EMTP:
• Vị trí sự cố: N = 23 vị trí (5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50,
55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115km).
• Điện trở sự cố R
sc
: K = 6 giá trị (0, 1, 2, 3, 4, 5Ω).
• Loại sự cố: P = 4 loại (ngắn mạch 1 pha, ngắn mạch 2 pha, ngắn
mạch 2 pha chạm đất và ngắn mạch 3 pha).
• Phụ tải: Q = 3 trường hợp (Phụ tải bằng 30%, 50% và 100%)
Tổng số trường hợp mô phỏng ứng với vị trí sự cố, điện trở sự cố,
loại sự cố và phụ tải:
23 6 4 3 1656N K P Q       
trường hợp.
Đồng thời để khảo sát ảnh hưởng của thời điểm sự cố (tính tương
đối theo mốc pha của tín hiệu) ta sẽ xét thêm M = 10 trường hợp pha
cho trường hợp ngắn mạch tại điện trở R
sc
= 1Ω ở các vị trí (10, 40, 80,
110km) bắt đầu từ thời điểm bắt đầu đóng thiết bị chuyển mạch tạo
ngắn mạch: thời điểm từ 0,04 tới 0,06 (s) với khoảng cách đều 2ms.
• Vị trí sự cố: N = 4 vị trí (10, 40, 80, 110km).
• Điện trở sự cố R
sc
: K = 1 giá trị (1Ω)
• Loại sự cố: P = 4 loại (ngắn mạch 1 pha, ngắn mạch 2 pha, ngắn

mạch 2 pha chạm đất và ngắn mạch 3 pha).
• Phụ tải: Q = 3 trường hợp (Phụ tải bằng 30%, 50% và 100%)
• Thời điểm pha : M = 10 (02, 04, 06, 08, 10, 12, 14, 16, 18, 20 ms)
- 14 -

Tổng số trường hợp mô phỏng ứng với vị trí sự cố, điện trở sự cố,
loại sự cố, phụ tải và thời điểm pha:

4 1 4 3 10 480 N K P Q M         
trường hợp.
Tổng hợp ta có: 1656 + 480 = 2136 bộ dữ liệu dòng điện và điện
áp đầu đường dây mô phỏng trong ATP/EMTP cho các trường hợp
ngắn mạch được lưu dưới dạng *.MAT.
Đối với mỗi trường hợp mô phỏng trên ATP/EMTP, 6 kết quả tín
hiệu dòng điện và điện áp đầu đường dây được ghi và lưu trữ dưới
định dạng *.MAT theo chuẩn của phần mềm Matlab. Các file số liệu
này sau đó được xử lý bằng các chương trình viết trong Matlab để:
- Chuyển đổi thành định dạng *.WAV theo yêu cầu của phần
mềm Test Universe để ghép nối với thiết bị phần cứng CMC-356.
- Tính toán và xử lý các tín hiệu theo lưu đồ như trên hình 2.5.
4.2. Kết quả xác định thời điểm xuất hiện sự cố
Kết quả chạy chương trình cho 2136 trường hợp số liệu đã mô
phỏng được khảo sát với các tần số 1MHz, 100kHz, 10kHz và 1kHz,
từ bảng 4.1 luận án đề xuất chọn tần số 100kHz là tần số lấy mẫu
chính cho các tín hiệu từ mô hình ATP/EMTP.
Bảng 4.1: Kết quả xác định thời điểm xuất hiện sự cố với các tín hiệu được
lấy mẫu với các tần số khác nhau
Tần số
i
A

i
B

i
C

u
A

u
B

u
C

1kHz
1,20
14,78
60,71
44,37
72,18
41,08
10kHz
0,53
0,49
0,37
0,75
0,70
0,53

100kHz
0,11
0,11
0,11
0,096
0,097
0,10
1MHz
0,36
1,80
3,28
0,27
0,28
0,59

Bảng 4.2: Kết quả xác định thời điểm xuất hiện sự cố với một số dạng
Wavelet khác nhau
Dạng
wavelet
i
A
i
B
i
C
u
A
u
B
u

C
max
mean
max
mean
max
mean
max
mean
max
mean
max
mean
Daubechies
(bậc 3)
0,28
0,107
0,28
0,108
0,31
0,112
0,25
0,096
0,24
0,097
0,28
0,104
Coiflet
0,40
0,138

0,37
0,139
0,87
0,149
0,33
0,118
0,31
0,118
0,47
0,127
Symlet
0,41
0,142
0,37
0,143
0,86
0,154
0,33
0,118
0,32
0,120
0,48
0,131
Haar
155,9
0,661
157,9
2,371
160,0
17,15

156,0
0,597
158,0
1,382
156,0
1,812

- 15 -

Từ bảng 4.2 luận án chọn wavelet họ Daubechies để sử dụng.
Cũng từ bảng 4.2 ta có thể nhận thấy kết quả phân tích trên 6 kênh
là khá tương đương, dải giá trị sai số là từ 0 đến khoảng 200-300µs.
Đây là kết quả rất chính xác theo như các nhu cầu trong thực tế vận
hành hiện nay. Đồng thời ta cũng có thể thấy rằng trong thực tế nếu
cần phải giảm bớt số lượng tính toán thì ta cũng chỉ cần phân tích 1
đường tín hiệu bất kỳ trong 6 tín hiệu là có thể xác định được thời
điểm sự cố với độ chính xác tương đương nhau.
4.3. Kết quả ƣớc lƣợng vị trí, điện trở và dạng sự cố
4.3.1. Trích xuất số liệu và các thông tin đặc trƣng
Sau khi đã xác định được thời điểm xuất hiện sự cố trong tín hiệu
(ký hiệu là thời điểm
0
T
), nhiệm vụ tiếp theo cần thực hiện là ước
lượng vị trí của sự cố (đồng thời thực hiện thêm việc nhận dạng loại
sự cố và điện trở sự cố). Ý tưởng chủ đạo của đề tài như đã trình bày ở
các phần trên đó là sử dụng các đặc tính thời gian và tần số của vùng
tín hiệu xung quanh thời điểm xuất hiện sự cố để làm cơ sở tính toán
ước lượng hai thông số của sự cố như đã nêu trên.
Với mỗi đường tín hiệu, các thông số thời gian (20 giá trị tức thời

xung quanh thời điểm xuất hiện sự cố với khoảng lấy mẫu 1ms
0
()T k ms
với
9, 8, ,10k   
) và tần số (tỷ số năng lượng của 4 hài
bội chia cho năng lượng của thành phần cơ bản 50Hz). Như vậy đối
với mỗi tín hiệu ta có 20 giá trị đặc trưng (hay còn gọi là đặc tính) từ
miền thời gian và 4 đặc trưng từ miền tần số. Với 6 tín hiệu dòng áp ta
có tổng cộng
24 6 144
đặc tính.
4.3.2. Đánh giá, lựa chọn các đầu vào cho mạng MLP
Toàn bộ 144 đặc tính trên được đề xuất để đánh giá, lựa chọn. Số
lượng đặc tính nhiều sẽ khiến các mô hình trở nên cồng kềnh, thời
gian học dài và xác suất học thành công thấp. Để giới hạn lại số lượng
đặc tính cần sử dụng từ tập hợp 144 tín hiệu ban đầu, trong luận án
này, NCS sử dụng hàm tương quan để khảo sát mức độ ảnh hưởng
hoặc mức độ tương quan cao đối với tín hiệu đầu ra. Kết quả đánh giá
cho thấy, đối với mỗi tín hiệu u-i của các pha, luận án sẽ sử dụng 14
giá trị đặc trưng là: 4 giá trị tính từ phổ tần số, 10 giá trị tức thời từ
thời điểm xuất hiện sự cố (được xác định bởi thuật toán wavelet, chu
- 16 -

kỳ lấy mẫu 1ms). Tổng cộng sẽ có
14 6 84
đặc tính được sử dụng
để đưa vào khối tính toán tiếp theo là mạng MLP.
4.3.3. Mạng nơron MLP ƣớc lƣợng vị trí sự cố, dạng sự cố và
điện trở sự cố.

Với bộ số liệu 2136 mẫu ta sẽ chia làm hai bộ số liệu con: một
phần của bộ số liệu gồm 1424 mẫu (2/3 tổng số mẫu có được) để xây
dựng mô hình (điều chỉnh thích nghi các tham số của mạng nơron để
tối ưu hóa sai số đầu ra), phần còn lại (712 mẫu) được dùng để kiểm
tra chất lượng của quá trình học.
 Sử dụng mạng MLP ƣớc lƣợng trực tiếp vị trí sự cố
Với 1424 mẫu học, sử dụng mạng MLP với 12 nơron ẩn, ta có
được kết quả học như trên hình 4.22.
Trung bình của sai số học tuyệt đối của mạng MLP:
1424
_
1
1
0,302( ) 302( )
1424
i MLP
i
E l l km m

   

trungb×nh i_chÝnhx¸c

ứng với sai số trung bình 0,80%.
Sai số học cực đại:
_
max 24,57( )
i MLP
i
E l l km  

max i_chÝnhx¸c


Hình 4.22: Kết quả dùng mạng MLP học trực tiếp cho tập 1424 mẫu vị trí sự
cố: (a) - Các vị trí sự cố gốc, (b) - Các vị trí sự cố ước lượng, (c) - Sai số (km)
- 17 -

Thử nghiệm lại với 712 mẫu kiểm tra (chưa sử dụng trong quá
trình học) ta có được kết quả như trên hình 4.23.

Hình 4.23: Kết quả kiểm tra mạng MLP ước lượng trực tiếp cho tập 712 mẫu:
(a) - Các vị trí sự cố gốc, (b) - Các vị trí sự cố ước lượng, (c) - Sai số (km)
Trung bình của sai số kiểm tra tuyệt đối của mạng MLP:
712
_
1
1
0,393( ) 393( )
712
i MLP
i
E l l km m

   

trungb×nh i_chÝnhx¸c

ứng với sai số trung bình 0,99%.
Sai số học cực đại:
_

max 24,86( )
i MLP
i
E l l km  
max i_chÝnhx¸c

 Sử dụng mạng MLP phối hợp với thuật toán tổng trở để ƣớc
lƣợng vị trí sự cố
Với toàn bộ 2136 mẫu (cả tập số liệu học và tập số liệu kiểm tra),
ta đưa vào thuật toán tổng trở để tính toán và ước lượng vị trí sự cố.
Sai số trung bình của rơle khoảng cách đối với các mẫu đã có đạt:
1
100% 1,52%
2136
ll
E
l

  
chÝnhx¸c r¬le
trungb×nh
chÝnhx¸c

Sai số cực đại:
1, 2136
max 3,22( )
i
E l l km

  

max chÝnhx¸c r¬le


- 18 -

Các giá trị sai số
l l l  
chÝnhx¸c r¬le
sẽ được sử dụng trong quá
trình huấn luyện mạng MLP để bù sai số cho rơle khoảng cách.
Kết quả học chi tiết cho mạng MLP về giá trị cần bù cho vị trí sự
cố đã được ước lượng theo các công thức của rơle khoảng cách được
thể hiện trên hình 4.26.

Hình 4.26: Kết quả học chi tiết cho tập 1424 mẫu vị trí sự cố: (a) - Các giá trị
vị trí sự cố gốc, (b) - Các giá trị vị trí sự cố ước lượng, (c) - Sai số (km)
Sai số học trung bình của ước lượng vị trí sự cố là:
 
1424
_
_
1
1
55( )
1424
i MLP
i
i
E l l l m


   

trungb×nh i_chÝnhx¸c
tængtrë

tương ứng với sai số tương đối 0,14%.
Sai số kiểm tra trung bình của ước lượng vị trí sự cố là (hình
4.27):
 
712
__
_
1
1
0,35( ) 350( )
712
i MLP kt
i
i
l l l km m

   

i_chÝnhx¸c_kt
tængtrë_kt

tương ứng với sai số 0,77%
- 19 -

Hình 4.27: Kết quả kiểm tra cho tập 712 mẫu vị trí sự cố: (a) - Các vị trí sự cố
gốc, (b) - Các vị trí sự cố ước lượng, (c) - Sai số (km)
 Sử dụng mạng MLP phối hợp với rơle tổng trở thực tế để
ƣớc lƣợng vị trí sự cố
Để phối hợp được mạng MLP với hoạt động của rơle thực tế,
1008 trên tổng số 2136 bộ số liệu đã được chuyển đổi sang chuẩn
WAV (Windows Wave File) và sử dụng hợp bộ thí nghiệm CMC-356
để tái tạo lại các tín hiệu dòng/áp và truyền vào rơle (chỉ có một phần
các bộ số liệu được thử nghiệm do thời gian được tiếp cận thiết bị
phần cứng bị hạn chế). Trên đường dây Yên Bái - Khánh Hòa hiện
đang sử dụng rơle khoảng cách 7SA522-V4.7 để bảo vệ cho đường
dây. Các thông số cho rơle 7SA522 được cài đặt theo phiếu chỉnh định
rơle và thiết bị tự động do Trung tâm Điều độ HTĐ miền Bắc tính
toán và cài đặt cho rơle thực tế sử dụng trên đường dây (Phụ lục 2).
Tổng hợp kết quả từ 1008 trường hợp số liệu thử nghiệm thì có
970 trường hợp rơle trả về kết quả vị trí sự cố, 38 trường hợp rơle tác
động nhưng không trả về giá trị vị trí sự cố. Các kết quả được thống
kê từ phần mềm DIGSI (trong chức năng TripLog).
Từ các kết quả thống kê ta có: Sai số trung bình về vị trí của 4
dạng sự cố (AB0, ABC, ABG, AG0) của rơle:
 
1,19
tb
l km
tương
ứng 2,07% .
- 20 -

Với bộ số liệu 970 mẫu ta sẽ chia làm hai bộ số liệu con: một
phần của bộ số liệu gồm 647 mẫu (2/3 tổng số mẫu có được) để xây

dựng mô hình (điều chỉnh thích nghi các tham số của mạng nơron để
tối ưu hóa sai số đầu ra), phần còn lại (323 mẫu) được dùng để kiểm
tra chất lượng của quá trình học. Sau khi sử dụng mạng MLP để bù sai
số của rơle khoảng cách 7SA522, kết quả như sau:
- Sai số trung bình về học vị trí sự cố:
 
0,49
tb
l km
tương ứng:
1,27%.
- Sai số trung bình về kiểm tra vị trí sự cố:
 
0,5
tb
l km
tương
ứng: 1,49%.
Tổng hợp lại cả ba trường hợp sử dụng mạng MLP để ước lượng
vị trí sự cố ta có các kết quả thống kê trong các bảng sau:
Bảng 4.4: Tổng hợp các kết quả sử dụng rơle khoảng cách thực tế
(7SA522) và dùng mạng MLP để giảm các sai số của rơle
Loại sự
cố
Sai số trung bình
của Rơle thực tế
Sai số học trung
bình của MLP +
Rơle thực tế
Sai số kiểm tra trung

bình của MLP + Rơle
thực tế
(km)
(%)
(km)
(%)
(km)
(%)
AG0
0.18
1.06
0.27
1.05
0.55
2.26
AB0
1.57
2.79
0.21
0.76
0.49
1.09
ABG
1.94
3.64
1.01
2.11
0.31
1.14
ABC

0.56
0.65
0.47
1.12
0.65
1.61
Tổng
1.09
2.07
0.49
1.27
0.50
1.49
Bảng 4.5: Tổng hợp các kết quả sử dụng rơle khoảng cách ảo và dùng
mạng MLP để giảm các sai số của rơle khoảng cách ảo
Loại sự
cố
Sai số trung bình
của Rơle ảo
Sai số học trung
bình của MLP +
Rơle ảo
Sai số kiểm tra trung
bình của MLP +
Rơle ảo
(km)
(%)
(km)
(%)
(km)

(%)
AG0
0.43
1.48
0.083
0.19
0.78
1.52
AB0
1.25
2.16
0.059
0.12
0.23
0.51
ABG
1.23
2.17
0.048
0.12
0.26
0.59
ABC
0.18
0.29
0.032
0.11
0.14
0.47
Tổng

0.77
1.52
0.055
0.14
0.35
0.77

- 21 -

Bảng 4.6: Các kết quả dùng mạng MLP ước lượng trực tiếp vị trí sự cố
Loại sự cố
Sai số học trung bình của
MLP
Sai số kiểm tra trung
bình của MLP
(km)
(%)
(km)
(%)
AG0
0.40
0.98
0.55
1.29
AB0
0.27
0.72
0.29
0.71
ABG

0.26
0.68
0.33
0.93
ABC
0.28
0.81
0.41
1.04
Tổng
0.30
0.80
0,39
0,99
Bảng 4.7: So sánh các kết quả sử dụng rơle khoảng cách (Rơle ảo và rơle
thực tế) dùng mạng MLP để giảm các sai số về vị trí sự cố
Trường
hợp
Sai số trung bình
Sai số học trung
bình + MLP
Sai số kiểm tra
trung bình + MLP
(km)
(%)
(km)
(%)
(km)
(%)
Rơle ảo

0.77
1.52
0.06
0.14
0.35
0.77
7 SA522
1.09
2.07
0.49
1.27
0.50
1.49
Bảng 4.8: Tổng hợp các kết quả ước lượng vị trí sự cố
Phương pháp
Trung bình
của sai số
tương đối
(%)
Trung bình
của sai số
tuyệt đối
(km)
Max sai
số tuyệt
đối (km)
MLP trực tiếp
0,99
0,39
24,86

Rơle thực tế 7SA522 (970 mẫu)
2,07
1,09
9,2
MLP phối hợp với Rơle thực tế
7SA522 (970 mẫu)
1,49
0,50
2,79
Thuật toán tổng trở (Rơle ảo - chạy
trên PC)
1,52
0,77
3,22
MLP phối hợp thuật toán tổng trở
0,77
0,35
2,33

Từ bảng tổng hợp kết quả trên ta có thể thấy khi phối hợp MLP
với các phương pháp khác đều cải thiện được sai số so với việc sử
dụng riêng các phương pháp đó. Khi sử dụng các thuật toán và phần
mềm mô phỏng, thì việc sử dụng phối hợp MLP với thuật toán tổng
trở đưa ra được kết quả tốt hơn so với việc sử dụng độc lập MLP.

- 22 -

 Sử dụng mạng MLP xác định dạng sự cố và điện trở sự cố
- Xác định dạng sự cố:
Sử dụng cùng các tín hiệu đầu vào giống như trường hợp xác định

vị trí sự cố, đầu ra đích được mã hóa các giá trị từ 1 đến 4 tương ứng
với 4 trường hợp sự cố. Tiến hành các quá trình học và kiểm tra tương
tự như đã thực hiện với nhiệm vụ ước lượng vị trí sự cố ta có các kết
quả như sau:
- Đối với 1424 trường hợp của bộ số liệu học ta có tổng cộng 24
trường hợp nhận dạng nhầm dạng sự cố, tương ứng 1,69%.
- Đối với 712 trường hợp của bộ số liệu kiểm tra, ta có tổng cộng
13 trường hợp nhận dạng nhầm, tương ứng với sai số:
1,83%
.
- Ước lượng điện trở sự cố:
Sai số học trung bình của ước lượng điện trở sự cố là:
1424
3,
1
3
0,014( )
1424
ii
i
MLP d





Sai số học cực đại của ước lượng điện trở sự cố là:
3,
1, ,1424
max 3 0,093( )

ii
i
MLP d

  

Sai số kiểm tra trung bình của ước lượng điện trở sự cố là
712
3,
1
3
0,115( )
712
kt kt
ii
i
MLP d





Sai số kiểm tra cực đại của ước lượng điện trở sự cố là
3,
1, ,712
max 3 0,55( )
kt kt
ii
i
MLP d


  

Các kết quả kiểm tra khá chính xác, tương đương với dải sai số
của quá trình học chứng tỏ mạng MLP đã học thành công các số liệu
đã được xây dựng cho các trường hợp sự cố ngắn mạch một pha, ngắn
mạch hai pha, ngắn mạch hai pha chạm đất và ngắn mạch ba pha trên
đường dây 110kV Yên Bái - Khánh Hòa.