Nhận dạng sự cố trong hệ thống điện luận văn thạc sĩ ngành kỹ thuật điện

Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang vii -
MC LC
Trang
Quyết định giao đề tài
Lý lịch khoa học i
Li cam đoan iii
Li cm ơn iv
Tóm tắt v
Abstract vi
Mục lục vii
Danh sách các chữ viết tắt xi
Danh sách các hình xii
Danh sách các bng xiv
Chng 1: TNG QUAN
1.1. Tổng quan chung về vấn đề nghiên cứu 1
1.2. Các kết qu nghiên cứu trong và ngoài nớc đã công bố 1
1.2.1. Phơng pháp mng nơ – ron nhân to để bo v khong cách cho đng
dây truyền ti 1
1.2.2. Áp dụng nhận dng mẫu trong bo v khong cách 2
1.2.3. Phơng pháp Nơ – ron m (Fuzzy neural) để phân loi sự cố cho bo v
đng dây truyền ti 3
1.2.4. Thuật toán mng nơ – ron ci tiến cho vic phân loi sự cố trên đng dây
truyền ti 3
1.2.5. Xác định vị trí xy ra sự cố trong h thống đin: phơng pháp nhận dng
mẫu 4
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang viii -
1.3. Mục tiêu của đề tài 5
1.4. Nhim vụ của đề tài và giới hn đề tài 5
1.5. Phơng pháp nghiên cứu 6

Chng 2: C S LÝ THUYT
2.1. Các dng rơ le bo v 7
2.1.1. Bo v dòng đin cực đi (51) 7
2.1.2. Bo v dòng đin cắt nhanh (50) 8
2.1.3. Bo v khong cách (21) 8
2.1.4. Bo v dòng có hớng (67) 9
2.1.5. Bo v dòng thứ tự nghịch (46) 9
2.1.6. Bo v quá nhit (49) 10
2.1.7. Bo v tự động đóng tr li (79) 10
2.1.8. Bo v tần số cao và vô tuyến (85) 11
2.1.9. Bo v so lch dòng đin (87) 11
2.2. Sơ đồ và chức năng h thống rơ le bo v đng dây 11
2.2.1. Rơ le bo v cho mng đin hình tia một nguồn cung cấp 13
2.2.2. Rơ le bo v cho mng đin mch vòng 13
2.2.3. Rơ le bo v cho mng đin phân phối có máy cắt tự đóng li 14
2.2.4. Rơ le bo v cho đng dây song song 15
2.2.5. Rơ le bo v cho đng dây trên không hay cáp ngầm với nguồn cấp  hai
phía 16
2.3. Các khái nim cơ bn về nhận dng mẫu 17
2.3.1. Chức năng h thống nhận dng mẫu 17
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang ix -
2.3.1.1. Phơng pháp thống kê (Statistical approach) 18
2.3.1.2. Phơng pháp tiếp cận cú pháp (Syntactic approach) 18
2.3.1.3. Phơng pháp mẫu phù hợp (Template matching) 19
2.3.1.4. Phơng pháp mng nơ – ron (Neural networks) 20
2.3.2. Mẫu huấn luyn và mẫu kiểm tra 20
2.3.2.1. Mẫu huấn luyn 20
2.3.2.2. Mẫu kiểm tra 22
2.3.3. Thông số đặc trng của mẫu 22

Chng 3: THUT TOÁN MNG N – RON
3.1. Cấu to mng nơ – ron đa lớp (Multilayer Perception) 24
3.2. Học tập không có giám sát 31
3.3. Học tập có giám sát 33
3.4. Thuật toán mng nơ – ron 34
Chng 4: MÔ HÌNH HOÁ H THNG ĐIN VÀ GII PHÁP Đ XUT
4.1. Mô hình lới đin 42
4.2. Tập dữ liu huấn luyn và mục tiêu 43
4.3. Môi trng mô phỏng 44
4.3.1. Phần mềm PowerWorld 44
4.3.2. Phần mềm Matlab 46
4.4. Gii pháp phần cứng đề xuất 48
Chng 5: NHN DNG S C ĐNG DÂY
5.1. Kết qu huấn luyn 50
5.2. Nhận xét kết qu 51
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang x -
5.3. Kiểm tra nhận dng sự cố trên đng dây 55
Chng 6: KT LUN VÀ HNG NGHIÊN CU PHÁT TRIN
6.1. Kết luận 69
6.2. Hớng phát triển của đề tài 69
TÀI LIU THAM KHO 70
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang xi -
DANH SÁCH CÁC CH VIT TT

AC Thành phần xoay chiều (Alternating Current)
ADC Bộ chuyển đổi tín hiu tơng tự sang tín hiu số (Analog to Digital
Converter)
ANN Mng nơ – ron nhân to (Artificial Neural Network )

CT Biến dòng đin (Current Tranformer)
DC Thành phần một chiều (Direct Current)
Epoch Số lần đa mẫu vào huấn luyn
Gradient Độ dốc
IEEE Vin kỹ ngh Đin và Đin tử (Institute of Electrical and Electronics
Engineers)
kA Đơn vị đo dòng đin (kiloAmpere)
kV Đơn vị đo đin áp (kiloVolt)
MLP Mng nơ – ron đa lớp (Multilayer Perceptron)
MSE Sai số bình phơng trung bình (Mean Square Error)
Nơ – ron Neural
Rơ le Relay
Vec – tơ Vector
VT Biến đin áp (Voltage Transformer)

Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang xii -
DANH SÁCH CÁC HÌNH
Trang
Hình 2.1. Đặc tính thi gian phụ thuộc và đặc tính thi gian độc lập 10
Hình 2.2. Sơ đồ bo v mng đin hình tia của rơ le Siemens – 7SJ60 13
Hình 2.3. Sơ đồ bo v mng đin mch vòng của rơ le Siemens – 7SJ60 14
Hình 2.4. Sơ đồ bo v mng đin phân phối có máy cắt tự đóng li của rơ le
Siemens – 7SJ60 15
Hình 2.5. Sơ đồ bo v đng dây song song của rơ le Siemens – 7SJ60 và 7SJ62
16
Hình 2.6. Sơ đồ bo v đng dây trên không và cáp ngầm của rơ le Siemens –
7SA511 16
Hình 2.7. Ví dụ các dấu hiu mô t theo phân tích cú pháp 19
Hình 2.8. Minh ho cho phơng pháp nhận dng mẫu phù hợp 19

Hình 2.9. Ví dụ cho mng nơ – ron 20
Hình 2.10. To mẫu huấn luyn 21
Hình 3.1. Minh ho cho một nơ – ron 24
Hình 3.2. Mô hình của một nơ – ron 25
Hình 3.3. Hàm ngỡng 26
Hình 3.4. Hàm tuyến tính 26
Hình 3.5. Hàm Logistic (sigmoid) 27
Hình 3.6. Cấu trúc mng MLP bắt chớc cấu trúc của một h thống thần kinh đơn
gin 28
Hình 3.7. Cấu trúc mng nơ – ron nhiều lớp MLP 29
Hình 3.8. Giai đon khi to của học tâp không có giám sát 32
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang xiii -
Hình 3.9. Giai đon ổn định của học tập không có giám sát 32
Hình 3.10. Học tập có giám sát 34
Hình 3.11. Lu đồ thuật toán huấn luyn mng đa lớp với phơng pháp
TRAINSCG 37
Hình 3.12. Biểu đồ kết qu huấn luyn mng nơ – ron 38
Hình 3.13. Biểu đồ mối quan h giữa ngõ ra và mục tiêu của mng nơ – ron 39
Hình 3.14. Kết qu huấn luyn mng nơ – ron 40
Hình 4.1. Mô hình lới đin kho sát 43
Hình 4.2. Cửa sổ Fault Analysis 45
Hình 4.3. Gii pháp đề xuất cho rơ le bo v dựa trên mng nơ – ron 48
Hình 5.1. Cấu trúc mng nơ – ron đợc lựa chọn 52
Hình 5.2. Kết qu huấn luyn mng nơ – ron với 13 nơ – ron trong lớp ẩn 53
Hình 5.3. Biểu đồ sai số bình phơng trung bình 54
Hình 5.4. Mối quan h tuyến tính giữa ngõ ra và mục tiêu huấn luyn 55

Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang xiv -

DANH SÁCH CÁC BNG
Trang
Bng 4.1: Cấu trúc tập dữ liu input 44
Bng 4.2: Cấu trúc tập dữ liu target 44
Bng 5.1: Các kết qu huấn luyn mng nơ – ron 50
Bng 5.2: Các trng hợp sự cố dùng để kiểm tra thuật toán nhận dng 56
Bng 5.3: Kết qu nhận dng các trng hợp sự cố  Bng 5.2 59



Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 1 -
Chơng 1
TNG QUAN
1.1. Tng quan chung v vn đ nghiên cu
Vic phát hin và phân loi các dng sự cố trên đng dây truyền ti dựa vào
tín hiu đin áp và dòng đin ba pha đã đợc biết đến từ lâu. Trớc đây, ngi ta
thng sử dụng các loi rơ le truyền thống để gii quyết các vấn đề này, chẳng hn
nh rơ le bo v quá dòng, bo v khong cách, bo v quá áp – thấp áp, bo v so
lch… Tất c các loi rơ le này hot động dựa trên nguyên tắc so sánh các thông số
đo đợc từ biến dòng và biến áp với các thông số cài đặt trớc đợc xác định bằng
vic tính toán  chế độ làm vic bình thng và khi xy ra sự cố. Mỗi rơ le có một
chức năng riêng bit, nhiều rơ le kết hợp với nhau sẽ to thành một h thống rơ le
bo v đủ tin cậy để bo v cho h thống đin. u điểm của h thống rơ le bo v
truyền thống đó là cấu to đơn gin, d lắp đặt. Tuy nhiên, trong quá trình vận hành
sẽ gặp khó khăn khi phối hợp giữa các rơ le với nhau để đt hiu qu bo v tối u.
Bên cnh đó, một h thống có quá nhiều rơ le sẽ làm gim độ tin cậy bo v khi một
trong các rơ le bị sự cố. Vì vậy, cần xây dựng một h thống bo v có cấu to đơn
gin hơn nhng vẫn đm bo tính chọn lọc và độ tin cậy vận hành cao.
1.2. Các kt qu nghiên cu trong vƠ ngoƠi nc đã công b

1.2.1. Phng pháp mng n – ron nhân to đ bo v khong cách cho đng
dây truyn ti [1]
Rơ le khong cách để bo v cho đng dây truyền tri thng đợc thiết kế
dựa trên cơ s của những thiết lập cố định. Phm vi bo v của các rơ le nh vậy sẽ
bị nh hng bi sự thay đổi các điều kin của mng đin. Vic thực hin nhận
dng mẫu cho chẩn đoán h thống đin có thể cung cấp một ci tiến đáng kể trong
lĩnh vực bo v. Nghiên cứu này chứng minh cho vic sử dụng mng nơ – ron nhân
to nh một phơng pháp phân loi mẫu cho hot động của rơ le khong cách.
Chơng trình sử dụng biên độ của đin áp và dòng đin ba pha nh là các ngõ vào.
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 2 -
Hiu qu đợc ci thin với vic sử dụng mng nơ – ron nhân to làm cho rơ le hot
động chính xác hơn, khi phi đối mặt với các điều kin sự cố khác nhau cũng nh
sự thay đổi cấu trúc mng đin.
Vic sử dụng mng nơ – ron nhân to nh một phơng pháp phân loi mẫu để
mô phỏng rơ le khong cách đa ra một kết qu rất đáng khích l. Rơ le ANN có
thể cung cấp một hot động nhanh và chính xác, giữ đợc phm vi chính xác khi
đối mặt với các điều kin sự cố khác nhau trong h thống đin (ngay c khi có sự
hin din của thành phần DC làm dịch chuyển dng sóng dòng đin), cũng nh sự
thay đổi của mng đin. Đây là một điểm ci tiến đáng kể so với các loi rơ le thông
thng. Do đó vic sử dụng ANN có thể làm cho nó m rộng phm vi bo v của
vùng thứ nhất, tăng cng bo v h thống.
Quá trình này có liên quan đến vic huấn luyn và kiểm tra các cấu hình mng
khác nhau cho đến khi đt đợc kết qu mong muốn. Công cụ này sẽ m ra một
chiều hớng mới trong nghiên cứu rơ le, cho phép gii quyết một số vấn đề nghiêm
trọng liên quan đến bo v khong cách trên đng dây truyền ti.
1.2.2. Áp dng nhn dng mu trong bo v khong cách [2]
Nghiên cứu này cho thấy vic sử dụng các mng nơ – ron nhân to (ANNs)
nh một sự phân loi mẫu cho hot động của rơ le bo v khong cách. Mng nơ –
ron đợc thực hin nên nắm bắt kiến thức cho hot động của rơ le khi phi đối mặt

với nhiều điều kin khác nhau của mng đin. Phơng pháp này sử dụng biên độ
của dòng đin và đin áp ba pha (bao gồm thành phần thứ tự không) nh là ngõ vào.
Phần mềm Alternative Transient Program (ATP) đợc sử dụng để to ra dữ liu cho
các đng dây truyền ti trong điều kin sự cố cho c quá trình huấn luyn và kiểm
tra. Một ci tiến liên quan đến vic sử dụng ANNs cho các mục đích bo v đợc
tìm thấy.
Vic sử dụng một mng nơ – ron nhân to nh một công cụ phân loi mẫu cho
mô phỏng rơ le khong cách đợc nghiên cứu. Phần m rộng vùng I của bo v
khong cách lên đến 96% chiều dài đng dây đã đợc thực hin, tăng cng an
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 3 -
ninh cho h thống, và ci thin hiu suất của các rơ le thông thng đợc xét đến.
97,3% của 1050 trng hợp thử nghim có kết qu đáp ứng nh mong đợi cho rơ le
khong cách ANN. Tổng số sai số thu đợc  mức 2,7%.
Cũng cần lu ý rằng, nghiên cứu này chỉ đa vào huấn luyn các sự cố chm
đất. Để m rộng phơng pháp đề xuất với các tình huống thực tế, phân loi các
dng sự cố tơng tự đợc trình bày trong nghiên cứu Neural Network Approach to
Fault classification for High Speed Protective Relay trong tp chí IEEE
Transmission on Power Delivery, vol 10, 1995, nên đợc sử dụng và các quá trình
huấn luyn áp dụng cho các dng sự cố khác nhau.
1.2.3. Phng pháp N – ron m (Fuzzy neural) đ phân loi s c cho bo v
đng dây truyn ti [3]
Nghiên cứu này giới thiu một phơng pháp mới để phát hin và phân loi sự
cố thi gian thực trong h thống truyền ti bằng vic sử dụng kỹ thuật nơ – ron m.
Vic tích hợp kỹ thuật mng nơ – ron nâng cao kh năng học tập của h thống logic
m. Các thành phần đối xứng trong sự kết hợp với dòng đin ba pha đợc dùng để
phát hin loi sự cố, chẳng hn nh sự cố một pha chm đất, hai pha chm nhau, hai
pha chm đất và ba pha chm đất, và sau đó xác định đng dây bị lỗi. Các kết qu
mô phỏng trên máy tính đợc trình bày trong nghiên cứu này và chúng cho thấy
phơng pháp này có thể đợc sử dụng nh một công cụ hiu qu cho các rơ le kỹ

thuật số tốc độ cao.
1.2.4. Thut toán mng n – ron ci tin cho vic phân loi s c trên đng
dây truyn ti [8]
Nghiên cứu này giới thiu một khái nim mới của trí thông minh nhân to dựa
trên thuật toán để phân loi các sự cố trong mng đin. Vic phân loi này xác định
chính xác loi sự cố và vùng bị sự cố. Thuật toán đợc dựa trên một dng đặc bit
của mng nơ – ron đợc phát triển để đối phó với một tập hợp lớn các dữ liu ngõ
vào. Một ci tiến của thuật toán đợc đề xuất bằng cách thực hin các bớc khác
nhau của tiền xử lí tín hiu ngõ vào, thông qua vic lựa chọn các thông số cho bộ
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 4 -
lọc tơng tự, các giá trị cho cửa sổ dữ liu và tần số lấy mẫu. Ngoài ra, một kỹ thuật
ci tiến cho vic phân loi các mẫu kiểm tra đợc tho luận và những u điểm chính
so với vic sử dụng phân loi lân cận gần nhất trớc đây cũng đợc trình bày.
Nghiên cứu này đa ra các hớng dẫn có thể để ci thin thuật toán mng nơ –
ron đang có cho vic phân loi các sự cố trên đng dây truyền ti. Thuật toán này
đã đợc sử dụng trớc đó trong nỗ lực nhằm thay thế các rơ le khong cách bằng
các loi rơ le mới mà không sử dụng các cài đặt truyền thống. Thuật toán là một
dng đặc bit của gii thuật phân cụm. Nó dịch chuyển các mẫu ngõ vào vào trong
mẫu ban đầu. Cấu trúc của các cụm đi din cho vic phân loi khác nhau của tập
dữ liu ngõ vào. Thuật toán rất linh hot và d dàng cho phép thay đổi và nâng cấp.
Điều kin của các tín hiu ngõ vào cũng nh vic lựa chọn các giá trị cho bộ
lọc tơng tự, cửa sổ dữ liu để lấy mẫu, và tần số lấy mẫu đóng vai trò quan trọng
trong thuật toán trong suốt quá trình huấn luyn và kiểm tra. Các khía cnh khác
nhau của yếu tố này đợc minh ho thông qua một số ví dụ. Hơn nữa, vic phân
loi các mẫu kiểm tra đợc phân tích thông qua vic so sánh của một phơng pháp
phân loi lân cận gần nhất K đợc sử dụng cho đến nay, và cách tiếp cận m của
nó.
Phơng pháp đề xuất và những ci tiến của thuật toán mng nơ – ron có thể
phân loi tốt hơn loi sự cố và vùng bị sự cố. Kết hợp giữa vic sử dụng mng nơ –

ron và kỹ thuật m trong cùng một thuật toán dẫn đến suy luận phức tp để ci thin
kh năng phân loi sự kin cho vic nhận dng một lot các sự kin có thể xy ra
trong mng đin.
1.2.5. Xác định vị trí xy ra s c trong h thng đin: phng pháp nhn dng
mu [9]
H thống đin là một trong những h thống nhân to phức tp nhất trên thế
giới hin nay, mà sự hot động an toàn, ổn định, kinh tế và đáng tin cậy của nó đóng
vai trò rất quan trọng trong phát triển kinh tế xã hội, thậm chí là trong ổn định xã
hội. Các sự cố xy ra trong h thống đin là hoàn toàn không thể tránh khỏi. Trong
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 5 -
nghiên cứu này, một phơng pháp đợc hình thành nhằm gii quyết các vấn đề về
vị trí xy ra sự cố trong h thống đin, dựa trên phép đo thi gian thực của các đơn
vị đo lng vecto. Kỹ thuật phân loi mẫu đợc sử dụng chủ yếu và nguyên tắc
phân bit tuyến tính của lý thuyết nhận dng mẫu để tìm kiếm các luật của đi
lợng đin đợc đánh dấu thay đổi. Các kết qu mô phỏng cho thấy những nghiên
cứu tơng ứng trên đin áp pha, đin áp thứ tự thuận, đin áp thứ tự nghịch, dòng
đin pha, dòng đin thứ tự thuận, dòng đin thứ tự nghịch của các sự cố chm đất
một pha, và đin áp thứ tự thuận, đin áp thứ tự nghịch, dòng đin thứ tự thuận của
các sự cố ngắn mch ba pha, kỹ thuật phân loi mẫu và nguyên tắc phân bit tuyến
tính có thể xác định một cách nhanh chóng và chính xác các thành phần bị sự cố, và
cuối cùng là cô lập sự cố. Trong nghiên cứu h thống đin, lý thuyết nhận dng mẫu
có triển vọng tốt trong các ứng dụng.
1.3. Mc tiêu ca đ tài
- Nghiên cứu các gii pháp bo v đng dây bằng h thống bo v rơ le.
- Nghiên cứu phơng pháp nhận dng sự cố bằng các thuật toán nhận dng.
- Đề xuất phơng pháp nhận dng sự cố đng dây và đánh giá kết qu.
1.4. Nhim v ca đ tài và gii hn đ tài
Từ mục tiêu nghiên cứu nh trên, nhim vụ của đề tài bao gồm các công vic
sau:

a. Tìm hiểu các bài báo về nhận dng sự cố trong h thống đin từ trớc đến
nay  trong nớc và ngoài nớc.
b. Đánh giá các phơng pháp.
c. Đề xuất một phơng pháp nhận dng sự cố trên h thống đin.
d. Kiểm chứng trên lới đin mẫu để đánh giá độ tin cậy của phơng pháp
thông qua các phần mềm mô phỏng.
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 6 -
e. Đánh giá li phơng pháp thực hin và kh năng áp dụng phơng pháp
trong thực tế. Đề xuất hớng nghiên cứu phát triển đề tài.
Luận văn nghiên cứu xoay quanh lới đin truyền ti theo chuẩn IEEE  các
chế độ sự cố ngắn mch.
1.5. Phng pháp nghiên cu
Các phơng pháp nghiên cứu đợc sử dụng trong quá trình thực hin luận văn nh
sau:
- Phơng pháp phân tích, tổng hợp tài liu có liên quan đến đề tài về nhận
dng mẫu, cơ s lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu, các kết qu nghiên
cứu đợc công bố trong và ngoài nớc.
- Nghiên cứu, xây dựng phơng pháp nhận dng sự cố dựa trên các phơng
pháp cổ điển, hin đi và thông minh.
- Mô hình hoá mô phỏng bằng cách sử dụng phần mềm PowerWorld
Simulator 17 để to các tập dữ liu và phần mềm Matlab 7.11.0.584 (2010b)
để huấn luyn mng nơ – ron.




Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 7 -
Chơng 2

C S LÝ THUYT
Gii thiu
Chơng này trình bày cơ s lý thuyết liên quan đến các mục tiêu nghiên cứu
đợc đề xuất, đợc chia thành ba phần: Phần đầu tiên trình bày về các dng rơ le
bo v thng gặp trong h thống đin. Phần thứ hai sẽ giới thiu một số sơ đồ và
chức năng h thống bo v đng dây trên thực tế. Phần thứ ba trình bày các khái
nim cơ bn về nhận dng mẫu.
2.1. Các dng r le bo v
2.1.1. Bo v dòng đin cc đi (51)
Bo v dòng đin cực đi có thể làm vic theo đặc tính thi gian độc lập: Khi
dòng đin ngắn mch nằm trong khong từ 10 ÷ 20 lần dòng định mức, thi gian tác
động không phụ thuộc vào trị số dòng ngắn mch hay vị trí ngắn mch (đng
thẳng).
Bo v dòng đin cực đi có thể làm vic theo đặc tính thi gian phụ thuộc:
khi dòng đin ngắn mch nhỏ hơn 10 lần dòng định mức, thi gian tác động tỉ l
nghịch với dòng đin chy qua bo v, dòng ngắn mch càng lớn thì thi gian tác
động càng bé.
u điểm của dng bo v này là cách tính toán và cài đặt của bo v khá đơn
gin và d áp dụng. Khi sử dụng, cần phi phối hợp với nhau để điều chỉnh thi
gian đặt cho mỗi rơ le sao cho thi gian cắt ngắn mch là nhanh nhất nhng vẫn
đm bo tính cắt chọn lọc.
Phối hợp các bo v theo thi gian: là phơng pháp phổ biến nhất, nguyên tắc
của phối hợp này là chọn thi gian của bo v sau lớn hơn một khong thi gian Δt
so với bo v liền kề trớc nó, tính từ ti về nguồn. Thông thng ngi ta chọn Δt
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 8 -
= 0,5 giây đối với rơ le cơ. 0,4 giây đối với rơ le tĩnh. (0,2 ÷ 0,3) giây đối với rơ le
số (tuỳ theo loi máy cắt đợc sử dụng).
Phối hợp các bo v theo dòng đin: dựa vào tính chất dòng ngắn mch càng
gần nguồn thì càng lớn. Ngắn mch càng gần nguồn thì thi gian cắt ngắn mch

càng nhỏ. Nhợc điểm của phơng pháp này là tồn ti vùng chết khi xy ra ngắn
mch ti các thanh góp.
Bo v dòng đin cực đi sử dụng tín hiu dòng đin từ phía thứ cấp của các
CT để điều khiển.
2.1.2. Bo v dòng đin ct nhanh (50)
Nguyên tắc làm vic của bo v dòng đin cắt nhanh là chọn dòng khi động
lớn hơn dòng ngắn mch lớn nhất qua chỗ đặt bo v khi h hỏng  ngoài phần tử
đợc bo v.
Bo v dòng đin cắt nhanh thng làm vic tức thi hoặc với thi gian rất bé.
Thực tế đối với rơ le cơ thì thi gian trì hoãn đợc chỉnh khong 0,05 ÷ 0,08 giây,
rơ le số khong 0,03 ÷ 0,05 giây.
Giá trị đặt của bo v quá dòng cắt nhanh phi đợc chọn sao cho lớn hơn
dòng ngắn mch cực đi đi qua chỗ đặt rơ le khi có ngắn mch  ngoài vùng bo v.
Do vùng tác động của bo v cắt nhanh không bao trùm hoàn toàn đng dây nên
chỉ làm bo v phụ hoặc phối hợp với các bo v khác.
Bo v quá dòng cắt nhanh sử dụng tín hiu dòng đin để điều khiển với đặc
tính thi gian độc lập.
2.1.3. Bo v khong cách (21)
Bo v khong cách là bo v dựa vào giá trị dòng đin và đin áp đo đợc từ
đó tính toán giá trị tổng tr rồi so sánh với giá trị đặt của vùng cùng với hớng công
suất trên đng dây để tổng hợp đa ra quyết định thao tác.
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 9 -
Bo v khong cách có 3 vùng tác động: Vùng 1: thi gian tác động đợc
chọn bằng 0 giây; Vùng 2: thi gian tác động trì hoãn so với vùng 1 là 0,5 giây;
Vùng 3: thi gian tác động trì hoãn so với vùng 2 là 0,5 giây. Đợc dùng làm bo
v phụ cho rơ le so lch.
2.1.4. Bo v dòng có hng (67)
Bo v dòng đin có hớng thực chất là một bo v quá dòng thông thng
nhng có gắn thêm bộ phận định hớng công suất để phát hin chiều công suất qua

đối tợng đợc bo v. Bo v sẽ tác động khi dòng đin qua bo v lớn hơn dòng
đin khi động của rơ le và hớng công suất ngắn mch đi từ thanh góp vào đng
dây. Bo v dòng đin có hớng vừa đm bo chức năng cắt nhanh, vừa đóng vai
trò nh một bo v dự trữ.
Bo v quá dòng có hớng cho mng hình tia có hai nguồn cung cấp: Bo v
cấp I: Thi gian tác động có thể chọn là 0 giây, nhng thực tế ngi ta chọn có thi
gian tr khong 0,01 ÷ 0,05 giây. Bo v cấp II đợc chọn thi gian tr khong 0,3
÷ 0,5 giây. Bo v cấp III đợc chọn thi gian tr khong 0,2 ÷ 0,3 giây so với bo
v liền kề. Bo v quá dòng có hớng cũng có thể áp dụng cho mng vòng một
nguồn cung cấp.
Bo v quá dòng có hớng sử dụng tín hiu dòng và áp để xác định hớng
công suất thông qua một bộ so sánh pha. Là bo v phụ cho rơ le khong cách.
2.1.5. Bo v dòng th t nghịch (46)
Khi xy ra sự cố mất cân bằng ti hoặc ngắn mch không đối xứng, lúc này sẽ
xuất hin dòng thứ tự nghịch. Rơ le phát hin dòng thứ tự nghịch vợt quá giá trị
đặt thì sẽ tác động đến máy cắt. Dòng thứ tự nghịch I
2
càng lớn thì thi gian cho
phép tồn ti càng bé, vì vậy bo v chống dòng đin thứ tự nghịch có thi gian tác
động t phụ thuộc tỉ l nghịch với dòng I
2
.
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 10 -
Bo v có thể có đặc tính thi gian phụ thuộc tỉ l nghịch nh Hình 2.1a hoặc
đặc tính thi gian độc lập hai cấp nh Hình 2.1b, với cấp một cnh báo và cấp hai
cắt máy cắt.

2.1.6. Bo v quá nhit (49)
Bo v sẽ tác động khi nhit độ của phần ứng động cơ AC, cuộn dây mang ti,

biến tần, bộ chỉnh lu đin, hay máy biến áp (bao gồm biến áp chỉnh lu) vợt quá
giá trị đặt của nó.
2.1.7. Bo v t đng đóng tr li (79)
Sự cố thoáng qua là sự cố mà có thể đợc loi trừ bằng tác động cắt tức thi
máy cắt để cô lập sự cố và sự cố sẽ không xuất hin tr li khi đng đây đợc
đóng tr li sau đó. Các đng dây trên không vận hành với đin áp cao đều có kh
năng xy ra các sự cố thoáng qua (chiếm tới 80 – 90%), trong đó đng dây có đin
áp càng cao thì phần trăm xy ra sự cố thoáng qua càng lớn.
Để gim thi gian ngừng cung cấp đin cho các hộ tiêu thụ, thao tác đóng tr
li đng dây cần đợc thực hin một cách tự động nh các thiết bị tự động đóng
tr li. Áp dụng này có hiu qu nhất  những đng dây có nguồn cung cấp từ một
phía.  mng vòng, cắt một đng dây sẽ không làm ngừng cung cấp đin, tuy
nhiên áp dụng này sẽ làm tăng nhanh vic loi trừ chế độ không bình thng và
khôi phục sơ đồ mng đm bo vận hành kinh tế và tin cậy.
Hình 2.1. Đặc tính thời gian phụ thuộc và đặc tính thời gian độc lập.
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 11 -
2.1.8. Bo v tần s cao và vô tuyn (85)
Các bo v dọc dựa trên nguyên tắc so sánh các đi lợng đin  hai đầu
đng dây, mà bo v so lch dùng dây dẫn phụ là một ví dụ. Vic liên lc giữa hai
đầu đng dây có thể thực hin bằng dây dẫn phụ, kênh tần số cao, kênh vô tuyến…
Các bo v dọc dùng dây dẫn phụ khi xét về mặt kinh tế – kỹ thuật thuật thì chỉ phù
hợp với các đng dây ngắn.  mng 110kV tr lên, ngi ta bo v tần số cao, đó
là loi bo v mà vic liên lc giữa hai đầu đng dây đợc thực hin bằng tín hiu
tần số cao (khong 50 – 300kHz) đợc truyền trên dây dẫn của chính đng dây đó.
Về nguyên tắc bo v có thể tác động chọn lọc trong mng có hình dáng bất kì
với một số nguồn cung cấp bất kỳ, tác động nhanh, đủ độ nhy cần thiết và khá tin
cậy. Nhng nhợc điểm của loi bo v này đó là giá thành cao và phức tp.
2.1.9. Bo v so lch dòng đin (87)
Bo v so lch dòng đin là bo v dựa trên nguyên tắc so sánh trực tiếp dòng

đin  hai đầu phần tử đợc bo v. Bo v so lch dòng đin sử dụng tín hiu từ
các biến dòng CT đợc đặt  hai đầu phần tử đợc bo v, hai biến dòng này phi
có cùng tỉ số biến nh nhau. Bo v này có tính chọn lọc tuyt đối nên không cần
phi phối hợp với các bo v phần tử liền kề khác mà có thể đợc thực hin để tác
động không thi gian. Nhợc điểm chủ yếu của bo v này là có sử dụng dây dẫn
phụ. Khi đứt dây dẫn phụ có thể làm ngừng hot động của bo v hoặc bo v tác
động không đúng. Đợc dùng khá rộng rãi để bo v cho máy phát, máy biến áp,
thanh góp…
2.2. S đ và chc năng h thng r le bo v đng dây
Đng dây có thể đợc bo v bằng nguyên tắc dòng đin, khong cách hay
so lch. Bo v bằng nguyên tắc sử dụng dòng đin thông qua các biến dòng đin
(CT) có u điểm là đơn gin, kinh tế và d dàng thay thế cũng nh hiu chỉnh khi
h thống đin thay đổi. Bo v này thng đợc dùng để bo v chống ngắn mch
nhiều pha, một pha chm đất cho mng phân phối, h thống công nghip và một vài
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 12 -
đng dây truyền ti công suất nhỏ mà  đó chi phí để sử dụng bo v khong cách
là quá đắt.
Trong đng dây có bo v dòng đin là bo v chính chống chm nhiều pha,
thì bo v dòng đin thứ tự không thng đợc dùng làm bo v chính, nhng nó sẽ
tr thành bo v dự trữ cho đng dây có bo v so lch là bo v chính. Bo v
dòng đin thích hợp cho bo v h thống phân phối bi nhiều lý do: Ngoài yếu tố
đơn gin và rẻ tiền, bo v dòng đin còn có thể thực hin bo v nhiều cấp trong
nhiều mch phân phối. Trong mng phân phối tiêu dùng, thuận lợi nhất là sử dụng
rơ le dòng đin có đặc tính phụ thuộc vì giá trị dòng chm phụ thuộc vào vị trí
chm. Đặc tính cực dốc của rơ le dòng đin có thể phối hợp với đặc tính cầu chì và
tự đóng li để đt đợc độ nhy tốt nhất.
Bo v khong cách bao gồm một h thống dò tìm sự cố, một h thống đo
khong cách và một h thống xác định hớng công suất (dòng din) sự cố. Bo v
khong cách đợc dùng khi bo v dòng đin không đm bo tính chọn lọc và tác

động nhanh. Bo v khong cách thng đợc dùng làm bo v chính chống ngắn
mch nhiều pha và bo v dự trữ cho đng dây truyền ti. Bo v khong cách có
u điểm hơn bo v dòng đin do không bị nh hng nhiu do sự thay đổi dòng
ngắn mch, thay đổi nguồn phát hay cấu trúc h thống. Nguyên lý cơ bn của bo
v khong cách là dựa vào giá trị dòng đin và đin áp đo đợc, từ đó tính toán giá
trị tổng tr rồi so sánh với giá trị đặt vùng cùng với hớng công suất trên đng dây
để tổng hợp đa ra quyết định thao tác.
Bo v so lch đng dây là loi có nguyên lý làm vic bo v tốt nhất, nó
đợc sử dụng khi có yêu cầu cắt nhanh đối với mọi dng ngắn mch  bất kì vị trí
sự cố nào. Trong đng dây có rẽ nhánh không cần thiết phi cắt nhanh, đóng
nhanh và không thể dùng bo v khong cách vì cấu trúc mch không cho phép có
thể sử dụng bo v so lch. Ngoài ra,  đng dây khá ngắn không thể dùng rơ le
khong cách do sai số đo ohm khá lớn, có thể sử dụng bo v so lch. Do đó, có thể
sử dụng bo v so lch cho đng dây truyền ti siêu cao, cao và phân phối.
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 13 -
2.2.1. R le bo v cho mng đin hình tia mt ngun cung cp

Mng đin hình tia có một nguồn cung cấp là mng đơn gin và chi phí rẻ
nhất, vì vậy nó là mch thông dụng nhất. Các dng rơ le đợc dùng để bo v cho
mng đin hình tia là rơ le quá dòng cực đi (51), rơ le quá dòng chống chm đất
thi gian tr (51N), rơ le tự động đóng tr li (79) chỉ có  đng dây trên không,
rơ le bo v dòng thứ tự nghịch (46) có chức năng bo v dự trữ chống li các sự cố
không đối xứng.
Rơ le ti điểm xa nhất D có thi gian tác động ngắn nhất. Các rơ le càng gần
về phía nguồn thì có thi gian tác động chậm hơn so với rơ le liền kề sau nó một
khong thi gian là 0,2 ÷ 0,3 giây đối với rơ le số; 0,4 giây đối với rơ le tĩnh và 0,5
giây đối với rơ le cơ.
2.2.2. R le bo v cho mng đin mch vòng
Các dng rơ le đợc dùng để bo v cho mng đin mch vòng là rơ le quá

dòng cực đi (51), rơ le quá dòng chống chm đất thi gian tr (51N), rơ le bo v
Hình 2.2. Sơ đồ bảo vệ mạng điện hình tia của rơ le Siemens – 7SJ60.
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 14 -
dòng thứ tự nghịch (46) có chức năng bo v dự trữ chống li các sự cố không đối
xứng, và rơ le bo v quá nhit cho cáp.
Thi gian tác động của các rơ le bo v quá dòng đợc phối hợp với các cầu
chì bên dới để bo v cho máy biến áp ti (sử dụng đặc tính thi gian rất dốc tốt
hơn trong khong 0,2 giây trì hoãn chọn lọc).

2.2.3. R le bo v cho mng đin phân phi có máy ct t đóng li
Các đặc tính tác động của rơ le bo v đng dây, thi gian trì hoãn và chu kì
tự động đóng li phi đợc phối hợp cẩn thận với các máy cắt tự đóng li bên dới,
các máy cắt phân đon và cầu chì.
Vùng cắt tức thi 50/50N thng đợc thiết lập để nằm ngoài tầm của máy cắt
phân đon đng dây. Nó có thể đm bo xoá nhanh các sự cố lân cận và ngăn cn
sự tác động của các cầu chì nằm trong khu vực này. Rơ le tự động đóng li sẽ đợc
khi động trong trng hợp này. Thi gian trì hoãn cho các bớc ngắt và tự đóng
li (thng là 2 hoặc 3) phi đợc phân hng tuỳ vào máy cắt tự đóng li.
Hình 2.3. Sơ đồ bảo vệ mạng điện mạch vòng của rơ le Siemens – 7SJ60.
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 15 -
Rơ le bo v quá dòng tự động chuyển sang các đặc tính có độ nhy thấp hơn
sau những lần máy cắt bị gián đon lâu để cho phép sự u tiên của các ti phía sau
cm biến và dòng khi động của máy biến áp.

2.2.4. R le bo v cho đng dây song song
Mch này đợc sử dụng nhiều cho nguồn cung cấp đợc phép gián đon dành
cho các khách hàng quan trọng mà không cần phi có nguồn cung cấp ngợc li
đáng kể. Các rơ le bo v có hớng 67/67N sẽ cắt tức thi các sự cố xuất hin trên

đng dây mà nó bo v. Điều này sẽ tiết kim đợc một khong thi gian phân
hng của rơ le bo v quá dòng ti ngõ vào cung cấp.
Hình 2.4. Sơ đồ bảo vệ mạng điện phân phối có máy cắt tự đóng lại của rơ le
Siemens – 7SJ60.
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 16 -

2.2.5. R le bo v cho đng dây trên không hay cáp ngầm vi ngun cp 
hai phía

Rơ le bo v tần số cao 85 cho sơ đồ cắt liên động và khoá liên động. Tín hiu
sẽ đợc truyền thông qua dây pilot, sóng mang trên đng dây truyền ti, sóng vi ba
hay cáp quang (sẽ đợc cấp riêng). Các thành phần phụ bo v tần số cao chỉ cần
Hình 2.6. Sơ đồ bảo vệ đường dây trên không và cáp ngầm của rơ le Siemens – 7SA511
Hình 2.5. Sơ đồ bảo vệ đường dây song song của rơ le Siemens – 7SJ60 và7SJ62.
Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Quyền Huy Ánh
HVTH: Nguyn Phát Lợi - Trang 17 -
thiết nếu vic xoá nhanh 100% sự cố trên chiều dài đng dây đợc yêu cầu, tức là
vùng cắt thứ hai (khong 0,3 giây) không thể đợc chấp nhận cho những sự cố  xa.
Rơ le bo v dòng định hớng chống chm đất với thi gian trì hoãn đặc tính thi
gian ngợc chống li các sự cố có tr kháng cao.
2.3. Các khái nim c bn v nhn dng mu
2.3.1. Chc năng h thng nhn dng mu
Nhận dng mẫu là một môn khoa học mà mục tiêu của nó là phân loi các đối
tợng vào trong cùng một chủng loi hoặc một nhóm. Tuỳ thuộc vào mỗi ứng dụng
mà các đối tợng này có thể là hình nh hoặc các dng sóng tín hiu hoặc bất kỳ
loi phép đo nào cần phi đợc phân loi [6].
H thống nhận dng mẫu là một h thống tự động với mục đích là phân loi
các mẫu dữ liu ngõ vào đến các nhóm xác định. Nó thực hin hai nhim vụ kế tiếp
nhau: phân tích (hoặc mô t) để đa ra các đặc tính từ các mẫu đợc nghiên cứu và

phân loi (hoặc nhận dng) để cho phép chúng ta nhận ra một đối tợng (hay một
mẫu) bằng các sử dụng một số đặc đính đợc suy ra từ nhim vụ đầu tiên.
Gin đồ phân loi thng đợc dựa trên tập huấn luyn có sẵn, đó là tập hợp
các mẫu đã đợc phân loi. Chiến lợc học tập này đợc gọi là học có giám sát, nó
đối lập với học không có giám sát. Một chiến lợc học tập đợc gọi là không có
giám sát nếu h thống đó không đợc cung cấp thông tin về nhóm trớc đó, nó thiết
lập các nhóm riêng dựa trên những quy luật của các dấu hiu. Các dấu hiu này là
những phép đo đợc lấy từ một mẫu mà nó đi din trong không gian các dấu hiu.
Nói cách khác, phân tích mẫu cho phép chúng ta sử dụng một vài dấu hiu để mô t
và trình bày nó thay vì sử dụng chính mẫu đó.
Nhận dng mẫu to thành một công cụ quan trọng trong các lĩnh vực ứng dụng
khác nhau, nhng nó thng không phi là một nhim vụ d dàng thực hin. Thông
thng, chúng ta có thể gặp phi bốn phơng pháp chính trong các h thống nhận
dng mẫu, đó là: phơng pháp thống kê, phơng pháp tiếp cận cú pháp, phơng
pháp mẫu phù hợp, phơng pháp mng nơ – ron [4].