Ứng dụng mạng nơ ron chẩn đoán sự cố trong máy biến áp lực

1 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸTHUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ TRONG MÁY BIẾN ÁP LỰC Ngành : TỰ ĐỘNG HOÁ Mã số:23.04.3898 Học viên: BÙI ĐỨC CƢỜNG Ngƣời HD Khoa học : PGS.TS NGUYỄN HỮU CƠNG THÁI NGUN - 2010 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan là công trì nh nghiên cƣ́u của dƣới hƣớng dẫn khoa học PGS TS Nguyễn Hữu Công Các kết tính tốn, sớ liệu nêu ḷn văn là trung thƣ̣c và chƣa tƣ̀ng đƣợc công bố bất kỳ công trình khoa học nào khác Tác giả luận văn Bùi Đức Cƣờng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Mục lục CHƢƠNG I TÓM TẮT VỀ CÁC PHƢƠNG PHÁP TRUYỀN THỐNG CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ MÁY BIẾN ÁP LỰC 12 1.1 Tổng quan máy biến áp 12 1.2 Các thông số máy biến áp 12 1.3 Thí nghiệm truyền thống MBA 15 1.3.1 Kiểm tra tổng thể bên ngoài 15 1.3.2 Thí nghiệm khơng tải 15 1.3.3 Đo điện trở cách điện và hệ số hấp thụ cuộn dây MBA .17 1.3.4 Đo điện trở chiều các cuộn dây 19 1.3.5 Kiểm tra tỷ số biến 21 1.3.6 Kiểm tra tổ nối dây .23 1.3.7 Thí nghiệm dầu cách điện 24 1.4 Kết luận 24 CHƢƠNG II: PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH KHÍ HỒ TAN TRONG DẦU ĐỂ CHẨN ĐỐN SỰ CỐ TIỀM ẨN MBA LỰC (DGA) .26 2.1 Tổng quan chẩn đoán lỗi tiềm ẩn MBA lực .26 2.1.1 Tầm quan trọng việc chẩn đoán lỗi tiềm ẩn trọng MBA lực .26 2.1.2 Phƣơng pháp chẩn đoán lỗi tiềm ẩn 26 2.1.2.1 Kiểm tra đánh giá điều kiện cách điện 26 2.1.2.2 Giám sát trực tuyến phóng điện phần – PD 27 2.1.2.3 Phân tích độ khí hoà tan dầu (DGA) 29 2.1.2.4 Kết hợp DGA và phƣơng pháp âm 31 2.2 Chẩn đoán lỗi tiềm ẩn MBA sở DGA 31 2.2.1 Nghiên cứu các đặc tính sinh khí MBA lực 31 2.2.2 Các lỗi tiềm ẩn MBA .33 2.2.3 Sự nghiên cứu và ứng dụng các phƣơng pháp tỉ lệ 34 2.2.4 Ứng dụng phƣơng pháp Rogers, khí 37 2.2.5 Các phƣơng pháp chẩn đoán và trải nghiệm công nghiệp khác .39 2.2.5.1 Chẩn đoán rò rỉ 39 2.2.5.2 Chẩn đoán mủn giấy .39 2.3 Các quy tắc chẩn đoán lỗi MBA 40 2.3.1 Các giả thiết 40 2.3.2 Nền tảng các quy tắc – hƣớng dẫn IEC 41 2.3.3 Sự thể và sửa đổi các quy tắc hƣớng dẫn 42 2.3.4 Quy tắc chẩn đoán lỗi đặc biệt (đặc thù) 45 2.3.4.1 Chẩn đoán OH và OHO .46 2.3.4.2 Chẩn đoán sở tỉ lệ CO/CO2 .46 2.3.4.3 Các quy tắc chẩn đoán OHC và CD bổ sung 46 2.3.4.4 Chẩn đoán NR .46 2.4 Kết luận 46 CHƢƠNG III: MẠNG NƠRON KẾT HỢP DGA ĐỂ CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ TIỀM ẨN MBA LỰC 49 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 3.1 Các phƣơng pháp trí tuệ nhân tạo 49 3.2 Giới thiệu mạng nơron 51 3.2.1 Não, nơron sinh học 52 3.2.2 Mạng nơron sinh học 54 3.2.3 Mạng nơron nhân tạo 56 3.2.3.1 Cấu trúc và mô hình nơron nhân tạo 57 3.2.3.2 Một số mô hình cấu trúc mạng nơron nhân tạo 61 3.2.3.3 Quá trình nghiên cứu và phát triển nơron nhân tạo .62 3.2.3.4 Mạng nơron nhân tạo nhiều lớp (MLP) truyền thẳng 64 3.2.4 Luyện mạng nơron 65 3.2.4.1 Các luật học .66 3.2.4.2 Xấp xỉ mạng nơron 76 3.3 Tính chất kỹ thuật – Cơ chế chẩn đoán sở mạng nơron 77 3.4 Ứng dụng mạng nơron để chẩn đoán lỗi tiềm ẩn MBA lực .78 3.5 Kết luận 81 CHƢƠNG IV: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM SỬ DỤNG MẠNG NƠRON TRONG CHUẨN ĐOÁN LỖI TIỀM ẨN MBA LỰC 82 4.1 Lựa chọn cấu trúc mạng tối ƣu 82 4.2 Huấn luyện mạng nơron .82 4.2.1 Ứng dụng Neural Network Toolbox để luyện mạng Neural MLP lớp 83 4.2.2 Chƣơng trình lập trình theo thuật toán lan truyền ngƣợc huấn luyện mạng nơron chẩn đoán cố theo công nghệ DGA .85 4.3 Các kết thực nghiệm cấu trúc mạng .89 4.3.1 Cấu trúc mạng nơron 5–8–3 .89 4.3.2 Cấu trúc mạng nơron 5–10–3 .90 4.3.3 Cấu trúc mạng nơron 5–15–3 .90 4.3.4 Cấu trúc mạng nơron 5–16–3 .91 4.3.5 Kết luận .91 4.4 Kết chẩn đoán 91 4.4.1 Tập liệu vào-ra .91 4.4.1.1 Quá trình luyện mạng 92 4.4.1.2 Kết chuẩn đoán .97 4.5 Kết luận 97 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 99 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 100 TÓM TẮT LUẬN VĂN 101 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt Giải thích Viết tắt Tiếng Anh The combined Artificial Nơron ANNEPS Network and ExPert System tool for power transformer incipient fault diagnosis Tiếng Việt Kết hợp mạng nơron nhân tạo và hệ chuyên gia chuẩn đoán cố máy biến áp MBA COC Combined Output Confidence kết hợp đầu tin cậy DGA Dissolved Gas-in_oil Analysis Phân tích khí hịa tan dầu DGA Dissolved Gas-in_oil Analysis Phân tích khí hịa tan dầu AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo ANN Artificial Nơron Network Nơron nhân tạo LVQ Learning Vector Quantization nơron network luyện mạng nơron NN Nơron Network Nơron NR Normal condition Điều kiện bình thƣờng OH OverHeating Quá nhiệt độ OHO OverHeating of Oil Quá nhiệt độ dầu CD Cellulose Degradation Suy giảm cách điện cellulose OHC OverHeating of Cellulose Quá nhiệt cellulose PD Partial discharge Phóng điện cục LEDA Low Energy discharge Phóng điện lƣợng thấp HEDA High Energy Discharge Phóng điện lƣợng cao H2 Hydrogen CH4 Ethane C2H6 Methane C2H4 Ethylene C2H2 Acetylene Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn CO2 Carbon dioxide CO Carbon monoxide O2 Oxygen N2 Nitrogen TDCG TCG TDHG Total Dissolved Gases Total Dissolved Hydrocarbon Gases gas-in-oil levels Tổng hợp các lƣợng khí hịa tan Tổng hợp lƣợng khí hòa tan Total Combustible Gases Critical L1 Combustible Tổng hợp lƣợng khí Hydrocarbon for lƣợng khí dầu nằm ngoài abnormal screening giới hạn quy định AE Acoustic Emission tiếng kêu bất thƣờng DP Degree of Polymerization Mức độ hóa dầu IFT InterFacial Tension so cuộn dây IR Insulation Resistance Cách điện kháng KOH: KOH: acid number Hàm lƣợng axít LTC Load Tap Changer Bộ điều áp dƣới tải PD Partial Discharge Phóng điện cục PF Power Factor Hệ số công xuất IP Polarization Index SFL oxidation stability Độ ổn định oxi hóa IFID InFormative InDex Chỉ số thơng tin TA Test Accuracy Kiểm tra cấp xác LOC Location Định vị TRN Training Huấn luyện TST Testing Thử nghiệm WNDG Windings Cuộn dây Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Chỉ số phân cực “trong vật liệu cách điện” http://www.lrc-tnu.edu.vn Danh mục bảng biểu Bảng 1 Bảng giá trị điện trở cách điện nhỏ cho phép 18 Bảng Bảng quy đổi nhiệt độ 19 Bảng Các tổ nối dây cuộn dây MBA 23 Bảng Bảng tiêu chuẩn dầu MBA 24 Bảng Sự tương quan lỗi tiềm ẩn MBA lực nguyên nhân 33 Bảng 2 Định nghĩa tỉ lệ phương pháp tỉ lệ 34 Bảng Phương pháp hệ số tỉ lệ Dornenburg 35 Bảng Giá trị giới hạn L1 Dornenburg .35 Bảng Bảng chẩn đoán gốc phương pháp tỉ lệ Rogers 36 Bảng Mã định nghĩa phương pháp tỉ lệ Rogers cải tiến .36 Bảng Chẩn đoán theo phương pháp tỉ lệ Rogers cải tiến 37 Bảng Các tiêu chuẩn chẩn đoán phương pháp khí 38 Bảng Tiêu chuẩn IEC 599 cải tiến 41 Bảng 10 Ý nghĩa lỗi viết tắt Hình 2 Hình 45 Bảng Các hệ chuyên gia cho PTIFD 50 Bảng Một số hàm f thường sử dụng .58 Bảng 3 Một số hàm H(s) thường dùng nơron nhân tạo 60 Bảng 3.4 Một số hàm phi tuyến thường dùng mơ hình nơron 60 Bảng 1.Bảng liệu đầu vào dùng cho luyện mạng 91 Bảng Kết q trình chẩn đốn 97 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Danh mục hình vẽ, đồ thị Hình 1 Sơ đồ nguyên lý đo tổn hao không tải nguồn pha 15 Hình Nguồn điện đưa vào ab nối tắt cb 16 Hình Nguồn điện đưa vào bc nối tắt ac 16 Hình Nguồn điện đưa vào ac nối tắt ab 16 Hình Sơ đồ đấu nối đo điện trở cách điện 18 Hình Sơ đồ đo điện trở chiều phương pháp Vôn – Ampe 20 Hình Sơ đồ thí nghiệm nguồn pha .22 Hình Sơ đồ thí nghiệm dùng nguồn pha .22 Hình Thí nghiệm ab nối tắt bc 22 Hình 10 Thí nghiệm bc nối tắt ac 22 Hình 11 Sơ đồ nguồn xung phía cao áp .23 Hình Sự sinh khí dầu MBA nhiệt độ đổi 32 Hình 2 Phân loại lỗi theo tiêu chuẩn IEC 599 .43 Hình Vùng phân loại quy tắc cuối 44 Hình Lưu đồ quy trình chẩn đoán lỗi sở nguyên tắc DGA 48 Hình 1.Cấu tạo nơron sinh học .52 Hình Mạng nơron đơn giản gồm nơron 55 Hình 3 Mơ hình mạng nơron sinh học gồm nơron 56 Hình Nơron nhiều đầu vào 57 Hình Mơ hình nơron nhân tạo nhiều đầu vào 59 Hình Mạng nơron hai lớp truyền thẳng 64 Hình Mạng MLP .70 Hình Phương pháp tìm kiếm Emin theo hướng ngược gradient E 70 Hình Mạng MLP truyền thẳng 74 Hình 10 Ví dụ nhiều giá trị cho lỗi “Hồ quang điện” 78 Hình 11 Sơ đồ cấu trúc mạng MLP lớp ẩn 79 Hình Minh hoạ thuật toán lan truyền ngược 87 Hình Sơ đồ biểu diễn tương đương 87 Hình Kỷ nguyên luyện mạng trạng thái luyện mạng [5–8–3] 89 Hình 4 Kỷ nguyên luyện mạng trạng thái luyện mạng [5–10–3] 90 Hình Kỷ nguyên luyện mạng trạng thái luyện mạng [5–15–3] 90 Hình Kỷ nguyên luyện mạng trạng thái luyện mạng [5–16–3] 91 Hình Mơ hình mạng nơron 92 Hình Giao diện trình huấn luyện mạng .93 Hình Tiến trình luyện mạng 94 Hình 10 Kết luyện mạng 94 Hình 11 Trạng thái trình luyện mạng 95 Hình 12 Mơ hình mạng nơron sau luyện mạng thành công .95 Hình 13 Các thành phần mạng (a-e) .97 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỞ ĐẦU Ngày nay, với phát triển các ngành kỹ thuật, nhiều cơng cụ tính toán thông minh hỗ trợ các hệ thống phần mềm chẩn đoán cố thiết bị Trong hệ thống lƣới điện, máy biến áp (MBA) lực là thiết bị có chức thay đổi cấp điện áp phù hợp yêu cầu cung cấp điện cụ thể phụ tải, là thiết bị quan trọng hệ thống điện, vì độ tin cậy cung cấp điện liên quan trực tiếp đến độ tin cậy hệ thống Trong quá trình vận hành, có nhiều lý để MBA rơi vào trạng thái làm việc khơng bình thƣờng chí là gặp cố: nhƣ điều kiện thời tiết, mƣa bão sấm sét, công suất phụ tải, tuổi thọ máy, … Nếu MBA vận hành trạng thái không bình thƣờng kéo dài thì tuổi thọ MBA giảm và có khả xảy cố làm gián đoạn cung cấp điện Khi này, tuỳ theo tính chất phụ tải mà thiệt hại so cố gây là lớn Chính vì MBA cần đƣợc kiểm tra và bảo dƣỡng định kỳ các biện pháp khác nhau, MBA vận hành (on-line) hay cắt điện (off-line) Để tăng độ tin cậy cung cấp điện, tăng tuổi thọ nhƣ giảm thiểu các thiệt hại kinh tế việc cắt MBA gây ra, có nhiều biện pháp thử nghiệm MBA mang điện Trong đó, phƣơng pháp phân tích khí hồ tan (Dissolved Gas Analysis DGA) hiệu việc chẩn đoán các trạng thái hƣ hỏng tiềm ẩn MBA Mặc dù vậy, độ xác phƣơng pháp DGA truyền thống phụ thuộc vào kinh nghiệm các chuyên gia và tiêu tốn thời gian quá trình chẩn đoán Việc phối hợp phƣơng pháp DGA với phƣơng pháp chẩn đoán thơng minh góp phần giảm thời gian và nâng cao độ xác kết chẩn đốn MBA Luận văn này là nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho việc chẩn đoán các lỗi tiềm ẩn máy biến áp lực Các kỹ thuật AI bao gồm các mạng nơron nhân tạo (ANN ngắn gọn là mạng nơron - NN), các hệ chuyên gia, các hệ mờ và phƣơng pháp hồi quy đa biến Việc chẩn đoán lỗi đƣợc dựa sở phân tích khí hoà tan dầu (DGA) Ngƣời ta các phƣơng pháp chẩn đoán lỗi thông thƣờng nhƣ Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 10 các phƣơng pháp tỉ lệ (Rogers, Dornenburg and IEC) và phƣơng pháp khí chính, có hạn chế định nhƣ bài toán “khơng có định” Rất nhiều kỹ thuật AI khác giải các bài toán và cho thấy là giải pháp tốt Theo tiêu chuẩn IEC 599 và các thí nghiệm thực tiễn, kết luận mang tính máy móc sở kiến thức để phát lỗi cho MBA đƣợc pháp triển Bằng việc sử dụng các liệu thống kê lỗi MBA từ MBA công nghiệp tƣơng ứng, mô hình mạng nơron MLP đƣợc đánh giá là lựa chọn tốt số các kiến trúc mạng nơron Các phƣơng pháp logic mờ sở đánh giá điều kiện cách điện biến áp dầu/giấy và ƣớc lƣợng khoảng thời gian lấy mẫu dầu nhƣ các đề xuất bảo dƣỡng đƣợc đƣa nghiên cứu và thực cách đầy đủ Một vài phƣơng pháp định vị lỗi tiềm ẩn MBA lực đƣợc nghiên cứu tỉ mỉ, kết cho thấy mạng MLP là lựa chọn tốt Nhiều phƣơng pháp on-load tap changer (OLTC) coking diagnosis đƣợc nghiên cứu tỉ mỉ và mạng MLP dựa modul mạng đƣợc coi là lựa chọn tốt Phân tích hồi quy đƣợc xem là phƣơng pháp tốt mạng nơron quá trình chọn mẫu đầu vào Các kết giúp phát triển chiến lƣợc bảo dƣỡng MBA lực đƣợc tốt và đóng vai trò nhƣ tảng sở giám sát MBA phƣơng pháp DGA trực tuyến Xuất phát từ các vấn đề trên, học viên lựa chọn đề tài “Ứng dụng mạng nơron chẩn đoán cố máy biến áp lực” Phần nội dung luận văn đƣợc trình bày gồm chƣơng: Chƣơng I: Tóm tắt các phƣơng pháp truyền thống chẩn đoán cố máy biến áp lực Chƣơng II: Phƣơng pháp phân tích khí hoà tan dầu để chẩn đoán cố máy tiềm ẩn MBA lực Chƣơng III: Mạng nơron kết hợp DGA để chẩn đoán cố tiềm ẩn máy biến áp lực Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 87 Hình Minh hoạ thuật toán lan truyền ngược Sơ đồ biểu diễn tƣơng đƣơng nhƣ sau: Hình Sơ đồ biểu diễn tương đương Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 88 Chương trình lập trình: % % The program simulate train nơron to diagnose Power tranformer incipient faults % function y = PPTlaptrinh(p,t) L=3;%so lop g=inline('1./(1+exp(-x))');%Activation function unl=[5 16 3];%The units of each layers lt=0.3;% learning rate J=1; sum=0; sum1=0; %Initital the Weights and biases for i=1:L-1 for n=1:unl(i) for m=1:unl(i+1) w{i}(m,n)=1*rand;%The Weights end end for m=1:unl(i+1) b{i}(m,1)=1*rand;% The biases end end w{L}=eye(unl(L)); while (J>0.00001)& sum