Ứng dụng phân tích wavelet và fuzzy logic trong bảo vệ máy biến áp lực

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA -o0o - NGUYỄN TUẤN DŨNG ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH WAVELET VÀ FUZZY LOGIC TRONG BẢO VỆ MÁY BIẾN ÁP LỰC CHUYÊN NGÀNH : THIẾT BỊ MẠNG & NHÀ MÁY ĐIỆN MÃ SỐ NGÀNH: 2.06.07 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH 07 – 2006 CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : TS NGUYỄN HOÀNG VIỆT TS VÕ VĂN HUY HOÀNG Cán chấm nhận xét 1: Cán chấm nhận xét 2: Luận văn thạc só bảo vệ tại: HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Ngày ……… tháng ……… năm 2006 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc -Tp.HCM, ngày 03 tháng 01 năm 2006 NHIỆM VỤ ĐỀ CƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN TUẤN DŨNG Ngày tháng năm sinh: 15 - 05 - 1977 Chuyên ngành: THIẾT BỊ,MẠNG & NHÀ MÁY ĐIỆN Phái: Nam Nơi sinh: Đà Nẵng MSHV: 01804477 I TÊN ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH WAVELET VÀ FUZZY LOGIC TRONG BẢO VỆ MÁY BIẾN ÁP LỰC II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: NHIỆM VỤ: Đề tài đưa đề xuất sử dụng giải thuật phép biến đổi wavelet bảo vệ máy biến áp Các kết thu từ việc phân tích tính tốn tỉ số tín hiệu đưa vào đầu vào phân tích lơ-gíc mờ để nhận dạng xuất kết luận cảnh báo phù hợp 2.NOÄI DUNG: Đề tài sử dụng giải thuật phép biến đổi wavelet bảo vệ máy biến áp, phép biến đổi wavelet rút nhiều đặc tính riêng biệt rút nhiều thơng tin từ tín hiệu thoáng qua hai miền thời gian miền tần số Sự giải mặt lôgic đề việc sử dụng nét đặc trưng trích từ dòng so lệch, việc phân biệt dòng ngắn mạch bên từ dịng xung kích hay dịng q kích từ Giải thuật đề xuất ước lượng sử dụng việc mơ tín hiệu dịng xung kích, dịng q kích từ, dịng ngắn mạch bên dịng khơng ngắn mạch bên ngồi Q trình mơ thực chương trình ATP – EMTP Mathlab, từ kết q trình mơ ước lượng phép biến đổi wavelet đề xuất sơ đồ bảo vệ máy biến áp tránh tác động nhầm dịng xung kích dịng q kích từ III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: CÁN BỘ HƯỚNG DẪN 1: TS NGUYỄN HOÀNG VIỆT CÁN BỘ HƯỚNG DẪN 2: TS VÕ VĂN HUY HOÀNG CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS.NGUYỄN HOÀNG VIỆT CÁN BỘ HƯỚNG DẪN BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH TS VÕ VĂN HUY HOÀNG TS.NGUYỄN HOÀNG VIỆT Nội dung đề cương Luận văn Thạc só Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua Ngày……….tháng……….năm 2006 PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH KHOA QUẢN LÝ NGÀNH LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, em xin gửi lời cám ơn chân thành đến thầy hướng dẫn, TS Nguyễn Hoàng Việt TS Võ Văn Huy Hoàng – người trực tiếp hướng dẫn tận tình em suốt trình thực Luận Văn Em xin chân thành cám ơn tất quý thầy cô trường Đại Học Bách Khoa Tp.HCM trang bị cho suốt khoá học em xin gửi lòng biết ơn đến thầy cô môn Hệ Thống Điện tạo điều kiện hỗ trợ cho trình học tập thực luận văn em Ngoài ra, xin chân thành cám ơn đến bạn bè, đồng nghiệp gia đình tạo cho nhiều điều kiện thuận lợi, niềm tin nghị lực để hoàn thành luận văn TP.Hồ Chí Minh, tháng 07 năm 2006 Người thực Nguyễn Tuấn Dũng MỤC LỤC Chương I: Lý thuyết Wavelet Phép biến đổi Fourier Biến đổi Fourier thời gian ngắn (STFT) Phép biến đổi Fourier nhanh (Fast Fourier Transform FFT) 4 Phép biến đổi Wavelet 5 Cơ sở lý thuyết Wavelet 6 Các đặc điểm Wavelet 7 Các đặc tính tốn wavelet 14 Chương II: Lý thuyết logic mờ A Khái niệm lơ-gíc mờ: Giới thiệu 19 Các tập mờ 20 Các phép tính tập mờ 25 Lơ-gíc mờ 28 Tóm tắt 35 B Thiết kế điều khiển mờ: Giới thiệu 35 Xây dựng điều khiển mờ 37 Kết luận 46 Chương III: Lý thuyết MBA mô I Lý thuyết tổng quát máy biến áp Cấu tạo 47 Nguyên lý làm việc máy biến áp 48 Dịng từ hố 51 3.1 Dịng điện từ hố - Điều kiện đầu 53 3.2 Dịng điện từ hố - Điều kiện phục hồi 53 3.3 Dịng điện từ hố - Điều kiện tương hỗ 54 Quá kích MBA 54 Ngắn mạch bên MBA 54 5.1 Hiện tượng lão hoá 54 5.2 Hiện tượng phóng hồ quang điện 55 Các đặc tính Relay bảo vệ so lệch MBA II Giới thiệu chương trình mơ q độ ATP-EMTP 55 Giới thiệu 56 Chương trình ATP 56 Cách xây dựng mạch ATP để mơ q trình độ 57 Chuyển liệu từ ATP sang Matlab để nhận dạng 59 III Mô dạng dịng từ hố, dịng kích thích, dịng ngắn mạch bên dịng ngắn mạch bên ngồi Mơ hình mơ chương trình ATP 60 IV Kết mơ dạng sóng q độ ATP Kết mơ dịng từ hóa: a Tại thời điểm t = 0s: 65 b Tại thời điểm t = 0.005s (1/4 chu kỳ) 66 c Tại thời điểm t = 0.01s (1/2 chu kỳ) 67 Kết mơ dịngngắn mạch bên trong: a Tại thời điểm t = 0.01s, diện trở ngắn mạch r = 0.01 Ohm 68 b Tại thời điểm t = 0.001s, diện trở ngắn mạch r = 0.02 Ohm 69 Kết mơ dịngngắn mạch bên ngồi: a Tại thời điểm t = 0.01s, diện trở ngắn mạch r = Ohm 70 Kết mơ dịng kích: a Tại tần số 35Hz 71 b Tại điện áp nguồn U = 23.000 (V) 72 Chương IV: Ứng dụng wavelet fuzzy logic I ứng dụng kỹ thuật phân tích wavelet: Tổng quan 73 Phương pháp giải 73 Kết phân tích wavelet 74 a Dịng từ hố thời điểm t = 0s 74 b Dòng ngắn mạch bên thời điểm t = 0.01s 75 c Dòng ngắn mạch bên ngồi thời điểm t = 0.01s 76 d Dịngngắn mạch bên thời điểm t = 0.01s 77 II Phân tích mờ (fuzzy logic): Tổng quan 78 Phương pháp giải 78 Kết phân tích mờ quy luật a Kết phân tích logic mờ dịng từ hố 78 b Kết phân tích logic mờ dịng ngắn mạch bên 79 c Kết phân tích logic mờ dịng ngắn mạch bên ngồi 80 d Kết phân tích logic mờ dịng ngắn mạch bên ngồi 81 Chương V: Chương trình nhận dạng 83 Chương VI: Kết luận & Tài liệu tham khảo I Nhận xét kết đánh giá 88 II Hướng phát triển luận văn 88 Tài liệu tham khảo 89 Phần phụ lục: Mã chương trình 91 CHƯƠNG I: Lý thuyết Wavelet Chương II: Lý thuyết logic mờ Chương III: Lý thuyết MBA mô Overexcitation, f = 35 Hz 50 [A] 30 10 -10 -30 -50 -70 0.00 0.02 (file DPR.pl4; x-var t) c:9 0.04 0.06 0.08 [s] -10 Dòng so lệch chạy qua relay (c:9-10) – data20 Tín hiệu dịng so lệch (data2) phân tích Wavelet Db4 0.10 Nhận dạng tín hiệu sau phân tích wavelet, nhận dạng Fuzzy Logic Các hàm thuộc luật sử dụng Fuzzy logic Tín hiệu mơ ATP (data21) Overexcitation, U = 23.000 (V) 60 [A] 40 20 -20 -40 -60 -80 -100 0.00 0.02 (file DPR.pl4; x-var t) c:5 -6 0.04 c:8 0.06 0.08 [s] 0.10 -5 Dòng sơ cấp chạy qua CT 1200/5 (c:8-5), dòng thứ cấp CT 200/5 (c:5-6) Overexcitation, U = 23.000 (V) 60 [A] 40 20 -20 -40 -60 -80 -100 0.00 0.02 (file DPR.pl4; x-var t) c:9 0.04 0.06 0.08 -10 Dòng so lệch chạy qua relay (c:9-10) – data21 [s] 0.10 Tín hiệu mơ ATP (data22) Overexcitation, f = 40Hz 30 [A] 10 -10 -30 -50 -70 0.00 0.02 (file DPR.pl4; x-var t) c:5 0.04 -6 c:8 0.06 0.08 [s] 0.10 -5 Dòng sơ cấp chạy qua CT 1200/5 (c:8-5), dòng thứ cấp CT 200/5 (c:5-6) Overexcitation, f = 40Hz 30 [A] 10 -10 -30 -50 -70 0.00 0.02 (file DPR.pl4; x-var t) c:9 0.04 0.06 0.08 -10 Dòng so lệch chạy qua relay (c:9-10) – data22 [s] 0.10 Tín hiệu mơ ATP (data23) Overexcitation, U = 20.000 (V) 40 [A] 20 -20 -40 -60 -80 0.00 0.02 (file DPR.pl4; x-var t) c:5 0.04 -6 c:8 0.06 0.08 [s] 0.10 -5 Dòng sơ cấp chạy qua CT 1200/5 (c:8-5), dòng thứ cấp CT 200/5 (c:5-6) Overexcitation, U = 20.000 (V) 40 [A] 20 -20 -40 -60 -80 0.00 0.02 (file DPR.pl4; x-var t) c:9 0.04 0.06 0.08 -10 Dòng so lệch chạy qua relay (c:9-10) – data23 [s] 0.10 Tín hiệu dịng so lệch (data2) phân tích Wavelet Db4 Nhận dạng tín hiệu sau phân tích wavelet, nhận dạng Fuzzy Logic Các hàm thuộc luật sử dụng Fuzzy logic Phụ lục: Mã chương trình CHƯƠNG TRÌNH CHÍNH: function varargout = Analyser_programme(varargin) gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, 'gui_Singleton', gui_Singleton, 'gui_OpeningFcn', @Analyser_programme_OpeningFcn, 'gui_OutputFcn', @Analyser_programme_OutputFcn, 'gui_LayoutFcn', [] , 'gui_Callback', []); if nargin & isstr(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end function Analyser_programme_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.output = hObject; guidata(hObject, handles); function varargout = Analyser_programme_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = handles.output; % -function file_Callback(hObject, eventdata, handles) % -function simulation_Callback(hObject, eventdata, handles) file = uigetfile('*.mat'); if ~isequal(file, 0) name = file; end dothi; % -function close_Callback(hObject, eventdata, handles) close; % -function wavelet_Callback(hObject, eventdata, handles) - 91 - Phụ lục: Mã chương trình % -function analyser_Callback(hObject, eventdata, handles) file = uigetfile('*.mat'); if ~isequal(file, 0) name = file; end wavelet_dwt; % -function fuzzy_Callback(hObject, eventdata, handles) % -function help_Callback(hObject, eventdata, handles) message = ('Copyright by NGUYEN TUAN DUNG - 06/2006'); fig = msgbox(message,'THESIS OF MASTER'); uiwait(fig); % -function print_Callback(hObject, eventdata, handles) printdlg(handles.figure1); % -function rule_Callback(hObject, eventdata, handles) name = 'fuzzy_result.mat'; load (name); ruleview(a); % -function afuzzy_Callback(hObject, eventdata, handles) fuzzy_analyse; % -Chương trình vẽ đồ thị: cla; pathname= 'C:\Thesis Master\Data'; cd(pathname); load (name); subplot(1,1,1); plot(t, i); ylabel(name); xlabel('time - s'); grid on; - 92 - Phụ lục: Mã chương trình title('Simulation current by programme ATP'); axis auto; Chương trình phân tích wavelet DWT: pathname= 'C:\Thesis Master\Data'; cd(pathname); load(name); time_array= t; magn_array= i; leng_signal=size (t); %Calculate the wavelet coefficients for level [ca1,cd1]=dwt(magn_array,'db4'); a1=upcoef('a',ca1,'db4',1,leng_signal(:,1)); d1=upcoef('d',cd1,'db4',1,leng_signal(:,1)); %Calculate the wavelet coefficients for level [ca2,cd2]=dwt(ca1,'db4'); a2=upcoef('a',ca2,'db4',2,leng_signal(:,1)); d2=upcoef('d',cd2,'db4',2,leng_signal(:,1)); %Calculate the wavelet coefficients for level [ca3,cd3]=dwt(ca2,'db4'); a3=upcoef('a',ca3,'db4',3,leng_signal(:,1)); d3=upcoef('d',cd3,'db4',3,leng_signal(:,1)); %Calculate the wavelet coefficients for level [ca4,cd4]=dwt(ca3,'db4'); a4=upcoef('a',ca4,'db4',4,leng_signal(:,1)); d4=upcoef('d',cd4,'db4',4,leng_signal(:,1)); subplot(3,1,1); plot(time_array,magn_array); ylabel('Orginal current'); xlabel('time - s'); grid on; title('Original current and Wavelet current detail in level & 4'); subplot(3,1,2); plot(time_array,d1); ylabel('d1'); xlabel('time - s'); grid on; subplot(3,1,3); plot(time_array,d4); ylabel('d4'); xlabel('time - s'); grid on; save result_wavelet; clear; - 93 - Phụ lục: Mã chương trình Chương trình khai báo Fuzzy logic: a=newfis('nhan dang'); a.input(1).name='input 1'; a.input(1).range=[0 1]; a.input(1).mf(1).name='normal'; a.input(1).mf(1).type='gaussmf'; a.input(1).mf(1).params=[0.1 0.25]; a.input(1).mf(2).name='trip'; a.input(1).mf(2).type='gaussmf'; a.input(1).mf(2).params=[0.15 0.7]; a.input(2).name='input 2'; a.input(2).range=[0 1]; a.input(2).mf(1).name='normal'; a.input(2).mf(1).type='gaussmf'; a.input(2).mf(1).params=[0.1 0.42]; a.input(2).mf(2).name='trip'; a.input(2).mf(2).type='gaussmf'; a.input(2).mf(2).params=[0.1 0.47]; a.input(3).name='input 3'; a.input(3).range=[0 1]; a.input(3).mf(1).name='normal'; a.input(3).mf(1).type='gaussmf'; a.input(3).mf(1).params=[0.1 0.65]; a.input(3).mf(2).name='trip'; a.input(3).mf(2).type='gaussmf'; a.input(3).mf(2).params=[0.08 0.5]; a.input(4).name='input 4'; a.input(4).range=[0 1]; a.input(4).mf(1).name='normal'; a.input(4).mf(1).type='gaussmf'; a.input(4).mf(1).params=[0.15 0.67]; a.input(4).mf(2).name='trip'; a.input(4).mf(2).type='gaussmf'; a.input(4).mf(2).params=[0.14 0.37]; a.output(1).name='Indentify'; a.output(1).range=[0 1]; a.output(1).mf(1).name='trip' a.output(1).mf(1).type='gaussmf'; a.output(1).mf(1).params=[0.1 0.2]; a.output(1).mf(2).name='normal'; - 94 - Phụ lục: Mã chương trình a.output(1).mf(2).type='gaussmf'; a.output(1).mf(2).params=[0.2 0.8]; a.rule(1).antecedent=[1 1 1]; a.rule(1).consequent=[2]; a.rule(1).weight=1; a.rule(1).connection=2; a.rule(2).antecedent=[2 2 2]; a.rule(2).consequent=[1]; a.rule(2).weight=1; a.rule(2).connection=2; Chương trình phân tích logic mờ: clear; pathname= 'C:\Thesis Master\Data'; cd(pathname); name = 'result_wavelet.mat'; load (name); h = 0; c = 0; j = 1; while h == for l = ((j - 1)*200 + 1): (200*j) e = abs(d1(l))*10; if e > c c = e; time = t(l); m = l; end; end; j = j + 1; if round(c) > h = h + 1; end; end; if m < 50 m = 50; end; for n = 1:4 for k = 1:200 e(k) = d4((m - 50) + k + (n - 1)*100); end; - 95 - Phụ lục: Mã chương trình peak(n) = max (abs(e)); end; for n = 1:4 ratio(n) = peak(n)/max(peak); end; subplot(1,1,1); plot(t, d4, 'k'); ylabel('Wavelet current detail d4'); xlabel('time - s'); title('Get a window sampling for current detail d4 '); hold on; max_d4 = ceil(max(abs(d4))); for i = 1:400 time_plot(i) = -max_d4 + (i - 1)*0.005*max_d4; end for n = 1:4 switch n case t_sample = time - 2.5e-3 + (n - 1)*0.005; plot(t_sample,time_plot,'r '); plot((t_sample + 0.01),time_plot,'r '); case t_sample = time - 2.5e-3 + (n - 1)*0.005; plot(t_sample,time_plot,'b '); plot((t_sample + 0.01),time_plot,'b '); case t_sample = time - 2.5e-3 + (n - 1)*0.005; plot(t_sample,time_plot,'m '); plot((t_sample + 0.01),time_plot,'m '); case t_sample = time - 2.5e-3 + (n - 1)*0.005; plot(t_sample,time_plot,'c '); plot((t_sample + 0.01),time_plot,'c '); end; end; fuzzy_test; out = evalfis(ratio, a) if out < 0.284 fig = msgbox('Internal fault current','Result of Analyse','warn') uiwait(fig); - 96 - Phụ lục: Mã chương trình else if (out > 0.284)&(out < 0.58) fig = msgbox('Inrush current','Result of Analyse','warn') uiwait(fig); else if (out > 0.58)&(out < 0.601) fig = msgbox('External fault current','Result of Analyse','warn') uiwait(fig); else fig = msgbox('Overexcitation current','Result of Analyse','warn') uiwait(fig); end; end; end; hold off; save fuzzy_result; clear; - 97 - Lý lịch trích ngang TÓM TẮT LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Nguyễn Tuấn Dũng Ngày tháng năm sinh: 15 – 05 – 1977 Nơi sinh: Đà Nẵng Địa liên lạc: 40/65/10 – ấp – xã Đông Thạnh – Hóc Môn – TP.HCM QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Từ năm 1995 đến năm 2000: học Đại học trường Đại học Bách Khoa TP.HCM Từ năm 2004 đến nay: học Cao học trường Đại học Bách Khoa TP.HCM QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC Từ năm 2000 đến nay: công tác Trung tâm Thí Nghiệm Điện – Công ty Điện Lực Tp.HCM Nguyễn Tuấn Dũng 07/2006 ... ngành: THIẾT BỊ,MẠNG & NHÀ MÁY ĐIỆN Phái: Nam Nơi sinh: Đà Nẵng MSHV: 01804477 I TÊN ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH WAVELET VÀ FUZZY LOGIC TRONG BẢO VỆ MÁY BIẾN ÁP LỰC II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: NHIỆM VỤ:... II Phân tích mờ (fuzzy logic) : Tổng quan 78 Phương pháp giải 78 Kết phân tích mờ quy luật a Kết phân tích logic mờ dịng từ hố 78 b Kết phân tích logic mờ dịng ngắn mạch bên 79 c Kết phân tích logic. .. 35Hz 71 b Tại điện áp nguồn U = 23.000 (V) 72 Chương IV: Ứng dụng wavelet fuzzy logic I ứng dụng kỹ thuật phân tích wavelet: Tổng quan 73 Phương pháp giải 73 Kết phân tích wavelet 74 a Dịng từ