Nghiên cứu và đề xuất giải pháp nhận dạng, phân loại và xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện

152 0 0
Nghiên cứu và đề xuất giải pháp nhận dạng, phân loại và xác định vị trí sự cố trên đường dây truyền tải điện

Đang tải... (xem toàn văn)

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

Thông tin tài liệu

BỘ CÔNG THƯƠNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC KẾT QUẢ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG Tên đề tài: Nghiên Cứu Đề Xuất Giải Pháp Nhận Dạng, Phân Loại Xác Định Vị Trí Sự Cố Trên Đường Dây Truyền Tải Điện Mã số đề tài: 21.2CNĐ01 Chủ nhiệm đề tài: Lê Văn Đại Đơn vị thực hiện: Khoa Công Nghệ Điện Thành Phố Hồ Chí Minh, tháng 03 năm 2023 LỜI CÁM ƠN Nhóm nghiên cứu xin chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc đến lãnh đạo Nhà trường, phòng Quản lý Khoa học Hợp tác Quốc tế, khoa Công nghệ Điện trường Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chính Minh tạo điều kiện tốt để hồn thành đề tài Nhóm nghiên cứu xin gửi làm cảm ơn đến trung tâm Nghiên cứu Phát triển PECC4 nhóm Nghiên cứu Hệ thống Điện trường Đại học Công Nghiệp thành phố Hồ Chính Minh cung cấp số liệu liên quan, hỗ trợ góp ý kiến quý báu để hoàn thành đề tài i MỤC LỤC LỜI CÁM ƠN i MỤC LỤC ii DANH SÁCH HÌNH iv DANH SÁCH BẢNG vi DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT vii PHẦN I THÔNG TIN CHUNG PHẦN II BÁO CÁO CHI TIẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CHƯƠNG 0: MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Tổng quan tình nghiên cứu Đánh giá kết nghiên cứu công bố 10 Tính cấp thiết đề tài 11 Mục tiêu đề tài 13 Đối tượng, phạm vi, cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu 14 CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 16 1.1 Mơ hình đường dâyvà cố ngắn mạch đường dây truyền tải 16 1.1.1 Mơ hình đường dây 16 1.1.2 Sự cố ngắn mạch đường dây truyền tải 18 1.1.3 Nguyên nhân hậu ngắn mạch 19 1.2 Phương pháp phân tích 21 1.2.1 Biến đổi Wavelet (The Wavelet Transform) 21 1.2.2 Mạng neuron 27 1.2.3 Mạng Neuron Tích Chập (CNNs) 28 CHƯƠNG 2: GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT 34 2.1 Biến đổi wavelet rời rạc (The Discrete Wavelet Transform - DWT): 34 2.2 Định lý Parseval’ cho DWT 36 2.3 Trích xuất đặc trưng 36 2.4 Mạng GoogleNet 37 2.5 Mạng neuron xác suất (Probabilistic Neural Network - PNN) 39 2.6 Giải thuật đề xuất phân loại định vị cố 42 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 44 3.1 Mơ hình hệ thống đường dây truyền tải 44 3.2 Xây dựng kịch cố mơ hình hệ thống khảo sát 44 3.3 Phân tích tín hiệu DWT-MRA 47 ii 3.4 Phân loại cố 54 3.5 Định vị cố 61 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 PHẦN III PHỤ LỤC ĐÍNH KÈM 70 Hợp đồng thực đề tài nghiên cứu khoa học 70 Thuyết minh đề tài phê duyệt 78 Quyết định nghiệm thu 90 Hồ sơ nghiệm thu 93 Sản phẩm nghiên cứu 122 iii DANH SÁCH HÌNH Hình 1: Giải pháp bảo vệ hệ thống đường dây truyền tải sử dụng thiết bị SFL-2000 Hình 2: Khả cố xảy ra: (a) Các loại lỗi khác nhau; (b) phận điện khác 11 Hình 3: Diễn biến cố xảy ngày 16/5/2018 pha B chạm đất đường dây dây truyền tải 500 kV Pleiku 2- Thạnh Mỹ 13 Hình 1 : Mơ hình tương đương đường dây truyền tải ngắn 16 Hình 2: Mơ hình tương đương đường dây truyền tải trung bình: a) Hình 𝜋, b) Hình T 17 Hình : Một đoạn vi phân đường dây dài 17 Hình 4: Sóng sin sóng wavelet 21 Hình 5: Biến đổi Fourier 22 Hình 6: Biến đổi wavelet thành phần tương ứng với tỷ lệ vị trí khác 23 Hình 7: Biến đổi wavelet 24 Hình 8: Phân tách tín hiệu wavelet: a) không giảm mẫu, b) giảm mẫu nửa 25 Hình 9: Phân tích tín hiệu dùng biến đổi DWT bậc 25 Hình 10: Cây phân tách tín hiệu wavelet đa bậc 25 Hình 11: Mơ hình mạng neuron 27 Hình 12: Mạng neuron nhận dạng hai loại hoa hồng hoa lan 28 Hình 13: Cấu trúc điển hình CNN 29 Hình 14: Mơ tả lớp tiếp nhận lớp tiếp nhận CNN 30 Hình 15: Các kiểu phép tổng hợp 31 Hình 16: Lớp kết nối đầy đủ (FC layer) 32 Hình 1: Giải pháp xử lý phân bố lượng 34 Hình 2: Cấu trúc GoogleNet: (a) Mơ hình GoogleNet đầy đủ, (b) Mơ hình chi tiết modul khởi động GoogleleNet 38 Hình 3: Cấu trúc liên kết mạng thần kinh xác suất (PNN) 40 Hình 4: Lưu đồ phương pháp đề xuất để phát hiện, phân loại xác định vị trí cố 43 Hình 1: Đường dây truyền tải 220 KV Việt Nam trạm Hòa Khánh – Huế 44 Hình 2: Tín hiệu điện áp pha trường hợp bình thường 45 Hình 3: Tín hiệu điện áp pha trường hợp cố pha chạm đất AG 46 Hình 4: Tín hiệu điện áp pha trường hợp cố pha chạm AB 46 Hình 5: Tín hiệu điện áp pha trường hợp cố pha chạm nhau, chạm đất ABG 46 Hình 6: Tín hiệu điện áp pha trường hợp cố pha chạm nhau, chạm đất ABCG 47 Hình 7: DWT-MAR trường hợp bình thường: (a) Hệ số chi tiết d1, (b) Hệ số chi tiết d2, (c) Hệ số chi tiết d3, (d) Hệ số xấp xỉ a3, (e) Phân bố lượng dịng điện pha A 48 iv Hình 8: DWT-MAR trường hợp AG: (a) Hệ số chi tiết d1, (b) Hệ số chi tiết d2, (c) Hệ số chi tiết d3, (d) Hệ số xấp xỉ a3, (e) Phân bố lượng dòng điện pha A 50 Hình 9: DWT-MAR trường hợp AB: (a) Hệ số chi tiết d1, (b) Hệ số chi tiết d2, (c) Hệ số chi tiết d3, (d) Hệ số xấp xỉ a3, (e) Phân bố lượng dòng điện pha A 51 Hình 10: DWT-MAR trường hợp ABG: (a) Hệ số chi tiết d1, (b) Hệ số chi tiết d2, (c) Hệ số chi tiết d3, (d) Hệ số xấp xỉ a3, (e) Phân bố lượng dòng điện pha A 51 Hình 11: DWT-MAR trường hợp ABCG: (a) Hệ số chi tiết d1, (b) Hệ số chi tiết d2, (c) Hệ số chi tiết d3, (d) Hệ số xấp xỉ a3, (e) Phân bố lượng dịng điện pha A 53 Hình 12: Phân bố lượng trạng thái bình thường bốn dạng cố 54 Hình 13: Hình ảnh RGB phân bố lượng tín hiệu trạng thái bình thường 55 Hình 14: Hình ảnh RGB phân bố lượng tín hiệu trạng thái cố SLG 55 Hình 15: Hình ảnh RGB phân bố lượng tín hiệu trạng thái cố LL 55 Hình 16: Hình ảnh RGB phân bố lượng tín hiệu trạng thái cố LLG 56 Hình 17: Hình ảnh RGB phân bố lượng tín hiệu trạng thái cố LLLG 56 Hình 18: Kết trình huấn luyện mạng GoogleNet cho số 10 loại cố 58 Hình 19: Kết phân loại cố trường hợp bình thường sử dụng mạng GoogleNet 59 Hình 20: Kết phân loại cố trường hợp cố loại SLG sử dụng mạng GoogleNet 59 Hình 21: Kết phân loại cố trường hợp cố loại LLG sử dụng mạng GoogleNet 60 Hình 22: Kết phân loại cố trường hợp cố loại LL sử dụng mạng GoogleNet 60 Hình 23: Kết phân loại cố trường hợp cố loại LLLG sử dụng mạng GoogleNet 61 v DANH SÁCH BẢNG Bảng 1: Các trường hợp cố ngắn mạch đường dây truyền tải 20 Bảng 1: Tham số triển khai GoogleNet 39 Bảng 1: Bảng mã nhị phân loại cố hệ thống 45 Bảng 2: Phân tách mức lượng dòng điện pha A dạng cố 54 Bảng 3: Kết trình huấn luyện mạng GoogleNet cho số 10 loại cố 58 Bảng 4: Kết định vị cố 62 vi DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ANN CNN CWT DWT EMD FC FL FLC H HK HTĐ ILSVRC LL LLL LLLG ML MRA PCA PNN SLG SVM WT Artificial Neuron Network Convolutional Neural Network Continuos Wavelet Transform Discrete Wavelet Transform Empirical Mode Decomposition Fully Connected Fuzzy Logic Fuzzy Logic Control Huế Hòa Khánh Hệ thống điện ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge Line - Line Line - Line - Line Line - Line - Line - Ground Machine Learing Multiresolution Analysis Principal Component Analysis Probabilistic Neural Network Single Line - Ground Support Vector Machine Wavelet Transform vii PHẦN I THƠNG TIN CHUNG I Thơng tin tổng qt 1.1 Tên đề tài: Nghiên cứu đề xuất giải pháp nhận dạng, phân loại xác định vị trí cố đường dây truyền tải điện 1.2 Mã số: 21.2CNĐ01 1.3 Danh sách chủ trì, thành viên tham gia thực đề tài TT Họ tên (học hàm, học vị) Đơn vị cơng tác Vai trị thực đề tài Khoa Công Nghệ Điện, ĐHCN TPHCM Khoa Điện - Điện Tử Nguyễn Nhân Bổn, Tiến sĩ ĐHSPKT TPHCM Khoa Công Nghệ Điện, Trần Thanh Ngọc, Tiến sĩ ĐHCN TPHCM Khoa Kỹ Thuật Công Nghệ Ngô Minh Khoa, Tiến sĩ ĐH Quy Nhơn 1.4 Đơn vị chủ trì: Lê Văn Đại, Tiến sĩ Chủ nhiệm Thành viên Thanh viên Thành viên Khoa Công Nghệ Điện, trường Đại Học Cơng Nghiệp Thành Phố Hồ Chí Minh 1.5 Thời gian thực hiện: 1.5.1 Theo hợp đồng: từ tháng năm 2022 đến tháng năm 2023 1.5.2 Thực thực tế: từ tháng năm 2022 đến tháng năm 2023 1.6 Tổng kinh phí phê duyệt đề tài: 44,899 triệu đồng II Kết nghiên cứu Đặt vấn đề Một trở ngại lớn truyền tải phân phối điện cố hỏng hóc xảy q trình vận hành, điển hình cố đường dây truyền tải điện Điều ảnh hưởng đến chất lượng điện nguồn điện, thực tế đe dọa đến kinh tế an ninh quốc gia Như vậy, nghiên cứu đề xuất giải pháp hữu hiệu để dị tìm, phân loại, xác định vị trí cố đường truyền tải điện việc làm thiết thực cấp bách Đề tài đề xuất phương pháp phát hiện, phân loại định vị cố đường dây truyền tải Phương pháp đề xuất kết hợp biến đổi Wavelet rời rạc (DWT), GoogleNet Mạng neuron xác suất (PNN) Đầu tiên, sử dụng kỹ thuật phân tích đa phân giải (MRA) cho DWT định lý Parseval trích xuất đặc trưng phân bố lượng trình độ để phát cố Sau đó, sử dụng Mạng GoogleNet phân loại đặc trưng phân bố lượng để phân loại cố Cuối cùng, áp dụng PNN xác định vị trí cố Tín hiệu độ dòng điện điện áp đo hai đầu đường dây sử dụng tín hiệu đầu vào cho thuật tốn Tính hiệu khả áp dụng phương pháp đề xuất kiểm chứng thông qua kết mô dựa hệ thống đường truyền tải mẫu hệ thống đường dây truyền tải thực tế Việt Nam phần mềm EMTP-RV MATLAB Kết thu cho thấy phương pháp đề xuất có ưu điểm nhanh chóng có độ xác cao so với phương pháp truyền thống Mục tiêu a) Mục tiêu tổng quát Đề xuất thuật toán phát hiện, phân loại, định vị cố đường dây truyền tải điện Áp dụng tính tốn cho tốn đường dây truyền tải thực tế Việt Nam b) Mục tiêu cụ thể i) Phân tích sở lý thuyết dạng ngắn mạch xảy hệ thống điện; ii) Thiết lập sở lý thuyết cho phương pháp MRA cho DWT sử dụng định lý Parseval trích xuất đặc trưng phân bố lượng độ để phát cố; Xây dựng Mạng GoogleNet phân loại đặc trưng lượng phân bố để phân loại cố; Xây dựng mạng neuron xác suất để định vị cố; iii) Phân tích đánh giá cố cho đường dây truyền tải 220 kV Hòa Khánh - Huế Phương pháp nghiên cứu Đề đạt mục tiêu mong muốn đề ra, đề tài sừ dụng phương pháp sau: Nghiên cứu lý thuyết: Phân tích tổng hợp kiến thức sở toán học; phân tích đánh giá cơng trình nghiên cứu; xây dựng mơ hình tốn học cho khối nguồn, hệ thống đường dây, số mơ hình liên quan liên quan; Nghiên cứu thực nghiệm mô phỏng: Sử dụng MATLAB EMTP-RV xây dựng chương trình mơ hình mơ để kiểm chứng tính thiết thực giải pháp đề xuất so sánh kết với giải pháp sử dụng dùng rơ-le REL 521 đặt đầu đường dây

Ngày đăng: 26/04/2023, 16:53

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan