(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn

72 3 0
(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện bằng kỹ thuật WAVELET kết hợp mạng nơ rôn

CẢM TẠ Trong thời gian bắt đầu học đến nay, em nhận nhiều quan tâm, giúp đỡ q Thầy Cơ, gia đình, đồng nghiệp bạn bè Với lòng biết ơn chân thành sâu sắc nhất, em xin gửi đến quý Thầy Cô Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM, đặc biệt quan tâm giúp đỡ Thầy hướng dẫn TS Nguyễn Nhân Bổn với tri thức tâm huyết để truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho em thực đề tài nghiên cứu Em chân thành cảm ơn thầy cô giáo Khoa Điện – Điện Tử cung cấp kiến thức, phòng Đào tạo sau ĐH trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP HCM tạo điều kiện suốt q trình học tập trường, góp ý nhiều ý kiến quý báu để em hoàn thành tốt luận văn Mặc dù thời gian qua cố gắng nỗ lực nghiên cứu kiến thức nhiều hạn chế nên tránh thiếu sót Kính mong thầy hội đồng khoa học xem xét góp ý, chỉnh sửa để luận văn hoàn thiện tốt nghiên cứu sau TP HCM, tháng năm 2018 Học viên thực NGUYỄN VĂN KHÁNH vii LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày 05 tháng năm 2018 NGUYỄN VĂN KHÁNH viii TÓM TẮT Sự tăng trưởng nhanh chóng hệ thống điện theo đà phát triển kinh tế xã hội quốc gia, dẫn đến gia tăng số lượng đường dây truyền tải vận hành với nhiều cấp điện áp khác tổng chiều dài Vì thế, cố xảy tuyến đường dây truyền tải tránh khỏi Sự cố đường dây truyền tải gây gián đoạn điện cho khách hàng dẫn đến thiệt hại đáng kể cho xã hội, đặc biệt cho ngành sản xuất cơng nghiệp Phát nhanh chóng vị trí cố sửa chữa kịp thời cố quan trọng việc trì vận hành hệ thống điện tin cậy Tính sẵn sàng cung cấp điện liên tục tính tin cậy có tầm quan trọng ngày tăng nay, sách tự hóa lượng thị trường lượng cạnh tranh, cách trực tiếp để giảm chi phí vận hành gia tăng lợi nhuận Trong luận văn này, nghiên cứu việc áp dụng phép biến đổi Wavelet cho việc xác định vị trí ngắn mạch đường dây truyền tải cao Trong đó, sóng điện áp dịng điện đường dây mô Matlab simulink Từ kết này, sử dụng phép biến đổi Wavelet kết hợp với mạng nơ ron RBF để tìm vị trí xảy ngắn mạch Để đánh giá khả ứng dụng phương pháp đề nghị, áp dụng phương pháp đề xuất cho đường dây gồm hai máy phát làm việc song song Kết cho thấy phương pháp đề xuất có độ xác cao thích hợp cho mơ hình thực tế ix ABSTRACT The rapid growth of the electricity system in the light of a country's economic development has led to an increase in the number of transmission lines operating at different voltage levels and the total length of it Thus, the incident on the transmission line is inevitable Incidents on the transmission line cause electrical interruption to the customer and may result in significant damage to the society, especially to the industrial production Rapid location detection and timely repair of these incidents is important in maintaining reliable electrical system operation Increased availability of electricity and reliability is of increasing importance nowadays due to new policies on energy liberalization and competitive energy markets, as a direct way to reduce transportation costs and increase profits In this thesis, I investigated the application of wavelet transformations for the positioning of short circuits on high voltage transmission lines In that, the voltage waves and currents on the line are simulated by the Matlab simulink From these results, I used the Wavelet transform associated with the RBF neuron network to find out where the short circuit occurred To evaluate the applicability of the proposed method, I applied the proposed method for a line consisting of two generators working in parallel The results show that the proposed method has very high accuracy and is suitable for practical models x MỤC LỤC LÝ LỊCH KHOA HỌC v CẢM TẠ vii LỜI CAM ĐOAN viii TÓM TẮT ix ABSTRACT x DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ xiii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU xiv CHƯƠNG : TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 1.1 Đặt vấn đề 1.1 Mục đích 1.2 Nhiệm vụ đề tài 1.3 Phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Điểm đề tài 1.6 Giá trị thực tiễn đề tài 1.7 Các nghiên cứu khoa học liên quan 1.8 Hướng nghiên cứu của đề tài CHƯƠNG : GIỚI THIỆU VỀ PHƯƠNG PHÁP BIẾN ĐỔI WAVELET 2.1 Giới thiệu tổng quan mạng wavelet 2.2 Nguồn gốc mạng wavelet 11 2.3 Ứng dụng wavelet hệ thống điện 12 CHƯƠNG : TỔNG QUAN PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG SỰ CỐ DỰA TRÊN MỘT SỐ BÀO BÁO NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC 16 3.1 Tóm tắt nội dung 16 3.2 Giới thiệu 16 3.3 Biến đổi wavelet rời rạc 17 3.4 Mạng nơ ron nhân tạo 18 xi 3.5 Mơ hình đường dây truyền tải 20 3.6 Thiết kế phát phân loại lỗi 21 3.7 Kết luận 22 CHƯƠNG : Ý TƯỞNG CHO VIỆC NHẬN DẠNG VÀ GIỚI THIỆU VỀ MẠNG NƠ RON RBF 23 4.1 Đặc điểm toán 23 4.2 Ý tưởng 26 4.3 Xây dựng sơ đồ giải thuật 28 4.4 Cấu trúc mạng RBF (Radial Basis Funtion) 28 4.5 Luật “Láng giềng gần nhất“ cho việc định vị cố 33 CHƯƠNG : 5.1 KẾT QUẢ MỔ PHỎNG 35 Xây dựng mơ hình lấy liệu cố 36 5.1.1 Xây dựng mơ hình mơ 36 5.1.2 Xây dựng tập liệu mẫu 46 5.2 Huấn luyện mạng RBF 49 5.3 Kết nhận dạng cố 50 5.4 Các kết luận 51 BỘ DỮ LIỆU 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 xii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1: Ngọn dầu dính vào dây dẫn Pha C cách trạm 500kV Tân Định 2,5 km đường dây 500kV Tân Định (573, 574) - Di Linh (571, 572) (sự cố lúc 13g50, ngày 22 tháng 05 năm 2013- PTC4) Hình 1.2: Đứt dây dẫn pha A khoảng trụ 62 -63 (phía trụ 63) đường dây 220kV Ơ mơnThốt nốt (sự cố ngày 24/09/2010 -PTC4) Hình 1.3: Chuỗi sứ néo pha B trụ 218 bị phóng điện (phía trụ 219) đường dây 220kV Cao lãnh-Thốt nốt (sự cố ngày 05/11/2011 -PTC4) Hình 1.4: Dấu vết chuỗi sứ néo pha B trụ 218 bị phóng điện đường dây 220kV Cao lãnhThốt nốt (sự cố ngày 05/11/2011 -PTC4) Hình 2.1 Cấu trúc thơng thường mạng wavelet 10 Hình 2.2 Mạng wavelet dựa cấu trúc perceptron 11 Hình 2.3: Sự cục thời gian – tần số thể qua biến đổi wavelet liên tục, phương pháp trình bày Morlet vào năm 1980 15 Hình 3.1 Mơ hình lọc Wavelet 18 Hình 3.2 Mơ hình đường dây truyền tải đơn 20 Hình 3.3 Quy trình phát cố phân loại 21 Hình 4.1 Sơ đồ phân tích đa phân biến đổi wavelet rời rạc biến đổi rms ứng với hệ số mức độ phân giải khác nhau, J cấp phân giải lớn 27 Hình 4.2 Sơ đồ giải thuật cho việc nhận dạng phân loại cố 28 Hình 4.3: Mạng RBF tổng quát 29 Hình 4.4 Một hàm sở xuyên tâm (RBF) mặt phẳng không gian đặt trưng, (a) mãnh RBF 31 Hình 4.5 Các đường công đẳng trị RBF mặt phẳng 32 Hình 4.6 Phân bố vector đặc trưng tới phân nhóm hữu 34 Hình 5.1: Sơ đồ hệ thống khảo sát 36 Hình 5.2: Sơ đồ mơ hệ thống Hình 5.1 Matlab 37 Hình 5.3 Thơng số cài đặt cho máy phát 38 xiii Hình 5.4 Thơng số cài đặt máy biến áp 39 Hình 5.5 Thơng số cài đặt cho đường dây 40 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 3.1 Các thông số mơ hình 20 Bảng 5.1 Các vector đặc trưng max sau chọn lọc tính tốn 47 Bảng 5.2: Các vector đặc trưng ngõ vào sau chuẩn hóa 48 Bảng 5.3 Các vector mục tiêu mạng nhận dạng 49 Bảng 5.4 Kết huấn luyện mạng RBF cho 10 dạng cố đường dâyError! Bookmark not defined Bảng 5.5: Các trọng số liên kết lớp ẩn lớp ngõ raError! Bookmark not defined Bảng 5.6 Kết mô cố thời gian nhận dạngError! Bookmark not defined xiv Nguyễn Văn Khánh CHƯƠNG : 1.1 MSHV: 1680605 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU Đặt vấn đề Sự cố đường dây truyền tải gây gián đoạn điện cho khách hàng dẫn đến thiệt hại đáng kể cho xã hội, đặc biệt cho ngành sản xuất công nghiệp Phát nhanh chóng vị trí cố sửa chữa kịp thời cố quan trọng việc trì vận hành hệ thống điện tin cậy Tính sẵn sàng cung cấp điện liên tục tính tin cậy có tầm quan trọng ngày tăng nay, sách tự hóa lượng thị trường lượng cạnh tranh, cách trực tiếp để giảm chi phí vận hành gia tăng lợi nhuận Khi hệ thống đường dây truyền tải xảy cố, việc tìm kiếm vị trí cố phức tạp tuyến đường dây dài, địa hình tiếp cận khó khăn, phương tiện giao thơng không thuận lợi, nằm xa cách khu vực dân cư phải tổ chức tìm kiếm thời điểm ngày Phát dấu vết cố nguyên nhân gây cố, thực tế điều khơ ng đơn giản, có cố trường để lại dễ dàng nhìn thấy mắt thường cố đứt dây dẫn hay dây chống sét Hình 1.1, 1.2 Có cố mà dấu vết trường khó phát phóng điện qua chuỗi sứ Hình 1.3, 1.4 Do dấu vết phóng điện nhỏ, khơng thể thấy mắt thường nhìn từ phía mặt đất mà khơng leo lên trụ để kiểm tra, đặc biệt vào ban đêm Không phát dấu vết trường, khơng thể xác định vị trí nguyên nhân gây cố Vì thế, khơng có thơng tin ban đầu liên quan đến cố khoảng cách rơle báo (thường có sai lệch), người dân xung quanh khu vực cố cho biết có tiếng nổ bất thường đường dây điện… khó mà tập trung vào khu vực nghi ngờ để tìm vị trí nguyên nhân gây cố, để có kế hoạch sửa chữa khắc phục kịp thời loại trừ nguyên nhân gây cố lần Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 Hình 1.1: Ngọn dầu dính vào dây dẫn Pha C cách trạm 500kV Tân Định 2,5 km đường dây 500kV Tân Định (573, 574) - Di Linh (571, 572) (sự cố lúc 13g50, ngày 22 tháng 05 năm 2013- PTC4) Hình 1.2: Đứt dây dẫn pha A khoảng trụ 62 -63 (phía trụ 63) đường dây 220kV Ơ mơnThốt nốt (sự cố ngày 24/09/2010 -PTC4) Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 Các cặp vector huấn luyện lấy từ vector mẫu (bảng 5.2) tương ứng với vector mục tiêu (bảng 5.3) Kết huấn luyện sau : Các trọng số liên kết lớp vào lớp ẩn chọn giá trị vector mẫu ngõ vào 5.3 Kết nhận dạng cố Từ kết huấn luyện mạng RBF trên, ta xây dựng mơ hình nhận dạng theo sơ đồ giải thuật hình 4.8 với ý tưởng: Một trạng thái hệ thống phát có cố lần chưa cố thật (có thể mang tính tạm thời nhiễu phát sinh ) đó, nhận dạng cài đặt có trễ thời gian trễ điều chỉnh tùy theo mục đích sử dụng, cài trễ sau chu kỳ quét liên tục phát dạng cố Nghĩa là, cố cảnh báo nhận thây cố xuất lần liên tục, cảnh báo có tín hiệu cố sau lần phát liên tục cảnh báo có tín hiệu nhiễu hệ thơng phát tín hiệu cố lần Đối với ngắn mạch pha, khả nhận dạng nhạy với dạng ngắn mạch dễ dàng báo trước ngắn mạch pha thực tế ngắn mạch pha chạm đất (mặc dù báo ngắn mạch pha chạm đất sau đó) Do đó, để tránh nhầm lẫn trường hợp này, nhận dạng cài đặt cho trường hợp ngắn mạch pha với số lần “ẩn" nhiều dạng ngắn mạch khác mà vần đảm bảo 50 Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 thời gian nhận dạng trung bình chu kỳ tần số (60Hz) Ở cài đặt độ trễ ngắn mạch pha chu kỳ quét tín hiệu Tức nhận dạng báo ngắn mạch pha dị tìm thấy lần liên tục có dấu hiệu ngắn mạch pha 5.4 Các kết luận Các nghiên cứu ứng dụng wavelet hệ thông điện tạo thay đổi to lớn sơ đồ giám sát, điều khiển bảo vệ hệ thông điện Tất nghiên cứu thành cơng gần cho thấy tính đa công cụ wavelet đặc biệt yêu cầu cục mặt phẳng thời gian - tần số (hay không gian - tần số) Cùng với xuất ngun lý phân tích đa phân, cơng cụ wavelet trở nên thiết thực ứng dụng Khả linh động nhận dạng (có thay đổi thời gian nhận dạng phù hợp với yêu cầu, độ ưu tiên cho loại ngắn mạch chạm đất, không chạm đất, phay hay nhiều pha, ) cho thây dễ dàng việc sử dụng độ tinh cậy cao Có thể dựa vào hệ số wavelet tính độ lệch góc pha giữ trạng thái bình thường cố để xác định vị trí xảy cố Tóm lại, cơng cụ wavelet mang tính mẻ mạnh mẽ chứng minh qua nghiên cứu Nó địi hỏi đầu tư nghiên cứu so sánh với giải pháp hữu nhiều để đến kết luận ứng dụng thực tiễn Công cụ wavelet đặt nhiều khả ứng dụng 51 Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 BỘ DỮ LIỆU 1-5 1.266290752099740 1.283369467342260 1.263413494790960 1.508034894993480 0.018106638605594 1.704412882766590 0.006778954910360 1.213161594976470 0.024859024599447 0.000004062293563 0.000000245544933 1.486548103526580 1.341430217246690 1.328540944115100 0.044158349454155 0.000049345417939 1.267675895416000 0.015811685791552 1.264441807484480 0.015812000358030 0.000010772034083 0.000000567736910 1.341509025300580 1.332916883147720 1.482461935097860 1.487217531165330 0.005695179289455 1.484178322873160 0.005695060793217 0.045896271648966 0.000098293000851 0.000012035004417 0.000000762521943 1.320220453552480 1.488514992399860 1.317320425084170 1.069321130567040 0.021481599535315 0.044743806441130 0.000049170202001 1.073476585689340 0.021481773488013 0.000010502359317 0.000000225747108 1.753638917103990 1.345614732578220 1.337345111648230 0.048869349523274 0.001715046955272 1.268836515274220 0.015859687559291 1.263528456959290 0.015917952684922 0.010909912012821 0.003490884814357 1.282379929212650 1.749883924027370 1.279479710156010 1.068181655705420 0.021469726009453 0.049612625425178 0.000665277774302 1.074939437260910 0.021507296460823 0.010348028112592 0.001378425452300 1.901574490233750 2.304927025748520 2.373696063555690 0.087294570396483 0.005803193489041 0.050961638987477 0.002303975429179 0.053280890421246 0.002305189265960 0.021126079570344 0.004921304771435 2.354471838852000 1.933021340904500 2.321700559037390 0.050502425255845 0.000889268238392 0.083494410459744 0.002283953591474 0.051437153309655 0.000892964257960 0.018642242053841 0.001931931296778 2.336525630898930 2.355197287960570 1.933006842514130 0.051121895183897 0.003190441416782 0.052706923763457 0.003190474199114 0.090299402462501 0.008082915706346 0.022997181886953 0.006849549792043 1.486723102386820 1.341609464662440 1.328716270761630 0.041636525129393 0.000036558953937 1.259260072004990 0.010132015626143 1.256210181781400 0.010132516458305 0.000012292920448 0.000000674766319 1.341683009325230 1.333079670200620 1.482643285724330 1.477206923615830 0.003282189818295 1.474342791871960 0.003281752616832 0.043273662505259 0.000072609747002 0.000013749235488 0.000000742457803 1.320394563878270 1.488692902049040 1.317509598273710 1.062610797068130 0.013401257205405 0.042188397085335 0.000036307216950 1.066520947372760 0.013401568419467 0.000011924903439 0.000000261439352 1.753703452952370 1.345618698532180 1.337347256212440 0.046089518078539 0.001684810670900 1.260460996601890 0.010112012298561 1.255260665205620 0.010526107582928 0.012576584146224 0.004967881474980 5-10 1.382088305781160 1.378876004851510 1.785424828263560 1.488346640384070 0.006083953821688 1.483319902375920 0.006106357427193 0.051278754379634 0.002368815989875 0.012227598559446 0.004844964956244 10-15 1.266468777629400 1.283545002653940 1.263606212850280 1.498178171007900 0.011114277112286 1.693062588497700 0.004581374845822 1.205404106510110 0.015687261425161 0.000004648004262 0.000000299536657 52 Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 15-20 1.382015243409850 1.378796509137490 1.785447760078000 1.478375648032150 0.004500090017640 1.473448430927910 0.003997631636254 0.048356195761644 0.002333234492654 0.014154297739370 0.006863752644493 1.282442467928400 1.750046451997050 1.279552685683010 1.061426681815660 0.013331495678361 0.046789947547638 0.000659203382715 1.068033358238680 0.013510225553990 0.011809810891433 0.001917099624454 1.901167755064790 2.304713698634130 2.373454716149870 0.085718369717066 0.004596367936750 0.048091114105657 0.001950408568998 0.050274787495912 0.001951193599578 0.024277425176293 0.005106754980211 2.354235828560480 1.932607281903640 2.321494989527530 0.047622633879134 0.000767620815632 0.081871503919911 0.001805024693142 0.048502980584504 0.000769927838166 0.021169672445571 0.001973272099922 2.336260886983340 2.354924614682780 1.932594032775250 0.048279551131310 0.002715490249503 0.049771276060626 0.002715509073492 0.088636534179737 0.006397454837413 0.026584257659652 0.007075568612165 1.486889026143500 1.341781036907050 1.328886089088900 0.039115333958879 0.000032816003085 1.250957635489020 0.008630222219091 1.248091301993740 0.008630842198284 0.000013660391081 0.000000699154940 1.341848836233680 1.333234805921240 1.482817021173260 1.467332428443470 0.002859299912408 1.464642577813460 0.002858681805809 0.040653578147804 0.000065088994780 0.000015226573517 0.000000758153280 1.320561683075680 1.488861423593410 1.317692596181000 1.055996917886020 0.011477177363382 0.039633660964829 0.000032521499174 1.059663703446190 0.011477513392175 0.000013316084603 0.000000266925731 1.753836766354160 1.345712963381780 1.337444955061420 0.043322868457426 0.001330012453595 1.252200473668050 0.008686897861022 1.247103855528960 0.008833808477340 0.014043357023070 0.003465665220052 1.282503482052220 1.750199293640970 1.279626017872430 1.054764212724230 0.011464548109422 0.043968377990554 0.000545788040036 1.061228726384570 0.011520275102053 0.013120642622374 0.001414053417880 1.900787259715070 2.304519141403970 2.373235764076530 0.084155704826829 0.004062474676125 0.045227551314803 0.001889726453965 0.047273809604775 0.001890301024524 0.027219064436844 0.004340980900386 2.354015623646520 1.932218566575480 2.321303347320460 0.044743032212838 0.000762774177412 0.080279697056615 0.001622925975415 0.045573958549412 0.000764530860459 0.023680390410820 0.001723789860716 2.336019468781150 2.354676698545740 1.932206455361710 0.045448844562205 0.002650425876719 0.046843950000977 0.002650470357761 0.086978176653468 0.005681962965921 0.029854716185301 0.006060205286442 20-25 1.266640021406690 1.283713276301900 1.263793052338280 1.488459111179270 0.009550159159758 1.681865078189960 0.003860983302436 1.197753453703340 0.013403873063401 0.000005172419723 0.000000314492110 25-30 1.381955970076680 1.378731495054200 1.785489852908160 1.468542724848160 0.003653422555141 1.463709662522830 0.003429502989654 0.045458806702376 0.001864789721379 0.015813139865642 0.004846808018533 30-35 1.266804546333240 1.487045879046110 1.342006917761200 1.320721842091740 1.753851670685040 53 Nguyễn Văn Khánh 1.283874219507840 1.263974282303370 1.478875608724700 0.008593578045534 1.670817480847230 0.003430901411678 1.190208789982550 0.012016934125539 0.000005619765478 0.000000314392896 MSHV: 1680605 1.341944866230780 1.329050355142560 0.036594680328410 0.000032761443444 1.242766921984080 0.007721645525785 1.240083456090150 0.007722209636565 0.000014858053164 0.000000693005567 1.333382717818030 1.482982834709530 1.457591533742900 0.002595760692255 1.455075133123380 0.002595266853288 0.038035604484906 0.000065009813714 0.000016423101458 0.000000737322599 1.489020563658870 1.317869481547490 1.049478675892150 0.010305134244709 0.037079496918596 0.000032468964107 1.052904062969830 0.010305440890013 0.000014670225471 0.000000259646135 1.345656324963800 1.337384656550280 0.040564767380859 0.001322627481458 1.244050362903870 0.008068839352703 1.239058398448320 0.007610962368951 0.015431631783478 0.003175472710201 1.282568095527890 1.750343323596720 1.279705259396100 1.048195465974950 0.010408171614173 0.041145249577761 0.000531614956017 1.054522616709180 0.010230296301166 0.014285838950755 0.001285798984390 1.900433794256060 2.304339856937570 2.373035707063980 0.082631017719742 0.003743286964791 0.042374773615227 0.001773488456197 0.044284676950119 0.001774171519235 0.030067680099007 0.004128102786584 2.353813033186600 1.931857879198670 2.321127589094820 0.041865995899165 0.000705225188356 0.078722425006675 0.001502138768862 0.042648748155621 0.000707183231734 0.026172592348459 0.001636793398171 2.335801236875630 2.354453320710370 1.931851111651640 0.042638482275999 0.002476759408156 0.043936579383148 0.002476820514071 0.085361920215861 0.005242427994251 0.032952378307339 0.005761921411112 1.487193677758190 1.342100937565350 1.329209085762790 0.034074477817428 0.000035654242489 1.234687000551480 0.007262636462591 1.232185671655490 0.007263192892624 0.000015864948414 0.000000590486748 1.342157284863440 1.333523435242590 1.483140775238220 1.447981872909210 0.002472900304447 1.445638060981230 0.002472497204217 0.035419396647663 0.000070870540855 0.000017302181656 0.000000649207999 1.320875078773840 1.489170341679620 1.318040329086350 1.043056779259030 0.009723607888022 0.034525816715360 0.000035401017741 1.046242759779000 0.009723927638983 0.000015986614714 0.000000228661575 1.753875828943280 1.345632007807190 1.337359646304160 0.037807158083681 0.001034913453008 1.236007732136660 0.007159440456282 1.231125448049860 0.007612592770477 0.016780903892758 0.003084116983872 1.282643238486580 1.750480799790700 1.279797260908410 1.041722994969140 1.900105017827500 2.304160411140300 2.372840281502310 0.081152322414958 2.353622133849290 1.931520692323160 2.320960942198860 0.038994973921772 2.335570388322060 2.354219646416320 1.931515028087750 0.039869099810760 35-40 1.381905229186280 1.378675230816270 1.785530698480770 1.458844281269140 0.002952662850710 1.454102562862530 0.003472616353628 0.042581779709077 0.001845148757076 0.017452229477367 0.004428601988381 40-45 1.266962146859830 1.284027823841440 1.264149704748480 1.469426368439420 0.008124245722732 1.659917094733160 0.003206907930577 1.182771052524710 0.011323108501778 0.000005985521854 0.000000261768065 45-50 1.381882540581360 1.378647571572870 1.785569967553050 1.449276654954270 54 Nguyễn Văn Khánh 0.003330728516529 1.444625590752880 0.002871484880607 0.039710542297516 0.001435157831068 0.019132991409178 0.004276069240133 MSHV: 1680605 0.009643992559786 0.038316170192351 0.000409841996311 1.047913781194810 0.009830887257230 0.015301398537561 0.001216903493957 0.003374035802438 0.039543524716849 0.001410130990412 0.041321775216183 0.001411269846594 0.033005541519983 0.003707224097788 0.000549857358237 0.077201957907202 0.001338558599652 0.039726077225461 0.000552987182912 0.028670488884207 0.001451909474879 0.001957971991777 0.041073233718202 0.001958045771012 0.083801109044617 0.004709676135100 0.036177610856019 0.005156289489831 1.488132587916820 1.343097834058980 1.330220945256280 0.005080454491150 0.000016273104416 1.149094788280250 0.008072231172694 1.148607916173240 0.008072485175549 0.000029453464264 0.000000798237767 1.343115868706340 1.334421252018790 1.484142686601830 1.345998018956340 0.002671776589364 1.345554488040680 0.002671523927415 0.005278736675445 0.000032507416923 0.000030679189252 0.000000868599337 1.321854121655830 1.490122090352480 1.319129637411030 0.975307289790637 0.010736476134271 0.005148469694460 0.000016262126613 0.975916468276515 0.010736566465056 0.000031634562118 0.000000305906579 1.754145368330970 1.345637882662570 1.337361639176740 0.011645384985250 0.001074259095134 1.151040532252420 0.006708383997029 1.147239375567980 0.009605634895786 0.055198307222806 0.003952096762794 1.283085808401730 1.751365472771070 1.280366737728390 0.973464206567488 0.010153212633771 0.007053010113343 0.000440399827025 0.978134538677580 0.011336646990696 0.033997889734679 0.001635176860151 1.897953131767190 2.303006028557630 2.371554500053830 0.073556893009478 0.004988579010811 0.010148923981262 0.001348476488574 0.010300885433381 0.001348712328751 0.074650456633735 0.005682577234005 2.352386274102200 1.929353620930910 2.319903986436090 0.006696179923297 0.000538523603574 0.064313719016622 0.002000386018675 0.006802391230462 0.000539148470621 0.059329992112519 0.002291606255707 2.334329445290000 2.352938794412270 1.929616099788530 0.013010298650363 0.001885831047070 0.013087632204943 0.001885870188330 0.080920215620016 0.006986453564456 0.087571353602949 0.007972086542788 1.488146179373260 1.343109756816570 1.330229460169860 0.002563111939831 0.000007681075071 1.142239155388740 0.006940788294506 1.343127642959290 1.334432281216430 1.484154427686550 1.337809294101390 0.002311998250936 1.337526138826200 0.002311662138969 1.321864909100360 1.490136149004720 1.319138993121790 0.969905160982134 0.009247059903992 0.002597841255890 0.000007670004911 1.754133067189320 1.345590757590810 1.337308335860070 0.007366366593648 0.000763299312823 1.144234008591220 0.005711455162649 50-55 1.267969212220160 1.285009634965260 1.265268450322720 1.369340795177720 0.008931940927451 1.544226370880630 0.003610653545582 1.104182187324400 0.012537015754598 0.000011119128098 0.000000365243551 55-60 1.381621156869180 1.378335332681170 1.785726019764010 1.347995663282250 0.004984429590468 1.344374502641730 0.001717384147564 0.015375749885489 0.001503180784181 0.073149256949706 0.005544106916754 60-65 1.267979619928910 1.285021013667070 1.265276951228280 1.361321030291860 0.007700661292287 1.534938743746060 0.003093355206220 55 Nguyễn Văn Khánh 1.097905501214890 0.010790488829584 0.000011599645611 0.000000305863088 MSHV: 1680605 1.141923698423220 0.006941051503833 0.000030707819002 0.000000650737557 0.002659426600058 0.000015329561863 0.000031966137185 0.000000670484286 0.970302153784207 0.009247158993649 0.000033014338568 0.000000236158692 1.140474257841480 0.008277399018639 0.051409463779420 0.003376225353914 1.283097740668880 1.751385415677600 1.280378630149130 0.968021978669695 0.008738577556729 0.003984774211814 0.000304884617400 0.972548558841893 0.009766039299969 0.033892338483241 0.001368049691335 1.897963051477010 2.303030228509500 2.371580120827270 0.072867154142197 0.003954481823371 0.005258367951586 0.000982798494349 0.005329824947118 0.000982886075857 0.072896257921847 0.004816480760949 2.352384092118990 1.929337940323290 2.319899010408170 0.003401094213975 0.000393142979247 0.063496922850204 0.001567190853226 0.003458334082276 0.000393351963181 0.060904559805768 0.001920803065690 2.334162736304520 2.352773182550610 1.929377986842370 0.006775813385600 0.001375422741909 0.006810577784478 0.001375430858859 0.080335699738756 0.005519369781505 0.082862151358091 0.006735630740898 1.488150709464000 1.343113718864590 1.330232282587110 0.000263607389706 0.000000492049388 1.135473582717240 0.006704519531862 1.135328889502570 0.006704815736225 0.000031989698606 0.000000491583333 1.343131543257250 1.334435937346730 1.484158342504230 1.329724217383050 0.002258957151576 1.329600577936120 0.002258554230004 0.000264245037622 0.000000469905659 0.000033300202661 0.000000469422099 1.321868476357420 1.490140839584300 1.319142082185500 0.964584218469893 0.008958311520705 0.000266312992905 0.000000168532480 0.964771110305725 0.008958429945944 0.000034399826695 0.000000165400477 1.754151059712380 1.345582891126970 1.337298956118000 0.000272431357064 0.000000548226003 1.137510216016790 0.005659828037484 1.133761121029240 0.007926905843978 0.044170891421570 0.003145148468124 1.283107669332690 1.751396660273830 1.280388731634230 0.962664105471278 0.008514945522604 0.000272619234983 0.000000224969684 0.967033487259205 0.009419973106833 0.033133954670796 1.897965851771930 2.303036358360320 2.371588296987250 0.072241151224357 0.003982908362413 0.000315276103910 0.000000733703327 0.000324065417627 0.000000733489067 0.072229011639203 2.352385061295680 1.929334482738860 2.319897405314680 0.000321297399502 0.000000290888145 0.062754386920056 0.001567648254035 0.000316776373941 0.000000291327116 0.062740280330756 2.334148103312870 2.352760657877800 1.929352603745280 0.000319238613748 0.000001023162832 0.000321158143516 0.000001023547949 0.079826960541670 0.005548340340561 0.079815973814230 65-70 1.381565896546240 1.378277246887170 1.785725400278400 1.339812311242440 0.004285207446364 1.336291676186300 0.001237673818106 0.009923807757474 0.001062745658230 0.067225579221883 0.004716532558541 70-75 1.267983387510980 1.285024807132330 1.265280167981590 1.353409264002750 0.007473468983511 1.525767042562590 0.002970385386075 1.091719250819470 0.010440758866767 0.000012093447631 0.000000238487463 75-80 1.381624757568740 1.378337807447450 1.785807966490730 1.331686710625400 0.004138697215937 1.328283820449610 0.001604270478944 0.000274655180533 0.000000762861837 0.055909386710594 56 Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 0.004366559574415 0.001238447728579 0.003982423787929 0.001567437706501 0.005547645410551 80-85 1.267979572816760 1.285020985066590 1.265276891791330 1.345605941967200 0.007647346328300 1.516709700843150 0.003005750624222 1.085627550845390 0.010649726425866 0.000012597037343 0.000000304583742 1.488146137173640 1.343109724777700 1.330229408845280 0.002511948744354 0.000007678255105 1.128798902371300 0.006826561946362 1.128824295424990 0.006826982321272 0.000033292085827 0.000000650625577 1.343127597396200 1.334432248347860 1.484154379774810 1.321741311815840 0.002328804543246 1.321776297591260 0.002328248636997 0.002617790137864 0.000015324259614 0.000034668485481 0.000000670488453 1.321864855393360 1.490136114691550 1.319138928549400 0.959347712503853 0.009149965529770 0.002544036609562 0.000007666923038 0.959326642825071 0.009150144461140 0.000035789329074 0.000000236165976 1.754133136656500 1.345591167784220 1.337308751719460 0.007354694042348 0.000763851217372 1.130840043733750 0.006116939284619 1.127210296568270 0.007882903695981 0.043024343281534 0.003842915882906 1.283097587058450 1.751385307337140 1.280378464511870 0.957356593074420 0.008814847578447 0.003953182359338 0.000305077102628 0.961645021296844 0.009522112337085 0.033879587353765 0.001507406248731 1.897963077968430 2.303030244865230 2.371580151560250 0.071955595425161 0.004421988844327 0.005257968369479 0.000983255069172 0.005335294002032 0.000983342827576 0.073534099767663 0.005007006676653 2.352384088312130 1.929337956403580 2.319898994928180 0.003408269626058 0.000393295983310 0.062140002250969 0.001739214405995 0.003448538867431 0.000393504964405 0.064970586682828 0.001988505247599 2.334162434276950 2.352772879914610 1.929377672873290 0.006772744749240 0.001376032342753 0.006815000354572 0.001376040533178 0.079873716339561 0.006158410251404 0.080136502566818 0.006991743561436 1.488132503472680 1.343097769941620 1.330220842547350 0.005029079221107 0.000016270555864 1.122215981890590 0.007527136293540 1.122410751910680 0.007527612000889 0.000034615037305 0.000000797980188 1.343115777531220 1.334421186231520 1.484142590715570 1.313859133529950 0.002598626315504 1.314051826589390 0.002598046405763 0.005236941799257 0.000032502609829 0.000036070792502 0.000000868600516 1.321854014187390 1.490122021682640 1.319129508192570 0.954198819929737 0.010119631910293 0.005094443410344 0.000016259297936 0.953971984500496 0.010119845967743 0.000037182582011 0.000000305916591 1.754146606650910 1.345639880399600 1.337363717458520 0.011626504797696 0.001074785168988 1.124260325718650 0.006749428196704 1.120820088205210 0.008670372127664 0.047307061527886 0.004355631215905 85-90 1.381565549088560 1.378276900274790 1.785724745606390 1.323709533058710 0.004166198000635 1.320388723861950 0.002362695914240 0.009921333494182 0.001063489021740 0.053640619513367 0.005322855740416 90-95 1.267969113345360 1.285009577720400 1.265268325465110 1.337911470868830 0.008472451604735 1.507765219300420 0.003294542164880 1.079634449128980 0.011762588450174 0.000013110171447 0.000000363197307 95-100 57 Nguyễn Văn Khánh 1.381621109601660 1.378335308919560 1.785725568487110 1.315907885090880 0.004576902967644 1.312631434935790 0.002647818957166 0.015366518676880 0.001503898144372 0.059722330886624 0.006116441104824 MSHV: 1680605 1.283085594476740 1.751365326597110 1.280366500086320 0.952130348428519 0.009750399801098 0.007016182936406 0.000440586945246 0.956365059249572 0.010530825448871 0.035784570159881 0.001801519169735 1.897952467961800 2.303005527735770 2.371553989114190 0.072082391720510 0.004726855665361 0.010149462121740 0.001348897170262 0.010307472329944 0.001349133423706 0.076601094339730 0.005322756008006 2.352386001466760 1.929353321201840 2.319903700975640 0.006703566581448 0.000538671752437 0.061673358780610 0.001860713087224 0.006792544508464 0.000539296684786 0.067535174048919 0.002140901739429 2.334330685508570 2.352940044495890 1.929617731113690 0.013008628515543 0.001886400652787 0.013093740212804 0.001886439945725 0.080600983451445 0.006584253214745 0.083584508191605 0.007459724254067 1.486547375515580 1.341429687683410 1.328540074849690 0.044107428095489 0.000049334257235 1.030526763063750 0.010322788382945 1.033252308582080 0.010323469908440 0.000054699633098 0.000000606312914 1.341508236122560 1.332916316604150 1.482461108026340 1.203139618719090 0.003580191845562 1.205653806988700 0.003579778911399 0.045854934894550 0.000098285249643 0.000057129417113 0.000000812477526 1.320219528122760 1.488514402277120 1.317319312116510 0.883539221198740 0.013893271499033 0.044690176190094 0.000049167358971 0.880420049701249 0.013893569029168 0.000058574881695 0.000000232903770 1.753637826758540 1.345613148112790 1.337343173460570 0.048824739480931 0.001714765802286 1.033006981226250 0.009854988864424 1.031038679045490 0.011049522379068 0.059613679272340 0.003912039073543 1.282377010785130 1.749882556946150 1.279476594959400 0.880576682388927 0.013673287799286 0.049566322645759 0.000665142808958 0.883453645327501 0.014139668121800 0.053917220678800 0.001537359585954 1.901573776277640 2.304927477639910 2.373696681811790 0.071098289381746 0.004963374364029 0.050960129949675 0.002303526008989 0.053289902055846 0.002304739733793 0.117586841547037 0.006374922845816 2.354471660018740 1.933021266590490 2.321700181391600 0.050510765309385 0.000889051914703 0.062795499657366 0.001935916603940 0.051425357323352 0.000892748469532 0.106434982016683 0.002490501272477 2.336526738786480 2.355198405047210 1.933006862301810 0.051112674610889 0.003189776115632 0.052715006071417 0.003189809011611 0.079787806010968 0.006897055865010 0.125528829870967 0.008862896141192 100-105 1.266289922441610 1.283368996390880 1.263412444906760 1.230529941827420 0.011645457099302 1.382093353681520 0.004508210893833 0.997214667865117 0.016142869885166 0.000020707171066 0.000000264173685 105-110 1.382085333411520 1.378873171997540 1.785423322118670 1.205743675128730 0.004965166047815 1.203496274788800 0.003574364095504 0.051244276543367 0.002368411950133 0.070212380412102 0.005430031412383 110-115 1.266467996446670 1.486722417553000 1.341682274044670 1.320393692632880 1.753702447013970 1.283544558763330 1.341608965637680 1.333079143123230 1.488692347248720 1.345617208712410 1.263605224516640 1.328715451818150 1.482642507647080 1.317508550370830 1.337345435363940 58 Nguyễn Văn Khánh 1.236855658883230 0.008439598464688 1.389525373898230 0.003283612628141 1.002057444720090 0.011716318753827 0.000020278627234 0.000000323613475 MSHV: 1680605 0.041585657327412 0.000036546925550 1.035931120924150 0.007498032121013 1.038496822748110 0.007498708205830 0.000053526651224 0.000000703166170 1.209678969345200 0.002587885841504 1.212049046748860 0.002587394387606 0.043232400642742 0.000072608790211 0.000056005589511 0.000000715925795 0.887671508233304 0.010077648271321 0.042134825845261 0.000036304530207 0.884723883521750 0.010077958127111 0.000057230508398 0.000000252170150 0.046044928130821 0.001683436910613 1.038433343886090 0.006819523952474 1.036278267957890 0.008510993698697 0.058676246001803 0.003671295045459 1.282439725478220 1.750045172625350 1.279549758359390 0.884799999746558 0.009763260179210 0.046743694188548 0.000658632019839 0.887690998021047 0.010430520065917 0.052785057496022 0.001488013667007 1.901167080907190 2.304714126790390 2.373455300415670 0.070525418903186 0.004765248370281 0.048089624634953 0.001950245342846 0.050283788288580 0.001951030156240 0.115026077002327 0.005435639645763 2.354235660389990 1.932607212117430 2.321494634811510 0.047630965495238 0.000767514987354 0.062094088717235 0.001873047180228 0.048491203523236 0.000769822175476 0.103922582383937 0.002172244534255 2.336261928848670 2.354925664476340 1.932594042475310 0.048270377812608 0.002715222819148 0.049779358333958 0.002715241725044 0.079080222285786 0.006635581170962 0.122996529100618 0.007605385670405 1.486888384157520 1.341780568013190 1.328885319997130 0.039064520587778 0.000032805367626 1.041416244172180 0.006818831973410 1.043821401723880 0.006819529998228 0.000052325977787 0.000000713254989 1.341848146358880 1.333234311690320 1.482816291708410 1.216299008831160 0.002326848032755 1.218523920438320 0.002326263462763 0.040612364382919 0.000065088839746 0.000054803356713 0.000000740500022 1.320560865677050 1.488860903774710 1.317691612908320 0.891889085467295 0.009137266178558 0.039580149482481 0.000032519238177 0.889115667753229 0.009137596445493 0.000055878800232 0.000000260773673 1.753836463906200 1.345712396178120 1.337444122995830 0.043278363893051 0.001330079356129 1.043914626971030 0.006342549465398 1.041626520053770 0.007702574204887 0.057918632975736 0.004195029705320 1.282500910594580 1.750198100479030 1.279623273027320 0.889095777068758 0.008892638331235 0.043922200416229 1.900786617736770 2.304519547822660 2.373236315725590 0.070054488850500 0.004375420245886 0.045226178464961 2.354015458945800 1.932218490584310 2.321303008611400 0.044751407911527 0.000762619012115 0.061481340947929 2.336020457085760 2.354677693396570 1.932206449414600 0.045439879845715 0.002649999476915 0.046852188921528 115-120 1.382012440023410 1.378793836498220 1.785446373705340 1.212230903906840 0.004370427903778 1.209959801080830 0.002621188414685 0.048321701895579 0.002331298053125 0.069285603509252 0.005121133382059 120-125 1.266639288314840 1.283712859187610 1.263792124891090 1.243275064190860 0.007638431356625 1.397047411748960 0.003004368958896 1.006997450906500 0.010636817168867 0.000019838472106 0.000000326921435 125-130 1.381953346727050 1.378728994379570 1.785488609255970 1.218812721293090 0.004034560301454 1.216493226070210 59 Nguyễn Văn Khánh 0.002718036986617 0.045424370346151 0.001864838606020 0.068660928870323 0.005885957746217 MSHV: 1680605 0.000545765341669 0.892028346175529 0.009433132802661 0.051670475544469 0.001729983578642 0.001889454343158 0.047282896266113 0.001890029067862 0.112502707893499 0.005554872204051 0.001744598930321 0.045562249152640 0.000764376350853 0.101421825306603 0.002259853738536 0.002650043985056 0.078515128870033 0.006117241471106 0.120530253624503 0.007811508326603 1.487045279617000 1.341944427301820 1.329049635653260 0.036543923420910 0.000032753329478 1.046985054339510 0.006693412523212 1.049228969390080 0.006694081140326 0.000051078865351 0.000000697664273 1.342006273072150 1.333382256204660 1.482982153516560 1.223000955447980 0.002256523316484 1.225079687872180 0.002255966578539 0.037994443810815 0.000065010580080 0.000053520498249 0.000000737912860 1.320721078251450 1.489020078527750 1.317868562563660 0.896197101021206 0.008941248108217 0.037026046615870 0.000032467425739 0.893600468265057 0.008941585970006 0.000054515697345 0.000000259902548 1.753851388125220 1.345655747920050 1.337383830434750 0.040520356448010 0.001322925733871 1.049454571725970 0.006201139201480 1.047082209413120 0.007630995443747 0.057202745749494 0.004262996785486 1.282565689974460 1.750342214956450 1.279702691631880 0.893465196751862 0.008676985050193 0.041099153934219 0.000531695169884 0.896474123742773 0.009256478320873 0.050534570036587 0.001676290030118 1.900433182726830 2.304340241584920 2.373036225955670 0.069588730196302 0.004577284600852 0.042373544484035 0.001773069652122 0.044293874673629 0.001773753143979 0.109977710875875 0.005539523460771 2.353812877536450 1.931857803932070 2.321127271576530 0.041874432967884 0.000705021366943 0.060937791321500 0.001821676673311 0.042637123761092 0.000706980374733 0.098923319462533 0.002201536239917 2.335802211034240 2.354454300273290 1.931851136683170 0.042629779862403 0.002476136411933 0.043945015111008 0.002476197694699 0.077914631870413 0.006395660348380 0.118055068374759 0.007736044913406 1.487193120645800 1.342100528507310 1.329208415685520 0.034023780680528 0.000035648886099 1.052642238952390 0.006865977390947 1.054724218735770 0.006866600262531 1.342156685180840 1.333523006065950 1.483140142020380 1.229786151539910 0.002286096490123 1.231717721749240 0.002285633706975 0.035378295260752 0.000070872135062 1.320874368254850 1.489169890996210 1.318039474093510 0.900603711336275 0.009142931660071 0.034472430755810 0.000035400266984 0.898186367708507 0.009143278889634 1.753875569965290 1.345631442585550 1.337358848687820 0.037762788914158 0.001034682894470 1.055081303858640 0.006531331958224 1.052619962993620 0.007514937557937 130-135 1.266803861164650 1.283873829023150 1.263973415469090 1.249791474756010 0.007460377220461 1.404660999652980 0.002967745530828 1.012040731348570 0.010422439174516 0.000019376754629 0.000000315831151 135-140 1.381902683781860 1.378672797158600 1.785529536705810 1.225486424102890 0.004068654156697 1.223098342715130 0.002680755442824 0.042547438607834 0.001845522686940 0.068126380448317 0.005903365363219 145-150 1.266961508243140 1.284027459904980 1.264148896694660 1.256409508817200 0.007613531704330 1.412368045189360 0.003063727352308 1.017197273929390 0.010671552710238 60 Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 0.000018885671612 0.000049763780758 0.000052121580373 0.000053137658459 0.056189811252745 0.000000256621438 0.000000587461736 0.000000654904104 0.000000230697468 0.003491686123713 145-150 1.381880240502800 1.378645377629190 1.785568978337760 1.232239586157820 0.003613979862946 1.229778547629010 0.002574800528639 0.039676229875273 0.001434825099768 0.067136703869534 0.004833657342362 1.282641002564630 1.750479774123540 1.279794873645220 0.897926796386940 0.008956241464425 0.038270125209380 0.000409743005980 0.901024520683589 0.009363835964479 0.049295959900331 0.001368298757414 1.900104456536680 2.304160776426580 2.372840771774780 0.069089196184379 0.003660900063068 0.039542408158845 0.001409657402049 0.041331043671969 0.001410797148522 0.107346811905115 0.004425659381815 61 2.353621987696810 1.931520619722120 2.320960645956560 0.039003437235684 0.000549658881531 0.060452558347894 0.001442364889772 0.039714508113288 0.000552790502308 0.096401417682348 0.001723124853590 2.335571265174570 2.354220527679220 1.931515008306170 0.039860643248559 0.001957299736129 0.041081822097355 0.001957373790424 0.077200466534368 0.005100083412573 0.115371492539508 0.006145657708516 Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Phan Thị Thanh Bình, Hồ Văn Hiến, Nguyễn Hoàng Việt, “ Thiết kế hệ thống điện” NXB Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2004 [2] Nguyễn Hồng Việt, Phan Thị Thanh Bình, “ Ngắn mạch ổn định hệ thống điện” NXB Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2005 [3] Lã Văn Út, “Ngắn mạch hệ thống điện ” NXB Khoa Học Kỹ Thuật Hà Nội, 2005 [4] Phạm Văn Hòa, “ Ngắn mạch đứt dây hệ thống điện ” NXB Khoa Học Kỹ Thuật Hà Nội, 2004 [5] Đỗ Xn Khơi, “Tính tốn phân tích hệ thống điện” NXB Khoa Học Kỹ Thuật Hà Nội, 2001 [6] Trần Bách, “Lưới điện hệ thống điện –Tập 3” NXB Khoa Học Kỹ Thuật Hà Nội, 2005 [7] Hoàng Việt, “Kỹ thuật điện cao áp –Tập 1&2” NXB Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2005 [8] Quinquis, “Digital Signal Processing using Matlab,” ISTE WILEY, pp.279-305, 2008 [9] P.S.Wright,”Short time fourier transform and wigner-ville distributions applied to the calibration of power frequency harmonic analyzers,” IEEE Trans.instrum.meas (1999) 475-478 [10] Y.Gu,M.Bollen, “Time Frequency and Time Scale Domain Analysis of Voltage Disturbances,” IEEE Transactions on Power Delivery, Vol 15, No 4, October 2000, pp 12791284 [11] Gaing, Z.-L (2004) Wavelet-based neural network for power disturbance recognition and classification, IEEE Transaction on Power Delivery, Vol 9, No.4, (October 2004), pp (1560-568), ISSN 0885-8977 [12] Ming Zhang "DSP-FPGA based real-time power quality disturbances classifier" Transmission and Distribution Conference and Exposition, 2010 IEEE PES 62 Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 [13] Kale V S., Bhide S R., Bedekar P P., “Faulted Phase Selection on Double circuit Transmission Line using Wavelet Transforma and Neural Network”, Third International Conference On Power Systems, Kharagpur, INDIA, December 27-29 [14] Abdollahi A., Seyedtabaii S., Comparison of fourier & wavelet transform methods for transmission line fault classification, In: Proc The 4th International Power Engineering and Optimization Conf (PEOC2010), Shah Alam, Selangor, MALAYSIA: 23-24 June 2010 [15] Haykin S., Neural Networks, IEEE Press, New York, 1994 63 ... đổi wavelet mạng nơron 1.2 Nhiệm vụ đề tài Đề tài "nhận dạng cố đường dây truyền tải điện kỹ thuật wavelet kết hợp mạng nơ rơn" có nhiệm vụ cụ thể sau: - Giới thiệu phương pháp biến đổi wavelet. .. biến đổi wavelet - Tổng quan phương pháp nhận dạng cố kỹ thuật wavelet kết hợp mạng nơ ron dựa theo số báo nước - Tập trung nghiên cứu nhận dạng loại cố 10 dạng ngắn mạch đường dây truyền tải 1.4... hành cho hệ thống điện Từ công việc nghiên cứu đề tài: Nguyễn Văn Khánh MSHV: 1680605 - Nhận kết mơ hình " Nhận dạng cố đường dây truyền tải kỹ thuật wavelet kết hợp mạng nơ ron " - Ứng dụng

Ngày đăng: 13/12/2022, 14:57

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan