1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4

173 5 0

Đang tải... (xem toàn văn)

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

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Tác giả Nguyễn Văn Tâm
Người hướng dẫn Tiến Sĩ Nguyễn Tấn Lũy
Trường học Trường Đại học Công nghiệp
Chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử
Thể loại luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản 2019
Thành phố Thành phố Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 173
Dung lượng 15,78 MB

Nội dung

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN VĂN TÂM HỆ THỐNG NHẬN DẠNG SỰ CỐ TRÊN ĐƯỜNG DÂY TRUYỀN TẢI ĐIỆN SỬ DỤNG MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO ÁP DỤNG TRONG CÔNG TY TRUYỀN TẢI ĐIỆN Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã chuyên ngành: 60520203 LUẬN VĂN THẠC SĨ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2019 Cơng trình hồn thành Trường Đại học Công nghiệp Công ty Truyền tải điện TP Hồ Chí Minh Người hướng dẫn khoa học : Tiến sĩ Nguyễn Tấn Lũy Người phản biện : Tiến sĩ Phạm Công Thành Người phản biện : Tiến sĩ Nguyễn Ngọc Sơn Luận văn thạc sĩ bảo vệ Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn thạc sĩ Trường Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh ngày 26 tháng 04 năm 2019 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: 1.TS Mai Thăng Long 2.TS Phạm Công Thành - Chủ tịch Hội đồng - Phản biện 3.TS Nguyễn Ngọc Sơn - Phản biện 4.TS Nguyễn Trọng Tài - Ủy viên 5.TS Trần Minh Chính - Thư ký CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ BỘ CƠNG THƯƠNG CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP Độc lập - Tự - Hạnh phúc THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Nguyễn Văn Tâm Ngày, tháng, năm sinh: 20/12/1976 MSHV Nơi sinh : 16083361 : tỉnh Bình Định Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử Mã chuyên ngành : 60520203 I TÊN ĐỀ TÀI: Hệ thống nhận dạng cố đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng Công ty Truyền tải điện NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Tìm hiểu kết nghiên cứu nước phương pháp nhận dạng cố Thiết kế xây dựng giải thuật cho thuật toán nhận dạng dùng mạng nơ – ron để phát cố, định vị vị trí xảy cố cụm lưới điện 220kV thực tế vận hành với qui mô lưới điện khảo sát cấp nguồn từ nguồn phát, 11 12 đường dây ngắn dài Ứng dụng phần mềm chuyên dụng EMTP để phân tích lưới tạo mẫu huấn luyện cho mạng nơ – ron - Xây dựng hệ thống kiểm chứng kết nhận dạng cố NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: Theo Quyết định số 2057/QĐ-ĐHCN ngày 02/10/2018 việc giao đề tài cử người hướng dẫn luận văn thạc sĩ Hiệu trưởng Trường Đại học Cơng nghiệp Tp Hồ Chí Minh II III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 02/04/2019 IV NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: Tiến sĩ Nguyễn Tấn Lũy Tp Hồ Chí Minh, ngày NGƯỜI HƯỚNG DẪN thán g năm 2019 CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TRƯỞNG KHOA CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ LỜI CẢM ƠN Sau thời gian trình thực luận văn thạc sĩ với thử thách lớn, địi hỏi kiên trì tập trung cao độ Tôi thực vinh hạnh với kết đạt đề tài nghiên cứu Những kết đạt không nỗ lực cá nhân, mà hỗ trợ giúp đỡ thầy hướng dẫn, nhà trường, môn, đồng nghiệp gia đình Tơi muốn bày tỏ tình cảm đến với họ Trước hết, tơi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy TS Nguyễn Tấn Lũy quan tâm hướng dẫn giúp đỡ tơi tận tình, khơng quản khó khăn suốt q trình thực hồn thành luận án Tơi xin trân trọng cảm ơn Khoa Cơng nghệ Điện tử, phịng Quản lý Sau Đại học, Lãnh đạo Trường Đại học Công nghiệp, Lãnh đạo Công ty Truyền tải điện 4, Thạc sĩ Vũ Đức Quang thuộc Trung tâm Nghiên cứu Phát triển_Công ty CP Tư vấn Xây dựng điện tạo điều kiện thuận lợi cho suốt q trình thực luận án Tơi xin cảm ơn tập thể cán bộ, giảng viên Khoa Công nghệ Điện tử – Trường Đại học Công nghiệp hỗ trợ mặt tinh thần, động viên suốt q trình học tập nghiên cứu Tơi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới tất người bạn tôi, người chia sẻ cận kề tơi lúc khó khăn Cuối cùng, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn vơ hạn người thân, gia đình ln bên cạnh ủng hộ, giúp đỡ suốt chặng đường học tập vừa qua i TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Hệ thống lưới điện truyền tải (HTĐ) đóng vai trị xương sống quan trọng phát triển kinh tế quốc gia, sở hạ tầng liên quan đến an ninh quốc gia mang tính định quan trọng kinh tế quốc dân Do phát triển kinh tế áp lực cung cấp điện làm cho HTĐ ngày trở lên rộng lớn quy mơ, phức tạp tính tốn thiết kế, vận hành nên HTĐ cần vận hành ổn định, tin cậy Hiện nay, HTĐ “nhạy cảm” với cố xảy ra, đặc biệt cần tránh tối đa cố tan rã lưới điện cao áp, siêu cao áp Một số cố tan rã HTĐ gần giới với hậu to lớn ví dụ sinh động cho luận điểm Việt Nam không loại trừ vấn đề từ cố đường dây 500kV Di Linh – Tân Định vào ngày 22/5/2013 gây rã lưới toàn lưới điện khu vực miền Nam Chính vậy, đề tài chủ yếu tập trung vào nghiên cứu nhận dạng loại cố định vị điểm xảy cố xác đường dây truyền tải điện nhằm mục đích phát hiện, cách ly xác định xác vị trí cố nhanh tốt, giúp cho việc khắc phục cố nhanh, khôi phục lại chế độ làm việc bình thường hệ thống điện, giảm thiệt hại kinh tế nâng cao độ tin cậy cung cấp điện cho phụ tải Đề tài nghiên cứu phát triển phương pháp sử dụng mạng thần kinh nhân tạo MLP (MultiLayer Perceptron) với giải thuật Levenberg-Marquardt (Trainlm) huấn luyện cho mạng thần kinh nhân tạo, kết hợp ứng dụng phần mềm chuyên dụng EMTP dựa số liệu vận hành thực tế lưới điện truyền tải để mô tạo tập mẫu tin cậy để nhận dạng xác gần với thực tế Việc nghiên cứu đề tài góp phần phát triển phương pháp nhận dạng đặc biệt tính hiệu xác định vị trí cố lưới điện so với khả định vị cố rơ le truyền thống Góp phần đảm bảo an tồn, tin cậy cho vận hành lưới truyền tải điện quốc gia, đảm bảo truyền tải điện an toàn, ổn định cho hoạt động kinh tế, trị, xã hội, an ninh, quốc phòng thị trường điện Việt Nam ii ABSTRACT The transmission grid system acts as a backbone and is very important for the development of each country, it is one of the national security and infrastructure related important decision of the national economy Because the economic development and the pressure of power supply making the power system become more and more large in scale and complicated in design and operation calculations, the power system should be operated stably and reliably Currently, power systems are very "sensitive" to possible incidents, especially to avoid the disintegration of high-voltage and super-high-voltage power grids Some recent incidents of disbanding in the world with great consequences are vivid examples of this thesis Vietnam does not exclude this problem from the incident of 500kV Di Linh - Tan Dinh line on May 22, 2013, disrupting the entire grid of the southern region Therefore, this topic mainly focuses on identifying the type of incident and locating the point of incident occurrence as accurately as possible on the transmission line in order to detect, isolate and identify locate the incident as quickly as possible, help to solve the problem quickly, restore the normal working mode of the electrical system, reduce economic losses and improve the reliability of power supply for load The research and development of a method of using artificial neural network MLP (MultiLayer Perceptron) with Levenberg-Marquardt algorithm (Trainlm) training for artificial neural networks, combining application of specialized EMTP software based on the actual operation data on the transmission grid to simulate and create a reliable sample set to accurately identify and close to reality The research of this topic contributes to the development of new identification methods and especially the effectiveness in determining the location of incidents on the grid compared with the ability to locate incidents of the traditional relays Contributing to ensuring the safety and reliability of the operation of the national power transmission network, ensuring safe and stable transmission of electricity for economic, political, social, security, defense and urban activities Vietnamese electricity market iii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu thân Các kết nghiên cứu, số liệu nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Nội dung luận văn có tham khảo sử dụng tài liệu, thông tin đăng tải tác phẩm, tạp chí, báo, trang web thực trích dẫn ghi nguồn tài liệu tham khảo quy định Học viên Nguyễn Văn Tâm iv MỤC LỤC MỤC LỤC v DANH MỤC HÌNH ẢNH viii DANH MỤC BẢNG BIỂU x DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT xi MỞ ĐẦU 1 Đặt vấn đề Mục tiêu nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa thực tiễn đề tài CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU 1.1 Tổng quan lĩnh vực nghiên cứu 1.2 Các nghiên cứu trước 1.2.1 Phương pháp mạng nơ - ron nhân tạo để bảo vệ khoảng cách cho đường 1.2.2 dây truyền tải Thuật toán mạng nơ - ron cải tiến cho việc phân loại cố đường dây 1.2.3 truyền tải Phương pháp Nơ - ron mờ (Fuzzy neural) để phân loại cố cho bảo vệ 1.2.4 đường dây truyền tải Áp dụng nhận dạng mẫu bảo vệ khoảng cách 1.2.5 Xác định vị trí cố hệ thống điện phương pháp nhận dạng mẫu CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 10 2.1 Hệ thống điện khái niệm bảo vệ rơle 10 2.2 Các dạng cố thường gặp hệ thống lưới điện truyền tải, hạn chế rơle vị trí cố 14 2.2.1 Rơle truyền thống bảo vệ cho đường dây truyền tải 26 2.3 Các dạng rơle bảo vệ 28 v 2.3.1 Bảo vệ dịng điện cực đại (kí hiệu 51) 28 2.3.2 Bảo vệ dịng điện cắt nhanh (kí hiệu 50) 29 2.3.3 Bảo vệ khoảng cách (kí hiệu 21) 29 2.3.4 Bảo vệ dịng có hướng (kí hiệu 67) 30 2.3.5 Bảo vệ dịng thứ tự nghịch (kí hiệu 46) 30 2.3.6 Bảo vệ nhiệt (kí hiệu 49) 30 2.3.7 Bảo vệ tự động đóng trở lại (kí hiệu 79) 31 2.3.8 Bảo vệ tần số cao vơ tuyến (kí hiệu 85) 31 2.3.9 Bảo vệ so lệch dòng điện (kí hiệu 87) 31 2.4 Các khái niệm nhận dạng mẫu 32 2.4.1 Chức hệ thống nhận dạng mẫu 32 2.4.1.1 Phương pháp thống kê (Statistical approach) 33 2.4.1.2 Phương pháp tiếp cận cú pháp (Syntactic approach) 33 2.4.1.3 Phương pháp mẫu phù hợp (Template matching) 34 2.4.1.4 Phương pháp mạng nơ – ron 35 2.4.2 Mẫu huấn luyện mẫu kiểm tra 36 2.4.2.1 Mẫu huấn luyện 36 2.4.2.2 Mẫu kiểm tra 37 2.4.3 Thông số đặc trưng mẫu thuộc phạm vi nghiên cứu đề tài 37 2.5 Mạng nơ - ron 38 2.5.1 Cấu tạo mạng nơ – ron đa lớp (Multilayer Perceptron) 38 2.5.2 Học tập khơng có giám sát 45 2.5.3 Học tập có giám sát 47 CHƯƠNG PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG 49 3.2 Phân tích thiết kế mạng thần kinh nhân tạo 49 3.2.1 Thuật toán mạng nơ - ron 49 3.2.2 Thiết kế mạng nơ – ron 57 3.2.2.1 Giới thiệu hệ thống lưới điện truyền tải Công ty Truyền tải điện quản lý vận hành 57 vi 3.2.2.2 Phân tích nguồn phụ tải để chạy chương trình mơ EMTP 58 3.2.3 Tập liệu huấn luyện mục tiêu 63 3.2.4 Huấn luyện mạng phần mềm Matlab .66 3.2.5 Giải pháp phần cứng đề xuất 67 CHƯƠNG NHẬN DẠNG VÀ ĐỊNH VỊ SỰ CỐ TRÊN ĐƯỜNG DÂY 68 4.1 Kết huấn luyện 69 4.2 Nhận xét kết 69 4.3 Kiểm tra nhận dạng cố đường dây 75 4.4 Ứng dụng chương trình nhận dạng Matlab GUI (Graphical User Interface) để thao tác .92 4.5 Tóm tắt 97 4.5.1 Áp dụng kết nghiên cứu 97 4.5.1.1 Nhiệm vụ kết đạt 97 4.5.1.2 Hướng phát triển luận văn 98 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 99 Kết luận 99 Kiến nghị 99 TÀI LIỆU THAM KHẢO 101 PHỤ LỤC 1: Kết nhận dạng cố 10 vị trí khảo sát đường dây 220kV Cát Lái – Thủ Đức .103 PHỤ LỤC 2: Sơ lược phần mềm EMTP kết chạy trào lưu công suất, mô ngắn mạch đường dây truyền tải điện 136 PHỤ LỤC 3: Đoạn chương trình lập trình ứng dụng GUI 145 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG CỦA HỌC VIÊN 156 vii

Ngày đăng: 05/10/2023, 20:48

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 2.2 Sơ đồ hệ thống rơ le bảo vệ hiện hữu tại 1 trạm biến áp 220kV do Công ty Truyền tải điện 4 quản lý vận hành. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 2.2 Sơ đồ hệ thống rơ le bảo vệ hiện hữu tại 1 trạm biến áp 220kV do Công ty Truyền tải điện 4 quản lý vận hành (Trang 26)
Hình 2.3 Sơ đồ 1 sợi cấu hình hệ thống rơ le bảo vệ cơ bản của một đường dây 220kV hiện nay. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 2.3 Sơ đồ 1 sợi cấu hình hệ thống rơ le bảo vệ cơ bản của một đường dây 220kV hiện nay (Trang 27)
Hình 2.4 Sơ đồ nguyên lý xác định vị trí sự cố dựa vào tính toán tổng trở cho đường dây 1 nguồn cấp. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 2.4 Sơ đồ nguyên lý xác định vị trí sự cố dựa vào tính toán tổng trở cho đường dây 1 nguồn cấp (Trang 29)
Hình 2.5 Đặc tính tác động loại MhO của rơle F21 và điểm làm việc của rơle - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 2.5 Đặc tính tác động loại MhO của rơle F21 và điểm làm việc của rơle (Trang 31)
Hình 2.6 Đường dây truyền tải với các thiết bị phát hiện sự cố, đo lường và điều khiển. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 2.6 Đường dây truyền tải với các thiết bị phát hiện sự cố, đo lường và điều khiển (Trang 41)
Hình 2.8c và Hình 2.8d đại diện một cách tương đối mối tương quan chéo giữa hình ảnh và mẫu - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 2.8c và Hình 2.8d đại diện một cách tương đối mối tương quan chéo giữa hình ảnh và mẫu (Trang 50)
Hình 2.11 Mô hình của một nơ – ron. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 2.11 Mô hình của một nơ – ron (Trang 54)
Hình 2.15 (a) Cấu trúc mạng MLP bắt chước (b) cấu trúc của một hệ thống thần kinh đơn giản. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 2.15 (a) Cấu trúc mạng MLP bắt chước (b) cấu trúc của một hệ thống thần kinh đơn giản (Trang 57)
Hình 2.16 Cấu trúc mạng nơ – ron nhiều lớp MLP. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 2.16 Cấu trúc mạng nơ – ron nhiều lớp MLP (Trang 58)
Hình 2.17 Giai đoạn khởi tạo của học tập không có giám sát. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 2.17 Giai đoạn khởi tạo của học tập không có giám sát (Trang 61)
Hình 2.18 Giai đoạn ổn định của học tập không có giám sát. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 2.18 Giai đoạn ổn định của học tập không có giám sát (Trang 62)
Hình 2.19. Học tập có giám sát. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 2.19. Học tập có giám sát (Trang 63)
Hình 3.1 Lưu đồ thuật toán huấn luyện mạng đa lớp với phương pháp TRAINLM . - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 3.1 Lưu đồ thuật toán huấn luyện mạng đa lớp với phương pháp TRAINLM (Trang 67)
Hình 3.2 Huấn luyện mạng nơ-ron bằng giải thuật Levenberg-Marquardt. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 3.2 Huấn luyện mạng nơ-ron bằng giải thuật Levenberg-Marquardt (Trang 68)
Hình 3.3 Biểu đồ kết quả huấn luyện mạng nơ – ron. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 3.3 Biểu đồ kết quả huấn luyện mạng nơ – ron (Trang 69)
Hình 3.4 Biểu đồ hồi qui sau khi huấn luyện mạng nơ – ron. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 3.4 Biểu đồ hồi qui sau khi huấn luyện mạng nơ – ron (Trang 70)
Bảng 3.3 Cấu trúc tập dữ liệu input - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Bảng 3.3 Cấu trúc tập dữ liệu input (Trang 80)
Sơ đồ khối của phần cứng được đề xuất dành cho rơle bảo vệ hoạt động dựa trên phương pháp mạng nơ – ron được trình bày ở Hình 3.8 - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Sơ đồ kh ối của phần cứng được đề xuất dành cho rơle bảo vệ hoạt động dựa trên phương pháp mạng nơ – ron được trình bày ở Hình 3.8 (Trang 82)
Hình 4.1 Cấu trúc tổng quát mạng nơ - ron lựa chọn. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 4.1 Cấu trúc tổng quát mạng nơ - ron lựa chọn (Trang 86)
Hình 4.3 Biểu đồ hiệu suất đánh giá - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 4.3 Biểu đồ hiệu suất đánh giá (Trang 88)
Hình 4.5 Biểu đồ sai số - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 4.5 Biểu đồ sai số (Trang 89)
Bảng 4.2 Các trường hợp và vị trí sự cố kiểm chứng thuật toán nhận dạng - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Bảng 4.2 Các trường hợp và vị trí sự cố kiểm chứng thuật toán nhận dạng (Trang 91)
Đồ thị kết quả nhận dạng được thể hiện lần lượt cho các vị trí xảy ra sự cố khảo sát tại các mức tải đường dây 220kV Cát Lái -  Thủ Đức lần lượt ở tải 50%, 100%, 120% (hở mạch đường dây 220kV Long Bình – Thủ Đức). - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
th ị kết quả nhận dạng được thể hiện lần lượt cho các vị trí xảy ra sự cố khảo sát tại các mức tải đường dây 220kV Cát Lái - Thủ Đức lần lượt ở tải 50%, 100%, 120% (hở mạch đường dây 220kV Long Bình – Thủ Đức) (Trang 101)
Hình 4.13 Giao diện thao tác khởi động GUI - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 4.13 Giao diện thao tác khởi động GUI (Trang 107)
Hình 4.14 Giao diện thao tác các chế độ tay và tự động, hiển thị kết quả khi chạy chương trình kiểm chứng - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 4.14 Giao diện thao tác các chế độ tay và tự động, hiển thị kết quả khi chạy chương trình kiểm chứng (Trang 108)
Hình 4.15 Giao diện hiển thị kết quả khi chạy chế độ tay - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 4.15 Giao diện hiển thị kết quả khi chạy chế độ tay (Trang 109)
Hình 4.16 Giao diện hiển thị kết quả khi chạy chế tự động - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 4.16 Giao diện hiển thị kết quả khi chạy chế tự động (Trang 110)
Hình 4.17 Sơ đồ tổng quát hệ thống @Station Trong đó, ý nghĩa các phần tử trong hệ thống @Station : - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Hình 4.17 Sơ đồ tổng quát hệ thống @Station Trong đó, ý nghĩa các phần tử trong hệ thống @Station : (Trang 111)
Sơ đồ mô phỏng phân bố suất cụm lưới điện 220kV phía Nam do Cty TTĐ4 quản lí, vận hành. - Hệ thống nhận dạng sự cố trên đường dây truyền tải điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo áp dụng trong công ty truyền tải điện 4
Sơ đồ m ô phỏng phân bố suất cụm lưới điện 220kV phía Nam do Cty TTĐ4 quản lí, vận hành (Trang 155)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w