Đồ án tốt ghiệp Chẩn đoán lỗi thường gặp trong máy biến áp sử dụng kỹ thuật phân tích khí hòa tan

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Chẩn đoán lỗi thường gặp trong
máy biến áp sử dụng kỹ thuật
phân tích khí hịa tan
NGUYỄN THẾ LINH


Ngành Kỹ thuật điện
Chun ngành Thiết Bị Điện- Điện Tử

Giảng viên hướng dẫn:

TS. Nguyễn Bích Liên

Bộ mơn:
Viện:

Thiết Bị Điện- Điện Tử
Điện

HÀ NỘI, 1/2021

Chữ ký của GVHD


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

Lời cảm ơn
Năm năm học ở Bách Khoa không phải là khoảng thời gian dài nhưng cũng

không quá ngắn, trải qua biết bao môn học, từ các môn học đại cương đến các
môn học chuyên ngành, mỗi môn đều mang một ý nghĩa riêng và không hề dễ
dàng để vượt qua. Nhưng đến giờ phút này, em cũng đã đến được mơn học cuối
cùng, đó là Đồ án tốt nghiệp.
Từ khi đặt chân vào trường Đại học Bách Khoa Hà Nội ln là một cảm giác bất
ngờ vì rất nhiều các mơn đại cương khó như Tốn cao cấp, Vật lí đại cương...
Sang đến các năm tiếp theo, tưởng chừng mọi chuyện sẽ dễ dàng hơn, nhưng
không, các môn cơ sở ngành cũng là những khái niệm rất lạ lẫm. Có nhiều lúc
em đã hoang mang và lo sợ, sợ rằng mình khơng thể tiếp tục theo đuổi được mơi
trường học tập này. Nhưng bên cạnh những sự khó khăn đó là sự giảng dạy rất
tận tình của các thầy cơ, của những bàn tay đã cả đời quen với bụi phấn. Cánh
cửa thư viện ln rộng mở, chào đón sinh viên đến mượn những quyển sách cần
thiết cho môn học. Và cũng cảm ơn đến những người bạn chân thành, ln ln
giúp đỡ mỗi khi mình gặp khó khăn, là những người anh em cùng chiến tuyến,
cùng gồng gánh nhau vượt qua những năm tháng đại học. Tất cả đã cho em một
sự động viên, nghị lực để có thể đi được đến ngày hôm nay.
Sau những năm tháng gắn bó với trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, em xin gửi
lời cảm ơn chân thành nhất đến các thầy cơ Ban lãnh đạo nhà trường, các giảng
viên hết lịng tận tụy vì sinh viên, đặc biệt là TS. Nguyễn Bích Liên, cơ đã tận
tình chỉ bảo để em có thể hoàn thành đồ án tốt nghiệp. Cảm ơn những người bạn
thân thiết, những hành lang trường đầy nắng và gió, cảm ơn Đại học Bách Khoa
Hà Nội đã tơ điểm thêm thanh xuân và chặng đường học tập của em!
Tóm tắt nội dung đồ án
Nội dung đồ án trình bày về việc chẩn đoán lỗi cho máy biến áp sử dụng kỹ thuật
phân tích khí hịa tan trong dầu máy biến áp bằng các phương pháp: khí chính; tỷ
lệ; tam giác Duval; và quan trọng nhất là phương pháp sử dụng mạng neural
network. Đồ án sẽ chỉ ra những ưu nhược điểm cũng như tính chính xác của các
phương pháp kể trên. Đồng thời, nắm được cách xây dựng một mạng neural
network và kết quả đầu ra của mạng trong việc chẩn đoán lỗi máy biến áp điện
lực.

Linh
Nguyễn Thế Linh


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

Mục lục


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

DANH MỤC HÌNH VẼ

DANH MỤC BẢNG BIỂU


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ CHẨN ĐOÁN LỖI CHO MÁY BIẾN ÁP
ĐIỆN LỰC
1.1 Giới thiệu về máy biến áp điện lực
Máy biến áp điện lực (MBA) là một thiết bị điện quan trọng trong các hệ thống
truyền tải và phân phối điện. Sự hoạt động ổn định, an toàn và hiệu quả của thiết
bị này ảnh hưởng trực tiếp đến sự ổn định của tồn bộ hệ thống. Vì vậy để cải
thiện độ tin cậy của máy biến áp và giảm chi phí cho cơng tác bảo trì, các kỹ
thuật chẩn đoán và theo dõi là rất cần thiết. Để chẩn đốn sự cố trong máy biến
áp có nhiều phương pháp khác nhau khi máy biến áp ở trạng thái online hoặc

offline. Khi máy biến áp đang ở trạng thái offline, các thử nghiệm có thể được
thực hiện như: đo điện trở cách điện, đo hệ số tổn thất điện môi, đo độ phân cực
mặt phân cách, kiểm tra tỉ lệ số vòng dây, đo điện trở cách điện cuộn dây… Khi
máy biến áp làm việc ở trạng thái online, các phương pháp có thể áp dụng như:
phương pháp đáp ứng tần số, phân tích phổ âm thanh, phương pháp hồng ngoại,
phương pháp phân tích khí hịa tan…
Trong đối tượng nghiên cứu ở đây, ta sử dụng phương pháp phân tích khi hòa tan,
là phương pháp đang dần trở nên phổ biến hiện nay bởi những ưu điểm:
• Thực hiện phân tích lấy mẫu mà khơng phải ngắt nguồn điện máy biến áp.
• Việc lấy mẫu trở đơn giản cũng như chi phí tiết rẻ hơn nhờ sự phát triển
của khoa học-cơng nghệ.
• Cảnh báo trước về sự xuất hiện các lỗi tiềm ẩn.
• Dễ dàng lập kế hoạch cho các phương án ngăn ngừa lỗi.
1.2 Tổng quan về chẩn đoán lỗi cho máy biến áp điện lực
Mục đích chẩn đốn lỗi của hệ thống là để phát hiện, cách ly nhận dạng các
nguyên nhân gây nên sự vận hành bất thường của hệ thống đó mà đối tượng cụ
thể ở đây là dựa theo kết quả phân tích khí hịa tan để chẩn đốn tình trạng của
máy biến áp.
Các lỗi tiềm ẩn của máy biến áp có thể phân thành các dạng chính sau: hồ quang
điện, vầng quang điện, quá nhiệt của giấy cách điện (cellulose), quá nhiệt của
dầu.
• Các loại sự cố máy biến áp: Hồ quang điện, vầng quang điện, quá nhiệt
cách điện chất rắn, quá nhiệt cách điện lỏng.
• Các nguyên nhân gây ra sự cố trong máy biến áp: Một loại hư hỏng
xảy ra do nhiều nguyên nhân, cũng như việc các nguyên nhân có thể
gây ra một vài lỗi.

6

Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

Bảng 1.1 Sự tương quan giữa các lỗi trong MBA và các nguyên nhân

Nguyên nhân

Hư hỏng
Hồ
Quang

Vầng
Quang

Quá nhiệt
giấy

Ngắn mạch các vòng dây

x

x

Hở mạch cuộn dây

x

x

Xê dịch hoặc biến dạng
cuộn dây

x

x

Xê dịch hoặc biến dạng
các thanh dẫn

x

x
x

Lỏng các đầu nối tại đầu
sứ, dây dẫn, quấn dây

x

x

Nước tự do hoặc độ ẩm
quá mức trong dầu

x

x

Các hạt kim loại

x

x

Lỏng mối nối các tấm
chắn vầng quang

x

Lỏng vòng siết, dây nối
đất

x

Sự cố đánh thủng

x

Quá tải

Quá nhiệt
dầu

x
x

x

Hư hỏng bu lông cách
điện

x

Rỉ sét hoặc hư hỏng khác
trên lõi

x

Hư hỏng đai bó quanh vỏ
máy

x

7


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

Bảng phân loại này chỉ mang tính tương đối mang tính tham khảo, dựa trên một
số tiêu chuẩn cụ thể. Theo bảng thì một loại lỗi có thể do nhiều ngun nhân gây
ra, điều này làm cho việc phân vùng lỗi trở nên khó khăn. Do đó, khi vận hành
thực tế, việc chẩn đốn lỗi chỉ mang tính xác định lỗi tiềm ẩn ban đầu chứ chưa
phải đưa ra kết luận cuối cùng. Các kiểm tra khác và thậm chí việc mở MBA có
thể là cần thiết để khoanh vùng lỗi cùng như tìm ra ngun nhân chính xác hơn.
1.3 Các phương pháp chẩn đoán lỗi tiềm ẩn cho máy biến áp
1.3.1

Kiểm tra cách điện

Cách điện của các máy biến áp điện lực bao gồm cách điện rắn và dầu. Nước có
thể gây hư hại hệ thống cách điện này. Nó làm giảm độ bền điện mơi, có thể đo

được trong dầu cách điện. Hiệu ứng hình thành bọt khí cũng có thể xảy ra, làm
tăng cường độ điện trường tại bề mặt của bọt hơi nước và có thể dẫn đến phóng
điện cục bộ. Hơn nữa, nước gây ra sự thủy phân trong cách điện cellulose
(thường là giấy, tấm bìa ép). Đây là một q trình hóa học làm hư hỏng cellulose.
Cùng với khí oxy, nó có thể tạo thêm nước, gây ra hiệu ứng bóng tuyết và làm
gia tăng q trình lão hóa của cách điện rắn. Trong phần lớn trường hợp, sự già
cỗi và hàm lượng nước trong cách điện rắn có liên hệ với nhau, do đó hàm lượng
nước có thể được sử dụng như một chỉ số cho sự lão hóa của cellulose.
Tuy nhiên, nếu sự suy giảm độ bền điện mơi giảm mạnh, dầu có thể được thay
thế, đó là một nỗ lực để phục hồi cách điện rắn. Do đó, xác định hàm lượng nước
là rất quan trọng để đánh giá tình trạng cách điện.
1.3.2

Phóng điện cục bộ

Phóng điện cục bộ (Partial Discharge – PD) là các phóng điện tập trung làm cầu
nối từng phần trong cách điện cao áp. Đo PD là một cơng cụ được chấp nhận trên
thế giới để kiểm sốt chất lượng của hệ thống cách điện cao áp. Phóng điện cục
bộ thường xuất hiện trước một phá hủy hoàn tồn trong trường khơng đồng nhất,
do đó có thể phát hiện các lỗi liên quan đến các điểm yếu cục bộ trước khi sự cố
xảy ra. Các nhà sản xuất được khuyến cáo nên thực hiện đo PD để đảm bảo chất
lượng tuân theo một số tiêu chuẩn như IEC 60076. Do đó, có thể khuyến cáo
thực hiện thí nghiệm PD trong quá trình thiết kế từng bộ phận riêng lẻ trên các bộ
phận của máy biến áp khi sản xuất và sau đó trên tồn bộ máy biến áp.
Một phép đo PD có thể phát hiện các khiếm khuyết trong cách điện (ví dụ các vết
nứt, các tạp chất) gây ra bởi q trình sản xuất khơng hồn thiện hoặc áp lực tăng
cao trong cách điện do thiết kế kém. Loại phóng điện cục bộ cũng như vị trí của
chúng có thể đưa lại thơng tin quan trọng về hư hỏng.

8

Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

1.3.3

Phân tích khí hịa tan (DGA)

Các MBA cho phép truyền tải năng lượng điện hiệu quả ở điện áp cao và sử dụng
điện ở mức điện áp thấp một cách thuận tiện. MBA được sử dụng kể từ những
ngày đầu sản xuất và truyền tải điện năng và ngày nay đã trở nên phổ biến trên
tồn thế giới- ước tính có khoảng hơn 2,000,000 MBA lớn trên toàn thế giới
(>100kVA). Mặc dù hàng nghìn MBA mới đang được sản xuất mỗi năm, phần
lớn các MBA trên toàn cầu đã đi vào hoạt động và một tỷ lệ đáng kể trong đó đã
và đang tiếp cận, thậm chí vượt xa so với tuổi thọ thiết kế của chúng. Hầu như tất
cả các MBA lớn, dù cũ hay mới đều có lõi và các cuộn dây ngâm trong dầu cùng
với các kết nối điện đầu vào và đầu ra. Các cuộn dây MBA sẽ được cách điện bởi
nhiều lớp giấy dày bọc xung quanh từng phần của mỗi cuộn dây. Dầu hoạt động
với vai trị tản nhiệt và cách điện trung bình.
Khi dầu hoặc giấy cách điện bị quá tải, chẳng hạn như trong điều kiện nhiệt độ
cao kết hợp với lượng tải lớn hoặc trong điều kiện lỗi hoặc thậm chí trong điều
kiện hoạt động bình thường, nó sẽ bị phá vỡ và tạo ra một loạt các sản phẩm phụ
và các khí đơn giản. Các khí này ngay lập tức hịa tan vào trong dầu và sẽ ở trong
dầu mãi (nếu như khơng thể thốt ra khỏi thiết bị thơng qua breather của máy).
Các khí có liên quan đến các lỗi cụ thể là khí H2, CO2, CO, C2H6, CH4, C2H4 và
C2H2.
Phân tích khí hịa tan (Dissolved Gas Analysis - DGA) từ lâu đã được công nhận
là kỹ thuật mạnh nhất trong việc phát hiện dự đốn lỗi MBA. Nó đã đi đầu trong
các chiến lược tiến bộ cho các tiện ích giám sát trong vòng bốn thập kỷ qua. Điều
này đã được chứng minh qua rất nhiều ấn phẩm phát hành và rất nhiều tiêu chuẩn

quốc gia cũng như quốc tế liên quan đến cách thức tiến hành DGA và cách thức
mà các kết quả được phân tích. Đối mặt với các thế hệ MBA đã cũ cộng với áp
lực giảm thiểu vốn và chi phí hoạt động, DGA đã trở nên càng quan trọng hơn
cho các đơn vị quản lý và vận hành các trạm biến áp trên toàn quốc.

9


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

CHƯƠNG 2. CHẨN ĐOÁN LỖI TRONG MÁY BIẾN ÁP ĐIỆN LỰC SỬ
DỤNG PHƯƠNG PHÁP KHÍ HỊA TAN
2.1 Giới thiệu về khí hòa tan trong dầu máy biến áp
Qua thực tiễn đã chứng minh, việc phân tích khí hịa tan trong dầu là phương
pháp chẩn đoán phát hiện các hư hại ban đầu trong các thiết bị điện chính xác,
hiệu quả và kinh tế nhất. Theo dõi thường xuyên để chẩn đoán kịp thời các hư
hỏng tiềm ẩn trong quá trình vận hành, sẽ giúp việc quản lí, vận hành lưới điện
một cách hoàn hảo.
Dây quấn của máy biến áp bao gồm lớp cách điện bằng giấy được ngâm trong
dầu cách điện, do đó cách điện giấy và dầu cách điện được xem như là đối tượng
chính dùng cho việc phát hiện các sự cố tiến triển nhanh, các sự cố ban đầu và xu
hướng cách điện ứng với điều kiện thể trạng của máy biến áp khi đang vận hành.
Do các lỗi nhiệt và điện, sự phân ly của giấy và dầu dẫn tới các lỗi nghiêm trọng.
Một số khí thốt ra do quá trình phân ly làm giảm cường độ cách điện và khả
năng giảm nhiệt của dầu máy biến áp. Ethane (C 2H6), methane (CH4), hydrogen
(H2), acetylene (C2H2) và ethylene (C2H4) là các khí tạo ra do phân ly của dầu.
Carbon dioxide (CO2) và carbon monoxide (CO) được tạo ra do phân ly của giấy.
Các lỗi của Máy Biến Áp có thể chia thành 2 nhóm:
-

Nhóm các lỗi nhiệt: Lỗi dầu (C2H4, C2H6), Lỗi giấy (CO, CO2).
Nhóm các lỗi điện: Phóng điện cục bộ (H2, CH4), Hồ quang (C2H2)

Ngoại trừ khí CO và CO 2 thì các chất khí còn lại được sinh ra do sự phân ly của
dầu. Tỷ lệ CO/CO2 có thể sử dụng để đánh giá sự xuống cấp của giấy cách điện
(theo IEC 599).
2.2 Các phương pháp phân tích khí hịa tan để chẩn đốn lỗi tiềm ẩn trong
máy biến áp
Ta sẽ trình bày một số phương pháp cơ bản sử dụng khí hịa tan trên cơ sở chẩn
đoán lỗi tiềm ẩn của máy biến áp bao gồm phương pháp khí chính, các phương
pháp tỷ lệ và phương pháp tam giác Duval.

10


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

2.2.1

Phương pháp khí chính (KGM)

Đây là phương pháp sử dụng nồng độ riêng biệt của 6 chất khí bao gồm CO, H 2,
CH4, C2H2, C2H4 và C2H6. Phương pháp này đánh giá 4 lỗi cơ bản: Quá nhiệt dầu
(Overheated oil), Quá nhiệt giấy (Overheated cellulose), Phóng điện cục bộ trong
dầu (Partial discharge in oil), Hồ quang trong dầu (Arcing in oil). Tỷ lệ phần
trăm này được xác định dựa trên kinh nghiệm thực tế.
Bảng 2.2 Các tiêu chuẩn chẩn đoán của phương pháp khí chính

Lỗi

Khí chính

Nội dung

Tỷ lệ phần
trăm của khí

Hồ quang

Acetylen
(C2H2)

Bao gồm 1 lượng
lớn H2 và C2H2,
ngồi ra thì có thể
bao gồm một lượng
nhỏ CH4 và C2H4

H2: 60%

Hydrogen
(H2)

Bao gồm lượng lớn
H2, một lượng CH4,
một lượng nhỏ
C2H4 và C2H6

Ethylene
(C2H4)

Bao gồm lượng lớn
C2H4, một lượng
C2H6, ngồi ra có
thể có H2 và CH4

C2H4: 63%

Carbon
Monixide
(CO)

Bao gồm lượng lớn
các khí CO và CO2

CO: 92%

Phóng điện cục bộ

Quá nhiệt dầu

Quá nhiệt giấy

C2H2: 30%

H2: 85%
CH4: 13%

C2H6: 20%

Thành phần phần trăm chi tiết của các chất khí khác được mơ tả trực quan qua
biểu đồ hình 2.1.

11


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

Hình 2.1 Biểu đồ phương pháp khí chính

Phương pháp này đơn giản tuy nhiên lại không được áp dụng rộng rãi trong thực
tế như các phương pháp khác. Các nghiên cứu dựa trên ngân hàng dữ liệu IEC
của máy biến áp được điều tra chỉ ra rằng chỉ 42% của các chẩn đốn ứng dụng
phương pháp này là chính xác (theo tài liệu số [3]).
2.2.2

Phương pháp tỷ lệ

Các phương pháp tỷ lệ sử dụng khí hịa tan là cơ sở để chẩn đoán các lỗi. Các tỷ
lệ được sử dụng được ký hiệu như trong bảng 2.2.
Bảng 2.3 Định nghĩa các tỷ lệ của các phương pháp tỷ lệ

Tỉ số

CH4/H2

Ký hiệu

X1

C2H2/C2H4 C2H2/CH4 C2H6/C2H2 C2H4/C2H6
X2

X3

X4

X5

Phương pháp tỷ lệ Doernenburg (DRM)
Đây là phương pháp được nghiên cứu và phát triển bởi Doernenburg vào năm
1970. Phương pháp này sử dụng việc đánh giá 4 hệ số tỷ lệ của các chất khí để
xác định các lỗi bao gồm lỗi nhiệt, lỗi phóng điện cục bộ và lỗi hồ quang.
Bảng 2.4 Phương pháp hệ số tỷ lệ Doernenburg

Lỗi

X1

X2

X3

X4

Lỗi nhiệt

>0,1

<0,75

<0,3

>0,4

Phóng điện

<0,1

Khơng xác

<0,3

>0,4

12


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

cục bộ
Hồ quang

định
>0,1 hoặc <
0,1

>0,75

>0,3

<0,4

Ngoài ra, ta cần kiểm tra các giá trị giới hạn của chất khí theo tiêu chuẩn L1. Tiêu
chuẩn này thiết lập lên ngưỡng tới hạn cho các chất khí. Để phương pháp này có
thể áp dụng thì ít nhất một chất khí cho mỗi một hệ số tỷ lệ phải vượt quá chuẩn
L1 tương ứng. Các giá trị L1 được ghi lại theo bảng 2.4.

Bảng 2.5 Nồng độ khí hịa tan cho phương pháp tỷ lệ Doernenburg

Khí
H2
CH4
CO
C2H2
C2H4
C2H6

Giới hạn L1
100
120
350
35
50
65

Phương pháp tỷ lệ Rougers (RRM)
Phương pháp này tương tự như phương pháp tỷ lệ Doernenburg được đề xuất vào
năm 1973, cải tiến vào các năm 1975 và 1977. Tuy nhiên, trái với phương pháp
tỷ lệ Doernenburg đòi hỏi nồng độ đáng kể của các khí lỗi, phương pháp này có

thể được sử dụng với các nồng độ vượt quá các giá trị L1 trong bảng 2.4.
Ban đầu, phương pháp tỷ lệ Rougers sử dụng ba tỷ lệ nồng độ, cụ thể C 2H2/C2H4,
CH4/H2 và C2H4/C2H6 dẫn tới có 12 chẩn đốn được đề xuất. Sau đó 12 chẩn đoán
gốc được thay thế bởi 6 chẩn đoán kể cả trạng thái bình thường như bảng 2.5.
Tuy nhiên, tỷ lệ thành cơng cho việc nhận dạng lỗi chính xác theo phương pháp
này chỉ đạt được 58.9% (theo tài liệu số [3]).
Bảng 2.6 Phương pháp tỷ lệ Rougers

Kiểu lỗi
Biến chất thơng thường
Phóng điện từng phần

X2
<0,1
<0,1

X1
0,1-1
<0,1
13

X5
<1
<1


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

Hồ quang
Lỗi quá nhiệt yếu

Lỗi nhiệt <700oC
Lỗi nhiệt >700oC

0,1-3
<0,1
<0,1
<0,1

0,1-1
0,1-1
>1
>1

>3
1-3
1-3
>3

Phương pháp tỷ lệ IEC (IRM)
Phương pháp này sử dụng chung ba tỷ lệ như phương pháp tỷ lệ Rougers sửa đổi
nhưng đưa ra đề xuất khác về dải tỷ lệ và các giải thích như bảng 2.6.
Bảng 2.7 Phương pháp tỷ lệ IEC

Kí
hiệ
u
PD
D1
D2
T1

T2
T3

2.2.3

Tên lỗi

Phóng điện cục bộ
Phóng điện năng lượng
thấp
Phóng điện năng lương
cao
Lỗi nhiệt <300oC
Lỗi nhiệt trong khoảng từ
300oC đến 700oC
Lỗi nhiệt >700oC

X2

X1

X5

Không
xác định
>1

<0,1

<0,2

0,1-0,5

>1

0,6-2,5

0,1-1

>2

Không
xác định
<1

>1

<1

>1

1-4

<0,2

>1

>4

Phương pháp Tam giác Duval (DTM)

Phương pháp Tam giá Duval được phát minh bởi nhà khoa học Michel Duval.
Phương pháp này được phát triển từ một phương pháp tỷ lệ IEC 60599 hiện tại
và cơ sở dữ liệu IEC TC10. Nó giải thích dữ liệu phân tích khí hòa tan dưới dạng
đồ họa sử dụng các nồng độ phần trăm của CH 4, C2H2 và C2H4 được vẽ ra dọc
theo ba cạnh của một tam giác như hình 2.2.
14


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

Hình 2.2 Tam giác phân Duval

Bên trong tam giác có bảy vùng lỗi bao gồm:
•
•
•
•
•
•
•

PD: Phóng điện cục bộ
D1: Phóng điện năng lượng thấp
D2: Phóng điện năng lượng cao
T1: Các lỗi nhiệt T < 300oC
T2: Các lỗi nhiệt 300 oC < T < 700 oC
T3: Các lỗi nhiệt T > 700 oC
DT: Các sự cố xếp chồng về điện và nhiệt

Để sử dụng phương pháp ta cần xác định được phần trăm của các chất khí.
CH4(%)

(1); C2H2(%)

C2H4(%)

(3)

(2)

Trong đó: a = CH4 (ppm), b = C2H2 (ppm), c = C2H4 (ppm)
Sau khi đã có các thơng số trên vẽ đường thẳng của đại lượng CH 4(%) song song
với cạnh C2H2, đường thẳng của đại lượng C2H4(%) song song với cạnh CH4 và
đường thẳng của đại lượng C2H2(%) song song với cạnh C2H4. Giao điểm của 3
đường thằng chính là lỗi thu được.
15


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

Ví dụ ta có bảng thơng số DGA đo được.
Bảng 2.8 Thơng số các khí

Khí
CH4
C2H2
DGA
192
7

Ta xác định được phần trăm mỗi khí:

C2H4
170

Tổng
369

CH4(%) = 52%
C2H2(%) = 2%
C2H4(%) = 46%
Sau khi xác định giao của 3 đường thẳng của các đại lượng ta thu được kết quả.

Lỗi

Hình 2.3 Xác định điểm lỗi trên tam giác Duval

Do điểm thu được nằm trong miền của lỗi T2 nên lỗi thu được chính là sự cố
nhiệt trong khoảng từ 300-700oC.
2.2.4

So sánh các phương pháp

Ta có bảng tổng hợp và so sánh các phương pháp chẩn đoán lỗi sử dụng nguồn
dữ liệu phân tích là khí hịa tan (theo tài liệu số [3]).
Bảng 2.9 Bảng so sánh 5 phương pháp phân tích DGA

Kiểu
KGM

Phương pháp
Kiểu lỗi
Khí phân tích
Sử dụng nồng độ khí ga Hồ quang, Phóng điện CO,CO2,H2,CH4,
riêng biệt, dễ thực hiện cục bộ, quá nhiệt dầu, quá
16


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

DRM

RRM

IRM

DTM

nhưng độ tin cậy chưa
cao
Sử dụng 4 tỷ lệ của các
chất
khí(CH4/H2,C2H2/C2H4,
C2H2/CH4,C2H6/C2H2) để
xác định 3 loại lỗi dựa
trên các giới hạn tỷ lệ đã
xác định
Sử dụng 3 tỷ lệ của các
chất
khí(CH4/H2,C2H2/C2H4,

C2H4/C2H6) để xác định
5 loại lỗi, dựa trên các
giới hạn tỷ lệ đã xác
định
Tượng tự như phương
pháp IRM tuy nhiên có
một số thay đổi ở các tỷ
lệ, để xác định 6 loại lỗi

Sử dụng tam giác kinh
nghiệm để xác định 7
lỗi, tuy nhiên thì khơng
thể xác định trường hợp
khơng xảy ra lỗi

nhiệt cellulolse

C2H4,C2H2 và C2H6

Phóng điện cục bộ, hồ H2,CH4,C2H4,
quang, lỗi nhiệt
C2H2 và C2H6

Phóng điện cục bộ, hồ H2,CH4,C2H4,
quang, lỗi quá nhiệt yếu, C2H2 và C2H6
lỗi nhiệt <700oC, lỗi nhiệt
>700oC

Phóng điện cục bộ, phóng H2,CH4,C2H4,
điện năng lượng thấp, C2H2 và C2H6

phóng điện năng lượng
cao, các lỗi nhiệt T <
300oC, các lỗi nhiệt 300
o
C < T < 700 oC, các lỗi
nhiệt T > 700 oC
Phóng điện cục bộ, phóng CH4, C2H4 và C2H2
điện năng lượng thấp,
phóng điện năng lượng
cao, các lỗi nhiệt T <
300oC, các lỗi nhiệt 300
o
C < T < 700 oC, các lỗi
nhiệt T > 700 oC và các sự
cố xếp chồng về nhiệt và
điện

Để so sánh tính hiệu quả và thống nhất của phương pháp, ta thực hiện kiểm tra
lỗi sử dụng tất cả phương pháp đối với hai mẫu khí hịa tan của hai máy biến áp
trên thực tế. Kết hợp với các thử nghiệm khác, hai mẫu khí này đã được xác định
tương ứng với tình trạng lỗi xảy ra trong máy biến áp là máy có phóng điện cục
bộ và máy có hiện tượng chớp tia lửa điện.
Bảng 2.10 Bảng thơng số các khí của MBA khi mắc lỗi phóng điện cục bộ (Mẫu số 1)

Khí

CH4

C2H2

C2H4

C2H6
17

CO

H2

Tổng


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

DGA

123

0

0

7

727

1312

2169

Bảng 2.11 Bảng thơng số các khí của MBA khi trong máy có hiện tượng tia lửa điện
(Mẫu số 2)

Khí

CH4

C2H2

C2H4

C2H6

CO

H2

Tổng

DGA

70

1

22

112

231

10

446

Từ bảng 2.9 và 2.10 ta sẽ kiểm tra lỗi theo từng phương pháp để kiểm tra độ
chính xác và trùng khớp giữa các phương pháp.
Ta xác định được phần trăm mỗi khí dựa vào bảng 2.9 và 2.10:
Bảng 2.12 Bảng phần trăm các khí

Khí

CH4(
%)

C2H2(
%)

C2H4(
%)

C2H6(
%)

CO(
%)

H2 (
%)

Mẫu số 1 5.67
(phóng
điện
cục
bộ)

0

0

0.32

33.52 60.4
9

Mẫu số 2 15.7
(hiện tượng
chớp tia lửa
điện)

0.22

4.94

25.1

51.8

2.24

• Phương pháp khí chính (KGM)
Mẫu số (1) Dựa trên các phần trăm khí đã tính ở bảng 2.11 kết hợp với bảng 2.1
thì với phương pháp khí chính này ta có thể kết luận lỗi trong trường hợp này là
phóng điện cục bộ và với phần trăm khí CO (%) = 33.52% thì ta có thể kết luận
lỗi trong trường hợp này là quá nhiệt giấy cách điện.
Mẫu số (2) Dựa trên các phần trăm khí đã tính ở bảng 2.11 kết hợp với bảng 2.1
thì với tỷ lệ khí CH 4 (%) = 15.7%, C2H4 (%) =4.94%, C2H6 (%) = 25.1% thì ta có
thể xác định được máy đang có lỗi quá nhiệt tuy nhiên ta khơng thể xác định
được chính xác lỗi nhiệt này tương ứng với nhiệt độ bao nhiêu oC và với phần
trăm khí CO (%) = 51.8% thì ta có thể kết luận lỗi trong trường hợp này là quá
nhiệt giấy cách điện.
18


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

• Phương pháp tỷ lệ Doernenburg (DRM)
Ta có bảng tỷ lệ :
Bảng 2.13 Tỷ lệ các khí

Tỉ số

CH4/H2

C2H2/C2H4

C2H2/CH4

C2H6/C2H2

C2H4/C2H6

Mẫu số 1 0.094
(phóng
điện cục
bộ)

Không
xác định

0

Không xác 0
định

Mẫu số 2 7
(hiện
tượng chớp
tia
lửa
điện)

0.045

0.014

112

0.1

Mẫu số (1) Dựa trên các phần trăm khí đã tính ở bảng 2.12 kết hợp với bảng 2.3
thì với phương pháp tỷ lệ Doernenburg ta không thể kết luận được lỗi trong
trường hợp này.
Mẫu số (2) Dựa trên các phần trăm khí đã tính ở bảng 2.12 kết hợp với bảng 2.3
thì với phương pháp tỷ lệ Doernenburg ta có thể kết luận rằng máy biến áp đã
mắc lỗi nhiệt.
• Phương pháp tỷ lệ Rougers (RRM)
Mẫu số (1) Dựa trên các phần trăm khí đã tính ở bảng 2.12 kết hợp với bảng 2.5
thì với phương pháp tỷ lệ Rougers ta khơng thể kết luận được lỗi trong trường
hợp này.
Mẫu số (2) Dựa trên các phần trăm khí đã tính ở bảng 2.12 kết hợp với bảng 2.5
thì với phương pháp tỷ lệ Rougers ta không thể kết luận được lỗi trong trường
hợp này.
• Phương pháp tỷ lệ IEC (IRM)
Mẫu số (1) Dựa trên các phần trăm khí đã tính ở bảng 2.12 kết hợp với bảng 2.6
thì với phương pháp tỷ lệ IEC ta có thể kết luận rằng máy biến áp đã mắc lỗi
phóng điện cục bộ.

19


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

Mẫu số (2) Dựa trên các phần trăm khí đã tính ở bảng 2.12 kết hợp với bảng 2.6
thì với phương pháp tỷ lệ IEC ta không thể kết luận được lỗi trong trường hợp
này.
• Phương pháp tam giác Duval (DTM)
Ta có phần trăm các khí như sau:
Bảng 2.14 Bảng phần trăm ba khí

Khí

CH4(%)

C2H2(%)

C2H4(%)

Mẫu số 1 (phóng 100
điện cục bộ)

0

0

Mẫu số 2 (hiện 75.27
tượng chớp tia
lửa điện)

1.08

23.65

Sau khi xác định giao của 3 đường thẳng của các đại lương ta thu được kết quả.
(1)

(2)

Hình 2.4 Xác định điểm lỗi trên tam giác Duval

Mẫu số (1) Theo hình 2.4, ta thấy điểm lỗi nằm trên miền lỗi PD nên lỗi thu được
chính là Phóng điện cục bộ.
Mẫu số (2) Theo hình 2.4, ta xác định giao điểm của các đường thẳng của các đại
lượng và nhận thấy nó nằm trong vùng lỗi của T2 nên ta kết luận lỗi thu được là
sự cố nhiệt 300oC 20


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

Kết luận : Từ việc phân tích hai mẫu khí trên, ta có thể đưa ra nhận xét với cùng
một mẫu khí thực tế đã biết và đã được xác định lỗi cho máy biến áp thì đối với
mỗi phương pháp lại cho ra một kết quả khác nhau. Do đó, ta có thể nhận thấy
được độ chính xác và tính thống nhất của các phương pháp nói trên là chưa cao.
Chính vì vậy mà ta cần một phương pháp tối ưu hơn, độ tin cậy cao hơn và
phương pháp đó sẽ được trình bày ở chương 3.

CHƯƠNG 3. TỔNG QUAN VỀ MẠNG NEURAL NETWORK
Nhận thấy sự không thống nhất cũng như độ chính xác chưa cao của các phương
pháp đã trình bày ở trên nên ở chương này, chúng ta sẽ đi tìm hiểu một phương
pháp khác đó là chẩn đoán lỗi MBA bằng mạng neural network. Một phương
pháp được rất nhiều chuyên gia sử dụng với mức độ chính xác rất cao.
3.1 Giới thiệu về mạng Neural Network
Mạng Neural Network được lấy cảm hứng từ nơron thần kinh sinh học, trong đó
dữ liệu từ nhiều dây thần kinh đầu vào đi về một nhân tế bào. Nhân tế bào tổng
hợp thơng tin và đưa ra quyết định ở tín hiệu đầu ra. Trong mạng neural network
nhân tạo thì dữ liệu đầu vào sẽ qua hàm tính tổng và hàm kích hoạt có chức năng
tương tự nhân tế bào. Tên gọi mạng neural network nhân tạo bắt nguồn từ đây.

21

Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

Hình 3.5 Cấu trúc mạng Neural Network

3.2 Cấu trúc mạng neural network
3.2.1

Lớp

Ngồi lớp đầu vào và lớp đầu ra thì mạng neural network đa lớp có thể có rất
nhiều lớp ẩn (hidden layer). Các lớp ẩn từ đầu vào tới đầu ra được đánh số thứ tự
từ một. Hình 3.1 là một ví dụ điển hình của mạng neural network nhiều lớp.
Số lượng lớp trong mạng neural network nhiều lớp được kí hiệu là L, được tính
bằng tổng số lớp ẩn cộng với một. Khi đếm số lớp ẩn của mạng neural network
nhiều lớp thì lớp đầu vào và lớp đầu ra khơng được tính.
3.2.2

Nút

Quan sát Hình 3.2, mỗi điểm hình tròn trong một tầng được gọi là một nút (node
hoặc unit). Đầu vào của tầng ẩn thứ l được ký hiệu bởi z (l) , đầu ra tại mỗi tầng
thường được ký hiệu là a(l) (thể hiện activation, tức giá trị tại các nút sau khi áp
dụng hàm kích hoạt lên đầu vào z (l) ). Đầu ra của nút thứ i trong tầng thứ l được
ký hiệu là ai(l) . Giả sử thêm rằng số nút trong tầng thứ l (khơng tính hệ số điều
chỉnh) là d(l) . Vector biểu diễn đầu ra của tầng thứ l là a(l) ∈ .

22

Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

Hình 3.6 Cấu trúc mạng Neural Network

3.2.3

Trọng số và hệ số điều chỉnh

Có L ma trận trọng số cho một mạng neural network có L tầng. Các ma trận này
được ký hiệu là ,l = 1, 2, ..., L trong đó W (l) thể hiện các kết nối từ tầng thứ l −1
tới tầng thứ l (nếu ta coi tầng đầu vào là tầng thứ 0). Cụ thể hơn, phần tử thể hiện
kết nối từ nút thứ i của tầng thứ (l − 1) tới nút từ j của tầng thứ (l). Các hệ số điều
chỉnh của tầng thứ (l) được ký hiệu là . Các trọng số này được ký hiệu trên Hình
5.2. Khi tối ưu một mạng đa tầng cho một cơng việc nào đó, chúng ta cần đi tìm
các trọng số và hệ số điều chỉnh này. Tập hợp các trọng số và hệ số điều chỉnh
lần lượt được ký hiệu là W và b.
3.2.4

Hàm kích hoạt

Mỗi đầu ra tại một tầng, trừ tầng đầu vào, được tính theo cơng thức:
(3-1)

Trong đó ) là một hàm kích hoạt phi tuyến. Nếu hàm kích hoạt tại một tầng là
một hàm tuyến tính, tầng này và tầng tiếp theo có thể rút gọn thành một tầng vì
hợp của các hàm tuyến tính là một hàm tuyến tính. Hàm kích hoạt thường là một
hàm số áp dụng lên từng phần tử của ma trận hoặc vector đầu vào. Dưới đây là
một số hàm cơ bản (theo tài liệu số [4]).
Sigmoid và tanh:

23


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

( a)

(b)

Hình 3.7 Ví dụ về đồ thị của hàm (a) sigmoid và hàm (b)tanh

Hàm sigmoid có dạng: sigmoid(z) = với đồ thị như trong Hình 3.3a. Nếu đầu
vào lớn, hàm số sẽ cho đầu ra gần với một. Với đầu vào nhỏ (rất âm), hàm số sẽ
cho đầu ra gần với khơng. Trước đây, hàm kích hoạt này được sử dụng nhiều vì
có đạo hàm rất đẹp. Những năm gần đây, hàm số này ít khi được sử dụng. Một
hàm tương tự thường được sử dụng và mang lại hiệu quả tốt hơn là hàm tanh với:
(3-2)

Hàm số này có tính chất đầu ra chạy từ -1 đến 1, khiến cho nó có tính chất tâm
khơng (zero-centered) thay vì chỉ dương như hàm sigmoid. Gần đây, hàm
sigmoid chỉ được sử dụng ở tầng đầu ra khi đầu ra là các giá trị nhị phân hoặc
biểu diễn các xác suất. Một nhược điểm dễ nhận thấy là khi đầu vào có trị tuyệt
đối lớn, đạo hàm của cả sigmoid và tanh rất gần với không. Điều này đồng nghĩa
với việc các hệ số tương ứng với nút đang xét sẽ gần như không được cập nhật
khi sử dụng công thức cập nhật gradient desent. Thêm nữa, khi khởi tạo các hệ số
cho mạng neural network đa tầng với hàm kích hoạt sigmoid, chúng cần tránh
trường hợp đầu vào một tầng ẩn nào đó q lớn, vì khi đó đầu ra của tầng đó rất
gần khơng hoặc một, dẫn đến đạo hàm bằng không và gradient desent hoạt động
không hiệu quả (theo tài liệu số [4]).

Hàm ReLu:

24


Nguyễn Thế Linh – 20152204 – Lớp Điện 1 K60

Hình 3.8 Hàm ReLU và tốc độ hội tụ khi so sánh với hàm tanh

ReLU (Rectified Linear Unit) gần đây được sử dụng rộng rãi vì tính đơn giản của
nó. Đồ thị của hàm ReLU được minh họa trên Hình 3.4. Hàm ReLU có cơng thức
tốn học – rất đơn giản trong tính tốn. Đạo hàm của nó bằng khơng tại các điểm
âm, bằng một tại các điểm dương. ReLU được chứng minh giúp việc huấn luyện
các mạng neural networrk đa tầng nhanh hơn rất nhiều so với hàm tanh. Hình 3.4
so sánh sự hội tụ của hàm mất mát khi sử dụng hai hàm kích ReLU hoặc tanh. Ta
thấy rằng với các mạng sử dụng hàm kích hoạt ReLU, hàm mất mát giảm rất
nhanh sau một vài epoch đầu tiên. Ngoài ra, các biến thể của ReLU như leaky
rectified linear unit (Leaky ReLU), parametric rectified linear unit (PReLU) và
randomized leaky rectified linear units (RReLU) cũng được sử dụng và cho kết
quả tốt (theo tài liệu số [4]).
3.3 Thuật toán Levenberg – Marquardt
Một trong những vấn đề quan trọng nhất trong việc phát triển mạng neural
network là việc huấn luyện mạng. Việc huấn luyện một mạng neural network về
cơ bản có nghĩa là tìm một tập hợp các tham số mạng nhằm tối ưu hóa hàm chi
phí (cost function) để mạng có hiệu suất tốt nhất. Hầu hết các thuật tốn được sử
dụng trong huấn luyện mạng neural network đều sử dụng một số hình thức giảm
độ dốc (gradient descent). Điều này được thực hiện bằng cách lấy đạo hàm của
hàm chi phí (cost function) theo các tham số mạng và sau đó thay đổi các tham
số đó để có thể giảm được độ dốc của hàm chi phí (cost function).

Thuật toán Levenberg-Marquardt được biết đến là một thuật toán nổi tiếng về
huấn luyện mạng bằng cách tính đạo hàm cấp hai của hàm chi phí để quá trính
huấn luyện mạng có hàm chi phí (cost function) có giá trị nhỏ nhất. Điều đó đã
làm cho thuật tốn Levenberg – Marquardt trở thành một phương pháp tiêu
chuẩn để giải quyết các vấn đề liên quan đến các bài toán tối ưu phi tuyến tính
dựa trên kỹ thuật bình phương nhỏ nhất (least-squares), được áp dụng rộng rãi
trong các lĩnh vực khác nhau. Ở đây, thuật toán Levenberg-Marquardt được chọn
để được sử dụng làm thuật tốn huấn luyện mạng vì nó là một trong những

25