Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật điện: Định vị sự số trên lưới điện bằng phương pháp biến đổi wavelet

Tҫm quan trӑng cӫDÿӅ tài nghiên cӭu

Trong quҧn lý vұQKjQKOѭӟLÿLӋn, viӋF[iFÿӏnh nhanh sӵ cӕ ÿyQJYDLWUzUҩt quan trӑng trong viӋc khҳc phөc sӵ cӕ, JLDWăQJ chӍ tiêu ÿӝ tin cұy cӫa hӋ thӕQJÿLӋn FǊQJQKѭ ÿѭDUDFiFJLҧi pháp phù hӧSÿӕi vӟi vӏ trí sӵ cӕ ÿӇ QJăQQJӯa sӵ cӕ tái diӉn VҩQÿӅ xác ÿӏnh sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây là vҩQÿӅ NLQKÿLӇn trong vұn hành hӋ thӕQJÿLӋn vì sӵ cӕ trên ÿѭӡng dây là không thӇ tránh khӓi do nhiӅXQJX\rQQKkQNKiFQKDXQKѭGRthiӃt bӏ, do vi phҥPKjQKODQJDQWRjQOѭӟLÿLӋn, do thӡi tiӃt hoһFGRFKtQKFRQQJѭӡi Ngoài ra, vӟi sӵ JLDWăQJNK{QJQJӯng nhu cҫu sӱ dөQJÿLӋn cӫDFRQQJѭӡLWURQJODRÿӝng sҧn xuҩt và sinh hoҥt, yêu cҫu cӫDQJѭӡi dân ngày càng khҳWNKHKѫQYӅ chҩWOѭӧQJÿLӋQQăQJFǊQJ QKѭVӕ giӡ mҩWÿLӋn

Có thӇ thҩ\ÿѭӧc, viӋc nghiên cӭu vӅ nhӳng biӋQSKiSÿӇ [iFÿӏnh nhanh sӵ cӕ là vô cùng cҩp thiӃWÿӕi vӟi Công W\ĈLӋn lӵFÿӇ có thӇ tiӃn hành các biӋn pháp sӳa chӳa, giҧi quyӃt sӵ cӕ và sӟm tái lұp vұn hành Ngoài ra, nӃu có biӋQSKiS[iFÿӏnh vӏ trí sӵ cӕĈLӋn lӵFFǊQJVӁ giҧm bӟt áp lӵc trong viӋc phҧLÿLÿLӅu tra sӵ cӕ mӝt cách thӫ công VӟLÿӅ tài này, tôi xLQÿӅ xuҩWSKѭѫQJSKiS ELӃQÿәL:DYHOHWÿӇ [iFÿӏnh vӏ trí ngҳn mҥch xҧ\UDWUrQÿѭӡng dây 110kV và dùng phҫn mӅP0DWODE6LPXOLQNÿӇ mô phӓng các tuyӃQÿѭӡQJGk\ÿӇ lҩy tín hiӋu tính toán sӵ cӕ.

Mөc tiêu nghiên cӭu

ĈӇ có thӇ WuPUDÿѭӧc vӏ trí chính xác và nhanh chóng cӫa sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧLÿLӋQQăQJYLӋFÿҫu tiên cҫn làm là nghiên cӭXÿӅ xuҩt lӵa chӑn mӝt thuұt toán có thӇ ӭng dөng trong viӋFÿӏnh vӏ sӵ cӕĈӇ ÿӏnh vӏ sӵ cӕ WURQJÿѭӡng dây truyӅn tҧLÿLӋQQăQJFyQKLӅXEjLEiRÿmÿѭDUDQKӳng thuұt toán khác nhau vӟi nhӳQJѭXÿLӇm YjQKѭӧFÿLӇm riêng cӫa mình 7URQJÿySKѭѫQJSKiS [iFÿӏnh chính xác vӏ trí sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây bҵng biӃQÿәi Wavelet là mӝWSKѭѫQJSKiSFyWtQKӭng dөng cao, có thӇ ÿѭӧc áp dөng thӵc tiӉQWURQJOѭӟi ÿLӋn truyӅn tҧi ӣ Qѭӟc ta Ĉk\OjPӝWSKѭѫQJSKiSFy thӇ ÿӏnh vӏ FKtQK[iFÿѭӧc vӏ trí sӵ cӕ mà không cҫn phҧi biӃWWUѭӟc loҥi sӵ cӕ FǊQJQKѭ không cҫQÿѭӡng dây phҧLÿӗng nhҩt

1.3 ĈӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu

3KѭѫQJSKiSELӃQÿәL:DYHOHWÿѭӧc ӭng dөng trong nhiӅXOƭQKYӵc QKѭJLҧi tích sӕ, phân tích tín hiӋXÿLӅu khiӇn 3KѭѫQJSKiSQJKLrQFӭu tұp trung vào phân tích biӃn ÿәi Wavelet WURQJEjLWRiQÿӏnh vӏ sӵ cӕ WUrQÿѭӡQJGk\ÿLӋn Ĉk\OjPӝt ӭng dөng cӫa thuұt toán biӃQÿәL:DYHOHWÿӇ phân tích tín hiӋXÿLӋn áp khi xҧy ra sӵ cӕ WUrQOѭӟLÿLӋn Ĉӗng thӡLÿӇ kiӇm chӭQJWtQKÿ~QJÿҳn cӫa thuұt toán, tôi chӑn mô phӓng mӝt sӵ cӕ ÿm[ҧ\UDWUrQÿѭӡng dây 110kV ӣ %uQK'ѭѫQJWUrQSKҫn mӅm 0DWODE6LPXOLQNÿӇ so sánh kӃt quҧ dùng thuұt toán vӟi kӃt quҧ thӵc tӃ.

Cách tiӃp cұn và giҧi quyӃt vҩQÿӅ nghiên cӭu

Nӝi dung chӫ yӃXÿѭӧc nghiên cӭXWURQJEjLOjÿӏnh vӏ sӵ cӕ ÿѭӡng dây truyӅn tҧi bҵQJSKѭѫQJSKiSELӃQÿәL:DYHOHW3KѭѫQJSKiSQJKLrn cӭXÿѭӧc sӱ dөng chӫ yӃu WURQJEjLOjSKѭѫQJSKiSWKXWKұp dӳ liӋu tӯ thӵc nghiӋm Các dӳ liӋu, thông sӕ vұn hành cӫD KDL ÿҫX ÿѭӡng dây 110kV Trӏ An-3K~ *LiR ÿѭӧc thu thұp tӯ hӗ Vѫ Ot Oӏch ÿѭӡng dây, máy biӃQiSFiFEiRFiRFyOLrQTXDQFǊQJQKѭWUtFKxuҩt dӳ liӋu tӯ FKѭѫQJ WUuQKÿRJKLWӯ xa Tҩt cҧ sӕ liӋu, thông sӕ vұQKjQKFyOLrQTXDQQKѭÿLӋQiSGzQJÿLӋn, chiӅXGjLÿѭӡng dõy, loҥi dõy dүQÿLӋn trӣ sӵ cӕôÿӅXÿѭӧc thu thұSÿӇ mụ phӓng ÿѭӧc chuҭn xác nhҩt Ngoài ra, tҥi thӡLÿLӇm sӵ cӕ vӯa xҧy ra, máy cҳWÿҫu tuyӃQFKѭD kӏSWiFÿӝng nên ta có thӇ ghi nhұQÿѭӧc dҥQJVyQJÿLӋQiSYjGzQJÿLӋn ngҳn mҥch bҵQJ5ѫOHĈLӋQiSYjGzQJÿLӋn cӫa pha bӏ sӵ cӕ sӁ có mӝt sӵ biӃn dҥng trӵc quan giúp ta dӉ dàng nhұn ra sӵ cӕ Trong thӵc tӃFiFVyQJÿLӋn áp và GzQJÿLӋQTXiÿӝ ghi nhұn WUrQ5ѫOHVӁ có thӅ thông qua hӋ thӕQJ6&$'$ÿӇ truyӅn vӅ WUXQJWkPÿLӅu khiӇn Tӯ dҥng sóng cӫa pha bӏ sӵ cӕ, ta sӁ dùng biӃQÿәi Wavelet rӣi rҥF':7ÿӇ [iFÿӏnh chính xác thӡLÿLӇm sóng truyӅn tӯ ÿLӇm bӏ sӵ cӕ ÿӃQKDLÿҫu tuyӃQÿѭӡng dây, tӯ ÿy[iFÿӏnh vӏ trí khoҧng cách cӫa sӵ cӕ Sau khi thu thұSÿҫ\ÿӫ sӕ liӋu, ta có thӇ áp dөng phҫn mӅm MATLAB-6LPXOLQNÿӇ mô phӓng sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây và sӱ dөQJSKѭѫQJSKiSELӃn ÿәL:DYHOHWÿӇ [iFÿӏnh vӏ trí sӵ cӕ

Ngoài mӝt sӕ nӝi dung tKHRTX\ÿӏQKQKѭSKө lөc, mөc lөc, lӡLFDPÿRDQOӡi cҧm ѫQôFҩu trỳc nӝi dung nghiờn cӭu cӫa luұQiQÿѭӧFWUuQKEj\WURQJFKѭѫQJYjSKө lөc, cө thӇ:

Trình bày các vҩQÿӅ chung cӫa luұn án: Tính cҩp thiӃt cӫDÿӅ tài, mөFÿtFKQJKLrQ cӭuÿӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu, cách tiӃp cұn và giҧi quyӃt vҩQÿӅ nghiên cӭu

Giӟi thiӋu vӅ sӵ cӕ ngҳn mҥFKYjFiFSKѭѫQJSKiS[iFÿӏnh vӏ trí sӵ cӕ ÿmQJKLrQ cӭXWUѭӟFÿk\

&KѭѫQJ3KѭѫQJSKiSELӃQÿәi Wavelet

3KѭѫQJSKiSӭng dөng thuұt toán biӃQÿәL:DYHOHWÿӇ giҧi bài toán tìm vӏ trí sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧLÿLӋn

&KѭѫQJ9ҩQÿӅ nghiên cӭXYjSKѭѫQJSKiSiSGөng

1rXEjLWRiQYjSKѭѫQJSKiSJLҧi quyӃt vҩQÿӅ

&KѭѫQJ.Ӄt quҧ tính toán Ӭng dөQJ0DWODE6LPXOLQNÿӇ khҧo sát sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây 110kV Trӏ An-Phú Giáo tҥL%uQK'ѭѫQJYjFiF\Ӄu tӕ ҧQKKѭӣQJÿӃn sӵ cӕ

&KѭѫQJ.Ӄt luұn ĈiQKJLiWәng hӧp các kӃt quҧ ÿmÿҥWÿѭӧFÿӗng thӡLÿӅ xuҩWFiFKѭӟng nghiên cӭXWURQJWѭѫQJODLÿӇ khҳc phөc các hҥn chӃ

Tài liӋu tham khҧo và phө lөc.

KӃt quҧ nghiên cӭu

Dӵ kiӃn kӃt quҧ WKXÿѭӧc tӯ nghiên cӭXOjWtQKWRiQÿѭӧc chính xác vӏ trí sӵ cӕ trên ÿѭӡng dây truyӅn tҧLFǊQJQKѭNKҷQJÿӏnh tính chính xác cӫDSKѭѫQJSKiSÿӏnh vӏ sӵ cӕ bҵng biӃQÿәi Wavelet VӅ mһt khoa hӑc, biӃQÿәi :DYHOHWÿmÿѭӧc giӟi thiӋXÿӃn QKѭmӝWSKѭѫQJSKiSÿӏnh vӏ sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧLFǊQJQKѭQJKLrQFӭu có thӇ trӣ thành tài liӋu tham khҧo cho các nghiên cӭu mӣ rӝng sau này VӅ êQJKƭDWKӵc tiӉn, viӋFÿӏnh vӏ sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧi là vô cùng quan trӑng trong vұn hành OѭӟLÿLӋQĈӕi vӟi sӵ cӕ NpRGjLSKѭѫQJSKiSELӃQÿәi Wavelet có thӇ tìm ra chính xác vӏ trí sӵ cӕ ÿӇ nhanh chóng sӱa chӳa, tái lұSÿLӋQÿҧm bҧo nguӗQÿLӋn phөc sҧn xuҩt và an sinh xã hӝLĈӕi vӟi sӵ cӕ thoáng qua, viӋFÿӏnh vӏ sӵ cӕ FǊQJTXDQWUӑng không kém ÿӇ tӯ ÿyFyWKӇ phát hiӋQÿѭӧc nguyên nhân gây nên sӵ cӕ nhҵm khҳc phөFYjNK{QJÿӇ tái diӉn trӣ lҥi ViӋc áp dөQJSKѭѫQJSKiSELӃQÿәL:DYHOHWFzQÿһc biӋt hӳu ích so vӟi SKѭѫQJSKiSWuPNLӃm sӵ cӕ thӫ công trRQJWUѭӡng hӧp vӏ trí sӵ cӕ nҵm trong các phân ÿRҥn cҧn trӣ tҫm nhìn hoһc sӵ cӕ xҧ\UDEDQÿrP

Theo Hadi Sadaat, sӵ cӕ WURQJÿѭӡng dây truyӅn tҧLÿLӋn ba pha WKѭӡQJÿѭӧc chia làm sӵ cӕ ÿӕi xӭng ba pha và sӵ cӕ bҩWÿӕi xӭng ba pha Sӵ cӕ bҩWÿӕi xӭng lҥLÿѭӡng chia thành ba loҥi là sӵ cӕ ngҳn mҥch chҥPÿҩt mӝt pha, sӵ cӕ ngҳn mҥch giӳa hai pha, và ngҳn mҥch chҥPÿҩt hai pha [1].

Sӵ cӕ ba pha cân bҵng

Là sӵ cӕ ngҳn mҥch diӉn ra trong cҧ ba pha Vì ba pha cân bҵng ÿӅu bӏ ngҳn mҥch nên ÿLӋn áp ba pha bӏ sөWiSQKѭQJYүn cân bҵng và pha vүn duy trì lӋch nhau mӝt góc

120 o 'RÿyNKL[pWVӵ cӕ ngҳn mҥch 3 pha cân bҵng, chӍ cҫn tính toán cho mӝt dây pha Wѭѫng tӵ QKѭWtQKWRiQFKRKӋ thӕQJÿLӋn có tҧLÿӕi xӭng.

Sӵ cӕ ba pha không cân bҵng

Trong vұn hành hӋ thӕQJÿLӋn, tҧi phi tuyӃn hoһc các sӵ cӕ diӉQUDÿӕi vӟi mӝt hoһc hai pha dүQÿӃn mҩWÿӕi xӭng 3 pha và không thӇ quy vӅ bài toán giҧLWtFKFѫEҧn 3KѭѫQJSKiSWKѭӡng áp dөng nhҩWÿӕi vӟi bài toán ngҳn mҥch bҩWÿӕi xӭng là dùng các thành phҫQÿӕi xӭQJÿӇ biӇu diӉn mҥFKÿLӋn bҩWÿӕi xӭQJ3KѭѫQJSKiSWKjQKSKҫn bҩt ÿӕi xӭng có thӇ hiӇu là tәng hӧp các thành phҫn sóng hài không cân bҵng NӃu ӣ hӋ thӕQJÿӕi xӭQJSKDFiFÿҥLOѭӧQJFyÿӝ lӟn bҵng nhau và chӍ lӋch nhau mӝt góc 120 o thì ӣ hӋ thӕng bҩWÿӕi xӭng, các thành phҫQÿѭӧc chia làm 3 phҫn:

+ Thành phҫn thӭ tӵ thuұQ&iFÿҥLOѭӧng bҵng nhau vӅ ÿӝ lӟn, lӋch nhau mӝt góc

120 0 và có cùng thӭ tӵ SKDQKѭFiFÿҥLOѭӧQJEDQÿҫu

+ Thành phҫn thӭ tӵ thuұQ&iFÿҥLOѭӧng bҵng nhau vӅ ÿӝ lӟn, lӋch nhau mӝt góc

120 0 YjQJѭӧc thӭ tӵ pha vӟLFiFÿҥLOѭӧQJEDQÿҫu

+ Thành phҫn thӭ tӵ NK{QJ&iFÿҥLOѭӧng bҵng nhau vӅ ÿӝ lӟn và góc pha

Hình 2.1: Thành ph̯n thͱ t͹ thu̵n, thͱ t͹ ngh͓ch, thͱ t͹ không

- Thành phҫn thӭ tӵ thuұn, thӭ tӵ nghӏch và thӭ tӵ không có thӇ biӇu diӉn bҵng công thӭc trong bài báo [2]: ݒ ௔௕௖ ା௡ ൌ ܸ ା௡ ൦ ሺ݊߱ݐ ൅ ׎ ା௡ ሻ ሺ݊߱ݐ െ ଶగ ଷ ൅ ׎ ା௡ ሻ ሺ݊߱ݐ ൅ ଶగ ଷ ൅ ׎ ା௡ ሻ ൪ (2.1) ݒ ௔௕௖ ି௡ ൌ ܸ ି௡ ൦ ሺ݊߱ݐ ൅ ׎ ି௡ ሻ ሺ݊߱ݐ െ ଶగ ଷ ൅ ׎ ି௡ ሻ ሺ݊߱ݐ ൅ ଶగ ଷ ൅ ׎ ି௡ ሻ ൪ (2.2) ݒ ௔௕௖ ଴௡ ൌ ܸ ଴௡ ቎ ሺ݊߱ݐ ൅ ׎ ଴௡ ሻ ሺ݊߱ݐ ൅ ׎ ଴௡ ሻ ሺ݊߱ݐ ൅ ׎ ଴௡ ሻ ቏ (2.3)

1KѭYұy, trong thành phҫn thӭ tӵ thuұn, ciFÿҥLOѭӧng bҵng nhau vӅ ÿӝ lӟn, lӋch nhau mӝt góc 120 0 và có cùng thӭ tӵ SKDQKѭFiFÿҥLOѭӧQJEDQÿҫu Trong thành phҫn thӭ tӵ nghӏch, ciFÿҥLOѭӧng bҵng nhau vӅ ÿӝ lӟn, lӋch nhau mӝt góc 120 0 YjQJѭӧc thӭ tӵ pha vӟLFiFÿҥLOѭӧQJEDQÿҫu Trong thành phҫn thӭ tӵ không, ciFÿҥLOѭӧng bҵng nhau vӅ ÿӝ lӟn và góc pha

9HFWRUÿLӋn áp ba pha cӫa hӋ thӕng sӁ tәng cӫa thành phҫn thӭ tӵ thuұn, thành phҫn thӭ tӵ nghӏch, thành phҫn thӭ tӵ không và có thӇ ÿѭӧFWtQKQKѭVDX ݒ ௔௕௖ ൌ ൥ ݒ ௔ ݒ ௕ ݒ ௖ ൩ ൌ σ ஶ ௡ୀଵ ݒ ௔௕௖ ା௡ ൅ ݒ ௔௕௖ ି௡ ൅ ݒ ௔௕௖ ଴௡ (2.4)

2.3 'zQJÿLӋn trong ngҳn mҥch bҩWÿӕi xӭng

- Ngҳn mҥch bҩWÿӕi xӭng bao gӗm FiFWUѭӡng hӧp: Sӵ cӕ 1 pha chҥPÿҩt, sӵ cӕ 2 pha chҥm nhau, sӵ cӕ 2 pha chҥPÿҩt

+ Sӵ cӕ ngҳn mҥch chҥPÿҩt mӝt pha:

Khi xҧy ra ngҳn mҥch mӝt pha, tҥi pha bӏ sӵ cӕ sӁ sinh ra mӝWÿLӋn trӣ ngҳn mҥch

ZF MҥFKÿLӋn lúc này có thӇ biӇu diӉQQKѭVDX

Khi ngҳn mҥch xҧy ra ӣ mӝt pha, mҥFKÿLӋQÿѭӧc chia thành các thành phҫn thӭ tӵ thuұn, thành phҫn thӭ tӵ nghӏch, thành phҫn thӭ tӵ không Ta có mҥFK7KHYHQLQWѭѫQJ ÿѭѫQJQKѭVDX:

Hình 2.3: M̩FKW˱˯QJÿ˱˯QJQJ̷n m̩ch 1 pha ch̩Pÿ̭t

Khi xҧy ra sӵ cӕ ngҳn mҥch 1 pha tҥi pha a, ta có các hӋ quҧ sau:

Ia= ଷ௏ ಷ ௓ బ ା௓ భ ା௓ మ ାଷ௓ ಷ (2.6) vӟi Z0, Z1, Z2 lҫQOѭӧWOjÿLӋn kháng thӭ tӵ không, thӭ tӵ thuұn và thӭ tӵ nghӏch

Khi xҧy ra ngҳn mҥch giӳa hai pha, tҥi giӳa hai pha bӏ sӵ cӕ sӁ sinh ra mӝWÿLӋn trӣ ngҳn mҥch ZF MҥFKÿLӋn lúc này có thӇ biӇu diӉQQKѭVDX

Hình 2.4: S͹ c͙ ng̷n m̩ch pha-pha (B-C)

Ta có mҥch Thevenin cӫa sӵ cӕ ngҳn mҥch pha ± SKDQKѭ sau:

Hình 2.5: M̩FKW˱˯QJÿ˱˯QJQJ̷n m̩ch pha-pha

Khi xҧy ra loҥi sӵ cӕ này ӣ pha b và pha c, ta có các hӋ quҧ sau:

+ Sӵ cӕ ngҳn mҥch 2 pha chҥPÿҩt:

Khi xҧy ra ngҳn mҥch hai pha chҥPÿҩt, tҥi hai pha bӏ sӵ cӕ sӁ VLQKUDÿLӋn trӣ ngҳn mҥch ZF MҥFKÿLӋn lúc này có thӇ biӇu diӉQQKѭVDX

Hình 2.6 Ng̷n m̩ch 2 pha ch̩Pÿ̭t

MҥFKÿLӋQWKHRVѫÿӗ trên có thӇ chia thành các thành phҫn thӭ tӵ thuұn, thӭ tӵ nghӏch, thӭ tӵ không và chuyӇn sang mҥFKWѭѫQJÿѭѫQJQKѭsau:

Hình 2.7: M̩FKW˱˯QJÿ˱˯QJQJ̷n m̩ch 2 pha ch̩Pÿ̭t

Khi xҧy ra sӵ cӕ này ӣ pha b và phDFWDFyÿѭӧc các hӋ quҧ cӫDGzQJÿLӋn pha abc YjGzQJÿLӋn thӭ tӵ không, thӭ tӵ thuұn, thӭ tӵ nghӏFKQKѭsau:

I0=(-I1)ቀ ௓ మ ௓ బ ାଷ௓ ಷ ା௓ మ ቁ (A) (2.12) ൥ ܫ ௔ ܫ ௕ ܫ ௖ ൩ ൌ ൥ ͳ ͳ ͳ ͳ ܽ ଶ ܽ ͳ ܽ ܽ ଶ ൩ ൥ ܫ ଴ ܫ ଵ ܫ ଶ ൩ (A) (2.13) vӟi VF OjÿLӋn áp ngҳn mҥch

Z0, Z1, Z2 lҫQOѭӧWOjÿLӋn kháng thӭ tӵ không, thӭ tӵ thuұn và thӭ tӵ nghӏch

I0, I1, I2 lҫQOѭӧWOjGzQJÿLӋn thӭ tӵ không, thӭ tӵ thuұn và thӭ tӵ nghӏch

Vector áp trong ngҳn mҥch bҩWÿӕi xӭng

Khi có sӵ cӕ bҩWÿӕi xӭQJÿLӋn áp ӣ các pha ngҳn mҥch sӁ bӏ sөt áp, cө thӇ QKѭVDX

Hình 2.89HFWRUÿL n áp s͹ c͙ ng̷n m̩ch 1 pha ĈLӋn áp pha A sau sӵ cӕ ÿѭӧc biӇu diӉn theo công thӭc sau: ቎ ܸഥ ௔ ܸ ௕ തതത ܸത ௖ ቏ ൌ ۏ ێ ێ ۍ ܦഥ െ ଵ ଶെ ݆ ξଷ ଶ െ ଵ ଶ൅ ݆ ξଷ ଶے ۑ ۑ ې ܸത ା ௌ௔ (2.14) vӟi ܦഥ ൌ ௓ത ಷ శ ା௓ത ಷ ష ା௓ത ಷ బ ଷ௓ത௦ା௓ത ಷ శ ା௓ത ಷ ష ା௓ത ಷ బ (2.15) ܸത ା ௌ௔ ÿӝ Y}QJÿLӋn áp.

Hình 2.99HFWRUÿL n áp s͹ c͙ ng̷n m̩ch pha-pha ĈLӋn áp ngҳn mҥch cӫa mҥFKÿѭӧc biӇu diӉn theo công thӭc: ቎ ܸഥ ௔ ܸ ௕ തതത ܸത ௖ ቏ ൌ ۏ ێ ێ ۍ ܦഥ െ ଵ ଶെ ݆ ξଷ ଶ െ ଵ ଶ൅ ݆ ξଷ ଶے ۑ ۑ ې ܸത ା ௌ௔ (2.16) vӟi ܦഥ ൌ ௓ത ಷ శ ା௓ത ಷ ష ʹܼ ത ݏ ା௓ത ಷ శ ା௓ത ಷ ష (2.17) ܸത ା ௌ௔ ÿӝ Y}QJÿLӋn áp.

Hình 2.109HFWRUÿL n áp s͹ c͙ ng̷n m̩ch 2 pha ch̩Pÿ̭t ĈLӋn áp ngҳn mҥch cӫa mҥFKÿLӋQÿѭӧc biӇu diӉn theo công thӭc:

- Ngoài ra, khi có sӵ cӕ, ÿLӋn áp còn có thӇ ÿѭӧc truyӅn tӯ cuӝQVѫFҩp sang cuӝn thӭ cҩp máy biӃn áp, gây nên mӝt loҥi sөWÿLӋn áp khác

Khi phân tích một số chuỗi, sử dụng thuật toán GzQJÿLӋn giúp ta xác định được chuỗi ghép phức hợp áp dụng, do có thể áp dụng chuỗi là sự tổ hợp của các sóng hài không cân bằng nên ta có thể áp dụng định lý sóng cũ để xác định khoảng cách chuỗi.

Sӵ cӕ xҧ\UDWUrQOѭӟLÿLӋn có thӇ ÿӇ lҥi các thiӋt hҥi QKѭVDX

- Phá hӓng thiӃt bӏ ÿLӋn FǊQJQKѭFyNKҧ QăQJOjPKӓng các sҧn phҭPÿDQJ chӃ tҥo trong dây chuyӅn sҧn xuҩt

- Ngӯng cung cҩSÿLӋn, ҧQKKѭӣQJÿӃn tình hình sҧn xuҩt cӫa quӕc gia và an sinh xã hӝi

- Xuҩt hiӋn các GDRÿӝnJÿLӋn, ҧQKKѭӣQJÿӃn chҩWOѭӧQJÿLӋQQăQJWҫn sӕ, ÿLӋQiSGzQJÿLӋn)

2.6 Nguyên nhân xҧy ra sӵ cӕ trong thӵc tӃ

Trong quá trình vұQKjQKÿѭӡng dây trên không trong thӵc tӃ có khҧ QăQJ[ҧy ra sӵ cӕ do các nguyên nhân QKѭ

- Sӵ cӕ GRFk\[DQKSKѭѫQJWLӋn giao thông hoһFFRQQJѭӡi vi phҥm hành lang an WRjQOѭӟLÿLӋn

- Sӵ cӕ do quá tҧLÿѭӡng dây

Vì vұy, ta cҫn có nhӳng giҧi pháp phù hӧSÿӇ QJăQQJӯDÿӕi vӟi tӯng loҥi sӵ cӕ kӇ trên

- 7Kѭӡng xuyên kiӇm tra hӋ thӕng thoát sét, tiӃSÿӏDÿӇ lҳSÿһt hӋ thӕng chӕng sét và khoan giӃng tiӃSÿӏa bә sung

- 7ăQJFѭӡng kiӇm tra hiӋQWUѭӡQJÿӇ kӏp thӡi phát hiӋn và có biӋn pháp cҧnh báo QJăQFKһn các hành vi vi phҥPKjQKODQJDQWRjQOѭӟLÿLӋQQKѭSKiWTXDQJOҳSÿһt các biӇn cҧnh báo, lҳSÿһt các nҳp chөp bҧo vӋ ÿӇ WUiQKÿӝng vұt gây sӵ cӕ

- Tuyên truyӅQÿӇ QJѭӡi dân nҳPÿѭӧc các hành vi có khҧ QăQJJk\UDVӵ cӕ ÿѭӡng dây truyӅn tҧLÿLӋn

2.8 Các nghiên cӭXWUѭӟFÿk\ Ӣ ViӋW1DPÿӅ tài vӅ viӋFÿӏnh vӏ sӵ cӕ WUrQÿѭӡQJGk\FyÿӏQKKѭӟng nghiên cӭu FKѭDPӣ rӝng mà chӍ tұp trung theo mӝt vài thuұt toán theo các bài báo quӕc tӃ Ӣ ngoài Qѭӟc, nhӳng bài báo quӕc tӃ vӅ thuұWWRiQ[iFÿӏnh sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧLÿLӋn ÿmÿѭӧc công bӕ phә biӃQÿk\FǊQJOjPӝWÿӅ WjLNLQKÿLӇn trong truyӅn tҧLÿLӋQQăQJ

&iFKѭӟng nghiên cӭu vӅ thuұWWRiQÿӏnh vӏ sӵ cӕ bao gӗm:

Nghiên cӭu [3@ÿӅ xuҩt thuұt toán sӱ dөng phân bӕ ÿLӋn áp thӭ tӵ nghӏch cӫa tín hiӋXÿROѭӡng tӯ KDLÿҫXÿѭӡQJGk\ĈLӋn áp thӭ tӵ nghӏch tҥLÿLӇm sӵ cӕ sӁ bҵng nhau khi tính tӟi tӯ KDLÿҫXÿѭӡng dây ViӋc sӱ dөng thành phҫn thӭ tӵ nghӏFKFyѭXÿLӇm là giҧPÿѭӧc ҧQKKѭӣng cӫa hӛ cҧm giӳDFiFSKDÿLӋn trӣ sӵ cӕ, tҧi và hӋ thӕng không ÿӗng nhҩW7X\QKLrQQKѭӧFÿLӇm cӫa thuұt toán này là cҫn phҧL[iFÿӏnh loҥi sӵ cӕ WUѭӟFNKLÿӏnh vӏ và thuұt toán chӍ áp dөQJÿӏnh vӏ cho các loҥi sӵ cӕ NK{QJÿӕi xӭng Nghiên cӭu [4] trình bày thuұWWRiQÿӏnh vӏ sӵ cӕ xҧ\UDWUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧi ÿӗng nhҩt, sӱ dөng tín hiӋXÿLӋQiSYjGzQJÿLӋQÿROѭӡQJÿӗng bӝ tӯ KDLÿҫXÿѭӡng dây

YjP{KuQKÿѭӡng dây thông sӕ rҧi ThuұWWRiQFzQÿӅ xuҩWSKѭѫQJSKiSÿӇ phân biӋt giӳa sӵ cӕ thoáng qua và sӵ cӕ kéo dài

Nghiên cӭu [5] áp dөQJÿӏnh vӏ sӵ cӕ xҧ\UDWUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧLÿӗng nhҩt, chӍ sӱ dөng tín hiӋX ÿLӋQ iS Yj GzQJ ÿLӋQ ÿR Oѭӡng tӯ mӝW ÿҫX ÿѭӡQJ Gk\ FǊQJ QKѭ thông sӕ và mô hình tұp trung cӫDÿѭӡng dây truyӅn tҧLÿLӋn Nghiên cӭXWUrQÿӅ xuҩt thuұWWRiQÿӏnh vӏ sӵ cӕ có khҧ QăQJiSGөQJÿӏnh vӏ FKRÿѭӡQJGk\ÿѫQÿӗng nhҩt, mӣ rӝng áp dөQJFKRÿѭӡQJGk\VRQJVRQJYjFǊQJÿӅ xuҩWSKѭѫQJSKiSEVDLVӕ ÿӏnh vӏ NKLÿѭӡng dây truyӅn tҧi có hai nguӗn sӱ dөng tәng trӣ nguӗn phát ӣ KDLÿҫXÿѭӡng dây Nghiên cӭu [6] trình bày thuұWWRiQÿӏnh vӏ sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧi sӱ dөng tín hiӋXÿLӋQiSYjGzQJÿLӋQÿROѭӡng tӯ KDLÿҫXÿѭӡng dây tӯ ÿyWKjQKOұp phân bӕ ÿLӋQiS[iFÿӏnh tӯ tín hiӋXÿROѭӡng cӫDKDLÿҫXÿѭӡnJGk\*LDRÿLӇm cӫa hai phân bӕ ÿLӋn áp là vӏ trí xҧy ra sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây Thuұt toán chӍ sӱ dөQJELrQÿӝ cӫDÿLӋn áp tҥLÿLӇm sӵ cӕ vì vұy thuұt toán không yêu cҫu tín hiӋXÿLӋQiSYjGzQJÿLӋn phҧLÿR OѭӡQJÿӗng bӝ

Nghiên cứu [7] trình bày thuật toán xác định các vùng dây truy cập trong tín hiệu áp dụng dòng điện 50 Hz và dòng điện xung Thuật toán đơn giản, dễ dàng áp dụng tuy nhiên có sức mạnh đáng kể (không có sự giới hạn về số lượng điện cực, số điểm đo, kiểu dây dẫn khác biệt và chiều dài của thành phần try trên mỗi vùng).

Thuật toán trên dựa trên thuật toán Wavelet sử dụng tín hiệu dây, nhưng không chịu ảnh hưởng bởi dạng dây hỗn hợp và cân bằng tín hiệu âm lệch của dây Tuy nhiên, kết quả tính toán không phân biệt được vị trí sắp xếp các dây ở phía nào của dây hỗn hợp.

Nghiên cӭu [9] ÿӅ xuҩt áp dөng thuұt toán Newton-5DSKVRQYjSKѭѫQJWUuQKFkQ bҵQJÿLӋn tҥi vӏ trí sӵ cӕ có sӱ dөng tín hiӋXÿROѭӡng tӯ KDLÿҫXYjÿӇ [iFÿӏQKJyFÿӗng bӝ tín hiӋXYjÿӏnh vӏ sӵ cӕ xҧ\WUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧi Tác giҧ ÿmWUuQKEj\WKXұt toán

14 áp dөQJ[iFÿӏnh nghiӋPEDQÿҫXÿҧm bҧo cho thuұt toán Newton-Rapson hӝi tө vӅ nghiӋm chính xác Tuy nhiên, thuұt toán trên chӍ áp dөQJÿӇ ÿӏnh vӏ sӵ cӕ FKRÿѭӡng Gk\ÿӗng nhҩt

Các nghiên cứu về bảo vệ rơ le truyền tải thường dựa trên dữ liệu tính toán dòng điện, tín hiệu điện áp dòng điện Việc kiểm chứng giải thuật dự phòng trên các phần mềm mô phỏng dòng điện không yêu cầu phải biết cụ thể loại sự cố gặp phải trên dòng điện Trên thực tế vận hành lưới truyền tải 110kV, có thể gặp một số dòng điện có nhánh rẽ do nhu cầu nội tại cho phép tải của dòng điện hoặc do có các khách hàng là các nhà máy lớn sử dụng cấp điện áp 110kV Việc xuất hiện dòng điện rẽ đòi hỏi phải xác định vị trí sự cố và thiết kế các hệ thống bảo vệ phù hợp Trong những năm qua, một số đề xuất công bố giải thuật xác định vị trí sự cố của dòng điện truyền tải có rẽ nhánh Ngoài ra, xác định vị trí sự cố còn có thể bị ảnh hưởng bởi một số yếu tố ngẫu nhiên Trong số các nguyên nhân gây ra sai sót trong các xác định vị trí sự cố là sai số dòng điện mà chủ yếu là do dữ liệu vào của các xác định vị trí sự cố dòng điện trực tiếp.

&+ѬѪ1*3+ѬѪ1*3+È3%,ӂ1ĈӘI WAVELET 3.1 Lӏch sӱ hình thành

1ăPWURQJEjLbáo cӫDPuQK$OIUHG+DDUÿmOҫQÿҫu tiên dùng thuұt ngӳ ³:DYHOHW´QKѭOjPӝWSKѭѫQJSKiSPӟi phát triӇn tӯ thuұt toán biӃQÿәi Fourier Còn khái niӋm vӅ Wavelet hiӋn tҥi mà chúng ta dùng ÿѭӧc biên soҥn lҫQÿҫu tiên bӣi Jean Morlet và nhóm nghiên cӭu Marseille thuӝc Trung tâm Nghiên cӭu Lý thuyӃt Vұt lý tҥi Pháp

3KѭѫQJSKiSSKkQWtFKWDYHOHWÿmÿѭӧc phát triӇn và phә biӃn bӣi Y.Meyer và các cӝng sӵ cӫa ông

Thuұt toán Wavelet chính ÿѭӧc phát triӇn dӵa vào các công trình nghiên cӭu cӫa 6WHSKDQH0DOODWYjRQăP1988

Thuұt ngӳ :DYHOHWÿѭӧc hình thành tӯ hai tӯ³:DYH´WURQJWLӃQJDQKFyQJKƭDOj VyQJOjÿӕLWѭӧng chӫ yӃu mà phép biӃQÿәi này nghiên cӭu ÿҥi diӋQFKRÿLӅu kiӋn thoҧ mãn³OHW´ÿҥi diӋn cho tính quy luұt cӫa tín hiӋu, xuҩt hiӋn và biӃn mҩt nhanh chóng [10]

Trong xӱ lý sӕ tín hiӋu, biӃQÿәi Fourier có thӇ nói là phә biӃn nhҩt vӟi khҧ QăQJ biӃQÿәi tín hiӋu tӯ miӅn thӡi gian sang miӅn tҫn sӕ Tuy nhiên, biӃQÿәi Fourier có mӝt hҥn chӃ là sӁ mҩWÿLWK{QJWLQPLӅn thӡi gian khi biӃQÿәi MiӅn này có thӇ chӭa các WK{QJWLQOLrQTXDQÿӃn các thông sӕ QKѭWKӡLJLDQTXiÿӝ, khӣLÿҫu và kӃt thúc mӝt sӵ kiӋn ĈӇ khҳc phөFQKѭӧFÿLӇm trên, biӃQÿәi Fourier thӡi gian ngҳQ67)7ÿѭӧFÿѭD UDÿӇ tҥo ra mӕi liên kӃt giӳa miӅn thӡi gian và miӅn tҫn sӕ cӫa tín hiӋu 7X\QKLrQÿӝ chính xác cӫa phép biӃQ ÿәi này có giӟi hҥn và phө thuӝc nhiӅX YjR NtFK WKѭӟc các ³window´ mà ta chӑn Phân tích Wavelet có thӇ FRLOjEѭӟc phát triӇn tiӃp theo cӫa STFT vӟi miӅQNtFKWKѭӟc có thӇ biӃQÿәi linh hoҥt Phân tích Wavelet cho phép sӱ dөng các khoҧng thӡi gian dài khi ta cҫn thông tin tҫn sӕ thҩSFKtQK[iFKѫQYjPLӅn ngҳQKѫQÿӕi vӟi thông tin tҫn sӕ cao

Hình 3.1: Các lo̩i bi͇Qÿ͝i tín hi u WK˱ͥng dùng

Ta có thӇ thҩ\ÿѭӧc, Wavelet không sӱ dөng miӅn thӡi gian- tҫn sӕ mà dùng miӅn thӡi gian ± tӍ lӋ và mӕi liên hӋ giӳa cҩSÿӝ vӟi tҫn sӕ Chính vì nhӳQJѭXÿLӇm này mà biӃQÿәi Wavelet có thӇ áp dөQJÿӇ phân tích mӝt vùng nhӓ trong cҧ tín hiӋu lӟQÿLӇn hình nhҩWÿyOjWtQKLӋu sin- tín hiӋXWKѭӡng gһSWURQJÿLӋn xoay chiӅu

Mӝt vài hӑ WaveOHWWKѭӡng dùng bao gӗm Haar, Daubechies, Biorthogonal ÿӕi xӭng trөc), Coiflets, Symlets, Morlet, Mexican Hat, Meyer, Other Real Wavelets, Complex Wavelets [12]

- +DUĈk\OjKӑ ÿҫXWLrQYjÿѫQJLҧn nhҩt cӫD:DYHOHW+jPEѭӟc (step function)

- Daubechies: là mӝt hӑ Wavelet nhӓ gӑQÿѭӧc Ingrid Daubechies tҥo ra, làm cho phép biӃQÿәi Wavelet rӡi rҥc mang tính ӭng dөQJFDRKѫQ'DXEHFKLHVFyWKӇ ÿѭӧc xuҩt hiӋQGѭӟi tên dBN (vӟi N là bұc cӫa biӃn ÿәi Wavelet)

Nguyên nhân xҧy ra sӵ cӕ trong thӵc tӃ

Trong quá trình vұQKjQKÿѭӡng dây trên không trong thӵc tӃ có khҧ QăQJ[ҧy ra sӵ cӕ do các nguyên nhân QKѭ

- Sӵ cӕ GRFk\[DQKSKѭѫQJWLӋn giao thông hoһFFRQQJѭӡi vi phҥm hành lang an WRjQOѭӟLÿLӋn

- Sӵ cӕ do quá tҧLÿѭӡng dây

Vì vұy, ta cҫn có nhӳng giҧi pháp phù hӧSÿӇ QJăQQJӯDÿӕi vӟi tӯng loҥi sӵ cӕ kӇ trên.

Các giҧi pháp giҧm sӵ cӕ

- 7Kѭӡng xuyên kiӇm tra hӋ thӕng thoát sét, tiӃSÿӏDÿӇ lҳSÿһt hӋ thӕng chӕng sét và khoan giӃng tiӃSÿӏa bә sung

- 7ăQJFѭӡng kiӇm tra hiӋQWUѭӡQJÿӇ kӏp thӡi phát hiӋn và có biӋn pháp cҧnh báo QJăQFKһn các hành vi vi phҥPKjQKODQJDQWRjQOѭӟLÿLӋQQKѭSKiWTXDQJOҳSÿһt các biӇn cҧnh báo, lҳSÿһt các nҳp chөp bҧo vӋ ÿӇ WUiQKÿӝng vұt gây sӵ cӕ

- Tuyên truyӅQÿӇ QJѭӡi dân nҳPÿѭӧc các hành vi có khҧ QăQJJk\UDVӵ cӕ ÿѭӡng dây truyӅn tҧLÿLӋn.

Các nghiên cӭXWUѭӟFÿk\

Ӣ ViӋW1DPÿӅ tài vӅ viӋFÿӏnh vӏ sӵ cӕ WUrQÿѭӡQJGk\FyÿӏQKKѭӟng nghiên cӭu FKѭDPӣ rӝng mà chӍ tұp trung theo mӝt vài thuұt toán theo các bài báo quӕc tӃ Ӣ ngoài Qѭӟc, nhӳng bài báo quӕc tӃ vӅ thuұWWRiQ[iFÿӏnh sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧLÿLӋn ÿmÿѭӧc công bӕ phә biӃQÿk\FǊQJOjPӝWÿӅ WjLNLQKÿLӇn trong truyӅn tҧLÿLӋQQăQJ

&iFKѭӟng nghiên cӭu vӅ thuұWWRiQÿӏnh vӏ sӵ cӕ bao gӗm:

Nghiên cӭu [3@ÿӅ xuҩt thuұt toán sӱ dөng phân bӕ ÿLӋn áp thӭ tӵ nghӏch cӫa tín hiӋXÿROѭӡng tӯ KDLÿҫXÿѭӡQJGk\ĈLӋn áp thӭ tӵ nghӏch tҥLÿLӇm sӵ cӕ sӁ bҵng nhau khi tính tӟi tӯ KDLÿҫXÿѭӡng dây ViӋc sӱ dөng thành phҫn thӭ tӵ nghӏFKFyѭXÿLӇm là giҧPÿѭӧc ҧQKKѭӣng cӫa hӛ cҧm giӳDFiFSKDÿLӋn trӣ sӵ cӕ, tҧi và hӋ thӕng không ÿӗng nhҩW7X\QKLrQQKѭӧFÿLӇm cӫa thuұt toán này là cҫn phҧL[iFÿӏnh loҥi sӵ cӕ WUѭӟFNKLÿӏnh vӏ và thuұt toán chӍ áp dөQJÿӏnh vӏ cho các loҥi sӵ cӕ NK{QJÿӕi xӭng Nghiên cӭu [4] trình bày thuұWWRiQÿӏnh vӏ sӵ cӕ xҧ\UDWUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧi ÿӗng nhҩt, sӱ dөng tín hiӋXÿLӋQiSYjGzQJÿLӋQÿROѭӡQJÿӗng bӝ tӯ KDLÿҫXÿѭӡng dây

YjP{KuQKÿѭӡng dây thông sӕ rҧi ThuұWWRiQFzQÿӅ xuҩWSKѭѫQJSKiSÿӇ phân biӋt giӳa sӵ cӕ thoáng qua và sӵ cӕ kéo dài

Nghiên cӭu [5] áp dөQJÿӏnh vӏ sӵ cӕ xҧ\UDWUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧLÿӗng nhҩt, chӍ sӱ dөng tín hiӋX ÿLӋQ iS Yj GzQJ ÿLӋQ ÿR Oѭӡng tӯ mӝW ÿҫX ÿѭӡQJ Gk\ FǊQJ QKѭ thông sӕ và mô hình tұp trung cӫDÿѭӡng dây truyӅn tҧLÿLӋn Nghiên cӭXWUrQÿӅ xuҩt thuұWWRiQÿӏnh vӏ sӵ cӕ có khҧ QăQJiSGөQJÿӏnh vӏ FKRÿѭӡQJGk\ÿѫQÿӗng nhҩt, mӣ rӝng áp dөQJFKRÿѭӡQJGk\VRQJVRQJYjFǊQJÿӅ xuҩWSKѭѫQJSKiSEVDLVӕ ÿӏnh vӏ NKLÿѭӡng dây truyӅn tҧi có hai nguӗn sӱ dөng tәng trӣ nguӗn phát ӣ KDLÿҫXÿѭӡng dây Nghiên cӭu [6] trình bày thuұWWRiQÿӏnh vӏ sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧi sӱ dөng tín hiӋXÿLӋQiSYjGzQJÿLӋQÿROѭӡng tӯ KDLÿҫXÿѭӡng dây tӯ ÿyWKjQKOұp phân bӕ ÿLӋQiS[iFÿӏnh tӯ tín hiӋXÿROѭӡng cӫDKDLÿҫXÿѭӡnJGk\*LDRÿLӇm cӫa hai phân bӕ ÿLӋn áp là vӏ trí xҧy ra sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây Thuұt toán chӍ sӱ dөQJELrQÿӝ cӫDÿLӋn áp tҥLÿLӇm sӵ cӕ vì vұy thuұt toán không yêu cҫu tín hiӋXÿLӋQiSYjGzQJÿLӋn phҧLÿR OѭӡQJÿӗng bӝ

Nghiên cứu trình bày thuật toán xử lý tín hiệu áp dụng trong công nghệ truyền tải dữ liệu không dây Thuật toán đơn giản, dễ dàng áp dụng, tuy nhiên chỉ sử dụng xung đơn nhất (không có sự thay đổi về biên độ và loại xung khác biệt) gây nên ảnh hưởng đến hiệu quả truyền tải.

Nghiên cӭu [8] trình bày thuұWWRiQÿӏnh vӏ sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧi hӛn hӧp bҵQJSKѭѫQJSKiS:DYHOHWVӱ dөng tín hiӋu mӝWÿҫXÿѭӡng dây Thuұt toán trên có bҧn chҩWWѭѫQJÿӕi giӕng vӟi thuұt toán Wavelet sӱ dөng tín hiӋXKDLÿҫXÿѭӡng dâyFyѭX ÿLӇm là không chӏu ҧQKKѭӣng bӣi ÿѭӡng dây hӛn hӧp và chӍ cҫn tín hiӋu ӣ mӝWÿҫu ÿѭӡng dây Tuy nhiên, kӃt quҧ tính toán sӁ không phân biӋWÿѭӧc vӏ WUtWuPÿѭӧF³[´Oj khoҧng cách tӯ vӏ trí sӵ cӕ ÿӃn phía nào cӫDÿѭӡng dây

Nghiên cӭu [9] ÿӅ xuҩt áp dөng thuұt toán Newton-5DSKVRQYjSKѭѫQJWUuQKFkQ bҵQJÿLӋn tҥi vӏ trí sӵ cӕ có sӱ dөng tín hiӋXÿROѭӡng tӯ KDLÿҫXYjÿӇ [iFÿӏQKJyFÿӗng bӝ tín hiӋXYjÿӏnh vӏ sӵ cӕ xҧ\WUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧi Tác giҧ ÿmWUuQKEj\WKXұt toán

14 áp dөQJ[iFÿӏnh nghiӋPEDQÿҫXÿҧm bҧo cho thuұt toán Newton-Rapson hӝi tө vӅ nghiӋm chính xác Tuy nhiên, thuұt toán trên chӍ áp dөQJÿӇ ÿӏnh vӏ sӵ cӕ FKRÿѭӡng Gk\ÿӗng nhҩt

Nhìn chung, các nghiên cӭu này cҫn sӱ dөng các thông sӕ cӫDÿѭӡng dây, tín hiӋu cӫDÿLӋQiSYjGzQJÿLӋn tҥLKDLÿҫXÿѭӡng dây ViӋc kiӇm chӭng giҧi thuұt dӵa trên các phҫn mӅm mô phӓQJWKѭӡQJGQJQKѭ0$7/$%366$'(37YӟLP{KuQKÿѭӡng dây giҧ thiӃWOjÿӕi xӭQJYjÿҧRSKDKRjQWRjQ1JRjLUDÿDVӕ thuұt toán còn không yêu cҫu phҧi biӃW WUѭӟc loҥi sӵ cӕ gһp phҧL WUrQ ÿѭӡng dây Trên thӵc tӃ OѭӟL ÿLӋn truyӅn tҧi 110kV, có thӇ gһp mӝt sӕ ÿRҥQÿѭӡng dây có nhánh rӁ do nhu cҫXÿҩu nӕi cҩSÿLӋn cho phө tҧi ӣ giӳDÿѭӡng dây hoһc do có các khách hàng là các nhà máy lӟn sӱ dөng cҩp ÿLӋn áp 110kV ViӋc xuҩt hiӋQFiFÿѭӡng dây rӁ QKiQKQj\Jk\NKyNKăQFKRF{QJWiF [iFÿӏnh vӏ trí sӵ cӕ và thiӃt kӃ các hӋ thӕQJUѫOHEҧo vӋ Trong nhӳQJQăPYӯa qua, mӝt sӕ EjLEiRÿmÿѭӧc công bӕ OLrQTXDQÿӃn thuұWWRiQÿӏnh vӏ sӵ cӕ xҧ\UDWUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧi có rӁ nhánh Ngoài ra, thuұWWRiQ[iFÿӏnh vӏ trí sӵ cӕ còn có thӇ bӏ ҧQKKѭӣng bӣi mӝt vài yӃu tӕ ngүu nhiên Trong sӕ ÿyQәi bұt nhҩt trong viӋc gây ra sai sӕ trong các thuұWWRiQÿӏnh vӏ sӵ cӕ là sai sӕ ÿROѭӡng mà cө thӇ nhҩt là dӳ liӋXÿҫu vào cӫa các thuұWWRiQÿӏnh vӏ sӵ cӕ QKѭWtQKLӋXÿLӋQiSYjGzQJÿLӋQÿѭӧFÿROѭӡng trӵc tiӃp

Lӏch sӱ hình thành

1ăPWURQJEjLbáo cӫDPuQK$OIUHG+DDUÿmOҫQÿҫu tiên dùng thuұt ngӳ ³:DYHOHW´QKѭOjPӝWSKѭѫQJSKiSPӟi phát triӇn tӯ thuұt toán biӃQÿәi Fourier Còn khái niӋm vӅ Wavelet hiӋn tҥi mà chúng ta dùng ÿѭӧc biên soҥn lҫQÿҫu tiên bӣi Jean Morlet và nhóm nghiên cӭu Marseille thuӝc Trung tâm Nghiên cӭu Lý thuyӃt Vұt lý tҥi Pháp

3KѭѫQJSKiSSKkQWtFKWDYHOHWÿmÿѭӧc phát triӇn và phә biӃn bӣi Y.Meyer và các cӝng sӵ cӫa ông

Thuұt toán Wavelet chính ÿѭӧc phát triӇn dӵa vào các công trình nghiên cӭu cӫa 6WHSKDQH0DOODWYjRQăP1988

Thuұt ngӳ :DYHOHWÿѭӧc hình thành tӯ hai tӯ³:DYH´WURQJWLӃQJDQKFyQJKƭDOj VyQJOjÿӕLWѭӧng chӫ yӃu mà phép biӃQÿәi này nghiên cӭu ÿҥi diӋQFKRÿLӅu kiӋn thoҧ mãn³OHW´ÿҥi diӋn cho tính quy luұt cӫa tín hiӋu, xuҩt hiӋn và biӃn mҩt nhanh chóng [10]

Biến đổi Fourier là phương pháp phổ biến nhất để biến đổi tín hiệu từ miền thời gian sang miền tần số Tuy nhiên, biến đổi Fourier có hạn chế là không thể hiện được thời điểm thay đổi của tín hiệu trong thời gian Miền này có thể chứa các thông số như độ rộng của xung, thời điểm bắt đầu và kết thúc một chu kỳ Ngoài ra, biến đổi Fourier thời gian liên tục không chỉ ra mối liên hệ giữa miền thời gian và miền tần số của tín hiệu Độ chính xác của phép biến đổi này có giới hạn và phụ thuộc vào kích thước của "cửa sổ" được chọn Phân tích Wavelet có thể được xem là sự phát triển tiếp theo của STFT với miền tần số có thể biến đổi linh hoạt Phân tích Wavelet cho phép sử dụng các khoảng thời gian dài khi cần thông tin tần số theo thời gian với độ phân giải tần số cao.

Hình 3.1: Các lo̩i bi͇Qÿ͝i tín hi u WK˱ͥng dùng

Ta có thӇ thҩ\ÿѭӧc, Wavelet không sӱ dөng miӅn thӡi gian- tҫn sӕ mà dùng miӅn thӡi gian ± tӍ lӋ và mӕi liên hӋ giӳa cҩSÿӝ vӟi tҫn sӕ Chính vì nhӳQJѭXÿLӇm này mà biӃQÿәi Wavelet có thӇ áp dөQJÿӇ phân tích mӝt vùng nhӓ trong cҧ tín hiӋu lӟQÿLӇn hình nhҩWÿyOjWtQKLӋu sin- tín hiӋXWKѭӡng gһSWURQJÿLӋn xoay chiӅu.

Các hӑ cӫa Wavelet

Mӝt vài hӑ WaveOHWWKѭӡng dùng bao gӗm Haar, Daubechies, Biorthogonal ÿӕi xӭng trөc), Coiflets, Symlets, Morlet, Mexican Hat, Meyer, Other Real Wavelets, Complex Wavelets [12]

- +DUĈk\OjKӑ ÿҫXWLrQYjÿѫQJLҧn nhҩt cӫD:DYHOHW+jPEѭӟc (step function)

- Daubechies: là mӝt hӑ Wavelet nhӓ gӑQÿѭӧc Ingrid Daubechies tҥo ra, làm cho phép biӃQÿәi Wavelet rӡi rҥc mang tính ӭng dөQJFDRKѫQ'DXEHFKLHVFyWKӇ ÿѭӧc xuҩt hiӋQGѭӟi tên dBN (vӟi N là bұc cӫa biӃn ÿәi Wavelet)

- Biorthogonal: hӑ Wavelet này thӇ hiӋQÿһc tính cӫa các pha tuyӃQWtQKÿLӅu mà rҩt cҫn thiӃt cho tái cҩu trúc tín hiӋu và hình ҧnh Bҵng cách sӱ dөng hai Wavelet, mӝt ÿӇ phân giҧi (hình bên trái), mӝWÿӇ tái cҩu trúc (hình bên phҧLFiFÿһFWtQKÿһFWUѭQJ sӁ ÿѭӧc giӳ lҥi

- Coiflets: Ĉk\Oj:DYHOHWÿѭӧc xây dӵng bӣi I Daubechies theo yêu cҫu cӫa R Coifman Hàm Wavelet này có 2N thӡLÿLӇm bҵng không và hàm rút gӑn có 2N-1 thӡi ÿLӇm bҵng 0

- 6\POHWVĈk\OjKjPWavelet gҫQQKѭÿӕi xӭQJÿѭӧc tҥo ra bӣL'DXEHFKLHVQKѭ là mӝt biӃn thӇ cӫa hӑ GEQrQKDLKjPQyLWUrQFyÿһc tính giӕng nhau

- Wavelet Symlets: Hàm Wavelet này tuy không có hàm rút gӑQQKѭQJÿӫ rõ ràng

- Mexican Hat: Hàm Wavelet này không có hàm rút gӑn và ÿѭӧc biӃQÿәi tӯ mӝt hàm tӍ lӋ vӟLÿҥo hàm bұc hai cӫa hàm xác xuҩt Gaussian Hàm này czQÿѭӧc biӃWÿӃn vӟi tên là hàm Wavelet Ricker

- Meyer: Hàm Wavelet Meyer và hàm rút gӑn cӫDQyÿѭӧF[iFÿӏnh trong miӅn tҫn sӕ

- Mӝt sӕ hàm Wavelet sӕ thӵF%LRUWKRJRQDOÿҧo, hӑ ÿҥo hàm cӫa Gaussian, xҩp xӍ cӫa Wavelet Meyer dӵa trên FIR

- Mӝt sӕ hàm Wavelet phӭc: ÿҥo hàm cӫa Gaussian, Mortlet, tҫn sӕ B-spline, Shannon

BiӃQÿәi Wavelet liên tөc (CWT) ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ phân tích tín hiӋu không cӕ ÿӏnh, có tҫn sӕ WKD\ÿәi theo thӡi gian [13]

BiӃQÿәi wavelet liên tөFÿѭӧFÿӏQKQJKƭDEҵng công thӭc: ܥܹܶሺܽǡ ܾሻ ൌ ׬ ݏሺݐሻ ଵ ξ௔߰ ቀ ௧ି௕ ௔ ቁ ݀ݐ ோ (3.1) ߰ ௔ǡ௕ ሺݐሻ ൌ ܽ ି భ మ ߰ ቀ ௧ି௕ ௔ ቁ (3.2)

Vӟi ܽ א ܴ ା െ ሼͲሽǡ ܾ א ܴ a: là hӋ sӕ tӍ lӋ cӫa tín hiӋu, PDQJêQJKƭDDFjQJQKӓ QJKƭDOjWtQKLӋXÿѭӧc nén mҥQKKѫQNKҧ QăQJELӇu diӉn thành phҫn tҫn sӕ càng nhiӅXKѫQ bOjÿӝ dӏFKKD\ÿӝ trӉ cӫa Wavelet

7tQKWRiQPӝW:DYHOHWYӟLPӑLWӍOӋOjPӝWYLӋFUҩWQһQJYjSKiWVLQKUҩWQKLӅXGӳ OLӋXYuYұ\WDFyWKӅFKӑQPӝWWұSKӧSFiFWӍOӋYjYӏWUtÿӇWtQKWRiQ[11] Ĉk\OjSKpSELӃQÿәLWX\ӃQWtQKWiFÿӝQJWUrQYHFWRU n FKLӅXvector trong không gian Euclide 2 n FKLӅXYjRPӝWYHFWRUWURQJNK{QJJLDQWѭѫQJWӵ':7OjPӝWELӃQÿәL WUӵFJLDRYjFyWKӇ[HPQKѭOjSKpSTXD\WURQJNK{QJJLDQYHFWRU

Trong DWT là PӝWWDYHOHWÿѭӧFGӏFKFKX\ӇQYjPӣUӝQJEӣLQKӳQJJLiWUӏUӡL UҥF7K{QJWKѭӡQJWDVӱGөQJKӋVӕWKHROǊ\WKӯDFӫD

BiӃQÿәi Wavelet rӡi rҥFÿѭӧFÿӏQKQJKƭDEӣLSKѭѫQJWUuQKVDX ܦܹܶ ൌ σ ௡א௓ ݂ሺ݊ሻ߰ ௝ǡ௞ ሺ݊ሻ (3.2)

Vӟi ߰ ௝ǡ௞ ሺ݊ሻ là các Wavelet rӡi rҥFÿѭӧFÿӏQKQJKƭDEҵng công thӭFQKѭVDX ߰ ௝ǡ௞ ሺ݊ሻ ൌ ଵ ඥଶ ೕ ߰ ቀ ௡ିଶ ೕ ௞ ଶ ೕ ቁ ൌ ʹ ି మ ೕ ߰ሺʹ ି௝ ݊ െ ݇ሻ (3.3)

3.6 BiӃQÿәL:DYHOHWWƭQK6WDWLRQDU\ZDYHOHWWUDQVIRUP-SWT)

SWT [14] ÿѭӧFÿӏQKQJKƭDQKѭVDX*Lҧ sӱ mӝt hjPI[ÿѭӧc chia thjnh cic tұp FRQVDXMEѭӟc chia lj Vjô93 V2 V1 V0) Sӵ phõn chia nj\ÿѭӧc xiFÿӏnh bӣi viӋc nhân tӹ lӋ cj,k vӟi f(x):

Vӟi ׎ሺݔሻ lj hjm tӹ lӋQKѭOj mӝt hjm lӑc thҩp, cj,k czQÿѭӧc gӑi lj xҩp xӍ rӡi rҥc tҥLÿӝ phân giҧi 2 j

Hjm ׎ (x) lj mӝt hjm Wavelet, vӟi hӋ sӕ WDYHOHWÿѭӧc ttnh toin bӣi công thӭc: ߱ ௝ǡ௞ ൌ ൻ݂ሺݔሻǡ ʹ ି௝ ߶ሺʹ ି௝ ݔ െ ݇ሻൿ (3.6)

Vӟi Ȧj,k ÿѭӧc gӑi lj ttn hiӋu rӡi rҥc chi tiӃt tҥLÿӝ phân giҧi 2 j

Hjm tӹ lӋ ׎ሺݔሻ cy ttnh chҩt sau: ଵ ଶ׎ ቀ ௫ ଶቁ ൌ σ ݄ሺ݊ሻ׎ሺݔ െ ݊ሻ (3.7)

Vӟi h(n) lj bӝ lӑc thông thҩp, thu cj+1,k cy thӇ ÿѭӧc ttnh trӵc tiӃp tӯ cj,k QKѭ ܿ ௝ାଵǡ௞ ൌ σ ݄ሺ݊ െ ʹ݇ሻܿ ௝ǡ௡ (3.8) ଵ ଶ׎ ቀ ௫ ଶቁ ൌ σ ݃ሺ݊ሻ׎ሺݔ െ ݊ሻ (3.9)

TtFKY{Kѭӟng ൻ݂ሺݔሻǡ ʹ ିሺ௝ାଵሻ ߶ሺʹ ିሺ௝ାଵሻ ݔ െ ݇ሻൿ ÿѭӧc ttnh toin bӣi công thӭc: ߱ ௝ାଵǡ௞ ൌ σ ݃ሺ݊ െ ʹ݇ሻܿ ௝ǡ௡ (3.10)

3KѭѫQJWUunh (2.24), (2.25), (2.26) QKѭWUrQ ÿѭӧc sӱ dөng trong kӻ thuұWÿDSKkQ giҧi trong SWT truyӅn thӕng Trong phpp biӃQÿәi njy, giҧi thuұt rút gӑn ÿѭӧc sӱ dөng cho phpp biӃQÿәi Nghƭa lj hai mүu thu giӳ lҥi mӝt trong qui trunh biӃQÿәL'Rÿy, tojn bӝ chiӅu dji cӫa hjm f(x) sӁ giҧm czn mӝt nӱa so vӟi kӻ thuұt DWT

Chính vì vұy, SWT phҧi sӱ dөng kӻ thuұWWăQJVӕ mүu lên Khoҧng cich giӳa cic mүu sӕ WăQJOrQJҩSÿ{LWӯ tӹ lӋ j thjnh tӹ lӋ cj+1,k: ܿ ௝ାଵǡ௞ ൌ σ ݄ሺ݈ሻܿ ௝ǡ௞ାଶ ೕ ௟ (3.11)

3.7 ӻWKXұWSKkQWiFKÿDPӭF (Multi-Resolution Analysis-MRA)

Kӻ thuұt SKkQWiFKÿDPӭc [11] là mӝt trong nhӳQJÿһF ÿLӇm quan trӑng nhҩt trong phép biӃQÿәi wavelet rӡi rҥc

7tQKLӋXFyWKӇÿѭӧFFKLDUDOjPKDLWKjQKSKҫQWKjQKSKҫQWҫQVӕFDRYjWKjQK SKҫQWҫQVӕWKҩS7URQJSKҫQOӟQFiFWtQKLӋXWKӵFWӃWKjQKSKҫQWҫQVӕWKҩSOjWKjQK SKҫQFӕt lõi YjPDQJQpWÿһFWUѭQJFӫDWtQKLӋX czQWKjQKSKҫQWҫQVӕFDRÿѭӧFKLӇX[HP QKѭOjFiFFKLWLӃW QKӓ FӫDWtQKLӋXÿyQJYDLWUzÿӇWҥRUDFiLVҳFWKiLNKiFQKDXFӫDWtQ KLӋX/ҩ\JLӑQJQyLOjPYtGөNKLOӑFEӓWKjQKSKҫQWҫQVӕFDRWKuJLӑQJQyLFyWKӇNKiF ÿLPӝWFK~WQKѭQJWDYүQFyWKӇQJKHYjKLӇXEuQKWKѭӡQJQKѭQJNKLOӑFEӓWKjQKSKҫQ WҫQVӕWKҩSWKuNK{QJQJKHÿѭӧFJuFҧ Tuy nhiên, NK{QJWKӇ[HPQKҽYDLWUzFӫDWKjQK SKҫQWҫQVӕFDRFӫDWtQKLӋX9tGөÿLӇQKuQKOjPӝWFDVƭKiWKD\KD\NK{QJFyWKӇÿiQK JLiӣFiFK[ӱOêFiFQӕWFDRWӕWKD\[ҩX

3KkQWiFKÿDPӭF là có WKӇ[HPQKѭ là hai EӝOӑFWK{QJWKҩSYjWK{QJFDR WҥRQrQ KDLWKjQKSKҫQxҩS[ӍYjFKLWLӃWFӫDWtQKLӋXYjR7KjQKSKҫQ[ҩS[ӍFyKӋVӕWӹOӋFDR WѭѫQJӭQJYӟLWҫQVӕWKҩS trong khi tKjQKSKҫQFKLWLӃWFyKӋVӕWӹOӋWKҩSWѭѫQJӭQJYӟL WҫQVӕFDR

Hình 3.11: Tín hi Xÿ˱ͫc tách thành thành ph̯n x̭p x͑ (A) và chi ti͇t (D)

3KѭѫQJSKiSSKkQWtFKWtFKÿDSKkQJLҧi trong phép biӃQÿәi Wavelet có nhiӅu ӭng dөng trong kӻ thuұWÿLӋn vì có thӇ SKkQWtFKÿѭӧc dҥng sóng sin-mӝt dҥQJVyQJFѫEҧn cӫa nhiӅu tớn hiӋu trong hӋ thӕQJÿLӋn xoay chiӅXQKѭÿLӋQiSGzQJÿLӋQô

Hình 3.12: Minh h͕a tín hi u vào là d̩ng Sin chu̱n vͣi nhi͍u t̯n s͙ cao

Quá trình phân tích tín hiӋXWUrQÿѭӧc gӑi là phân ly bұc mӝt Quá trình có thӇ lһp ÿLOһp lҥi nhiӅu lҫQÿӕi vӟi các thành phҫn xҩp xӍ tiӃp theo ÿӇ tҥo nên phân ly bұc n

Hình 3.13: Minh h͕a cho phân ly b̵c 3

7ѭѫQJphҧn vӟi quá trình phân tách, ta có quá trình tái tҥo lҥi tín hiӋu hay còn gӑi là biӃQÿәL:DYHOHWQJѭӧF,QYHUVH:DYHOHW7UDQVIRUP,:7ĈӇ tәng hӧp tín hiӋu tӯ các Wavelet, ta có thӇ tái tҥo nó tӯ các hӋ sӕ Wavelet

3.8 Mӝt sӕ ӭng dөng cӫa SKѭѫQJSKiSELӃQÿәi Wavelet a Mӝt sӕ ӭng dөng chính

3KѭѫQJSKiS:DYHOHWFyWKӇ ӭng dөng trong nhiӅXOƭQKYӵc tӯ khoa hӑc, y tӃ, tài FKtQKô[15]

- Phân tích sӕ: Wavelet là mӝt công cө mҥQKÿӇ giҧi hai bài toán tích phân là ODE và PDE

- Phân tích tín hiӋu: tín hiӋXFKtQKOjÿӕLWѭӧQJÿҫu vài phә biӃn cӫa Wavelet và ÿѭӧc ӭng dөQJWURQJFiFOƭQKYӵFWKѭӡng thҩ\QKѭQpQKuQKҧnh, âm thanh, lӑc nhiӉu, nhұn diӋn mӝWYjLÿһc tính, nhұn diӋn vân tay,

- ĈLӇn khiӇn: Wavelet có thӇ ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ nhұn diӋn và làm theo chuyӇQÿӝng, ÿӏnh vӏ FKR5RERWÿLӅu khiӇn Wavelet phi tuyӃn thích nghi, lӑc nhiӉXFiFPmKRiOѭӧng tӱ, nhұn diӋn thӡi gian thӵFÿLӅu khiӇn lһp lҥi, bӝ lӑFWKD\ÿәi theo thӡi gian, tҫn sӕ, ÿLӅu khiӇn dӵ báo phi tuyӃn

- Các ӭng dөng trong xӱ lý âm thanh: tái cҩu trúc âm thanh, nhұn diӋn tiӃng nói, nõng cao õm thanh, lӑc tiӃng ӗn, ô b Ӭng dөng trong OƭQKYӵc kӻ thuұWÿLӋn

- Phân tích dӳ liӋu tҧi tiêu thө ÿӇ dӵ báo phө tҧi [14]

- Ĉӏnh vӏ sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧi ÿLӋn

Công suất lưới truyền tải điện ở Việt Nam liên tục được tăng lên, hiện tại lưới điện có cấp điện áp cao nhất là 110kV, với mục tiêu cung cấp điện năng cho nhiều thành phố lớn, lưới truyền tải điện bao gồm hệ thống đường dây và cáp ngầm, trong đó đường dây chiếm hơn 95% do có ưu điểm vượt trội hơn so với cáp ngầm Vì vậy, nhu cầu sử dụng đường dây truyền tải là rất cần thiết.

26 Ĉӕi vӟi các sӵ cӕ5HOD\WKѭӡQJÿѭӧc sӱ dөQJQKѭPӝt công cө ÿӇ ghi nhұn dòng ÿLӋQÿLӋn áp sӵ cӕ WUrQSKDÿѭӡng dây, tӯ ÿyWtQKÿѭӧc gҫQÿ~QJNKRҧng cách tӯ máy cҳWÿҫu tuyӃQÿӃn vӏ trí bӏ sӵ cӕ

Nguyên nhân gây ô nhiễm tiếng ồn truyền thông là do quá trình đô thị hóa, công nghiệp hóa, phát triển giao thông, xây dựng công trình, hoạt động của máy móc, phương tiện vận tải, các hoạt động trong hành lang an toàn của đường trục chính và quốc lộ.

Có hai dҥng sӵ cӕ ÿѭӡng dây trên không là sӵ cӕ WKRiQJTXDYjYƭQKFӱu Sӵ cӕ thoáng qua là sӵ cӕ có thӇ tӵ phөc hӗLYjÿѭӧc loҥi trӯ NKLUѫOHWӵ ÿyQJOҥi (R79) tác ÿӝng lên máy cҳW&zQÿӕi vӟi sӵ cӕ YƭQKFӱXVDXNKLUѫOHWӵ ÿyQJOҥLWiFÿӝng máy cҳt ÿyQJQKѭQJNK{QJWKjQKF{QJ&iFGҥng sӵ cӕ WKѭӡng xҧ\UDWUrQÿѭӡQJGk\ÿDSKҫn là sӵ cӕ ngҳn mҥch mӝt pha, còn lҥi là dҥng sӵ cӕ ngҳn mҥch ba pha, sӵ cӕ ngҳn mҥch hai pha chҥm nhau, hai pha chҥm nhau và chҥPÿҩt, sӵ cӕ ÿӭt dây

Sӵ cӕ WUrQÿѭӡng dây truyӅn tҧi xҧ\UDJk\UDJLiQÿRҥQÿLӋn cho khách hàng và có thӇ dүQÿӃn nhӳng thiӋt hҥi to lӟn cho xã hӝLÿһc biӋt là cho các ngành sҧn xuҩt công nghiӋp ViӋFQKDQKFKyQJÿӏnh vӏ sӵ cӕ, sӱa chӳa và tái lұSÿLӋn là rҩt quan trӑng, trong viӋc duy trì vұn hành hӋ thӕQJÿLӋn tin cұy ĈӇ khҧRViWTXiWUuQKTXiÿӝ diӉQUDWURQJP{LWUѭӡQJÿѭӡng dây trên không, chúng ta có thӇ sӱ dөng công cө phҫn mӅm có khҧ QăQJP{SKӓng nhӳng bài toán kӻ thuұt ÿLӋn HiӋn nay có rҩt nhiӅu công cө phҫn mӅPÿѭӧFGQJÿӇ mô phӓnJQKѭMATLAB- SIMULINK, ATP-EMTP, PSS/ADEPT,

BiӃQÿәi Wavelet rӡi rҥc (DWT)

Euclidean vector is a vector (or more broadly, a tensor of valence one) with the geometric properties of a Euclidean space It is sometimes called a geometric vector or an Euclidean vector to differentiate it from other kinds of vector, such as axial vectors.

Trong DWT là PӝWWDYHOHWÿѭӧFGӏFKFKX\ӇQYjPӣUӝQJEӣLQKӳQJJLiWUӏUӡL UҥF7K{QJWKѭӡQJWDVӱGөQJKӋVӕWKHROǊ\WKӯDFӫD

BiӃQÿәi Wavelet rӡi rҥFÿѭӧFÿӏQKQJKƭDEӣLSKѭѫQJWUuQKVDX ܦܹܶ ൌ σ ௡א௓ ݂ሺ݊ሻ߰ ௝ǡ௞ ሺ݊ሻ (3.2)

Vӟi ߰ ௝ǡ௞ ሺ݊ሻ là các Wavelet rӡi rҥFÿѭӧFÿӏQKQJKƭDEҵng công thӭFQKѭVDX ߰ ௝ǡ௞ ሺ݊ሻ ൌ ଵ ඥଶ ೕ ߰ ቀ ௡ିଶ ೕ ௞ ଶ ೕ ቁ ൌ ʹ ି మ ೕ ߰ሺʹ ି௝ ݊ െ ݇ሻ (3.3)

BiӃQÿәL:DYHOHWWƭQK6WDWLRQDU\ZDYHOHWWUDQVIRUP-SWT)