Hcmute giải thuật nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CƠNG TRÌNH NCKH CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM GIẢI THUẬT NHẬN DẠNG SỰ CỐ TRÊN ĐƯỜNG DÂY TRUYỀN TẢI MÃ SỐ: T2020-27TĐ SKC 0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2020 Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM GIẢI THUẬT NHẬN DẠNG SỰ CỐ TRÊN ĐƯỜNG DÂY TRUYỀN TẢI Mã số: T2020-27TĐ Chủ nhiệm đề tài: TS NGUYỄN NHÂN BỔN TP HCM, 10/2020 Luan van TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG GIẢI THUẬT NHẬN DẠNG SỰ CỐ TRÊN ĐƯỜNG DÂY TRUYỀN TẢI Mã số: T2020-27TĐ Chủ nhiệm đề tài: TS Nguyễn Nhân Bổn TP HCM, 10/2020 Luan van MỤC LỤC Trang Mục lục Danh mục hình vẽ………………………………………………………… Thông tin kết nghiên cứu………………………………………………… MỞ ĐẦU Đặt vấn đề………………….………………………………………………… Mục tiêu ……………… ……………………………………….…………… Phạm vi nghiên cứu……………… …………………………………… …… Phương pháp nghiên cứu….………………………………………………… …3 Ý nghĩa thực tiễn………….…………………………………………… Nội dung nghiên cứu……………………………………………………… Chương 1: TỔNG QUAN NHẬN DẠNG VÀ ĐỊNH VỊ SỰ CỐ 1.1 Giới thiệu……………………………………… 1.2 Tổng quan nghiên cứu ………………… Chương 2: KỸ THUẬT WAVELET VÀ MẠNG NƠ RON 2.1 Phép biến đổi Wavelet……………………………… ……………………… 2.2 Ứng dụng Wavelet nhận dạng phân loại cố …………….… 18 2.3 Giới thiệu Mạng Neural Tích Chập (CNNs) ……… …………………… 24 Chương 3: ỨNG DỤNG KỸ THUẬT WAVELET VÀ MẠNG GOOGLENET TRONG NHẬN DẠNG VÀ ĐỊNH VỊ SỰ CỐ 3.1 Tổng quan cố ngắn mạch………… … … … … … .… 37 3.2 Phương pháp đề xuất phân loại định vị cố … … … …40 Chương 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ 4.1 Mơ hình hệ thống điện truyền tải……… … … … … … … 43 4.2 Kết mô nhận xét……… … … … … … … 45 Chương 5: KẾT LUẬN 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO… 59 Luan van TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Độc lập - Tự - Hạnh phúc KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ Tp HCM, ngày 25 tháng 08 năm 2021 THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thông tin chung: - Tên đề tài: Giải thuật nhận dạng cố đường dây truyền tải - Mã số: T2020-27TĐ - Chủ nhiệm: GVC TS Nguyễn Nhân Bổn - Cơ quan chủ trì: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh - Thời gian thực hiện: từ 10/01/2020 đến 20/12/2020 Mục tiêu: Áp dụng kỹ thuật biến đổi Wavelet toán nhận dạng cố đường dây truyền tải Tính sáng tạo: Áp dụng kỹ thuật biến đổi Wavelet mạng nơ rôn CNN, mạng GoogLeNet việc nhận dạng cố ngắn mạch định vị cố đường dây truyền tải Kết nghiên cứu: Áp dụng kỹ thuật biến đổi wavelet mạng nơ rôn CNN, mạng GoogLeNet việc nhận dạng cố ngắn mạch định vị cố đường dây truyền tải Sản phẩm: Bài báo đăng tạp chí International Journal of Engineering and Technology Innovation (https://ojs.imeti.org/index.php/IJETI/Indexing) – SCOPUS Q3 Hiệu quả, phương thức chuyển giao kết nghiên cứu khả áp dụng: Đóng góp giải pháp góp phần phát triển nghiên cứu khoa học lĩnh vực chuẩn đoán cố, rơ le cắt nhanh hệ thống điện Luan van INFORMATION ON RESEARCH RESULTS General information: Key Project title: ALGORITHM OF FAULT RECOGNITION ON POWER TRANSMISSION LINES ; Code number: T2020-27TĐ Implementing institution: Hochiminh city University of Technonoly and Education Duration: from 12th February 2020 to 31th November 2020 Objective(s): This study develops a hybrid method to identify, classify, and locate electrical faults on transmission lines based on Machine Learning (ML) methods Firstly, Wavelet Transform (WT) technique is applied to extract features from the current or voltage signals The extracted signals are decomposed into eleven coefficients These coefficients are calculated to the energy level, and the data of teen fault types are converted to the RGB image Secondly, GoogLeNet model is applied to classify the fault, and Convolutional Neural Network (CNN) method is proposed to locate the fault The proposed method is tested on the four-bus power system with the 220 kV transmission line via time-domain simulation using Matlab software Creativeness and innovativeness: A hybrid method is developed based on a combination of WT, Google Net, and CNN to identify, classify, and locate the electrical fault on the transmission lines Research results: The proposed method is tested on the four-bus power system with a length of 220 km of the 220 kV transmission line via time-domain simulation using Matlab software Different fault types, including the symmetrical and unsymmetrical faults, are considered to conduct the simulation In addition, the fault resistance from Ω to 15 Ω and a range of ± 5% of changing load is carried out to simulate for case studies The simulation results show that the proposed fault detection, classification, and location method is very reliable and simple, and has a fast-processing time Therefore, the proposed method is a useful tool for analyzing the system stability in the field of electricity Products: A paper on International Journal of Engineering and Technology Innovation (https://ojs.imeti.org/index.php/IJETI/Indexing) – SCOPUS Q3 Effects, transfer alternatives of reserach results and applicability: Results are published on specialized Engineering Journal , served a research of Fault Identification, Classification, and Location on Transmission Lines Using Combined Machine Learning Methods Luan van DANH SÁCH CÁC HÌNH HÌNH TRANG Hình 2.1: Biến đổi wavelet 12 Hình 2.2: Mơ tả miền biển đổi tín hiệu 12 Hình 2.3: Sóng sin wavelet 13 Hình 2.4: Các thành phần sóng sin với tần số khác 14 Hình 2.5: Thành phần wavelet ứng với tỷ lệ vị trí khác 15 Hình 2.6: Biến đổi wavelet rời rạc tín hiệu 17 Hình 2.7: Phân tích tín hiệu dùng biến đổi DWT chiều 17 Hình 2.8: Phân tích tín hiệu đa mức phân giải 19 Hình 2.9: Tính chất phát thây đổi thời gian – tần số 21 Hình 2.10: Tiến trình phân tích đa giải wavelet 22 Hình 2.11: Minh họa convolutional layer 25 Hình 2.12: Mơ hình lớp GoogleNet 27 Hình 2.13a: Minh họa ngõ vào nơ rôn 28 Hình 2.13b: Minh họa ngõ vào nơ rôn ẩn 29 Hình 2.13c: Minh họa ngõ vào nơ rôn ẩn thứ 30 Hình 2.14: Cấu trúc GoogLeNet nhận dạng cố 34 Hình 2.15: Cấu trúc mạng CNN 34 Hình 3.1: Lưu đồ khối phân loại định vị cố 41 Hình 4.1: Mơ hình thống điện đơn tuyến 44 Hình 4.2: Các hệ số xấp xỉ, chi tiết cố ngắm mạch pha 44 Hình 4.3: Các hệ số xấp xỉ, chi tiết cố ngắm mạch pha 50 Hình 4.4: Các hệ số xấp xỉ, chi tiết cố ngắm mạch pha chạm đất 52 Hình 4.5: Các hệ số xấp xỉ, chi tiết cố ngắm mạch pha chạm đất 54 Luan van Hình 4.6: Đặc trưng cố ảnh RBG cố ngắn mạch 55 Hình 4.7: Kết huấn luyện cố ngắn mạch pha 56 Hình 4.8: Kết nhận dạng mạng GoogLeNet 57 Luan van DANH SÁCH CÁC BẢNG BẢNG TRANG Bảng 1.1: Xác suất xảy cố loại ngắn mạch Bảng 1.2: Xác suất xảy cố phần khác hệ thống điện Bảng 2.1: Cấu trúc mạng Googlenet 33 Bảng 3.1: Chỉ số ngắn mạch loại cố 43 Bảng 4.1: Thông số hệ thống điện thử nghiệm 45 Bảng 4.2: Độ xác GoogleNet cố SLG 55 Bảng 4.3: Định vi trí ngắm mạch cố SLG 59 Luan van ĐỀ TÀI CẤP TRƯỜNG T2020-27TĐ TS NGUYỄN NHÂN BỔN Chương MỞ ĐẦU 1.1 Đặt vấn đề Bài toán nhận dạng cố hệ thống điện cơng việc khó khăn phức tạp Hiện nay, với phát triển thiết bị bảo vệ relay điện tử, kỹ thuật số, cố hệ thống điện nhận dạng điều khiển tương đối đầy đủ xác Tuy nhiên, với yêu cầu ngày cao, thiết bị relay khó phát dao động điện, thành phần họa tần bậc cao Từ địi hỏi phải có thiết bị mới, cơng nghệ mới, nhận dạng cố cách nhanh chóng, xác Một phương pháp nghiên cứu nhiều thời gian gần nhận dạng cố hệ thống điện kỹ thuật Wavelet để phân tích sóng tín hiệu dịng điện điện áp đo lường Phân tích Wavelet biến đổi sóng tín hiệu sang hai miền thời gian tần số, thay đổi biên độ, tần số tín hiệu phân tích nhận biết Bảo vệ hệ thống điện vận hành ổn định việc làm vô quan trọng Hiện hệ thống bảo vệ rơ le ngày hoàn thiện vận hành tin cậy Tuy nhiên, hệ thống rơ le khó phát nhanh cố phức tạp nhiễu, dao động lưới…và relay phải có thời gian tác động, không tác động nhanh, cô lập nhanh điểm cố Do cần phải có phương pháp nhận dạng điều khiển cố tồn tại, phát triển bước thay hệ thống bảo vệ relay Trong năm gần đây, với phát triển mạnh khoa học mạng Nơ rôn, biến đổi Wavelet cho phép ứng dụng phương pháp phân tích Wavelet tín hiệu đo lường hệ thống điện, sau đưa hệ số phân tích đến mạng Nơ rơn Mạng Nơ rơn xử lý đưa tín hiệu cố, loại cố, tín hiệu điều khiển tác động cắt máy cắt, cô lập điểm cố khỏi hệ thống Gần đây, toán chất lượng điện toán xác định cố lưới điện truyền tải lưới phân phối nghiên cứu kỹ thuật xử lý tín hiệu Luan van Luan van Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Số: 1737/QĐ-ĐHSPKT CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc Tp Hồ Chí Minh, ngày 08 tháng năm 2021 QUYẾT ĐỊNH Về việc thành lập Hội đồng nghiệm thu đề tài NCKH cấp Trường trọng điểm HIỆU TRƯỞNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH Căn Luật Giáo dục đại học ngày 18 tháng năm 2012 Luật sửa đổi, bổ sung số điều Luật Giáo dục đại học ngày 19 tháng 11 năm 2018; Căn Nghị định 99/2019/NĐ-CP ngày 30 tháng 12 năm 2019 Chính phủ Quy định chi tiết hướng dẫn thi hành số điều Luật sửa đổi, bổ sung số điều Luật giáo dục đại học; Căn Quyết định số 937/QĐ-TTg ngày 30 tháng năm 2017 Thủ tướng Chính phủ việc phê duyệt đề án thí điểm đổi chế hoạt động Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh; Căn Nghị số 11/NQ-HĐT ngày 08/01/2021 Hội đồng trường ban hành Quy chế tổ chức hoạt động trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh; Căn Nghị số 22/NQ-HĐT ngày 16/3/2021 Hội đồng trường công tác cán lãnh đạo trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh; Căn Quyết định số 1027/QĐ-ĐHSPKT ngày 20/6/2018 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp HCM việc ban hành quy định quản lý đề tài Khoa học Công nghệ cấp Trường; Căn Quyết định số 1245/QĐ-ĐHSPKT, ngày 04/5/2021 việc phân công nhiệm vụ lãnh đạo trường; Theo đề nghị Trưởng phòng KHCN-QHQT QUYẾT ĐỊNH: Điều Thành lập Hội đồng nghiệm thu đề tài Nghiên cứu khoa học cấp Trường trọng điểm năm 2020 khoa Điện – Điện tử (Danh mục đính kèm), gồm thành viên sau đây: PGS.TS Võ Viết Cường ĐH SPKT Tp HCM Chủ tịch Hội đồng PGS.TS Huỳnh Châu Duy ĐH Công nghệ Tp HCM Ủy viên Hội đồng TS Nguyễn Ngọc Phúc Diễm ĐH Bách khoa Tp HCM Ủy viên Hội đồng PGS TS Trương Đình Nhơn ĐH SPKT Tp HCM Ủy viên Hội đồng KS Nguyễn Đăng Nam ĐH SPKT Tp HCM Thư ký Hội đồng Điều Hội đồng có nhiệm vụ đánh giá tồn diện việc thực đề tài theo Quyết định số 1027/QĐ-ĐHSPKT ngày 20/6/2018 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp HCM việc ban hành quy định quản lý đề tài Khoa học Công nghệ cấp Trường tự giải thể sau hoàn thành nhiệm vụ Luan van Điều Trưởng phịng Khoa học Cơng nghệ Quan hệ Quốc tế, Trưởng khoa Điện – Điện tử cá nhân có tên Điều chịu trách nhiệm thi hành định KT HIỆU TRƯỞNG PHÓ HIỆU TRƯỞNG Nơi nhận: - Như điều 3; - Lưu: VT, P KHCN-QHQT (7) PGS TS Lê Hiếu Giang Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc DANH MỤC ĐỀ TÀI NCKH CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM NĂM 2020 NGHIỆM THU KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ (Kèm theo Quyết định số:1737/QĐ-ĐHSPKT ngày 08 tháng năm 2021) Danh mục bao gồm 02 đề tài: Stt Mã số đề tài T2020-27TĐ T2020-40TĐ Tên đề tài Giải thuật nhận dạng cố đường dây truyền tải Xác định vị trí dung lượng nguồn điện phân tán nhằm nâng cao độ tin cậy cung cấp điện lưới điện phân phối Chủ nhiệm đề tài TS Nguyễn Nhân Bổn PGS.TS Trương Việt Anh Luan van Phản biện TS Nguyễn Ngọc Phúc Diễm TS Nguyễn Ngọc Phúc Diễm Phản biện PGS TS Trương Đình Nhơn PGS TS Trương Đình Nhơn Luan van Luan van Luan van Luan van Luan van Luan van Luan van ... kỹ thuật biến đổi Wavelet toán nhận dạng cố đường dây truyền tải Tính sáng tạo: Áp dụng kỹ thuật biến đổi Wavelet mạng nơ rôn CNN, mạng GoogLeNet việc nhận dạng cố ngắn mạch định vị cố đường dây. .. NHÂN BỔN Chương ỨNG DỤNG KỸ THUẬT WAVELET VÀ MẠNG GOOGLENET TRONG NHẬN DẠNG VÀ ĐỊNH VỊ SỰ CỐ 3.1 Tổng quan cố ngắn mạch Các cố đường dây truyền tải phân thành dạng sau: cố ngắn mạch, chạm đất, hở... ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM GIẢI THUẬT NHẬN DẠNG SỰ CỐ TRÊN ĐƯỜNG DÂY TRUYỀN TẢI Mã số: T2020-27TĐ Chủ nhiệm