2389 van ba n cu a ba i ba o 7247 1 10 20210907 9371

Đinh Thành Việt, Nguyễn Hữu Hiếu, Ngô Minh Khoa 110 PHÁT HIỆN NHIỄU LOẠN ĐIỆN ÁP BẰNG PHƯƠNG PHÁP BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC DETECTION OF VOLTAGE DISTURBANCES USING DISCRETE WAVELET TRANSFORMING METHOD Đinh Thành Việt1, Nguyễn Hữu Hiếu1, Ngô Minh Khoa2 Đại học Đà Nẵng; dtviet@ac.udn.vn; huuhieu019@yahoo.com Trường Đại học Quy Nhơn; nmkhoaqnu@gmail.com Tóm tắt - Bài báo đề xuất phương pháp để phát nhiễu loạn điện áp (NLĐA) lưới điện phân phối (LĐPP) Giá trị lượng hệ số chi tiết phương pháp biến đổi wavelet rời rạc (DWT) cửa sổ nửa chu kỳ sử dụng để phát xuất nhiễu loạn tín hiệu điện áp Sóng điện áp ghi lại khoảng thời gian 10 chu kỳ sau phát khoảng chu kỳ trước xuất nhiễu loạn Chương trình mơ xây dựng Matlab/Simulink GUI để mô dạng nhiễu loạn lõm áp, tăng áp, độ dao động đóng tụ,… Các kết mơ cho thấy phương pháp đề xuất phát xác dạng NLĐA ghi dạng sóng nhiễu loạn lưu lại để làm sở liệu cho việc phân tích xa Abstract - This paper proposes an approach to detect voltage quality disturbances in the distribution power network Energy value of the detail coefficient in discrete wavelet transforming method (DWT) on a half-cycle window has been used to detect the presence of disturbances in voltage signals Voltage waveform is recorded in a period of 10 cycles after detection and cycles before the appearance of disturbance The simulation program has been based on Matlab/Simulink and GUI to simulate voltage disturbance types such as voltage sag, voltage swell, oscillatory transience, etc The simulation results show that the proposed method can detect the voltage quality disturbances and waveform records are saved to the database for further analysis Từ khóa - lưới điện phân phối; chất lượng điện áp; nhiễu loạn điện áp; biến đổi wavelet; Matlab/Simulink Key words - Distribution power network; voltage quality; voltage disturbance; wavelet transformation; Matlab/Simulink Đặt vấn đề phép trích xuất thơng tin từ tín hiệu sang miền thời gian - tần số cung cấp độ phân giải cao thời điểm có thành phần tần số cao xuất tín hiệu có độ phân giải cao thành phần tần số thấp tín hiệu Biến đổi ST xem phương pháp kết hợp STFT WT, sử dụng độ dài cửa sổ thay đổi đảm bảo trì thơng tin góc pha q trình phân tích [1], [5] Cửa sổ phụ thuộc tần số tạo độ phân giải tần số cao tín hiệu có tần số thấp, ngược lại thành phần tần số cao định vị xác thời điểm xuất chúng Với ưu điểm phương pháp DWT, báo nghiên cứu ứng dụng DWT để phát NLĐA LĐPP Giá trị lượng hệ số chi tiết DWT sử dụng để phát xuất dạng NLĐA Từ sở đó, sóng điện áp xảy nhiễu loạn ghi lại nhằm phục vụ cho việc phân tích đánh giá chất lượng điện áp LĐPP Ngày nay, việc sử dụng ngày nhiều thiết bị điện tử công suất, điều khiển (biến tần điều khiển tốc độ động cơ, điều khiển khả trình,…) với tham gia nguồn điện phân tán sử dụng nguồn lượng tái tạo (năng lượng gió, lượng mặt trời,…) làm ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng nguồn điện cung cấp cho khách hàng [1] Chất lượng nguồn điện định nghĩa “bất kỳ sai lệch điện áp, dịng điện tần số mà dẫn đến hư hỏng vận hành sai thiết bị khách hàng” Việc ứng dụng rộng rãi thiết bị điện tử công suất sử dụng sơ đồ điều khiển nhanh nhạy lưới điện mang lại nhiều lợi ích kinh tế kỹ thuật, chúng tạo nhiều thách thức việc quản lý vận hành lưới điện [2] Để cải thiện chất lượng điện áp LĐPP, nhiệm vụ quan trọng phát phân loại chúng thành dạng khác cách sử dụng cơng cụ xử lý tín hiệu để thiết lập trích xuất đặc trưng tín hiệu mà cho phép phân biệt dạng khác Trong số cơng cụ xử lý tín hiệu có biến đổi Fourier (FT) cho biết thành phần tần số tồn tín hiệu cần phân tích, mà khơng cho biết thơng tin thời gian xuất thành phần tần số đó, phương pháp FT cho kết khơng xác phân tích tín hiệu động [1] Mặc dù biến đổi Fourier thời gian ngắn (STFT) cải thiện nhược điểm FT, khơng đạt độ phân giải tốt miền thời gian tần số Hiện biến đổi thời gian – tần số sử dụng để thực việc trích xuất đặc trưng tín hiệu, chẳng hạn biến đổi wavelet (WT) [3, 4] biến đổi Stockwell (ST) [1] Biến đổi WT cho Phát NLĐA DWT 2.1 Cơ sở phương pháp DWT Biến đổi DWT dạng rời rạc biến đổi wavelet liên tục (CWT) CWT tín hiệu liên tục theo thời gian định nghĩa sau [4], [6]: CWT ( a, b ) = +  f (t ) * a ,b ( t ) dt; a, b  R, a  (1) − với:  a*,b (t ) = t −b  *   a  a (2) Trong đó: ψ(t) wavelet mẹ; dấu “*” kí hiệu cho số phức; a b tham số co giãn chuyển dịch ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(90).2015 Tham số co giãn a thiết lập tần số dao động độ dài wavelet cịn tham số chuyển dịch b mơ tả vị trí chuyển dịch tín hiệu Trong ứng dụng thực tế, DWT sử dụng thay cho CWT Điều thực cách sử dụng giá trị rời rạc a = a0m b = nb0a0m để thay cho tham số co giãn tham số chuyển dịch Khi đó: ( )  m,n ( t ) = a0− m /2 a0− mt − nb0 ; m, n  Z (3) Trong đó: m n thể cho khả định vị tần số định vị thời gian Thông thường, chọn a0 = b0 = để tạo biến đổi wavelet trực giao phân tích đa phân giải (MRA) Trong MRA, tín hiệu f(t) phân tích thành hệ số xấp xỉ hệ số chi tiết [7] mà thực hàm tỉ lệ m,n(t) wavelet ψm,n(t): ( m,n ( t ) = 2−( m /2)  2− m t − n ( )  m,n ( t ) = 2−( m /2) 2− m t − n (4) ) (5) Các hàm tỉ lệ có liên quan với lọc thông thấp (với hệ số lọc {g0(n)}) hàm wavelet có liên quan với lọc thông cao (với hệ số lọc {g1(n)}) Các mối liên hệ thể sau: (6)  (t ) = g0 ( n ) 2 ( 2t − n ) 111 cao; X(n)– Tín hiệu đầu vào rời rạc theo thời gian; cA1(n)– Hệ số xấp xỉ mức (Đầu lọc thông thấp thứ nhất); cD1(n)– Hệ số chi tiết mức (Đầu lọc thông cao thứ nhất); cA2(n)– Hệ số xấp xỉ mức (Đầu lọc thông thấp thứ hai); cD2(n) – Hệ số chi tiết mức (Đầu lọc thông cao thứ hai) 2.2 Thuật toán phát NLĐA Việc phát ghi lại dạng NLĐA cần thiết nhằm làm sở đánh giá chất lượng điện cung cấp cho khách hàng, làm sở để tìm nguyên nhân gây hư hỏng thiệt hại khách hàng số cố xảy từ phía nguồn cấp hay từ khách hàng gây Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng biến đổi DWT để phát ghi lại NLĐA chẳng hạn như: lõm áp, tăng áp, áp, độ dao động,… Sơ đồ khối hệ thống phát nhiễu loạn điện áp thể Hình Hệ thống có phần là: phần cứng phần mềm Phần cứng thực nhiệm vụ xử lý tín hiệu điện áp đầu vào đưa đến mơđun thu thập liệu Cịn phần mềm sử dụng thuật toán phát NLĐA từ liệu môđun thu thập liệu Cuối phận ghi lại liệu đếm số kiện điện áp xảy vị trí cần giám sát Vị trí giám sát NLĐA xuất vị trí cần giám sát  n  (t ) =  g (n) 2 ( 2t − n ) (7) n Các lọc có số thuộc tính quan trọng sau: (8) g 02 ( n ) = Xử lý tín hiệu Mơđun thu thập liệu Ghi liệu đếm số kiện Thuật toán phát NLĐA Phần cứng  n g ( n) = (9) n g (n) = (10) Phần mềm n  g (n) = (11) n Bộ lọc g1(n) dạng khác lọc g0(n) tồn giá trị nguyên lẻ N cho [4], [7]: g1 ( n ) = ( −1) g0 ( N − − n ) n (12) Thủ tục phân tích bắt đầu việc đưa tín hiệu qua lọc Xấp xỉ đầu lọc thơng thấp, cịn chi tiết đầu lọc thơng cao Ví dụ, cấu trúc lọc mức thể Hình cD1(n) X(n) g1(n) g0(n) cA1(n) cD2(n) g1(n) g0(n) cA2(n) Hình Cấu trúc lọc mức DWT Trong đó: g0(n)– Bộ lọc thơng thấp; g1(n)– Bộ lọc thơng Hình Sơ đồ khối hệ thống phát NLĐA Khi có nhiễu loạn xuất tín hiệu điện áp phát tín hiệu điện áp ghi lại phạm vi 02 chu kỳ trước xuất nhiễu loạn kéo dài thêm 10 chu kỳ kể từ sau phát nhiễu loạn Do vậy, ghi nhiễu loạn có tổng số 12 chu kỳ tương ứng với 256 mẫu/ chu kỳ x 12 chu kỳ = 3072 mẫu Trong trường hợp nhiễu loạn tồn dài 10 chu kỳ hệ thống phát ghi lại 12 chu kỳ quanh thời điểm xuất (02 chu kỳ trước phát 10 chu kỳ sau phát hiện) 12 chu kỳ quanh thời điểm kết thúc nhiễu loạn (02 chu kỳ trước kết thúc 10 chu kỳ sau kết thúc) Sơ đồ thuật tốn phát NLĐA thể Hình Tín hiệu điện áp đưa qua lọc để loại bỏ nhiễu tín hiệu ban đầu, sau lấy mẫu với tần số lấy mẫu fs=12,8 kHz (256 mẫu/chu kỳ) Ví dụ tín hiệu số hóa cửa sổ lấy mẫu tín hiệu điện áp sơ đồ thuật toán phát NLĐA biến đổi DWT thể Hình Đinh Thành Việt, Nguyễn Hữu Hiếu, Ngơ Minh Khoa 112 TU Bộ lọc TẢI Cửa sổ n2 mẫu V (1x1) Chuyển đổi A/D Biến đổi DWT V’ (n1x1) Cửa sổ n1 mẫu Chọn hệ số chi tiết d1 Ed1 Cửa sổ n3 mẫu No |u|2 ≥ ɛ Yes Δt t Trigger ≥ 10T Yes Lưu V’abc vào nhớ đệm z-1 No Bản ghi Hình Sơ đồ thuật tốn phát NLĐA DWT Tín hiệu điện áp Thời điểm k t Cửa sổ n2 mẫu (n2 = 256 mẫu/chu kỳ x 01 chu kỳ = 256 mẫu) Cửa sổ n1 mẫu (n1 = 256 mẫu/chu kỳ x 12 chu kỳ = 3072 mẫu) Hình Tín hiệu số hóa cửa sổ lấy mẫu tín hiệu Các mẫu cửa sổ n2 mẫu đầu vào biến đổi DWT sử dụng Db4 với mức Do đó, đầu biến đổi DWT có hệ số chi tiết từ d1 ÷ d7 hệ số xấp sỉ a7 Tuy nhiên, theo đặc điểm biến đổi DWT phân tích trên, hệ số chi tiết d1 chứa thành phần tần số bậc cao thể thay đổi đột biến tín hiệu cần phân tích nên cho phép ta xác định nhiễu loạn xuất tín hiệu điện áp Do đó, nghiên cứu hệ số chi tiết d1 chọn từ đầu DWT Giả sử xét kết hệ số chi tiết d1 từ biến đổi DWT tín hiệu lõm áp thể Hình 5.a Từ kết phóng to thời điểm đột biến hệ số d1 (như hai hình phía cùng), ta thấy đơn sử dụng hệ số chi tiết d1 để phát nhiễu loạn xuất tín hiệu điện áp trở nên khó khăn, hệ số chi tiết d1 có giá trị âm dương nên khó để xác định giá trị ngưỡng, để từ giúp ta phát xuất nhiễu loạn điện áp Do nghiên cứu này, tác giả sử dụng giá trị lượng hệ số chi tiết d1 tính tốn cửa sổ n3 mẫu Năng lượng hệ số chi tiết thời điểm k xác định dựa giá trị hệ số chi tiết d1 cửa sổ n3 mẫu (trong đó, n3 số mẫu ½ chu kỳ) Năng lượng Ed1(k) xác định theo biểu thức sau: Ed ( k ) = k  k −128 +1 d1 ( k ) (13) Ngưỡng Xung lên Xung lên Ngưỡng (ɛ) t1 t2 Hình Sử dụng lượng hệ số chi tiết phát NLĐA; a) Hệ số chi tiết d1; b) Năng lượng hệ số chi tiết d1 Nếu giá trị lượng hệ số chi tiết Ed1(k) lớn giá trị ngưỡng để phát nhiễu loạn (ɛ) cho xung lên đầu đưa đến khối trigger để ghi nhận thời ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(90).2015 điểm mà có thay đổi đột biến tín hiệu ban đầu Độ lệch thời gian 02 thời điểm trigger liền kề xác định sau: (14) t = t2 − t1 Giá trị Δt so sánh với khoảng thời gian 10T (T khoảng thời gian 01 chu kỳ) Nếu Δt nhỏ 10T phạm vi ghi 12 chu kỳ, bao gồm chu kỳ trước thời điểm bắt đầu xuất nhiễu loạn (t1) 10 chu kỳ kể từ lúc bắt đầu xuất nhiễu loạn (Hình 6.a) Cịn ngược lại nhiễu loạn điện áp ghi thành 02 ghi Hình 6.b, đó: Bản ghi thứ gồm 12 chu kỳ, có chu kỳ trước thời điểm bắt đầu xuất nhiễu loạn (t1) 10 chu kỳ kể từ bắt đầu xuất nhiễu loạn Bản ghi thứ hai gồm 12 chu kỳ có 10 chu kỳ trước thời điểm kết thúc nhiễu loạn (t2) chu kỳ kể từ sau kết thúc nhiễu loạn điện áp 10T t = t1- t2 2T t1 t2 113 mức Uđm (V); chọn pha (Pha A, B C) để hiển thị kết giám sát - Dữ liệu giám sát thời gian thực: + Đồ thị tín hiệu điện áp thể tín hiệu điện áp dạng sóng tức thời điện áp trị hiệu dụng pha lựa chọn Chúng cập nhật liên tục theo thời gian + Đồ thị lượng hệ số chi tiết d1 cập nhật liên tục theo thời gian nhằm phát ghi lại NLĐA + Các ô text thể giá trị điện áp trị hiệu dụng ba pha UrmsA (pu), UrmsB (pu) UrmsC (pu) thể giá trị điện áp trị hiệu dụng pha cập nhật liên tục theo thời gian - Kết phát ghi lại NLĐA: + Thứ tự ghi thể ô text RECORD 1, 2, …, n + Đồ thị dạng sóng tương ứng với ghi thứ n ghi lại hệ thống - Các nút nhấn bao gồm: Chạy, Dừng, Phân loại Kết thúc t Phạm vi ghi a) t  10T t = t1- t2 2T 10T 2T 10T t1 t2 Phạm vi ghi t Phạm vi ghi Hình Mơ hình phát NLĐA Matlab/Simulink b) t > 10T Hình Biểu đồ thời gian ghi mẫu tín hiệu điện áp Kết Hình ví dụ cho trường hợp phát lõm áp sử dụng biến đổi DWT Tại thời điểm bắt đầu kết thúc lõm áp, hệ số chi tiết d1 biến đổi DWT thay đổi đột biến Tuy nhiên, nhìn vào kết phóng to d1 02 thời điểm này, thấy khó xác định giá trị ngưỡng để xác định thời điểm bắt đầu kết thúc nhiễu loạn Trong báo này, việc sử dụng lượng hệ số chi tiết (Ed1) Hình 5.b cho phép dễ dàng xác định thời điểm bắt đầu kết thúc tương ứng với thời điểm xuất xung lên Khi xác định thời điểm bắt đầu kết thúc nhiễu loạn thỏa mãn điều kiện trình bày sóng nhiễu loạn ghi lại thành ghi Chương trình phát ghi lại NLĐA thiết kế giao diện GUI Matlab với mục đích nhằm liên kết mơ hình hệ thống phát ghi lại nhiễu loạn Matlab/Simulink (Hình 7) với giao diện GUI thể Hình Trên giao diện có nội dung sau: - Thông số ban đầu hệ thống điện mơ hình hóa Matlab/Simulink: tên file; tần số f (Hz); điện áp định Hình Chương trình phát NLĐA Kết mơ Mơ hình hệ thống điện nghiên cứu mục mơ hình hóa Matlab/Simulink Hình Điện áp điểm đấu nối chung (PCC – Point of Common Coupling) giám sát để phát ghi lại NLĐA xảy Khảo sát trường hợp sau để đánh giá khả Đinh Thành Việt, Nguyễn Hữu Hiếu, Ngô Minh Khoa 114 phát ghi lại hệ thống đề xuất: Các kết mô ba trường hợp lõm áp 01 pha, tăng áp 03 pha độ đóng tụ bù thể Hình 10 đến Hình 12 cho thấy lượng hệ số chi tiết d1 cho phép phát xuất NLĐA Do đó, có bất thường xuất tín hiệu điện áp hệ thống phát ghi lại thành ghi sóng điện áp điểm PCC Hình Mơ hình hệ thống điện nghiên cứu Simulink Hình 11 Kết mơ trường hợp + Trường hợp 1: Lõm áp 01 pha 50% xuất thời điểm 0,205 s kết thúc sau chu kỳ + Trường hợp 3: Đóng tụ bù thời điểm 0,6 s Hình 12 Kết mơ trường hợp Hình 10 Kết mơ trường hợp + Trường hợp 2: Tăng áp 03 pha 120% xuất thời điểm 0,205 s kết thúc sau chu kỳ Với thuật toán trình bày mục 2.2, thời gian sóng điện áp ghi lại phát xuất nhiễu loạn 12 chu kỳ, bao gồm 02 chu kỳ trước phát nhiễu loạn Trong trường hợp thời gian tồn nhiễu loạn kéo dài 10 chu kỳ phương pháp chia thành hai ghi cho nhiễu loạn ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(90).2015 Kết luận NLĐA gây ảnh hưởng đến thiết bị phụ tải nhạy cảm LĐPP gây gián đoạn qui trình sản xuất phức tạp, dẫn đến thiệt hại kinh tế khách hàng Do việc giám sát, phát ghi nhận NLĐA để làm sở đánh giá chất lượng điện áp LĐPP nhiệm vụ quan trọng cấp bách Bài báo đề xuất phương pháp để phát nhiễu loạn điện áp dựa sở phương pháp DWT giá trị lượng hệ số chi tiết d1 Thuật tốn cho phép phát ghi lại sóng điện áp khoảng thời gian xảy nhiễu loạn Sử dụng Matlab/Simulink để xây dựng mơ hình mơ kiểm chứng phương pháp đề xuất trường hợp lõm áp, tăng áp dao động độ đóng tụ Các kết mô cho thấy hiệu phương pháp đề xuất việc phát xác thời điểm bắt đầu kết thúc nhiễu loạn điện áp Phương pháp ứng dụng thiết bị giám sát chất lượng điện áp nhằm giám sát nhiễu loạn điện áp bất thường xuất vị trí cần giám sát 115 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] D Granados-Lieberman, R J Romero-Troncoso, R A OsornioRios, A Garcia-Perez, and E Cabal-Yepez, “Techniques and methodologies for power quality analysis and disturbances classification in power systems: a review”, IET Gener Transm Distrib., vol 5, no 4, p 519, 2011 [2] H Erişti and Y Demir, “Automatic classification of power quality events and disturbances using wavelet transform and support vector machines”, IET Gener Transm Distrib., vol 6, no 10, p 968, 2012 [3] C.-H Lin and M.-C Tsao, “Power quality detection with classification enhancible wavelet-probabilistic network in a power system”, IEE Proc - Gener Transm Distrib, vol 152, no 6, p 969, 2005 [4] S Avdakovic, A Nuhanovic, M Kusljugic, and M Music, “Wavelet transform applications in power system dynamics”, Electr Power Syst Res., vol 83, no 1, pp 237–245, Feb 2012 [5] O Ipinnimo, S Chowdhury, S P Chowdhury, and J Mitra, “A review of voltage dip mitigation techniques with distributed generation in electricity networks”, Electr Power Syst Res., vol 103, pp 28–36, Oct 2013 [6] H He and J A Starzyk, “A Self-Organizing Learning Array System for Power Quality Classification Based on Wavelet Transform”, IEEE Trans Power Deliv., vol 21, no 1, pp 286–295, Jan 2006 [7] T X Zhu, S K Tso, and K L Lo, “Wavelet-Based Fuzzy Reasoning Approach to Power-Quality Disturbance Recognition”, IEEE Trans Power Deliv., vol 19, no 4, pp 1928–1935, 2004 (BBT nhận bài: 21/03/2015, phản biện xong: 23/04/2015) ... OsornioRios, A Garcia-Perez, and E Cabal-Yepez, “Techniques and methodologies for power quality analysis and disturbances classification in power systems: a review”, IET Gener Transm Distrib., vol... 5, no 4, p 519 , 2 011 [2] H Erişti and Y Demir, “Automatic classification of power quality events and disturbances using wavelet transform and support vector machines”, IET Gener Transm Distrib.,... vol 6, no 10 , p 968, 2 012 [3] C.-H Lin and M.-C Tsao, “Power quality detection with classification enhancible wavelet-probabilistic network in a power system”, IEE Proc - Gener Transm Distrib,