Hệ tự động dò tìm và phân tích sự cố điện áp trong lưới điện sử dụng lọc kalman

Hệ tự động dò tìm và phân tích sự cố điện áp trong lưới điện sử dụng lọc kalman Title: Hệ tự động dò tìm và phân tích sự cố điện áp trong lưới điện sử dụng lọc Kalman Authors: Đỗ Quốc Đáng Advisor: Phạm Thị Ngọc Yến Keywords: Điện áp; Dò tìm; Phân tích; Lưới điện; Sự cố Issue Date: 2007 Publisher: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Abstract: Giới thiệu tổng quan về hệ thống điện. Các sự cố điện áp trong hệ thống điện. Tự động dò tìm và phân tích sự cố điện áp trong lưới điện. Ứng dụng lọc Kalman dò tìm, phân tích. Description: Luận văn (Thạc sỹ khoa học) Ngành Đo lường và điều khiển các hệ thống điện

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC NGÀNH: ĐO LƯỜNG VÀ CÁC HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN HỆ TỰ ĐỘNG DÒ TÌM VÀ PHÂN TÍCH SỰ CỐ ĐIỆN ÁP TRONG LƯỚI ĐIỆN SỬ DỤNG LỌC KALMAN ĐỖ QUỐC ĐÁNG Người hướng dẫn khoa học : PGS.TS PHẠM THỊ NGỌC YẾN HÀ NỘI 2007 Luận văn thạc sỹ khoa học LỜI CAM ĐOAN Đề tài luận văn “Nghiên cứu thiết kế mơ hệ tự động dị tìm phân tích cố điện áp lưới điện sử dụng lọc Kalman” Luận văn bao gồm vấn đề sau: - Nghiên cứu hệ thống điện - Nghiên cứu cố điện áp lưới điện - Nghiên cứu lý thuyết lọc Kalman - Ứng dụng lọc Kalman để thực dị tìm phân tích cố điện áp lưới điện, viết chương trình thực Matlab Tôi xin cam đoan luận văn tơi làm hướng dẫn PGS.TS Phạm Thị Ngọc Yến Hà nội ngày tháng năm 2007 Học viên Đỗ Quốc Đáng Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học MỤC LỤC Trang Lời cam đoan Mục lục Danh mục hình vẽ đồ thị MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HỆ THỐNG ĐIỆN 1.1 MỘT SỐ KHÁI NIỆM CƠ BẢN 1.1.1 Hệ thống điện 1.1.2 Lưới điên 10 1.2 ĐIỆN ÁP VÀ KHẢ NĂNG TẢI CỦA LƯỚI ĐIỆN 11 1.2.1 Điện áp lưới điên 11 1.2.2 Khả tải lưới điện 13 1.2.3 Tiêu chuẩn đánh giá lưới điện 13 1.2.4 Hoạt động lưới điện 14 1.3 CÁC SỰ CỐ THƯỜNG GẶP TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN 15 1.3.1 Ngắn mạch 15 1.3.2 Các cố thường gặp khác 18 1.4 KẾT LUẬN 19 CHƯƠNG 2: CÁC SỰ CỐ ĐIỆN ÁP TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN 20 2.1 CÁC SỰ CỐ VỀ ĐIỆN ÁP LIÊN QUAN ĐẾN HƯ HỎNG 20 2.1.1 Sụt áp 20 2.1.2 Sự áp liên quan đến hư hỏng 22 2.1.3 Các lỗi tự phục hồi 23 2.1.4 Các sụt áp đa bậc 23 2.1.5 Các hư hỏng ngắt 26 2.2 CÁC SỰ CỐ ĐIỆN ÁP LIÊN QUAN ĐẾN ĐÓNG CẮT THIẾT BỊ ĐIỆN 26 2.2.1 Khởi động điện cảm ứng 26 2.2.2 Sự bão hoà máy biến áp 27 2.2.3 Đóng cắt trạm tụ bù 28 Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 2.3 CÔNG CỤ MÔ PHỎNG ATP-EMTP 33 CHƯƠNG 3: TỰ ĐỘNG DỊ TÌM VÀ PHÂN TÍCH SỰ CỐ ĐIỆN ÁP TRONG LƯỚI ĐIỆN 39 3.1 CÁC PHƯƠNG PHÁP DỊ TÌM VÀ ƯỚC LƯỢNG BIÊN ĐỘ ĐIỆN ÁP TRONG KHI SỰ CỐ 39 3.1.1 Phương pháp tính giá trị RMS (Root - mean - square) điện áp cung cấp 39 3.1.2 Phương pháp biến đổi wavelet 41 3.1.3 Phương pháp sử dụng lọc Kalman 46 3.2 LỌC KALMAN 47 3.3 THIẾT KẾ LỌC KALMAN ĐỂ PHÂN TÍCH TÍN HIỆU ĐIỆN ÁP 54 3.3.1 Giới thiệu 54 3.3.2 Thiết kế lọc Kalman 54 3.4 PHÂN TÍCH CHẤT LƯỢNG ĐIỆN SỬ DỤNG BỘ LỌC KALMAN 60 3.4.1 Các kiểu thay đổi biên độ điện áp 60 3.4.2 Phân đoạn ghi cố điện áp 61 CHƯƠNG 4: THỰC HIỆN DỊ TÌM SỰ CỐ ĐIỆN ÁP TRONG LƯỚI ĐIỆN SỬ DỤNG LỌC KALMAN 65 4.1 MÔ PHỎNG SỰ CỐ SỤT ÁP VÀ SỬ DỤNG LỌC KALMAN ĐỂ DỊ TÌM VÀ PHÂN TÍCH TÍN HIỆU SỰ CỐ ĐIỆN ÁP 66 4.1.1 Sự cố sụt áp pha 66 4.1.2 Sự cố sụt áp pha đối xứng 70 4.1.3 Sự cố sụt áp pha không đối xứng 72 4.1.4 Sự cố ngắt .74 4.1.5 Sự cố áp 76 4.2 KẾT LUẬN 77 KẾT LUẬN 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO 81 PHỤ LỤC Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học Danh mục hình vẽ đồ thị Trang Hình 1.1: Sơ đồ cấu trúc hệ thống điện 10 Hình 1.2: Ngắn mạch chạm đất pha 15 Hình 1.3: Các dạng ngắn mạch 16 Hình 2.1: Mơ hình chia điện áp để tính tốn sụt áp 21 Hình 2.2: Sáu kiểu dạng sụt áp pha khơng đối xứng 24 Hình 2.3: Dạng điện áp cố sụt áp pha 25 Hình 2.4: Dạng điện áp cố sụt áp pha đối xứng 25 Hình 2.5: Dạng sóng điện áp cố pha không đối xứng 25 Hình 2.6: Dạng sóng điện áp cố ngắt pha 26 Hình 2.7: Đường cong từ hố Vịng trễ lõi biến áp 27 Hình 2.8:Dạng sóng điện áp q độ đóng điện vào trạm tụ độc lập 29 Hình 2.9: Dạng sóng dịng điện q độ đóng điện vào trạm tụ độc lập 30 Hình 2.10: Dạng sóng điện áp tụ độ đóng trạm tụ song song 30 Hình 2.11: Dạng sóng dịng điện chạy qua tụ đóng vào trạm tụ song song 30 Hình 2.12: Dạng sóng điện áp xảy tượng phóng điện trước 31 Hình 2.13: Dạng sóng dịng điện xảy tượng phóng điện trước 31 Hình 2.14: Dạng sóng điện áp xảy tượng phóng điện lặp lại 32 Hình 2.15: Dạng sóng dịng điện xảy tượng phóng điện lặp lại 32 Hình 2.16: Thư viện linh kiện chương trình ATP 35 Hình 2.17: Cấu trúc mơ đun chương trình ATP-EMTP 35 Hình 2.18: a) Sơ đồ nguyên lý mạch chỉnh lưu, b) sơ đồ mạch thực ATP Draw 36 Hình 2.19: Minh hoạ trình vẽ mạch ATP 37 Hình 2.20: a) Sơ đồ nguyên lý, b) Mạch mô ATP 37 Hình 3.1: Một số dạng hàm wavelet 45 Hình 3.2: Hình ảnh mơ biến đổi tín hiệu sử dụng hàm wavelet 45 Hình 3.3: Một vài dạng mother wavelet họ Daubechies 46 Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học Hình 3.4: Vòng quay liên tục lọc Kalman rời rạc 51 Hình 3.5: Hoạt động lọc Kalman 53 Hình 4.1: Mạch thực mơ tượng sụt áp pha 66 Hình 4.2: Dạng sóng dịng điện xảy tượng sụt áp 66 Hình 4.3: Ước lượng biên độ điện áp sử dụng lọc Kalman sụt áp pha với thành phần điều hoàbậc lẻ 67 Hình 4.4: Ước lượng biên độ điện áp sử dụng lọc Kalman sụt áp pha với 12 thành phần điều hoà bậc lẻ 68 Hình 4.5: Ước lượng biên độ điện áp sử dụng lọc Kalman sụt áp pha, phân tích với thành phần sóng hài bậc lẻ 69 Hình 4.6: Mạch thực mô tượng sụt áp ba pha đối xứng 70 Hình 4.7: Dạng sóng điện áp xảy tượng sụt áp ba pha đối xứng 70 Hình 4.8: Ước lượng biên độ điện áp sử dụng lọc Kalman - sụt áp ba pha đối xứng 71 Hình 4.9: Mạch thực mô tượng sụt áp ba pha không đối xứng 72 Hình 4.10: Dạng sóng điện áp xảy tượng sụt áp ba pha không đối xứng 73 Hình 4.11: Ước lượng biên độ điện áp sử dụng lọc Kalman - sụt áp ba pha đối xứng 73 Hình 4.12: Mạch thực mơ tượng ngắt 74 Hình 4.13: Dạng sóng điện áp cố ngắt pha 75 Hình 4.14: Ước lượng ngắt pha sử dụng mơ hình lọc Kalman 75 Hình 4.15: Mạch thực mơ tượng áp 75 Hình 4.16: Dạng sóng điện áp cố ngắt pha 76 Hình 4.17: Ước lượng trạng thái áp pha sử dụng mô hình lọc Kalman với thành phần sóng hài bậc lẻ 77 Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học MỞ ĐẦU Những thành tựu đạt lịch sử phát triển ngành công nghiệp điện lực, đặc biệt năm gần đây, cho phép thiết kế xây dựng hệ thống điện tin cậy kinh tế nhằm đáp ứng cách tốt nhu cầu điện ngày tăng xã hội Tuy nhiên, hiểu biết hư hỏng tượng khơng bình thường xảy hệ thống điện với phương pháp thiết bị bảo vệ nhằm phát nhanh chóng cách ly phần tử hư hỏng khỏi hệ thống, cảnh báo khắc phục chế độ khơng bình thường, mảng kiến thức đặc biệt quan trọng cần thiết Hiện phương pháp sử dụng cho mục đích tự động dị tìm phân tích cố hệ thống điện bao gồm phương pháp tính tốn giá trị hiệu dụng (rms) điện áp cung cấp Ưu điểm phương pháp đơn giản nhược điểm phương pháp phụ thuộc vào chiều dài cửa sổ, cố điện áp phát tức thời sử dụng phương pháp Vì giá trị điện áp nguồn cung cấp cần phải nằm trọn vẹn cửa sổ mẫu Một phương pháp khác phương pháp phân tích Wavelet sử dụng phổ biến giới nước Việt Nam Đây phương pháp phân tích tín hiệu giám sát cố điện áp lưới điện mạnh hiệu Tuy nhiên phương pháp có nhược điểm quan trọng phân biệt giá trị đỉnh hệ số tần số cao cố điện áp xảy dạng nhiễu thống qua hệ thống Có hướng nghiên cứu khác sử dụng lọc Kalman việc dị tìm phân tích cố điện áp hệ thống điện Phương pháp đáp ứng tính thời gian thực, với loại cố thay đổi đột ngột điện áp, sụt áp, q áp, ngắt tạm thời hệ thống, dị tìm phân tích trực tuyến online Ngồi cịn thực việc ghi lại cố, dạng sóng, biên độ góc pha hệ thống cung cấp pha Cơ sở phương pháp đề cập tới báo có nhan đề : Automatic Detection and Analysis Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học of Voltage Events in Power Systems VOL 55 NO OCTOBER 2006, tạp chí IEEE Từ phân tích nêu định lựa chọn đề tài luận văn nghiên cứu lý thuyết thực mô hệ thống tự động dị tìm phân tích cố điện áp lưới điện sử dụng lọc Kalman Mục đích luận văn nghiên cứu lọc Kalman, ứng dụng lọc Kalman để thực tự động dò tìm phân tích cố điện áp hệ thống cung cấp điện Để thực nhiệm vụ sử dụng công cụ phần mềm hỗ trợ, Matlab để viết chương trình, ATP-EMTP để tạo tín hiệu cố Luận văn bao gồm chương : Chương 1: Tổng quan hệ thống điện: Các khái niệm hệ thống điện, cố hệ thống điện (ngắn mạch, chạm đất, ) Chương 2: Các cố điện áp hệ thống điện: Các nguyên nhân gây cố điện áp (sụt áp, áp ) Trong tập trung vào hai nguyên nhân lỗi hệ thống điện (chạm đất, ngắn mạch…), q trình đóng cắt hệ thống điện (đóng cắt tụ, khởi động động điện cảm ứng ), Giới thiệu phần mềm mô ATP – EMTP, mô tượng hệ thống điện Chương 3: Tự động dị tìm phân tích cố điện áp lưới điện : Chương tập trung phân tích phương pháp dị tìm ước lượng biên độ điện áp cố, Lý thuyết lọc Kalman, thiết kế lọc Kalman để phân tích tín hiệu điện áp, sử dụng lọc cho việc tự động dị tìm phân tích cố điện áp hệ thống điện, phân đoạn cố Chương 4: Ứng dụng lọc Kalman dò tìm phân tích cố điện áp lưới điện: Mô cố điện áp sử dụng cơng cụ mơ ATP-EMTP phân tích tín hiệu cố điện áp sử dụng lọc Kalman Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học Với cố gắng thân, hướng dẫn PGS – TS Phạm Thị Ngọc Yến tơi hồn thành luận văn, đảm bảo thực yêu cầu đặt Tuy nhiên, hạn chế kiến thức thời gian thực hiện, luận văn chắn cịn nhiều thiếu sót Tơi mong nhận phê bình đóng góp ý kiến thầy cơ, bạn Tôi xin chân thành cảm ơn Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học CHƯƠNG TỔNG QUAN HỆ THỐNG ĐIỆN 1.1 MỘT SỐ KHÁI NIỆM CƠ BẢN 1.1.1 Hệ thống điện Hệ thống điện hệ thống bao gồm nhà máy điện, trạm biến áp, đường dây truyền tải điện thiết bị khác (như thiết bị điều khiển, tụ bù, thiết bị bảo vệ…) nối với thành hệ thống làm nhiệm vụ sản xuất, truyền tải phân phối điện Tập hợp phận hệ thống điện bao gồm đường dây tải điện trạm biến áp gọi lưới điện Các thiết bị dùng điện gọi chung phụ tải điện Hệ thống điện hệ thống thống nhất, phần tử hệ thống ln ln có mối liên hệ mật thiết với Các trình diễn hệ thống điện nhanh, yêu cầu hệ thống phải trang bị phương tiện, hệ tự động giám sát, dị tìm, phân tích bảo vệ để đảm bảo chất lượng độ tin cậy cung cấp điện Phân loại hệ thống điện : Hệ thống điện tập trung: Là hệ thống nguồn điện nút phụ tải lớn tập trung phạm vi không lớn Hệ thống điện hợp nhất: Là hệ thống hệ thống điện độc lập cách xa nối liền thành hệ thống lớn đường dây tải điện dài siêu cao áp Hệ thống điện địa phương (hay cô lập): Là hệ thống điện riêng, hệ thống điện tự dùng xí nghiệp cơng nghiệp lớn, hay hệ thống điện vùng xa nối vào hệ thống quốc gia Hệ thống điện quốc gia Hệ thống điện có cấu trúc phức tạp: Là hệ thống bao gồm nhiều loại nhà máy điện, nhiều loại lưới điện có cấp điện áp khác nhau, trải rộng không gian Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 80 Mặc dù cố gắng để thực mục tiêu đề ra, nhiên, luận văn không tránh khỏi thiếu sót Em mong tiếp tục nhận ý kiến đóng góp từ thầy cô, bạn Em xin chân thành cảm ơn cô giáo Phạm Thị Ngọc Yến hướng dẫn em nhiều q trình nghiên cứu hồn thành luận văn Hà Nội ngày 10 tháng 11 năm 2007 Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 81 TÀI LI ỆU THAM KHẢO Julio Barros, Senior Member, IEEE, and Enrique Prérez (2006), “Automatic Detection and Analysis of Voltage Events in Power System”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, (Vol.55), (No.5) V.M Moreno Saiz and J.Barros Guadalupe (1997), “Application of Kalman filtering for continuous realtime tracking of power system harmonics”, In Proc Inst Electr Eng – Generation, Transmission and Distribution Karen Kennedy, Gordon Lightbody, and Robert Yacamini (2003), “Power System Harmonic Analysis using the Kalman Filter”, In Proc IEEE Power Eng Soc Annu Meeting Emmanouil Styvaktakis (2002), Automating Power Quality Analysis, Chalmer University of Technology, Sweden Cristina Gherasim (2006), Signal Processing for Voltage and Current Measurements in Power Quality Assessment, Katholieke Universiteit Leuven, Belgium Henryk Markiewicz & Antoni Klajn (2004), Standard EN 50160 -Voltage Characteristics in Public Distribution Systems, Wroclaw University of Technology Greg Welch and Gary Bishop (2001), An Introduction to the Kalman Filter, Department of Computer Science University of North Carolina at Chapel Hill Trần Đình Long (2005), Bảo vệ hệ thống điện, NXB Khoa học kỹ thuật, Hà Nội Trần Bách (2006), Lưới điện hệ thống điện, NXB Khoa học kỹ thuật, Hà Nội 10 Lã Văn Út (2005) Ngắn mạch hệ thống điện, NXB Khoa học kỹ thuật, Hà Nội 11 Trương Quốc Khánh (2006), Nhận dạng số trình độ hệ thống điện kỹ thuật Wavelets, Trường ĐHBK Tp.HCM 12 Nguyễn Phùng Quang (2005), Matlab & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động, NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 82 TÓM TẮT LUẬN VĂN Việc tự động dị tìm phân tích cố điện áp lưới điện đóng vai trị quan trọng việc nâng cao chất lượng cung cấp điện, đảm bảo vận hành an toàn lưới, bảo vệ hệ thống điện Trong luận văn đưa phương pháp cho vấn đề trên, phương pháp sử dụng lọc Kalman để xây dựng hệ tự động dị tìm, phân tích cố điện áp lưới điện Đồng thời ghi lại lịch sử cố hệ thống, ưu điểm phương pháp đáp ứng tính thời gian thực, phân tích hệ thống cách online, độ xác việc dị tìm cố lưới cao, phát thay đổi đột ngột biên độ điện áp lưới điện Luận văn bao gồm chương: Chương 1: Tổng quan hệ thống điện Chương 2: Các cố điện áp hệ thống điện Chương 3: Tự động dị tìm phân tích cố điện áp lưới điện Chương 4: Ứng dụng lọc Kalman dị tìm phân tích cố điện áp lưới điện Luận văn nghiên cứu lý thuyết lọc Kalman, áp dụng lọc Kalman để xây dựng hệ tự động dị tìm, phân tích cố điện áp, sử dụng chương trình Matlab viết chương trình mơ Trong tương lai có điều kiện tiếp tục nghiên cứu phát triển đề tài này, kết triển khai cài đặt vào DSP hệ vi điều khiển, xây dựng thành hệ thống thu thập liệu từ xa, xử lý online số liệu, dị tìm phân tích cố, cảnh báo, điều khiển giải trừ cố, lưu trữ lịch sử cố Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 83 PH Ụ LỤC Ứng dụng Lọc Kalman để theo dõi thành phần sóng hài hệ thống điện theo thời gian thực liên tục Phần đưa khối dựa vi xử lý bít, khối có khả theo dõi thời gian thực liên tục thành phần sóng hài điện áp dòng điện hệ thống điện Khối phần hệ thống dùng để quan sát điều khiển hệ thống điện, ứng dụng lọc kalman 12 trạng thái cho mẫu điện áp dòng điện nhằm thu theo thời gian thực giá trị tức thời lớn nhiều với thành phần điều hoà sai lệch thành phần sóng hài tạo Khối chứa vùng đệm nhớ với biên độ sóng hài phát giây gần tạo tín hiệu báo có sai lệch thành phần điều hồ, nhóm thành phần điều hoà, vượt ngưỡng cho phép thiết lập theo tiêu chuẩn quốc tế  Hệ thống UIIMPC: Hệ thống cấu trúc phân phối máy tính, kết nối theo phương thức giao tiếp mạng X.25, để thực việc giám sát điều khiển hệ thống điện Hệ thống phát triển năm qua Khoa điện trường đại học Cantabria, hợp tác với ‘Electra de Viesgo’, công ty lượng hoạt động vùng rộng lớn phía bắc Tây Ban Nha Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 84 Hình 0-1: Cấu trúc hệ thống UIIMPC Các máy tính khác tạo nên hệ thống chia thành mức, tuỳ theo kiểu thông tin chúng quản lý, tốc độ đáp ứng chúng với cố khác xảy hệ thống, kiểu chương trình sử dụng Mức tổ chức nhóm khối tính tốn, máy tính điều khiển quản lý hệ thống lớn, khối quan sát giám sát điều khiển phần hệ thống Tất khối kết nối theo phương thức mạng thông tin viễn thông (Telematic network: telecommunications & informatics network), ứng dụng hệ thống UIIMPC chuyển toàn vào chúng Các đơn vị điều khiển từ xa hoạt động (RTU: Remote Teleoperated Units) thiết lập trạm khác Các RTU tạo mức hệ thống Mỗi RTU có cấu trúc đa xử lý, bao gồm bốn vi xử lý 16/32 bits họ Motorola 680X0 nối với theo bus VME (Virtual Machine Environment: môi trường máy ảo) Các RTU tập trung chức khác hệ thống, chức đo lường, phát cố ghi lại, điều khiển từ xa… Hình 0-2: Cấu trúc đa xử lý RTU Mỗi RTU điều khiển lớn 16 khối thu thập liệu (DAU: Data Acquisition Unit), chúng tạo thành mức thứ hệ thống Mỗi DAU dành cho đường riêng đáp ứng khả ghi chép xử lý tín hiệu điện áp dòng điện pha đường dây tạo tín hiệu bit tới phần tử bảo vệ chúng Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 85 Sự phức tạp hệ thống UIIMPC giải cách thiết lập số cấu trúc Server- Client Trong RTU khác với nhóm ứng dụng, server thiết kế để quản lý tất thông tin tương ứng với khu vực Các server đưa cách trừu tượng, để ứng dụng client khác thiết lập vài khối khác hệ thống, tạo nhóm thủ tục mức cao với thông số đầu vào đầu cố định  Cấu trúc khối thu thập số liệu Các khối thu thập liệu khối xử lý dựa vi xử lý 6809B Motorola, sử dụng kỹ thuật HCMOS hoạt động với tần số đồng hồ 8Mhz Mỗi khối gán đường riêng để quan sát Chế độ hoạt động DAU bao gồm việc thu thập mẫu tín hiệu điện áp dòng điện với tần số lấy mẫu 800Hz truyền gói thơng tin tới vi xử lý RTU khoảng thời gian giây Các DAU giữ ghi mẫu tương ứng với chu kỳ cuối điện áp dòng điện pha Hình sau cấu trúc chức DAU Có hai biến đổi A/D 12 bít với thời gian biến đổi 20µs, có khả lấy mẫu đồng thời điện áp dòng điện pha Quá trình lấy mẫu điểu khiển vịng lặp khố pha (PLL: Phase Locked Loop), tạo ngắt phần cứng với tần số 16 đến 32 lần tần số hệ thống Mỗi DAU có Kbyte Rom 48 Kbyte Ram Module giao tiếp tạo với hai nhớ kiểu FIFO (First Input First Output: đầu vào đầu ra) Module này, với bus song song bit, cho phép DAU nhận lệnh điều khiển từ RTU để gửi tới liệu thu thập Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 86 Hình 0-3: Cấu trúc chức khối thu thập liệu Bổ sung vào chế độ miêu tả trên, DAU thực chức theo chế độ hoạt động khác Trong chế độ phân giải cao (high resolution mode), DAU yêu cầu chu kỳ ¼ sóng điện áp dịng điện với tần số lấy mẫu 128 mẫu / chu kỳ (6,4KHz) Các mẫu đưa vào không đông với tần số hệ thống sử dụng định thời (Timer) DAU tạo gói thơng tin với mẫu yêu cầu gửi qua bus I/O tới RTU, phân tích phổ tín hiệu thực Ở chế độ phân giải thấp (Low resolution mode), DAU lấy mẫu điện áp pha với tần số 100Hz (2 mẫu/chu kỳ), thu thập tín hiệu lớn nhỏ khoảng thời gian 10 phút Khối tạo gói thơng tin với mẫu u cầu gửi tới RTU, việc phân tích thực với phổ tần thấp điều chỉnh điện áp pha để tính mức lật Trong chế độ phát cố, DAU liên tục kiểm tra đầu vào số để tìm kiếm trạng thái lỗi Nếu lỗi phát hiện, DAU gấp đôi tần số lấy mẫu tạo thơng điệp với chu kỳ tín hiệu trước lỗi 150 chu kỳ tín hiệu sau lỗi Thơng điệp gửi tới RTU để phân tích lỗi Bài viết mô tả chế độ hoạt động DAU, thực biện theo dõi thời gian thực nhóm thành phần sóng hài dòng điện điện áp đường dây Trong chế độ hoạt động này, DAU tính tốn lưu trữ nhớ biên độ sóng hài tương ứng với giây cuối tín hiệu lựa chọn, tạo thông điệp gửi tới RTU ngưỡng thiết lập mức cao Theo dõi thời gian thực nội dung thành phần sóng hài điện áp dòng điện đường dây thực cách đưa vào sử dụng lọc Kalman với mẫu thu Bộ lọc Kalman đưa thực hiện, cho phép kết thu từ phổ chứa chu kỳ ngắn khoảng thời gian lấy mẫu Sự vượt trội mức sai lệch thành phần sóng hài thiết lập trước cố phát hay vài DAU, RTU RTU khác Do đó, kế hoạch tổng thể thiết kế cho mức hệ thống để thiết lập nguồn gốc lỗi Một vài chương trình xác định nguồn sóng hài chạy tự động nhằm xác định lỗi bus kiểu tải nối tới Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 87  Bổ sung lọc Kalman DAU để theo dõi thời gian thực sai lệch sóng hài Một lọc kalman 12 trạng thái đưa bổ sung vào DAU sử dụng hệ tham chiếu quay (rotating reference) mô tả công thức từ tới 4, để theo dõi thời gian thực biên độ nhóm thành phần sóng hài điện áp dòng điện pha Trong chế độ hoạt động này, tần số lấy mẫu khối 1600Hz (32 mẫu/chukỳ), tạo khả đạt đến thành phần sóng hài thứ 16 Để giảm thời gian tính tốn cần thiết Kalman, giá trị hệ số khuếch đại K k hệ số véc tơ H k tính tốn offline với biến trạng thái Có thể xem lại biểu thức lọc Kalman chương 3, giá trị độc lập với phép đo lưu nhớ số sử dụng tính tốn thời gian thực Hệ số khuếch đại K k lặp lại đặn sau chu kỳ Tương tự, hệ số véc tơ H k lặp lại theo chu kỳ Do đó, giá trị tính tốn lưu trữ nhớ số mẫu tạo chu kỳ thời gian số biến trạng thái xem xét mơ hình Tất biến tính tốn giá trị thực Thời gian tính tốn giảm xuống mà khơng xác, việc chia biểu thức, chúng giải với tính tốn điểm cố định vi xử lý 8-bít Hình sau trình đưa lọc Kalman vào DAU Với tần số lấy mẫu 1600Hz, khoảng thời gian lấy mẫu 625µs Thời gian thu thập tín hiệu dòng điện điện áp pha chọn 20µs thời gian tính tốn cho lọc Kalman 12 trạng thái 440µs Thời gian cần để lưu trữ thành phần theo pha thành phần vuông góc đưa lọc với thành phàn sóng hài, thời gian cần thiết để so sánh giá trị với ngưỡng xác định cho thành phần sóng hài riêng sai lệch điều hoà tổng, phải thêm vào thời gian đề cập đến Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 88 Hình 0-4: Sự bổ sung lọc Kalman khối thu thập liệu Chương trình thực lọc Kalman dị tìm cố điện áp lưới điện với hệ thống pha function Kalman(N, deltat) disp('Mo phong sut ap pha doi xung = 1'); disp('Mo phong sut ap pha khong doi xung = 2'); tam = input( 'tin hieu mo phong = '); if tam == sutap3pdx; % load gia tri elseif tam ==2 sutap3pkdx; %load giat tri ban dau end % -%thiet lap cac thong so % -Pt = 0.01*ones(12,12); %Ma tran covariance estimate truoc update Q = 0.04*eye(12); % Ma tran covariance erros R = 0.16; %theo ti le Q/R = 0.025 W= 0.00001*ones(12,1); % Sai so qua trinh A = eye(12); % ma tran he so truyen fs =1/deltat ;% Khoang thoi gian lay mau n = 0.02/ deltat;% so mau mot chu ky % % Lap trinh cho mo hinh Kalman %12 bien trang thai tuong ung voi phan song hai bac le Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 89 % j = 0; m = 1; v = 1; for k = : N , HT = [cos(100*pi*k*deltat) -sin(100*pi*k*deltat) cos(3*100*pi*k*deltat) -sin(3*100*pi*k*deltat) cos(5*100*pi*k*deltat) -sin(5*100*pi*k*deltat) cos(7*100*pi*k*deltat) -sin(7*100*pi*k*deltat) cos(9*100*pi*k*deltat) -sin(9*100*pi*k*deltat) cos(11*100*pi*k*deltat) -sin(11*100*pi*k*deltat)]; H = HT'; % Ma tran H K = Pt*H'*inv(H*Pt*H' + R); % tinh he so khuech dai loc XsA = XtA + K*(ZA(k) - H*XtA);% Estimate state variable sau update gia tri XsB = XtB + K*(ZB(k) - H*XtB); XsC = XtC + K*(ZC(k) - H*XtC); Ps= (eye(12)- K*H)*Pt; %Covariance estimate sau danh update gia tri XtA = A*XsA + W; % estimates state variable truoc up date gia tri XtB = A*XsB + W; XtC = A*XsC + W; Pt = A*Ps*A' + Q; % Covariance estimate truoc danh update gia tri za(k)= H*XtA + 0.00001; zb(k)= H*XtB + 0.00001; zc(k)= H*XtC + 0.00001; %% tinh toan j = j + 1; if j == n/2 i=0; suma = 0; sumb= 0; sumc= 0; while i < n/2 suma = suma + za(k-n/2+1+i)^2; sumb = sumb + zb(k-n/2+1+i)^2; sumc = sumc + zc(k-n/2+1+i)^2; Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 90 i = i+1; end Mrmsa(m) = sqrt(suma)/sqrt(n/2); pua(m) = Mrmsa(m)/Mrmsa(1); Mrmsb(m) = sqrt(sumb)/sqrt(n/2); pub(m) = Mrmsb(m)/Mrmsa(1); Mrmsc(m) = sqrt(sumc)/sqrt(n/2); puc(m) = Mrmsc(m)/Mrmsa(1); j = n/2-1; m = m +1; end end k=n/2:(N-1); subplot(2,1,1), plot(deltat*(k-n/2),ZA(k+1),'r',deltat*(k-n/2),ZB(k+1),'g',deltat*(kn/2),ZC(k+1),'b'); xlabel('Thoi gian (s)'); ylabel('bien do'); title('Dang song ') grid on subplot(2,1,2),plot(deltat*(k-n/2),pua(k-n/2+1),'r',deltat*(k-n/2),pub(kn/2+1),'g',deltat*(k-n/2),puc(k-n/2+1),'b',deltat*(k-n/2),0.9,'m'); xlabel('Thoi gian (s)'); ylabel('Gia tri RMS (pu)'); title('Kalman Filter Performance'); grid on Chương trình thực lọc Kalman dị tìm cố điện áp lưới điện với hệ thống pha function Kalman2(N, deltat) disp('Lua chon tin hieu mo phong'); disp('Mo phong sut ap = 1'); disp('Mo phong qua ap = 2'); disp('Mo phong ngat = 3'); tam = input( 'tin hieu mo phong = '); if tam == sutap1p % load gia tri elseif tam ==2 Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 91 quaap1p%load giat tri ban dau elseif tam == ngat1p end % -%thiet lap cac thong so % -Pt = 0.01*eye(12); %Ma tran covariance estimate truoc update Q = 0.04*eye(12); % Ma tran covariance erros R = 0.16; %theo ti le Q/R = 0.025 W= 0.00001*ones(12,1); % Sai so qua trinh A = eye(12); % ma tran he so truyen %fs =1/deltat; % Khoang thoi gian lay mau n = 128; %n = 0.02/deltat;% so mau mot chu ky % % Lap trinh cho mo hinh Kalman %12 bien trang thai tuong ung voi phan song hai bac le % j = 0; m = 1; v = 1; for k = : N , HT = [cos(100*pi*k*deltat) -sin(100*pi*k*deltat) cos(3*100*pi*k*deltat) -sin(3*100*pi*k*deltat) cos(5*100*pi*k*deltat) -sin(5*100*pi*k*deltat) cos(7*100*pi*k*deltat) -sin(7*100*pi*k*deltat) cos(9*100*pi*k*deltat) -sin(9*100*pi*k*deltat) cos(11*100*pi*k*deltat) -sin(11*100*pi*k*deltat)]; H = HT'; % Ma tran H K = Pt*H'*inv(H*Pt*H' + R); % tinh he so khuech dai loc Xs = Xt + K*(Z(k) - H*Xt);% Estimate state variable sau update gia tri Ps= (eye(12)- K*H)*Pt; %Covariance estimate sau danh update gia tri Xt = A*Xs + W; % estimates state variable truoc up date gia tri Pt = A*Ps*A' + Q; % Covariance estimate truoc danh update gia tri z(k)= H*Xt + 0.00001; %% tinh toan Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 92 j = j + 1; Edg(k) = Z(k) - z(k); Epu(k) = Edg(k)/8571; if j == n/2 i=0; sum = 0; while i < n/2 sum = sum + z(k-n/2+1+i)^2; i = i+1; end Mrms(m) = sqrt(sum)/sqrt(n/2); pu(m) = Mrms(m)/Mrms(1); % -if v==1 if pu(m) < 0.9 if pu(m)>0.1 disp('Thoi diem bat dau su co sut ap (s):'); ts1 = (k-n/2)*deltat end if pu(m)< 0.1 disp('Thoi diem bat dau su co ngat (s):'); ts1 = (k-n/2)*deltat end temp =1; v=0; end if pu(m)> 1.1 disp('Thoi diem bat dau su co qua ap:'); tq1 = (k-n/2)*deltat v = 2; temp = 2; end end if v==0 if pu(m) > 0.9 disp('Thoi diem ket thuc su co (s):'); ts2 = (k-n/2)*deltat v=3; end end if v==2 if pu(m)< 1.1 Đo lường hệ thống điều khiển Luận văn thạc sỹ khoa học 93 disp('Thoi diem bat dau ket thuc su co qua ap:'); tq2 = (k-n/2)*deltat v = 4; end end % -j = n/2-1; m = m +1; end end for k =1:(N-n/2) i=0; sum = 0; while i