Ứng dụng wavelet kết hợp với mạng nơ rôn nhận dạng và phân loại nhiễu điện áp

Đại Học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
YZ

TRẦN KỲ HẢI

ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH WAVELET
KẾT HP VỚI MẠNG NƠRÔN NHẬN
DẠNG VÀ PHÂN LOẠI NHIỄU ĐIỆN
ÁP
Chuyên ngành : Thiết Bị, Mạng và Nhà Máy Điện
Mã số ngành : 2.02.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH 7-2005


CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học: ......................................................................

Cán bộ chấm nhận xét 1: ............................................................................

Cán bộ chấm nhận xét 1: ............................................................................

Luận văn thạc só được bảo vệ tại HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày ……… tháng ……… năm 2005.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC

Tp.HCM, ngày ........ tháng ........ năm 2005

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ tên học viên: ĐƯỜNG ĐẠI TOÀN
Phái: Nam
Ngày, tháng, năm sinh: 28/6/1979
Nơi sinh: An Giang
Chuyên ngành: MẠNG VÀ HỆ THỐNG ĐIỆN
MSHV: 01803493
TÊN ĐỀ TÀI: Đánh giá độ tin cậy trong mạng điện phân phối dựa trên tổn thất do
ngừng cung cấp điện.
II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:
1. Giới thiệu phương pháp đánh giá độ tin cậy trong hệ thống điện.
2. Đánh giá độ tin cậy trong mạng điện phân phối và khảo sát thiệt hại do mất điện.
3. Ứng dụng mạng neural để tìm tổn thất do ngừng cung cấp điện.
III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 20/11/2004
VI- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 30/6/2005
V- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS. NGUYỄN HOÀNG VIỆT
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM NGÀNH

BỘ MÔN QUẢN LÝ

CHUYÊN NGÀNH

Nội dung và đề cương luận văn thạc só đã được Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua.
Ngày ………… tháng ……… năm 2005
PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH
KHOA QUẢN LÝ NGAØNH


LỜI CÁM ƠN
Trước tiên, tôi xin chân thành cám ơn sâu sắc đến thầy hướng dẫn T.S
Nguyễn Hoàng Việt. Bằng tất cả sự tận tình với các ý tưởng và nguồn cảm hứng
trong suốt quá trình nghiên cứu vừa qua. Nhưng quan trọng là phương pháp làm
việc khoa học, điều này vô cùng hữu ích đối với tôi trên con đường nghiên cứu đầy
khó khăn phía trước.
Kế đến, tôi cũng xin cám ơn các giảng viên trong trường đã tạo điều kiện
thuận lợi cho tôi trong quá trình học tập. Đồng thời, tôi cũng cám ơn các anh, chị và
các bạn cùng lớp. Những người đã giúp tôi hiểu vấn đề rõ hơn trong các buổi
thuyết trình và trong các cuộc tranh luận.
Tôi đặc biệt cám ơn cha tôi, bằng những hiểu biết quý báu trong vận hành
hệ thống điện, đã chỉ cho tôi những hỏng hóc thường thấy trong thiết bị điện và
những sự cố trên lưới. Đặc biệt là những ý kiến đóng góp cho luận văn, sao cho
những vấn đề đang làm đi sát với thực tiễn hơn.
Cuối cùng, tôi vô cùng biết ơn mẹ và người yêu. Hai người phụ nữ đã tạo
mọi thuận lợi về mặt vật chất, giúp tôi chuyên tâm vào công việc nghiên cứu, và
điều đó đã động viên tôi hoàn thành luận văn này.

Tp. Hồ chí Minh, tháng 7 năm 2005
Người thực hiện
Trần Kỳ Hải

TÓM TẮT
Cùng với sự phát triển của khoa học và kỹ thuật các thiết bị điện tử ngày
càng được ứng dụng rộng rãi trong lónh vực công nghiệp và dân dụng. Việc sử dụng
nhiều thiết bị điện tử trong vài thập kỷ gần đây đã tạo ra sóng hài và hàng loạt các
vấn đề ảnh hưởng tới chất lượng điện năng. Hậu quả của nó là làm tăng tổn thất
trên hệ thống truyền tải và phân phối, gây hỏng hóc không đáng có cho thiết bị
điện. Nghiêm trọng hơn đối với hệ thống công nghiệp, gây nhiễu và làm gián đoạn
dây chuyền sản xuất, gây thiệt hại nhiều mặt về kinh tế.
Giám sát chất lượng điện năng giờ đây trở thành mục tiêu sống còn đối với
các công ty cung cấp khi mà luật bảo vệ khách hàng dùng điện sắp triển khai. Việc
nhận dạng và phân loại nhiễu điện áp trở nên quan trọng trong công tác vận hành
hệ thống điện. Công việc phát hiện và phân loại các sự cố trong hệ thống điện từ
trước cho đến nay vẫn tiến hành thủ công, chỉ là quan sát bằng mắt thường trên các
dạng sóng ghi được. Do đó cần thiết phải xây dựng một phương pháp nhận dạng tự
động làm việc chính xác và tin cậy. Mục tiêu của luận văn là xây dựng một giải
thuật cho phép tự động phân tích và nhận dạng các nhiễu điện áp như trồi/sụt điện
áp, mất điện thoáng qua, méo dạng do sóng hài, quá độ điện áp do đóng-cắt tụ bù,
điện áp chập chờn. Giải thuật được phát triển dựa vào những tiến bộ gần đây trong
lónh vực xử lí tín hiệu và nhận dạng mẫu. Trong tương lai giải thuật này sẽ phục vụ
hai mục đích, bảo vệ hệ thống điện trong thời gian thực và tiến hành thống kê các
dữ liệu về chất lượng điện năng trong thực tế.


Giải thuật trong luận văn này được tiến hành theo trình tự sau. Đầu tiên,
dạng sóng được tạo ra từ máy tính. Tiếp theo, tiến hành phân tích Wavelet trên
dạng sóng này và áp dụng định lý Parseval tính năng lượng méo dạng phân bố tại
các mức phân tích. Kế tiếp xây dựng đặc tuyến độ lệch năng lượng cho từng dạng
sóng. Cuối cùng áp dụng trí khôn nhân tạo để nhận dạng và phân loại các dạng
sóng dựa trên đặc tuyến vừa có được.

Ưu điểm của giải thuật này ở cấu trúc đơn giản, tốc độ nhận dạng nhanh,
xác suất nhận dạng thành công rất cao. Toàn bộ chương trình được viết trên trình
biên dịch MATLAB 6.5 có hỗ trợ từ các Toolbox của Wavelet và Neural. Với
thành công của giải thuật này hứa hẹn xây dựng một phần mềm sẽ cài trên máy
tính giám sát trung tâm, hay máy tính xách tay cho phép các kỹ thuật viên truy cập
trực tiếp vào các thiết bị đầu cuối, từ đó đưa ra các giải pháp nhanh chóng và hiệu
quả.


MỤC LỤC

CHƯƠNG 1:

GIỚI THIỆU ............................................................................................1

1.1

TÌNH HÌNH CHUNG: ........................................................................................1

1.2

CÁC NỀN TẢNG KỸ THUẬT :........................................................................3

1.2.1

Phân tích wavelet: .......................................................................................3

1.2.2

Mạng nơrôn: ................................................................................................6

1.3

TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN:................................................................9

CHƯƠNG 2:

MỘT SỐ NHIỄU ĐIỆN ÁP và GIẢI THUẬT NHẬN DẠNG .............11

2.1

SỤT ĐIỆN ÁP : ................................................................................................11

2.2

TRỒI ĐIỆN ÁP : ..............................................................................................13

2.3

MẤT ĐIỆN:......................................................................................................13

2.4

SÓNG HÀI : .....................................................................................................14

2.5

ĐIỆN ÁP CHẬP CHỜN :.................................................................................15

2.6

QUÁ ĐỘ ĐIỆN ÁP DO ĐÓNG-CẮT TỤ BÙ : ...............................................16

2.7

GIẢI THUẬT PHÂN TÍCH VÀ NHẬN DẠNG: .............................................18

CHƯƠNG 3:

PHÂN TÍCH WAVELET NHIỀU MỨC VÀ THIẾT LẬP ĐẶC

TÍNH CỦA DẠNG SÓNG TRÊN CƠ SỞ NĂNG LƯNG...........................................19
3.1

BIẾN ĐỔI WAVELET.....................................................................................19

3.1.1

Nguyên lý bất định Heisenberg: ...............................................................19

3.1.2

Phép biến đổi wavelet cho hàm liên tục:..................................................22

3.1.3

Phép biến đổi wavelet rời rạc: ..................................................................24

3.1.4

Phân tích nhiều mức ..................................................................................26


3.1.5
3.2

Tổng hợp tín hiệu ......................................................................................29

ĐỊNH LÝ PASERVAL .....................................................................................35

CHƯƠNG 4:

ĐẶC TUYẾN ĐỘ LỆCH NĂNG LƯNG VÀ HỆ THỐNG PHÂN

LOẠI DÙNG MẠNG NƠRÔN XÁC SUẤT. .................................................................37
4.1

ĐẶC TUYẾN ĐỘ LỆCH NĂNG LƯNG: .....................................................37

4.2

MẠNG NƠRÔN XÁC SUẤT: .........................................................................39

4.2.1

Một số ứng dụng thành công:....................................................................39

4.2.2

Sơ lược về cách thức làm việc của mạng nơrôn xác suất: ........................40

4.2.3

Cơ sở toán học: ..........................................................................................41

4.3

CẤU TRÚC MẠNG TRONG Neural Toolbox MATLAB 6.5:........................44

CHƯƠNG 5:

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .....................................................................46

5.1

TẠO DẠNG SÓNG:.........................................................................................46

5.2

CÁC DẠNG SÓNG:.........................................................................................48

5.3

ĐẶC TUYẾN NĂNG LƯNG MÉO DẠNG: .................................................54

5.4

ĐẶC TUYẾN ĐỘ LỆCH NĂNG LƯNG: .....................................................58

5.5

MỘT SỐ KẾT QUẢ HỖN HP: .....................................................................63

CHƯƠNG 6:

KẾT LUẬN và KIẾN NGHỊ..................................................................67

6.1

KẾT LUẬN: .....................................................................................................67

6.2

KIẾN NGHỊ:.....................................................................................................68


DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ VÀ BẢNG BIỂU
Hình 1.1 Đề cương luận văn ..........................................................................................10
Hình 2.1 Sụt áp do chạm đất một pha............................................................................11
Hình 2.2 Sụt áp do mở máy ...........................................................................................12
Hình 2.3 Sụt áp do đóng tải ...........................................................................................12
Hình 2.4 Trồi điện áp do chạm đất trong hệ thống trung tính cách ly...........................13
Hình 2.5 Mất điện khi máy cắt đầu cực mở ..................................................................14
Hình 2.6 Dòng điện đo được ở đầu ra của thiết bị điều khiển động cơ.........................14
Hình 2.7 Dòng điện và phổ biên độ...............................................................................15
Hình 2.8 Hình dạng điện áp tại lò luyện kim ................................................................16
Hình 2.9 Dạng sóng điện áp trong quá trình đóng tụ ....................................................17
Hình 2.10 Giải thuật phân tích và nhận dạng ................................................................18
Hình 3.1 Mặt phẳng tần số–thời gian với các phương pháp phân tích khác nhau.........21
Hình 3.2 Mexican hat wavelet .......................................................................................22

Hình 3.3 Minh họa các biểu diễn một dạng sóng qua các gói xấp xỉ và chi tiết ..........28
Hình 3.4 Minh họa cách phân tích thành các hệ số xấp xỉ và chi tiết qua các bộ lọc
và bộ lấy mẫu giảm ........................................................................................................29
Hình 3.5 Sóng tỉ lệ và sóng wavelet Daubechies 4 (db4)..............................................30
Hình 3.6 Sơ đồ phân tích wavelet thuận, nghịch ...........................................................30
Hình 3.7 Dạng sóng đóng-cắt tụ được tổng hợp qua chi tiết và xấp xỉ ở 4 mức ...........31
Hình 3.8 Sụt điện áp và dạng sóng của 4 mức phân tích ..............................................32
Hình 3.9 Sóng hài và dạng sóng của 4 mức phân tích...................................................33


Hình 3.10 Năng lượng méo dạng của 7 dạng sóng tiêu biểu; (a) – sin; (b) – sụt
điện áp; (c) – trồi điện áp; (d) – mất điện thoáng qua; (e) – đóng cắt tụ bù; (f) –
méo dạng do sóng hài; (g) – điện áp chập chờn. ...........................................................36
Hình 4.1 Đặc tuyến std-MRA của 7 dạng sóng .............................................................37
Hình 4.2 Mô tả cách thiết lập đặc tuyến độ lệch năng lượng .......................................39
Hình 4.3 Mô tả phương thức phân loại các mẫu ............................................................41
Hình 4.4 Cấu trúc mạng nơrôn xác suất ........................................................................43
Hình 4.5 Cấu trúc mạng nơrôn xác suất trong Neural Toolbox.....................................44
Hình 4.6 Hàm chuông radbas.........................................................................................44
Hình 4.7 Hàm răng lược compet ....................................................................................45
Hình 5.1 Sụt điện áp ......................................................................................................48
Hình 5.2 Trồi điện áp .....................................................................................................49
Hình 5.3 Đóng – cắt tụ ...................................................................................................50
Hình 5.4 Mất điện thoáng qua .......................................................................................51
Hình 5.5 Méo dạng do sóng hài .....................................................................................52
Hình 5.6 Điện áp chập chờn ..........................................................................................53
Hình 5.7 Đặc tuyến std-MRA của dạng sóng sụt điện áp .............................................54
Hình 5.8 Đặc tuyến std-MRA của dạng sóng trồi điện áp ............................................54
Hình 5.9 Đặc tuyến std-MRA của đóng-cắt tụ bù .........................................................55
Hình 5.10 Đặc tuyến std-MRA của mất điện thoáng qua..............................................55

Hình 5.11 Đặc tuyến std-MRA của méo dạng do sóng hài ...........................................56
Hình 5.12 Đặc tuyến std-MRA của điện áp chập chờn .................................................56
Hình 5.13 Đặc tuyến std-MRA tiêu biểu của 7 dạng sóng............................................57
Hình 5.14 Họ đặc tuyến độ lệch năng lượng của sụt điện áp........................................58


Hình 5.15 Họ đặc tuyến độ lệch năng lượng của trồi điện áp.......................................58
Hình 5.16 Họ đặc tuyến độ lệch năng lượng của đóng-cắt tụ bù..................................59
Hình 5.17 Họ đặc tuyến độ lệch năng lượng của mất điện thoáng qua ........................59
Hình 5.18 Họ đặc tuyến độ lệch năng lượng của méo dạng do sóng hài ......................60
Hình 5.19 Họ đặc tuyến độ lệch năng lượng của điện áp chập chờn ............................60
Hình 5.20 Đặc tuyến độ lệch năng lượng của 7 dạng sóng được vẽ chồng lên nhau;
(a) – sin; (b) – sụt điện áp; (c) - trồi điện áp; (d) – mất điện thoáng qua; (e) – đóng
cắt tụ bù; (f) – méo dạng do sóng hài; (g) – điện áp chập chờn. ...................................61
Hình 5.21 Họ đặc tuyến độ lệch năng lượng của 7 dạng sóng......................................62
Hình 5.22 Phân tích cho sóng điện áp chuẩn .................................................................63
Hình 5.23 Phân tích cho trồi điện áp .............................................................................63
Hình 5.24 Phân tích cho sụt điện áp ..............................................................................64
Hình 5.25 Phân tích cho đóng-cắt tụ bù .........................................................................64
Hình 5.26 Phân tích cho mất điện thoáng qua ...............................................................65
Hình 5.27 Phân tích cho méo dạng do sóng hài.............................................................65
Hình 5.28 Phân tích cho điện áp chập chờn...................................................................66
Hình 6.1 Giải thuật nhận dạng và phân loại đề nghị.....................................................69

Bảng 1: Kết quả phân tích cho 5 tập hợp khác nhau .....................................................66


BK

HCM

1

BỘ MÔN
HỆ THỐNG ĐIỆN

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
1.1 TÌNH HÌNH CHUNG:
Các vấn đề của chất lượng điện năng có nguyên nhân từ các sự cố trong hệ
thống, tiền sự cố, đóng – cắt tụ bù, đóng cắt tải có công suất lớn, dòng từ hóa nhảy
vọt khi đóng máy biến áp không tải, chọc thủng cách điện … Các thể loại chính bao
gồm sụt điện áp, sóng hài, quá độ do chuyển mạch, quá độ do đóng cắt tải công
suất lớn, quá điện áp khí quyển, mất điện … Không có biện pháp tổng quát nào để
ngăn ngừa những hiện tượng trên. Việc mô phỏng lại các hiện tượng trên rất cần
thiết, nó giúp định hướng trong việc xác định và xử lý sự cố trước khi làm cho hàng
loạt các thiết bị khác hoạt động sai. Vì vậy, việc nhận dạng và phân loại các hiện
tượng quá độ trong chất lượng điện năng trở nên quan trọng, điều đó giúp ích cho
việc xây dựng môït hệ thống có thể đưa ra các quyết định khi có sự cố xảy ra. Đây
cũng là chiến lược lâu dài trong công tác nâng cao chất lượng phục vụ cho khách
hàng dùng điện.
Phương thức để đánh giá chất lượng điện năng dựa trên khả năng duy trì
biên độ điện áp và dòng điện trong hệ thống, dạng sóng gần sin và tần số không
đổi tại mọi thời điểm. Tại Việt Nam hiện nay, các khách hàng dùng điện tạm hài
lòng với khả năng cung cấp điện liên tục của điện lực. Đối với các khu công
nghiệp tình hình lại khác, ngoài vấn đề được cung cấp điện liên tục ra còn phải
đảm bảo những vấn đề khác như trị hiệu dụng cũng như hình dạng của sóng điện
áp, bởi vì những tải loại này thường rất nhạy cảm với nhiễu. Đây không còn là vấn
đề gây tranh cãi giữa các vận hành viên và những người trực tiếp điều tra những

Người thực hiện: K.S Trần Kỳ Hải

BK

HCM

2

BỘ MÔN
HỆ THỐNG ĐIỆN

tương tác không bình thường giữa thiết bị điện với toàn bộ hệ thống còn lại. Về lâu
dài, đây là vấn đề liên quan tới chuẩn mực thiết kế, bảo trì, và vận hành.
Ngày nay, việc giám sát chất lượng điện năng là chỉ tiêu cơ bản của nhà
cung cấp đối với khách hàng dùng điện. Các công cụ đo lường và phân tích phải
xác định nguyên nhân, vị trí gây nhiễu trên các tuyến cung cấp, từ đó có giải pháp
thích hợp trước khi các nhiễu phát triển thành sự cố và lan qua các hệ thống khác.
Để tăng khả năng giám sát trong hệ thống điện ta phải lắp thêm các bộ cảm
biến. Những tiến bộ trong ngành điện tử viễn thông cho phép đem lại hiệu quả cao
và chi phí thấp trong việc giám sát một hệ thống lớn. Các công ty cung cấp điện
thu thập dữ liệu từ các trạm phân phối và thực hiện các điều chỉnh kịp thời khi
nhâïn được tín hiệu từ phía khách hàng. Các dữ liệu thu thập được từ hệ thống giám
sát chứa đựng những thông tin vận hành bình thường cũng như lúc sự cố. Cơ sở dữ
liệu tạo ra càng lớn thì việc xử lí nhanh và hiệu quả trở nên cấp thiết.
Dữ liệu thu thập từ các thiết bị ghi càng nhiều thì kỹ thuật xử lí tín hiệu cần
phải nhanh và chính xác hơn. Các dòng vi xử lí về sau ngày càng có tốc độ nhanh
hơn, ngoài các tính năng bảo vệ sẵn có được tích hợp trên các rơle, ta có thể xây
dựng riêng các phần mềm cho phù hợp với từng mục đích vận hành. Cấu trúc lưới
càng phức tạp thì càng có nhiều cơ hội phát triển các lí thuyết chẩn đoán sự cố dựa
trên những thành tựu gần đây của wavelet và điều khiển các hệ phi tuyến động.

Thêm vào đó, trên thế giới tập trung vào nghiên cứu các ứng dụng cho trạm
tự động. Nói cách khác, đây chính là mảng khai thác tính ưu việt của các thiết bị
cảm biến. Như vậy việc giám sát hệ thống truyền tải và phân phối có thể cải thiện
ngay bây giờ bằng cách lắp đặt thêm các cảm biến đo mà không làm tăng nhiều
chi phí.
Người thực hiện: K.S Trần Kỳ Hải


BK

HCM

3

BỘ MÔN
HỆ THỐNG ĐIỆN

1.2 CÁC NỀN TẢNG KỸ THUẬT :
Trong phần này trình bày trình bày ứng dụng wavelet trong phân tích tín
hiệu để trích ra các đặc điểm về thời gian và tần số. Thêm vào đó là ứng dụng trí
khôn nhân tạo vào việc nhận dạng trên cơ sở những đặc điểm vừa phân tích được.
1.2.1 Phân tích wavelet:
Wavelet là một nền tảng lý thuyết chung cho các ngành kỹ thuật khác nhau
có cùng chung mục đích xử lí tín hiệu. Ví dụ như mã hóa tín hiệu truyền tin trên các
băng tần thấp, nén giọng nói hay hình ảnh, và khai triển chuỗi wavelet trong lónh
vực toán ứng dụng.
Thực ra, lý thuyết wavelet bao trùm lên nhiều lónh vực, nó được áp dụng cho
tín hiệu liên tục cũng như rời rạc. Nó cung cấp một phương pháp tổng quát để giải
quyết nhiều khía cạnh khác nhau trong lónh vực xử lí tín hiệu, vì vậy wavelet trở
thành hướng đi đầy tiềm năng cho nhiều lónh vực.

Phép biển đổi wavelet tỏ rõ ưu điểm trong phân tích sóng dừng, bởi vì nó
được phát triển từ phép biến đổi Fourier thời gian ngắn hay phép biến đổi Gabor.
Trái với phép biến đổi Gabor, chỉ sử dụng cửa sổ phân tích với một kích cỡ, biến
đổi wavelet sử dụng cửa sổ hẹp cho phân tích tần số cao và cửa sổ rộng cho phân
tích tần số thấp. Quan hệ giữa tần số và thời gian dựa trên phân bố Winger-Ville,
và trong một số công trình nghiên cứu của I. Daubechies [33].
Trong khoảng mười năm lại đây, wavelet được ứng dụng trong lónh vực điện
năng chủ yếu là phân tích dạng sóng điện áp hoặc dòng điện sự cố ghi lại trên lưới
truyền tải. Wavelet được hiểu đơn giản là dạng sóng có năng lượng trung bình bằng
không và tắt dần rất nhanh. So với phân tích Fourier chỉ dựa trên một hàm cơ bản,

Người thực hiện: K.S Trần Kỳ Hải


BK

HCM

4

BỘ MÔN
HỆ THỐNG ĐIỆN

thì phân tích wavelet có khá nhiều hàm cơ bản. Các hàm wavelet được chọn sao
cho thỏa các đặc tính về phân tích tần số và thời gian, vấn đề này tùy thuộc vào
tính chất của từng bài toán. Việc phân tích về bản chất là phép dịch chuyển và xấp
xỉ sóng wavelet theo chiều dài dạng sóng sự cố.
Các hệ số tính toán cho thấy sóng được phân tích có quan hệ chặt chẽ với
sóng wavelet tại từng mức riêng biệt. Phân tích wavelet hoàn toàn thích hợp cho
những tín hiệu băng tần rộng, không có tính chu kỳ và còn chứa các thành phần

sóng hài như trong một sự cố điển hình. Vì vậy nó trở thành một công cụ mạnh
trong cho vấn đề nhận dạng và phân loại các nhiễu trong chất lượng điện năng, đặc
biệt trong quá trình tìm ra các tính chất. Khi áp dụng phân tích wavelet cho tín hiệu
điện áp hay dòng điện, thành phần nhiễu được giữ lại trong hệ số wavelet tại các
mức khác nhau, phụ thuộc vào đặc điểm tần số và thời gian của từng sự cố riêng
biệt.
Ribeiro [13] là người đầu tiên ứng dụng phân tích wavelet trong lónh vực
chất lượng điện năng. Phần đóng góp chính của Ribeiro là phân tích và tổng hợp lại
tín hiệu trên cơ sở nguyên lý xếp chồng và các bộ lọc. Một tín hiệu điện áp có
chứa nhiễu được biểu diễn thông qua một tổng các wavelet. Ví dụ một xung vuông
không tuần hoàn có thể biểu diễn dưới dạng tổng ít nhất 5 wavelet. Galli và Heydt
đề nghị phương pháp tổng quát xác định các quá độ trong hệ thống. Tư tưởng chính
là phân tích tín hiệu quá độ tại một số mức, trong đó có chứa các thành phần tần số
thấp và cao. Bằng việc phân tích tín hiệu tại nhiều mức khác nhau, ta không chỉ có
được các thông tin về tần số mà còn có được thông tin về thời gian của quá độ đó,
điều này giúp ta phân biệt được quá độ gây ra bởi các nguyên nhân khác nhau.

Người thực hiện: K.S Trần Kỳ Hải


BK

HCM

5

BỘ MÔN
HỆ THỐNG ĐIỆN

Một công trình nghiên cứu về sóng hài do hai tác giả Pham và Wong trong

[19], điểm nổi bật trong công trình này ở chỗ cho phép xác định được những tần số
không phải là bội nguyên của tần số cơ bản xuất hiện trong dạng sóng. Quá trình
được tiến hành trên từng dải tần nhỏ sau khi qua bộ lấy mẫu giảm, và được hiệu
chỉnh thông qua các bộ lọc wavelet rời rạc. Giải thuật này kết hợp với thiết bị phát
hiện sóng hài sẵn có giúp nâng cao tốc độ phân tích và độ chính xác trong việc
nhận dạng sóng hài và những sóng có tần số nhỏ hơn tần số cơ bản. Trong bước
tiếp theo, Wang đề nghị giải thuật bảo vệ rơle dựa trên phân tích wavelet có kết
hợp với mạng nơrôn để đưa ra các quyết định. Bằng cách biểu diễn giá trị biên độ
biến thiên theo thời gian thông qua hàm wavelet và hàm tỉ lệ, từ đó quy những giá
trị thay đổi về những hằng số, và thực hiện được việc đo sóng hài biến thiên theo
thời gian bằng phương pháp bình phương cực tiểu. Tiếp theo mạng nơrôn tổng hợp
các dữ liệu phân tích và đưa ra kết luận về loại sự cố trong muôn vàn sự cố khác
nhau.
Wavelet cũng được ứng dụng trong việc phát hiện sự cố trong mạng phân
phối. Giải thuật này dùng wavelet để trích ra được các đặc tính, và dùng các đặc
tính này huấn luyện mạng nơrôn trong [24]. Các đặc tính có được nhờ vào phân tích
wavelet có ưu điểm hơn các đặc điểm có được thông qua việc đo tần số, biên độ
điện áp và dòng điện sự cố. Theo dự đoán của nghiên cứu này, công việc trong
tương lai là hiệu chỉnh tập mẫu cho mạng nơrôn trên các cơ sở phân tích wavelet
và điều này được minh chứng qua hai công trình nghiên cứu [25], [34].
Trong [25] dùng hàm Morlet trong phân tích wavelet để phát hiện sự cố
chạm đất qua tổng trở lớn. Hàm Morlet với đặc tính xác định tốt trong miền thời
gian cũng như tần số cho phép thể hiện các thông tin về thời gian cũng như tần của
Người thực hiện: K.S Trần Kỳ Hải


BK

HCM

6

BỘ MÔN
HỆ THỐNG ĐIỆN

sự cố mà ta có thể quan sát dễ dàng trên các đồ thị. Biến đổi wavelet tỏ ra hiệu
quả hơn hẳn phép biến đổi Fourier nhanh trong việc giám sát các sự cố khi thời
gian thay đổi. Phương pháp này được được dùng để phân biệt sự cố chạm đất qua
tổng trở cao với những quá độ do đóng cắt bình thường. Ngoài ra, các sự cố này còn
được phân biệt với nhau do dây dẫn chạm trên các vật liệu khác nhau như nền xi
măng, sỏi ướt, và trên cỏ. Các thí nghiệm cho thấy tính khả thi của phương pháp
này rất cao.
Trong [34] Moisés đề ra giải thuật mới dựa trên phép biến đổi wavelet dùng
để phát hiện dòng từ hóa nhảy vọt khi đóng máy biến áp không tải. Dòng từ hóa
được tạo ra từ mô phỏng trên phần mềm MatLab, sóng wavelet dùng cho việc phân
tích là db2 và db20. Giải thuật này đã khắc phục những khuyết điểm của rơle bảo
vệ so lệch có sử dụng phương pháp phát hiện hài bậc hai, và có thể phân biệt được
dòng từ hóa nhảy vọt với các loại sự cố khác trong máy biến áp.
1.2.2 Mạng nơrôn:
Hệ chuyên gia nói chung và mạng nơrôn nói riêng đóng vai trò quan trọng
trong nhiều lónh vực từ dự báo kinh tế cho đến các lónh vực điều khiển. Gần đây
ngày càng có nhiều phương pháp phát hiện và nhận dạng sự cố dùng mạng nơrôn.
Mạng nơrôn làm việc tin cậy và chính xác bởi vì nó có khả năng huấn luyện kèm
theo nhiễu. Ngoài ra, mạng còn có khả năng liên kết nhiều loại dữ liệu rời rạc mà
mối liên hệ giữa các dữ liệu này không thể biểu diễn tường minh dưới dạng hàm
toán học, ví dụ như sự thay đổi nhiệt độ môi trường tới công suất phụ tải.
Lónh vực ứng dụng mạng nơrôn nhiều nhất là dự báo phụ tải. Dự báo tải đỉnh
(Hsu và Yang, 1991; Mizukami …, 1993; Morioka …, 1993; Onoda, 1993). Dự báo

Người thực hiện: K.S Trần Kỳ Haûi

BK

HCM

7

BỘ MÔN
HỆ THỐNG ĐIỆN

tải theo giờ (Khotanzad, Hwang …, 1995; Khotanzad, Lu …, 1995; Kermanshahi …,
1993; Mori vaø Kobayashi, 1994; Satoh …1994; Srinivasan …, 1994) với số lần sự báo
từ 1 đến 48 giờ hoặc cho cả tuần. Hầu hết các tác giả này đều chọn mạng
Perceptron nhiều lớp, đầu vào thay đổi từ 3 (Park …, 1990) đến 32 (Chen …, 1991).
Đầu ra thường là một rơrôn xuất giá trị công suất tải dự báo được. Đối với loại dự
báo theo từng giờ, số nơrôn đầu ra là 24 như trong các nghiên cứu của Bacha và
Mayer (1992), Lu …(1992). Việc xác định kích thước lớp ẩn tùy thuộc vào kinh
nghiệm của người huấn luyện mạng. Số lớp ẩn tăng từ 2 (Brace …, 1991) lên 10
(Chen …, 1991; Park …, 1990). Trong một nghiên cứu đăng năm 1992 Lu chứng
minh rằng cấu trúc tối ưu của mạng nơrôn phụ thuộc vào việc dự báo cho những
lưới điện đặc biệt.
Hầu hết các tác giả trên sử dụng phương pháp lan truyền ngược sai số để
huấn luyện. Để giảm khối lượng tính toán một vài tác giả sử dụng giải thuật thích
nghi (Dillon …, 1975; El-Sharkawi … 1991), một số tác giả khác lựa chọn tập mẫu có
tính đặc trưng cao trong một lượng lớn số liệu đo được (Peng …, 1991), hay hiệu
chỉnh luật học (Srinivasan …, 1991). Có ít nhất 4 phương pháp ước lượng sai số được
sử dụng như độ lệch trung bình, bình phương độ lệch trung bình, sai số cực đại, sai
số cực tiểu.
Chẩn đoán sự cố là kiểu bài toán nhận dạng khá phức tạp, nó yêu cầu một

khối lượng tính toán lớn trong một khoảng thời gian ngắn. Ưu điểm của một vài
mạng nơrôn ở tốc độ xử lý rất cao sau khi được huấn luyện, một lượng lớn tín hiệu
được xử lý hầu như tức thì trên những máy tính chuyên dụng.
Một số nhà nghiên cứu sử dụng mạng nơrôn chẩn đoán sự cố máy biến áp
như Baumann … (1991) kiểm tra cách điện bằng xung điện áp. Perez … (1994), và
Người thực hiện: K.S Trần Kỳ Hải


BK

HCM

8

BỘ MÔN
HỆ THỐNG ĐIỆN

Bastrad … (1994) phân biệt dòng từ hóa và các dòng sự cố khác trong máy biến áp.
El-Sharkawi … (1994) xác định vị trí ngắn mạch trên dây quấn. Chỉ có công trình
của Baumann dùng mạng Kohonen còn lại dùng mạng Perceptron nhiều lớp.
Perez … (1994) chẩn đoán trực tiếp trên hình dạng sóng dòng điện đo được.
Các tác giả này sử dụng một khung cửa sổ có độ dài 1 chu kỳ, trên đó có 12 điểm
lấy mẫu. Cửa sổ này dịch từng nấc cho đến hết chiều dài sóng. Cấu trúc mạng gồm
12 nơrôn đầu vào và 1 nơrôn đầu ra, số lớp ẩn thay đổi trong từng trường hợp.
Dạng sóng được tạo ra từ mô phỏng máy biến áp trên EMTP, mỗi một lần nhận
dạng thành công họ thay đổi hàm kích sigmoid sang hard limiting để lưu lần tính
này.
Bastard … (1994) đưa ra 2 hình thức để kiểm tra mạng, sử dụng trực tiếp hình
dạng sóng dòng điện hoặc sử dụng ảnh phổ. Các dạng sóng được đo từ phía thứ cấp
và sơ cấp của máy biến áp. Kết quả chạy chương trình cho thấy phương pháp sử

dụng ảnh phổ tốt hơn. Cấu trúc mạng gồm có 4 nơrôn đầu vào tương ứng với tỉ số
của dòng so lệch với dòng hãm, 2 hoặc 3 nơrôn lớp ẩn, và 1 nơrôn đầu ra. Giá trị
làm việc của các nơrôn trong khoảng [-1, +1], sự cố bên trong máy nhận giá trị +1.
Ngoài ra còn một số các công trình khác chẩn đoán sự cố cho trạm GIS của
Tomsovic … (1994), dùng mạng nơrôn có kết hợp với logic mờ. Ogi … (1991, 1993)
sử dụng nhiều loại mạng khác nhau cùng lúc như Perceptron, Kohonen, ART2 và
ICLNN (Incremental Cluster Learning Neural Network) để chẩn đoán cho từng loại
sự cố.

Người thực hiện: K.S Trần Kỳ Haûi


BK

HCM

9
1.3

BỘ MÔN
HỆ THỐNG ĐIỆN

TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN:
Mục đích chính của luận văn là xây dựng một giải thuật nhận dạng và phân

loại các nhiễu khác nhau trong chất lượng điện năng. Giải thuật này dựa trên
những thành tựu gần đây trong lónh vực xử lí tín hiệu và nhận dạng, có kế thừa và
phát triển thêm trên tư tưởng của một số tác giả đi trước.
Trọng tâm nghiên cứu và mục tiêu của luận văn được mô tả trong hình 1.1
Trong chương 2 trình bày một số loại nhiễu gây ảnh hưởng đến chất lượng

điện năng, và giải thuật dùng trong luận văn này. Các loại sóng được tập trung
phân tích như trồi/sụt điện áp, mất điện thoáng qua, đóng-cắt tụ, sóng hài, điện áp
chập chờn.
Trong chương 3 trình bày một số cơ sở toán của phân tích wavelet và phương
pháp trích đặc tính trên quan điểm năng lượng méo dạng. Chương này tập trung
khai thác phép biến đổi wavelet ngược để có được một tập hợp sóng mang thông
tin gây nhiễu, kế đó là áp dụng định lý Paserval cho tập hợp sóng trên để có được
hình ảnh năng lượng méo dạng tại từng mức phân tích.
Trong chương 4 trình bày cải tiến để khử nhiễu trên đặc tuyến năng lượng
méo dạng(std-MRA) để có được đặc tuyến độ lệch năng lượng so với sin chuẩn.
Việc nhận dạng bằng mạng nơrôn được tiến hành trên đặc tuyến này.
Trong chương 5 trình bày cách tạo dạng sóng, các kết quả phân tích và các
nhận xét về đặc tuyến, một số thống kê khi chạy thử với các tập mẫu khác nhau.
Trong chương 6 là phần kết luận và đề nghị một số hướng phát triển của đề
tài.

Người thực hiện: K.S Trần Kỳ Hải


Người thực hiện: K.S Trần Kỳ Hải

Đo trực tiếp từ
lưới điện

Mô phỏng bằng
PSCAD/EMTP

Viết M-file, sử dụng
hàm sin trong Signal
Toolbox của

MatLab6.5

Nguồn tín hiệu

Hình 1.1 Đề cương luận văn
Dòng từ hóa tăng vọt

Sét đánh

Mở máy

Chạm đất qua trở
kháng cao

Điện áp chập chờn

Sóng hài

Mất điện thoáng qua

Đóng-cắt tụ

Trồi/ Sụt điện áp

Các loại nhiễu

Thiết lập đặc tuyến độ
lệch năng lượng so với
sin chuẩn.

Áp dụng định lý
Paserval tính năng
lượng méo dạng tại
từng mức.

Phân tích wavelet, xây
dựng tập hợp sóng
chứa thông tin gây
nhiễu.

Trích đặc tính

Sử dụng mô hình
Markov ẩn

Sử dụng lôgic mờ

Sử dụng mạng nơrôn
xác suất

Phân loại

Mục đích chính
của luận văn

Thống kê các dữ liệu
về sự cố

Chẩn đoán sự cố sớm

Bảo vệ rơle

Ứng dụng

HCM

BK

10
BỘ MÔN
HỆ THỐNG ÑIEÄN


BK

HCM

11

BỘ MÔN
HỆ THỐNG ĐIỆN

CHƯƠNG 2: MỘT SỐ NHIỄU ĐIỆN ÁP VÀ GIẢI
THUẬT NHẬN DẠNG
Trong chương này giới thiệu một số dạng sóng điện áp thường gặp trong hệ
thống điện, trình bày một số nguyên nhân gây nhiễu trên dạng sóng điện áp, đặc
điểm về thời gian của từng loại. Mục đích của chương này là giới hạn những dạng
sóng sẽ dùng để phân tích, không đề ra biện pháp khắc phục.
2.1 SỤT ĐIỆN ÁP :
IEEE định nghóa sụt áp là quá trình biên độ điện áp sụt giảm trong thời gian

ngắn. Thời gian sụt áp nhỏ hơn 1 phút nhưng lớn hơn 8 mili giây(0,5 chu kỳ). Trị
hiệu dụng giảm từ 10 đến 90 phần trăm. Đây là sự cố thường xảy ra trong hệ thống
điện. Nguyên nhân sụt áp thường do ngắn mạch, cũng có thể do đóng tải có công
suất lớn, hoặc cũng có thể do sét đánh. Hình 2.1 minh họa sụt điện áp do chạm đất
một pha trên một tuyến đường dây được đo từ trạm phân phối.

Hình 2.1 Sụt áp do chạm đất một pha
Người thực hiện: K.S Trần Kỳ Hải


BK

HCM

12

BỘ MÔN
HỆ THỐNG ĐIỆN

Hình 2.2 sau đây minh họa động cơ lúc khởi động. Thường thì dòng khởi
động của động cơ không đồng bộ từ 7 đến 10 lần dòng làm việc định mức. Dòng
khởi động quá lớn gây ra sụt áp đáng kể cục bộ trong hệ thống.

Hình 2.2 Sụt áp do mở máy
Độ sụt áp phụ thuộc vào công suất động cơ, trở kháng đường dây và công
suất của hệ thống. Thời gian sụt áp không rõ ràng nhưng nằm trong khoảng 2 mili
giây(10 chu kỳ) cho đến một vài phút.

Hình 2.3 Sụt áp do đóng tải
Hình 2.3 là sụt điện áp khi đóng tải được đo tại đầu một tuyến phân phối.

Người thực hiện: K.S Trần Kỳ Haûi


BK

HCM

13

BỘ MÔN
HỆ THỐNG ĐIỆN

2.2 TRỒI ĐIỆN ÁP :
Trồi điện áp là quá trình trị hiệu dụng điện áp tăng từ 1,1 đến 1,8 lần giá trị
định mức, và kéo dài từ 0,5 chu kỳ cho tới 1 phút. Trồi điện áp do sự cố, do cắt một
tải có công suất lớn, hoặc do quá bù tại một thanh cái nào đó. Trong hệ thống trung
tính cách điện, điện áp trên hai pha còn lại tăng lên khi một pha chạm đất. Hình 2.4
minh họa trồi điện áp do một pha chạm đất.

Hình 2.4 Trồi điện áp do chạm đất trong hệ thống trung tính cách ly
2.3 MẤT ĐIỆN:
Mất điện là quá trình điện áp hay dòng điện cung cấp cho tải giảm dưới 0,1
đvtđ và diễn ra không quá 1 phút. Nguyên nhân do máy cắt tác động khi có quá tải,
hoặc do sự cố. Hình 2.5 minh họa sự cố mất điện thoáng qua, điện áp sụt xuống
còn 20% trong 3 chu kỳ, và giảm xuống zero trong 1,8s cho đến khi recloser đóng
trở lại.

Người thực hiện: K.S Trần Kỳ Hải

BK

HCM

14

BỘ MÔN
HỆ THỐNG ĐIỆN

Hình 2.5 Mất điện khi máy cắt đầu cực mở
2.4 SÓNG HÀI :
Sóng hài là một tập hợp sóng sin có tần số là bội của tần số cơ bản (50 Hz
hay 60 Hz). Sóng hài có nguyên nhân từ nhà cung cấp và cả khách hàng dùng điện,
khi xuất hiện ngày càng nhiều thiết bị điện tử công suất. Sóng hài gây ra quá tải
trên trạm tụ, gây nhiễu cho các thiết bị PLC, thậm chí sóng hài tần số cao còn gây
nhiễu hệ thống viễn thông gần đó.
Hình 2.6 dưới đây cho thấy dòng điện bị méo dạng do thiết bị điều khiển tốc
độ động cơ.

Hình 2.6 Dòng điện đo được ở đầu ra của thiết bị điều khiển động cơ

Người thực hiện: K.S Trần Kỳ Hải