Quá độ trong việc đóng cắt trạm tụ bù phân phối, truyền tải giảm thiểu các ứng suất gây ra do các hiện tượng quá độ

Đại Học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA [ \ BK TP.HCM NGUYỄN MẠNH HÙNG QÚA ĐỘ TRONG VIỆC ĐÓNG CẮT TRẠM TỤ BÙ PHÂN PHỐI, TRUYỀN TẢI GIẢM THIỂU CÁC ỨNG SUẤT GÂY RA DO CÁC HIỆN TƯNG QUÁ ĐỘ CHUYÊN NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN MÃ SỐ NGÀNH : 2.02.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH 08/2003 CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Người hướng dẫn khoa học : Tiến só Nguyễn Hữu Phúc Người chấm nhận xét 1: Người chấm nhận xét : Luận án cao học bảo vệ tại: HỘI ĐỒNG BẢO VỆ LUẬN ÁN CAO HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Tp HCM ngày …… tháng …… năm …… Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên : NGUYỄN MẠNH HÙNG Phái : NAM Ngày, tháng, năm sinh : 28 – 09 – 1966 Nơi sinh : GIA ĐỊNH Chuyên ngành : KỸ THUẬT ĐIỆN I- TÊN ĐỀ TÀI : Quá độ việc đóng cắt trạm tụ bù phân phối, truyền tải Giảm thiểu ứng suất gây tượng độ II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG : 1- Giới thiệu tổng quát trạm tụ bù 2- Giới thiệu tổng quát mạng neural 3- Khảo sát độ trạm tụ bù 4- Ứng dụng mạng neural xác định thời gian trễ máy cắt III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: tháng 02 năm 2003 IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : tháng 08 năm 2003 V- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : Tiến só NGUYỄN HỮU PHÚC VI- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ CHẤM NHẬN XÉT : ………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… VI- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ CHẤM NHẬN XÉT : ………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CÁN BỘ NHẬN XÉT CÁN BỘ NHẬN XÉT Ts NGUYỄN HỮU PHÚC Nội dung đề cương luận văn thạc só Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua Ngày ……… tháng ……… năm ………… Trưởng phòng QLKH-SĐH CHỦ NHIỆM NGÀNH LỜI CÁM ƠN Trong suốt thời gian học tập trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh, học tập nhiều kiến thức q báu, thêm vào tác phong làm việc q Thầy Cô Qua luận văn này, xin bày tỏ lòng tri ân sâu sắc đến thầy Ts.Nguyễn Hữu Phúc hướng dẫn, giảng dạy suốt thời gian làm đề tài Tôi xin chân thành biết ơn q Thầy Cô Bộ môn Kỹ thuật điện giúp đỡ hoàn thành luận văn Sau cùng, xin chân thành cảm ơn Gia đình, bạn bè hỗ trợ, động viên suốt thời gian qua Tôi xin chân thành cám ơn chúc hạnh phúc! Tác giả Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc TÓM TẮT LUẬN VĂN Luận văn trình bày gồm chương: Chương 1: Tổng quan trạm bù phân phối, truyền tải Chương trình bày khái niện chung bù công suất phản kháng cho lưới điện phân phối, truyền tải Các vấn đề chung đóng cắt trạm tụ bù Nội dung bao gồm: - Các vấn đề bù công suất phản kháng - Kết cấu tụ - Các tượng xảy tụ - Các tượng xảy đóng cắt Chương 2: Khảo sát độ trạm tụ bù phân phối truyền tải Pspice Chương khảo sát cụ thể trường hợp đóng cắt đưa biện pháp khắc phục điện áp, dòng điện Nội dung bao gồm : - Khảo sát độ lúc đóng tụ cách li - Khảo sát độ lúc đóng tụ vào lưới lưới có tụ khác hoạt động - Khảo sát độ lúc đóng tụ vào lưới lưới có tụ ghép song song Chương 3: Tổng quan mạng Neuron nhân tạo Chương giới thiệu chung mạng Neuron giải thuật mạng Neuron Gồm nội dung: - Khái niệm mạng Neuron nhân tạo - Các yếu tố hợp thành mạng Neuron - Cấu trúc mạng Neuron, loại mạng Neuron - Giải thuật học mạng Neuron Chương 4: Ứng dụng mạng Neuron giải thời gian trễ máy cắt máy cắt đóng tụ bù vào lưới Nội dung bao gồm: - Đặt vấn đề - Xác định tập mẫu - Chọn mô hình mạng Neuron - Chương trình huấn luyện - Kết huấn luyện cho trường hợp đóng trạm tụ điện Chương 5: Kết luận Ngành Kỹ Thuật Điện Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng MỤC LỤC Chương I: TỔNG QUAN VỀ TRẠM BÙ PHÂN PHỐI, TRUYỀN TẢI I Các vấn đề bù công suất phản kháng II Kết cấu tụ .1 III.Các tượng xảy tụ .4 IV.Các tượng xảy đóng cắt tụ vào lưới điện Chương II: KHẢO SÁT CÁC HIỆN TƯNG QUÁ ĐỘ KHI ĐÓNG CẮT TRẠM TỤ 11 I.Đóng điện cho tụ điện cách li vào lưới điện 11 II.Đóng điện cho tụ có tụ khác hoạt động 21 III.Đóng tụ vào lưới lưới có tụ khác ghép song song (back to back) .28 Chương III: TỔNG QUAN VỀ MẠNG NEURAL NHÂN TẠO 36 I.Khái niệm mạng neural nhân tạo 36 II.Các yếu tố hợp thành mạng neural nhân tạo 37 III.Cấu trúc mạng neural 44 IV.Các loại mạng neural 45 V.Giải thuật học mạng neural .51 VI Kết luận 58 Chương IV: HUẤN LUYỆN MẠNG NEURAL XÁC ĐỊNH THỜI ĐIỂM ĐÓNG CẮT TỤ TỐI ƯU 59 I.Đặt vấn đề 59 II.Tập mẫu .59 III.Chọn mô hình mạng neural .62 IV.Chương trình huấn luyện 64 Chương V: KẾT LUẬN 113 Phụ lục 1: Chương trình huấn luyện, kết mô huấn luyện mạng neuron chương trình kiểm tra cho trường hợp đóng tụ điện 68 Phụ lục 2: Tập mẫu 75 Phụ lục 3: Tập mẫu rút gọn .79 Phuï luïc 4: Các bảng hiển thị trọng số liên kết lớp neuron vơí sai số cuả ngõ so với tập đích .82 Luận Văn Cao Học Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ TRẠM TỤ BÙ PHÂN PHỐI, TRUYỀN TẢI I CÁC VẤN ĐỀ BÙ CÔNG SUẤT PHẢN KHÁNG Sự phát triển nhanh chóng phụ tải điện hệ thống điện quốc gia nói chung đồng thời kéo theo tiêu thụ nhiều công suất lưới công suất hữu công công suất vô công Công suất tác dụng phát nhà máy điện công suất phản kháng cung cấp từ nhà máy điện tụ điện Khi công suất phản kháng cung cấp nhà máy điện phần tử hệ thống phải gia tăng dung lượng, tụ điện làm giảm nhẹ điều kiện cách giảm nhu cầu công suất phản kháng từ đến máy phát Các dòng điện giảm nhẹ từ vị trí lắp đặt tụ đến máy phát Kết giảm tổn thất phụ tải giảm nhẹ đường dây phân phối, trạm biến áp, đường dây truyền tải Tuỳ thuộc vào hệ số công suất chưa hiệu chỉnh hệ thống, việc lắp đặt tụ điện làm gia tăng công suất máy phát trạm biến áp 30% làm gia tăng khả mạch vào khoảng 30% – 100% theo quan điểm điều chỉnh điện áp việc giảm dòng điện máy biến áp, thiết bị phân phối đường dây làm giảm tải giới hạn phần tử trì hoãn việc lắp đặt thiết bị Nhìn chung việc bù công suất phản kháng cần thiết cho trình truyền tải phân phối điện năng, nhằm nâng cao hệ số công suất, nâng cao tính ổn định cho lưới điện, tăng dung lïng truyền tải công suất tác dụng lưới, giảm tổn hao đường dây truyền tải cải thiện sụt áp … II KẾT CẤU BỘ TỤ BÙ : 2.1 Các dạng đấu nối trạm tụ bù: Cấu trúc dàn tụ điện: Hình 1.1: Dàøn tụ điện khung chứa phần tử tụ điện Ngành Kỹ Thuật Điện Trang Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc Hình 1.2 : Các loại cách điện dàn tụ Ngành Kỹ Thuật Điện Trang Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc Hình 1.3: Cấu trúc dàn tụ bù pha 2.2 Các kiểu đấu nối tụ ba pha : Bộ tụ điện ba pha xuất tuyến phân phối đấu nối Δ, Y0 hay Y, Kiểu đấu nối sử dụng phụ thuộc vào : - Kiểu hệ thống: hệ thống nối đất hay không nối đất - Các yêu cầu dây chảy - Vị trí lắp đặt tụ điện - Các quan tâm nhiều thông tin Hình 1.4: Hệ thống cung cấp điện bị hở mạch pha Trong tụ đấu nối Δ Y (trung tính không nối đất ) xảy tượng cộng hưởng, có hay hai đường dây bị cố hở mạch xảy phía nguồn tụ điện tụ điện điện áp pha hở mạch, mạch đïc cung cấp trở lại máy biến áp phía phụ tải dây dẫn hở ngang qua tụ điện nối tiếp Kết điều kiện máy biến áp phân phối đơn pha hệ thống dây bị hư hỏng Thông thường tụ điện nối Y0 sử dụng hệ thống sơ cấp ba pha dây Ngoài tụ điện nối Y0 đïc sử dụng hệ thống ba pha dây không nối đất, cung cấp nguồn dòng đất gây nhiễu cho relay cảm ứng dòng rò Ngành Kỹ Thuật Điện Trang Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc Trong tụ đấu Y- Y: Gồm hai hình Y đơn kết nối giống ghép pha trung tính, có dùng bảo vệ dòng cân dây trung tính chung Sơ đồ tăng cường bảo vệ cân bằng, có độ nhạy cao phát dòng điện cân đảm bảo cho dòng điện làm việc pha đối xứng, nhạy cảm việc phát đơn vị tụ điện bị hư hỏng, sử dụng cho lưới có yêu cầu cân pha hệ thống tụ điện có dung lượng lớn III CÁC HIỆN TƯNG XẢY RA TRONG BỘ TỤ: 3.1 Quá điện áp giáng lên tụ bù: Khi trạm tụ bù hoạt động hệ thống lưới điện có điện áp cao tượng điện áp cần quan tâm thời điểm Phụ tải giảm công suất phản kháng tiêu thụ điện áp tăng Trong trường hợp tụ điện không kịp điều chỉnh lượng công suất phát cho hệ thống, lúc tượng điện áp tụ xảy gây nguy hiểm cho hệ thống tụ Trạm tụ kết cấu có cầu chì bảo vệ, cầu chì bị đứt Lúc lượng từ tích tụ điện cảm hệ thống lên đến hàng ngàn joule, chuyển sang dạng tónh điện điện dung hệ tăng đến mức đủ làm hỏng thiết bị liên quan Trạm tụ bị cố ba pha điện áp giáng lên hai pha lại điện áp lưới lúc gây hư hỏng cho tụ bù 3.2 Năng lïng tích lũy song song: Một tụ ghép từ nhóm song song, có cố hệ thống tụ thiết bị bảo vệ bị hư hỏng tất lượng tích luỹ trữ nhóm song song phóng điện xuyên qua chỗ bị hỏng dẫn đến phá vỡ tụ điện vượt mức dung lượng lượng tích trữ nhiệt định mức tụ điện dây chì Để khắc phục nên sử dụng cấu trúc tụ hình sau: Hình 1.5:Dàn tụ điện khung chứa hai phần tử tụ điện Ngành Kỹ Thuật Điện Trang Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học 14 15 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc 14.0033 0.0033 14.9952 0.0048 0.0009 0.0009 1.0022 0.0022 10.9637 0.0363 11.9951 0.0049 12.9998 0.0002 14.0008 0.0008 14.9998 0.0002 0.0006 0.0006 0.9957 0.0043 2.9999 0.0001 4.0001 1E-04 11.0203 0.0203 11.9941 0.0059 12.9951 0.0049 14.0001 1E-04 15.0002 0.0002 -0.0005 0.0005 1.0007 0.0007 2.0001 0.0001 4.0001 1E-04 4.9999 1E-04 10.9996 0.0004 12.0008 0.0008 12.99 0.01 14.0084 0.0084 15.0008 0.0008 Đóng tụ back to back: Tập mẫu huấn luyện STT 10 Ngành Kỹ Thuật Điện Vc0 0 0 0 0.1 0.1 0.1 0.1 Vcmax 1.16 1.18 1.26 1.30 1.25 1.26 1.15 1.16 1.23 1.27 Trang 99 Iomax t(ms) 5.46 8.45 12.52 17.69 19.65 19.83 6.24 7.23 10.79 15.34 Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 Ngành Kỹ Thuật Điện 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 Thaày hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc 1.22 16.80 1.24 17.64 1.13 11.96 11 1.21 16.90 12 1.33 18.55 13 1.41 20.04 14 1.40 20.22 15 1.17 7.59 1.15 6.67 1.20 9.78 1.24 14.26 1.19 14.52 1.21 16.55 1.14 13.25 11 1.21 18.75 12 1.36 20.05 13 1.45 21.65 14 1.44 23.62 15 1.19 8.77 1.13 6.21 1.18 8.82 1.21 13.45 1.16 13.90 1.20 14.50 1.17 15.36 11 1.25 20.40 12 1.38 20.75 13 1.48 22.45 14 1.49 25.65 15 1.22 10.10 1.15 7.52 1.14 7.92 1.18 11.48 1.13 13.52 1.17 12.45 1.19 15.80 11 1.24 21.96 12 1.21 23.60 13 1.52 24.60 14 1.50 27 15 1.23 11.77 1.15 7.8 1.11 7.08 1.15 10.08 1.12 12.15 1.16 11.17 1.21 18.18 11 1.27 23.65 12 1.43 25.95 13 1.55 26.15 14 1.53 28.87 15 Trang 100 Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Hoïc 61 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 Ngành Kỹ Thuật Điện 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 1 1 1 Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc 1.27 13.40 1.17 9.28 1.10 6.60 1.12 8.82 1.13 10.63 1.15 10.06 1.22 19.80 11 1.29 25.60 12 1.45 26.19 13 1.56 26.07 14 1.55 30.05 15 1.29 14.96 1.19 10.93 1.09 1.09 7.42 1.10 8.35 1.13 7.85 1.26 21.07 11 1.31 26.30 12 1.48 26.90 13 1.62 28.90 14 1.61 32.30 15 1.32 16.65 1.20 12 1.11 7.62 1.11 6.47 1.10 7.45 1.13 7.22 1.27 22.25 11 1.32 29 12 1.51 30.55 13 1.63 31.40 14 1.59 33 15 1.35 17.82 1.22 13.81 1.11 9.31 1.11 5.79 1.10 6.27 1.11 6.25 1.30 24.82 11 1.35 30.55 12 1.56 32.76 13 1.68 33.01 14 1.66 35.04 15 1.36 19.28 1.23 14.75 1.12 10.16 1.12 5.98 1.12 5.60 1.11 5.04 1.34 25.70 11 Trang 101 Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học 113 114 115 116 Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc 1.33 32.40 12 1.59 35.20 13 1.73 35 14 1.71 35.66 15 1 1 Keát chạy chương trình Matlab Lớp ẩn mạng neural N = 26 neurons, sai số huấn luyện mạng 0.0001 Bảng 4.9 Hiển thị trọng số liên kết neuron lớp với Neuron an 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 neuron input 67.2284 63.6656 6.6886 32.2892 -7.9801 86.6187 9.7576 -94.4447 -18.4943 -1.7789 63.1825 -178.9264 0.5205 -0.3056 28.6284 -3.5381 50.7319 4.8205 -31.5323 -8.3246 39.2053 -1.8558 103.3998 -47.3887 199.5750 -9.2886 w2 Neuron input -5.8778 62.0398 19.6471 -161.9094 -2.8252 16.8030 2.8613 -132.4769 -21.1766 -146.6018 20.5859 80.5690 -24.6438 125.8041 65.4821 -2.1079 68.9059 50.1380 -69.3772 -135.2388 117.6577 15.0971 73.3878 34.8223 216.8675 -2.2344 neuron input 74.2930 36.1571 -10.1531 26.4617 3.6080 -4.9725 3.4829 -3.3267 -3.3551 -3.6366 3.1723 -3.4893 2.0824 3.7020 -2.3052 0.8585 -11.0827 -4.4872 1.9157 103.4024 -11.5783 -1.1568 10.7467 -14.2023 125.7772 3.9136 w3 neuron output -1.2858 163.3668 -125.1442 0.6904 -434.0165 159.3953 10.8756 24.7854 8.3701 116.8669 162.1522 159.8501 -2.4445 117.6238 159.7384 3.5169 -61.5754 4.9958 159.1120 4.9990 -0.8934 -5.2756 -161.6853 -25.0842 -165.1718 242.9037 bias an -202.2264 -175.3516 -17.4750 129.4746 5.9369 -91.2845 -15.0900 164.6919 41.3647 180.8866 -101.8612 72.2583 27.4912 -155.6226 -77.0021 2.5862 -112.7494 -52.7361 83.1488 -93.1106 -138.0391 -15.2261 -256.1236 -16.1634 -605.1852 5.5718 bias output 8.8393 Output sai số so với tập đích Ngành Kỹ Thuật Điện Trang 102 Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc Bảng 4.10 Hiển thị sai số tập đích so với ngõ Target 5 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 11 12 13 Ngành Kỹ Thuật Ñieän output -0.0001 1.0001 3.9999 5.0001 3.0024 4.9998 11 12 13.0034 14.0056 14.9952 1.9999 2.9901 4.0002 11 12.0001 12.9992 13.9591 14.9973 0.0001 0.9996 2.0008 3.0091 4.0004 11 12.0008 13.0033 14.0643 14.9996 -0.0017 0.9977 2.0126 3.0001 3.998 4.9995 10.9993 12.0208 12.9739 Trang 103 Sai so 0.0001 0.0001 0 0.0001 0.0001 0 0.0024 0.0002 0 0.0034 0.0056 0.0048 0 0.0001 0.0099 0.0002 0 0.0001 0.0008 0.0409 0.0027 0.0001 0.0004 0.0008 0.0091 0.0004 0 0.0008 0.0033 0.0643 0.0004 0.0017 0.0023 0.0126 0.0001 0.002 0.0005 0.0007 0.0208 0.0261 Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Hoïc 14 15 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 Ngành Kỹ Thuật Điện Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc 13.9668 0.0332 15.0173 0.0173 0 1.0006 0.0006 1.9978 0.0022 2.9998 0.0002 4.0011 0.0011 4.9879 0.0121 10.9768 0.0232 11.9269 0.0731 13.0055 0.0055 13.997 0.003 15.0507 0.0507 0.0023 0.0023 0.9986 0.0014 2.0007 0.0007 2.9995 0.0005 4.006 0.006 4.9994 0.0006 11.004 0.004 12.1204 0.1204 12.9777 0.0223 14.0023 0.0023 14.928 0.072 0.0014 0.0014 1.9991 0.0009 3.0012 0.0012 3.9992 0.0008 10.9986 0.0014 11.9916 0.0084 13.017 0.017 14.0035 0.0035 15.0084 0.0084 -0.0032 0.0032 1.0001 0.0001 2.0001 0.0001 11.0031 0.0031 11.9826 0.0174 13.0019 0.0019 14 15 0 Trang 104 Hoïc Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc 11 12 13 13.9925 0.0075 15.0075 0.0075 0 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 Maïng neural có 30 neurons ẩn Tập mẫu huấn luyện: STT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Ngành Kỹ Thuật Điện Vc0 0 0 0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 Vcmax 1.16 1.18 1.26 1.30 1.25 1.26 1.15 1.16 1.23 1.27 1.22 1.24 1.13 1.21 1.33 1.41 1.40 1.17 1.15 1.20 1.24 1.19 1.21 1.14 1.21 1.36 1.45 Trang 105 Iomax 5.46 8.45 12.52 17.69 19.65 19.83 6.24 7.23 10.79 15.34 16.80 17.64 11.96 16.90 18.55 20.04 20.22 7.59 6.67 9.78 14.26 14.52 16.55 13.25 18.75 20.05 21.65 t(ms) 5 11 12 13 14 15 11 12 13 14 Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 61 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 Ngành Kỹ Thuật Điện 0.2 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc 1.44 23.62 15 1.19 8.77 1.13 6.21 1.18 8.82 1.21 13.45 1.16 13.90 1.20 14.50 1.17 15.36 11 1.25 20.40 12 1.38 20.75 13 1.48 22.45 14 1.49 25.65 15 1.22 10.10 1.15 7.52 1.14 7.92 1.18 11.48 1.13 13.52 1.17 12.45 1.19 15.80 11 1.24 21.96 12 1.21 23.60 13 1.52 24.60 14 1.50 27 15 1.23 11.77 1.15 7.8 1.11 7.08 1.15 10.08 1.12 12.15 1.16 11.17 1.21 18.18 11 1.27 23.65 12 1.43 25.95 13 1.55 26.15 14 1.53 28.87 15 1.27 13.40 1.17 9.28 1.10 6.60 1.12 8.82 1.13 10.63 1.15 10.06 1.22 19.80 11 1.29 25.60 12 1.45 26.19 13 1.56 26.07 14 1.55 30.05 15 1.29 14.96 1.19 10.93 1.09 1.09 7.42 1.10 8.35 1.13 7.85 Trang 106 Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 1 1 1 1 1 Thaày hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc 1.26 21.07 11 1.31 26.30 12 1.48 26.90 13 1.62 28.90 14 1.61 32.30 15 1.32 16.65 1.20 12 1.11 7.62 1.11 6.47 1.10 7.45 1.13 7.22 1.27 22.25 11 1.32 29 12 1.51 30.55 13 1.63 31.40 14 1.59 33 15 1.35 17.82 1.22 13.81 1.11 9.31 1.11 5.79 1.10 6.27 1.11 6.25 1.30 24.82 11 1.35 30.55 12 1.56 32.76 13 1.68 33.01 14 1.66 35.04 15 1.36 19.28 1.23 14.75 1.12 10.16 1.12 5.98 1.12 5.60 1.11 5.04 1.34 25.70 11 1.33 32.40 12 1.59 35.20 13 1.73 35 14 1.71 35.66 15 Kết chạy chương trình Matlab Ngành Kỹ Thuật Điện Trang 107 Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc Lớp ẩn mạng neural N = 30 neurons, sai số huấn luyện mạng 0.0001 Bảng 4.11 Hiển thị trọng số liên kết neuron lớp với Neuron an 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Neuron input -8.6107 -4.8060 4.8217 23.9449 3.1207 -4.9302 -11.1008 28.8571 8.1268 -5.4031 -5.0372 45.3566 -10.1812 -2.0491 -17.1381 9.3491 -1.3856 4.1630 -6.4278 11.7657 11.6505 3.1900 -11.0770 8.7222 -31.6015 -5.8588 3.1005 -14.2655 12.1577 6.8956 w2 Neuron input -14.1767 19.4832 -9.8152 -26.8514 17.2831 4.7538 -19.7688 26.7936 5.8197 -38.1834 -77.7188 5.1049 1.5210 -35.8234 26.3185 -5.9713 -32.8887 -12.8965 -37.6669 -2.8125 1.6891 37.3365 -17.7697 -12.5602 -9.7836 5.9185 -14.3467 3.4663 -19.0590 22.5899 neuron input -5.6524 -2.8165 -0.2847 7.8049 1.2588 0.3661 -1.3603 0.6781 -2.7776 5.0991 10.3764 14.1325 2.8183 0.3783 3.0897 -9.9369 0.3749 1.8913 5.4287 -8.1173 -4.0514 0.0328 0.9712 5.9501 22.4367 -0.6469 -3.3619 -11.7530 -1.7016 -0.1643 w3 neuron output -2.8478 7.4314 0.3661 -2.7315 26.9771 -11.6471 -4.6627 -2.8714 -21.3210 -37.0593 24.2714 -1.9436 -16.8795 25.2979 5.0984 8.5661 -35.319 -25.9018 6.9268 -22.2531 -15.0411 -25.4153 15.2256 19.4384 -23.0371 -16.4171 22.718 -2.6318 12.9214 12.5780 bias an bias output 56.698 1.2912 -15.104 1.8489 -8.4692 -33.4493 2.8051 37.4668 -60.2283 -6.7449 43.3489 82.2185 -62.2229 -0.4177 42.0533 -32.7947 35.4222 37.6341 11.6851 32.4498 23.5703 9.2646 -43.7649 36.5565 6.1212 -44.6282 -4.9986 34.2356 19.0392 31.0282 -29.0698 Output sai số so với tập đích Bảng 4.12 Hiển thị sai số tập đích so với ngõ Ngành Kỹ Thuật Điện Trang 108 Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc Target 5 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 11 12 13 14 Ngành Kỹ Thuật Điện Output -0.0011 1.0034 1.9996 2.9998 3.9968 5.0008 0.0009 0.9986 1.9987 3.0006 5.0005 10.9996 12.0003 13.0005 13.9989 15.0035 -0.0004 0.9986 2.0054 3.0006 4.0005 4.9997 11.0027 11.9995 12.9986 13.9996 14.9995 0.0092 1.0011 1.9852 2.9962 4.0029 5.0011 10.9983 12.0012 13.0025 13.9999 14.9998 -0.0003 0.9974 2.0069 3.0148 3.9875 4.9863 11.004 11.9993 13.0006 14.0005 Trang 109 Sai so 0.0011 0.0034 0.0004 0.0002 0.0032 0.0008 0.0009 0.0014 0.0013 0.0006 0.0005 0.0004 0.0003 0.0005 0.0011 0.0035 0.0004 0.0014 0.0054 0.0006 0.0005 0.0003 0.0027 0.0005 0.0014 0.0004 0.0005 0.0092 0.0011 0.0148 0.0038 0.0029 0.0011 0.0017 0.0012 0.0025 0.0001 0.0002 0.0003 0.0026 0.0069 0.0148 0.0125 0.0137 0.004 0.0007 0.0006 0.0005 Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học 15 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 Ngành Kỹ Thuật Điện Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc 14.9984 0.0016 -0.0008 0.0008 1.0024 0.0024 2.005 0.005 2.9825 0.0175 4.0196 0.0196 5.0055 0.0055 10.9823 0.0177 11.9973 0.0027 13.0011 0.0011 14.0021 0.0021 14.9993 0.0007 0.0011 0.0011 0.9909 0.0091 1.9869 0.0131 2.9977 0.0023 3.9904 0.0096 5.0166 0.0166 11.0159 0.0159 12.0007 0.0007 12.9994 0.0006 13.9996 0.0004 14.9988 0.0012 -0.0001 0.0001 0.9982 0.0018 2.0228 0.0228 2.9833 0.0167 4.0122 0.0122 5.0352 0.0352 10.9997 0.0003 12.0012 0.0012 13.0012 0.0012 14.002 0.002 15.001 0.001 0.001 0.001 1.0012 0.0012 2.0134 0.0134 2.9742 0.0258 3.9602 0.0398 4.9834 0.0166 10.9969 0.0031 12.0026 0.0026 13.0005 0.0005 14.0018 0.0018 15.0012 0.0012 -0.0002 0.0002 1.0005 0.0005 1.9996 0.0004 3.0215 0.0215 4.0405 0.0405 4.9716 0.0284 Trang 110 Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Hoïc 11 12 13 14 15 11 12 13 14 15 Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc 10.9956 0.0044 11.9961 0.0039 12.9983 0.0017 14.0008 0.0008 14.9999 0.0001 0.0013 0.0013 0.9999 0.0001 2.0008 0.0008 2.9868 0.0132 4.0240 0.0240 4.9848 0.0152 10.9983 0.0017 12.0017 0.0017 13.0007 0.0007 14.0006 0.0006 15.0002 0.0002 Nhận xét: Trong trình đóng tụ vào lưới điện, việc chọn lựa thời điểm đóng không vấn đề cần quan tâm Tuy nhiên, thực tế, máy cắt thường có thời gian trễ khí, thời gian trễ xác định nào? Chương giải thời gian trễ khí máy cắt thông qua mạng neuron Mạng neuron nhận diện điện áp tụ đóng vào lưới điện Từ đó, mạng cho thời gian đóng ứng với điện áp tụ t thời điểm đóng vào lưới điện, với thời gian xác định kết hợp với thiết bị vi xử lí, mạch đếm, … để định cho lần đóng tụ vào lưới điều kiện sai số thời gian trễ lần đóng kế cận máy cắt xem không thay đổi Nếu xây dựng thiết bị việc đóng cắt tụ vào lưới điện không gây nên trường hợp điện áp, ảnh hưởng không tốt cho thiết bị bảo vệ, máy biến áp, … Mạng neuron xây dựng mạng lớp hồi tiếp có giám sát Mạng neuron có khả học tập nội suy Do đó, việc xây dựng tập mẫu cho trường hợp phải cụ thể xác Tác giả sử dụng 03 tập mẫu cho 03 trường hợp tụ đóng vào lưới điện Hiện nay, việc bù công suất phản kháng cho hệ thống truyền tải phân phối cần thiết Vì vậy, hãng Simens đưa thiết bị khắc phục cho trường hợp đóng cắt tụ có tên gọi PSD Công dụng PSD là: - Relay PSD l thiết bị hoó trợ đóng cắt tức thời với tải cảm kháng dung kháng, biến theỏ Khi đóng cắt tải PSD có nhiệm vụ lm đồng nguồn v tải, Ngaứnh Kyừ Thuaọt Điện Trang 111 Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phuực chọn thời điểm đóng cắt để giảm thiểu dòng điện xung kích, lm giảm tợng độ v hoạ tần bậc cao - PSD hỗ trợ máy cắt đóng cắt tối u Khi đóng cắt tụ bù, máy biến cuộn kháng, khả xảy dòng xung kích cao Khi đó, ta mong máy cắt đóng vo thời điểm điện áp đặt vo thiết bị tải phải 0, PSD có khả ny điện áp đặt vo tải thời điểm ban đầu dòng điện xung kích không - PSD có khả chọn thời gian đóng cho pha Nhng đờng dây thiết bị bị cố PSD không xen vo cắt cố, có nghĩa l bị cố máy cắt đợc cắt không thông qua PSD Các điểm PSD: - Đóng cắt đợc chọn thời gian xác, khoảng thời gian xác định trớc - Thời gian đóng mở đợc đặt riêng lẽ cực - Một phận đơn giản điều khiển đóng c¾t cùc - On vμ OFF cïng mét phận - Các yếu tố nh nhiệt độ laứm thay đổi thời gian đóng cắt PSD có khả bù lại thời gian ny - PSD đo đạt tính toán dòng khởi động, dòng ngợc, điện chuyển tiếp Ngoi PSD01 có khả giám sát phần cứng v nguồn, cắt cố nhanh - Relay PSD giúp cho máy cắt đóng cắt đợc tối u lm tăng tuổi thọ cho máy cắt, tăng tuổi thọ cho tiếp điểm Ngaứnh Kỹ Thuật Điện Trang 112 Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng Luận Văn Cao Học Thầy hướng dẫn : TS Nguyễn Hữu Phúc CHƯƠNG V KẾT LUẬN Trong trình thực luận án, tác giả thực công việc sau: Chương I: Dựa vào tài liệu tham khảo bù công suất phản kháng cho lưới điện truyền tải phân phối điện, viết lại tượng xảy tụ hoạt động lưới điện, tượng xảy đóng cắt tụ Chương II: Dựa vào phần mềm Pspice Orcad 9.2 khảo sát trình độ đóng cắt tụ bù, cụ thể trường hợp: - Đóng tụ bù cách li vào lưới điện - Đóng tụ vào lưới điện lưới có tụ khác hoạt động - Đóng tụ vào lưới điện lưới có tụ khác hoạt động song song(back to back) - Rút nhận xét đóng tụ vào lưới điện tối ưu Chương III: Căn vào tạp chí, tài liệu mạng neural, tác giả tổng quát, tóm tắt phân loại mạng neural - - Phân loại mạng neural theo cấu trúc thuật toán - Mạng perceptron nhiều lớp - Mạng Hopfied - Mạng Kohonen - Mạng ART - Mạng RBF - Giải thuật mạng neural Chương IV: Sử dụng mạng neural lớp hồi tiếp có giám sát để giải toán thời gian trễ khí máy cắt gây nên đóng tụ vào lưới điện trường hợp Kết huấn luyện mạng neuron cho ngõ sai số so với tập đích bé (sai số lớn trường hợp 0,07 ms) Mục đích cuả mạng neuron nhận diện điện áp tụ đóng vào lưới điện Từ đó, mạng cho thời gian đóng ứng với điện áp tụ đóng vào lưới điện, với thời gian xác định kết hợp với thiết bị vi xử lí, mạch đếm, … để định cho lần đóng tụ vào lưới điều kiện: sai số thời gian trễ lần đóng kế cận máy cắt xem không thay đổi Chương V : Kết luận Ngành Kỹ Thuật Điện Trang 113 Học Viên : Nguyễn Mạnh Hùng ... TÀI : Quá độ việc đóng cắt trạm tụ bù phân phối, truyền tải Giảm thiểu ứng suất gây tượng độ II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG : 1- Giới thiệu tổng quát trạm tụ bù 2- Giới thiệu tổng quát mạng neural 3-... quan trạm bù phân phối, truyền tải Chương trình bày khái niện chung bù công suất phản kháng cho lưới điện phân phối, truyền tải Các vấn đề chung đóng cắt trạm tụ bù Nội dung bao gồm: - Các vấn... vấn đề bù công suất phản kháng - Kết cấu tụ - Các tượng xảy tụ - Các tượng xảy đóng cắt Chương 2: Khảo sát độ trạm tụ bù phân phối truyền tải Pspice Chương khảo sát cụ thể trường hợp đóng cắt đưa