Ứng dụng phân tích Wavelet kết hợp mạng neural trong bảo vệ máy biến áp

Ứng dụng phân tích Wavelet kết hợp mạng neural trong bảo vệ máy biến áp Ứng dụng phân tích Wavelet kết hợp mạng neural trong bảo vệ máy biến áp Ứng dụng phân tích Wavelet kết hợp mạng neural trong bảo vệ máy biến áp luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp

NGUYỄN HẢI HÀ BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - NGUYỄN HẢI HÀ CHUYÊN NGÀNH HỆ THỐNG ĐIỆN ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH WAVELET KẾT HỢP MẠNG NEURAL TRONG BẢO VỆ MÁY BIẾN ÁP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGÀNH HỆ THỐNG ĐIỆN 2011-2013 Hà Nội – Năm 2013 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - NGUYỄN HẢI HÀ ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH WAVELET KẾT HỢP MẠNG NEURAL TRONG BẢO VỆ MÁY BIẾN ÁP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CHUYÊN NGÀNH HỆ THỐNG ĐIỆN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS.PHAN ĐĂNG KHẢI Hà Nội – Năm 2013 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn:" Ứng dụng phân tích Wavelet kết hợp mạng Neural bảo vệ máy biến áp " cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết trình bầy luận văn trung thực chưa công bố luận văn trước Hà Nội, ngày tháng 03 năm 2013 Tác giả luận văn Nguyễn Hải Hà MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt Danh mục bảng Danh mục hình vẽ, đồ thị A/ PHẦN MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Mục tiêu nhiệm vụ luận văn Đối tượng phạm vi nghiên cứu 4 Ý nghĩa khoa học thực tiễn 5 Nội dung luận văn B/ NỘI DUNG LUẬN VĂN CHƯƠNG I: TỔNG QUAN 1.1 Lịch sử nghiên cứu biến đổi Wavelet giới 1.2 Kết hợp biến đổi Wavelet mạng Neural để nhận dạng cố máy biến áp CHƯƠNG II: LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG VÀ BIẾN ĐỔI WAVELET 2.1 Khái niệm nhận dạng 21 2.1.1 Nhận dạng đường cong tín hiệu 22 2.1.2 Kỹ thuật nhận dạng đường cong tín hiệu 23 2.1.3 Nhận dạng cố hệ thống điện 25 2.2 Phương pháp biến đổi tín hiệu 26 2.2.1 Biến đổi Wavelet 28 2.2.2 Wavelet Matlab 32 2.3 Áp dụng Wavelet nhận dạng cố 35 CHƯƠNG III: KẾT HỢP BIẾN ĐỔI WAVELET VÀ MẠNG NEURAL ĐỂ NHẬN DẠNG SỰ CỐ TRONG BẢO VỆ MÁY BIẾN ÁP 3.1 Mạng Neural nhân tạo 37 3.1.1 Cấu trúc mơ hình neuron thần kinh 37 3.1.2 Mơ hình tốn học neuron nhân tạo 37 3.1.3 Mạng Neural nhân tạo 40 3.1.4 Phương thức làm việc mạng Neural 41 3.1.5 Phân loại mạng Neural 42 3.2 Kết hợp biến đổi Wavelet - mạng Neural để nhận dạng điều khiển bảo vệ máy biến áp 46 3.2.1 Biến đổi Wavelet nhận dạng cố 47 3.2.2 Mạng Wavelet - Neural áp dụng nhận dạng điều khiển bảo vệ máy biến áp 49 CHƯƠNG IV: ỨNG DỤNG BIẾN ĐỔI WAVELET VÀ MẠNG NEURAL ĐỂ NHẬN DẠNG SỰ CỐ NGẮN MẠCH MÁY BIẾN ÁP TRONG TRẠM BIẾN ÁP 4.1 Ứng dụng mạng Wavelet-mạng Neural nhận dạng cố bảo vệ máy biến áp 55 4.2 Giới thiệu trạm E24.2 sơ đồ mô 56 4.2.1 Cấu trúc biến đổi Wavelet – Neural sơ đồ mô 58 4.2.2 Biến đổi Wavelet nhận dạng cố 61 4.3 Chương trình Wavelet - Neural, kết nhận dạng điều khiển bảo vệ máy biến áp 63 4.3.1 Chương trình Wavelet – Neural máy biến áp 63 4.3.2 Kết mô phỏng, nhận dạng điều khiển 63 KẾT LUẬN 85 Phụ lục 1: Thông số cài đặt cho phần tử sơ đồ mô 88 Phụ lục 2: Chương trình Wavelet nhận dạng cố dòng điện 93 Phụ lục 3: Chương trình Wavelet nhận dạng cố điện áp 98 Phụ lục 4: Chương trình Wavelet – Neural máy biến áp 90 Tài liệu tham khảo 100 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU – HÌNH VẼ Danh mục bảng biểu Bảng 1.1 Dữ liệu đào tạo xung từ hóa 13 Bảng 1.2 Đáp ứng ANN ứng với tình trạng xung từ hóa 14 Bảng 3.1 Các mơ hình neuron thơng dụng 40 Bảng 3.2 Phương pháp xác định cố dòng điện 48 Bảng 3.3 Xác định cố điện áp chế độ vận hành 49 Bảng 3.4 Tập mẫu huấn luyện mạng Neural bảo vệ máy biến áp 51 Bảng 4.1 Tổng hợp giá trị D1 nhận dạng dòng điện cố máy biến áp 61 Bảng 4.2 Tổng hợp giá trị nhận dạng từ phép biến đổi Wavelet 62 Danh mục hình vẽ , đồ thị Hình 1.1 Áp dụng biến đổi Wavelet hệ thống điện Hình 1.2 Cấu trúc nhận dạng lớp - chuyên gia Hình 1.3 Cấu trúc nhận dạng chuyên gia - lớp Hình 1.4 Cấu trúc mạng ANN lan truyền ngược truyền thẳng Hình 1.5 Sự cố pha chạm đất bên thứ cấp 10 Hình 1.6 Biến đổi wavelet cố pha chạm đất 10 Hình 1.7 Tình trạng xung từ hóa biến đổi hệ số chi tiết 11 Hình 1.8 Trạng thái mang tải biến đổi hệ số chi tiết 11 Hình 1.9 Biểu đồ dị tìm cố 12 Hình 1.10 Sai số hiệu dụng thời gian xung từ hóa 14 Hình 1.11 Hệ thống điện mơ 15 Hình 1.12 Biến đổi DWT dịng xung ba pha góc đóng điện áp 360 16 Hình 1.13 Biến đổi DWT dịng cố pha C chạm đất 17 Hình 1.14 Biến đổi DWT dòng cố hai pha BC chạm đất 18 Hình 1.15 Cấu trúc WNN sử dụng 18 Hình 1.16 Ngõ ANN với dịng cố bên dịng xung 20 Hình 2.1 Sơ đồ trình nhận dạng 22 Hình 2.2 Chu trình nhận dạng đường cong tín hiệu 23 Hình 2.3 Phương pháp nhận dạng 24 Hình 2.4 Phép biến đổi Fourier 26 Hình 2.5 Phép biến đổi STFT 27 Hình 2.6 Phép biến đổi Wavelet 28 Hình 2.7 Cây biến đổi Wavelet gói 31 Hình 3.1 Neuron nhân tạo 38 Hình 3.2 Một số mạng Neural thơng thường 41 Hình 3.3 Mơ hình mạng Neural Perceptron 44 Hình 3.4 Mạng MLP hai lớp truyền thẳng 45 Hình 3.5 Hàm Wavelet Haar 47 Hình 3.6 Hàm Wavelet db4 48 50 Hình 3.7 Biểu đồ trình mạng Neural – biến đổi Wavelet để nhận dạng điều khiển bảo vệ máy biến áp Hình 4.1 Sơ đồ mạng điện đơn giản dùng để ứng dụng mạng wavelet - 55 neural trình nhận dạng cố MBA T1 trạm E24.2 Hình 4.2 Sơ đồ trạm E24.2 56 Hình 4.3 Sơ đồ cấu trúc mạng Wavelet – Neural bảo vệ máy biến áp 58 Hình 4.4 Sơ đồ mơ máy biến áp Matlab 59 Hình 4.5 Các khối đo lường cố sơ đồ mô 60 PHẦN MỞ ĐẦU 1.1 Lý chọn đề tài Máy biến áp phần tử quan trọng hệ thống điện Máy biến áp đảm nhận đồng thời hai chức truyền tải phân phối lượng điện, ngừng làm việc máy biến áp dù có kế hoạch hay bất thường cố, phục hồi sửa chữa tốn kém, thời gian đồng thời ảnh hưởng tới sản xuất người tiêu dùng Vì vậy, bảo vệ máy biến áp vận hành ổn định an toàn việc làm vô quan trọng Mặc dù hệ thống bảo vệ Rơ le sử dụng hệ thống điện nói chung bảo vệ máy biến áp nói riêng ngày hoàn thiện, vận hành tin cậy, chắn, hiệu ; nhiên, hệ thống Rơ le khó phát nhanh cố phức tạp nhiễu, dao động lưới…và Rơ le phải có thời gian tác động, khơng tác động nhanh, lập nhanh điểm cố Do đó, cần phải có phương pháp nhận dạng điều khiển cố tồn tại, phát triển bước thay hệ thống bảo vệ Rơ le Hiện nay, với phát triển khoa học kỹ thuật ; mạng Neural, Fuzzy logic biến đổi Wavelet ngày ứng dụng rộng rãi lĩnh vực nhận dạng, thiết kế, quy hoạch, dự báo, điều khiển…Chính vậy, việc áp dụng biến đổi Wavelet mạng Neural nhằm bảo vệ hệ thống điện nói chung máy biến áp nói riêng cần thiết Nếu nhận dạng loại cố, điểm cố, điều khiển lúc cố tin cậy mạng Wavelet – Neural hồn tồn bảo vệ máy biến áp Ngồi ra, mã hóa thông số vận hành, thông số chế độ dạng nhị phân truyền dẫn mạng trung tâm thuận tiện cho việc lưu trữ điều khiển chung cho trạm biến áp Các cố trạm biến áp bao gồm ngắn mạch pha, ngắn mạch hai pha, ngắn mạch hai pha chạm đất, ngắn mạch ba pha, đứt dây, cố nội máy biến áp, cố điện áp, cố tần số…Mạng Wavelet – Neural sử dụng để nhận dạng điều khiển cố máy biến áp cần phải nhận biết dạng cố nêu đưa tín hiệu điều khiển phù hợp đảm bảo lập cố bảo vệ máy biến áp ổn định trạm biến áp Với mục đích theo hướng tiếp cận việc nhận dạng điều khiển cố mà đối tượng máy biến áp, đề tài luận văn đặt tên : Ứng dụng phân tích Wavelet kết hợp mạng Neural bảo vệ máy biến áp 1.2 Mục tiêu nhiệm vụ luận văn Luận văn trình bày lý thuyết biến đổi Wavelet, mạng Neural, lý thuyết nhận dạng nhận dạng loại cố trạm biến áp Tín hiệu ngõ vào, ngõ cho biến đổi Wavelet mạng Neural, phương pháp huấn luyện cho mạng để nhận dạng điều khiển cố trạm biến áp nhằm bảo vệ máy biến áp Nhận dạng loại cố, điểm cố thực cách biến đổi Wavelet sóng tín hiệu dịng điện điện áp, kết đầu biến đổi Wavelet đưa đến ngõ vào mạng Neural Mạng Neural huấn luyện để xác định cố, có cố mạng Neural xuất tín hiệu tác động máy cắt có liên quan, lập điểm cố Phần thực hành thiết kế mạng Wavelet – Neural bảo vệ cố máy biến áp trạm biến áp thực tế mô phần mềm Matlab 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu trọng vào cơng cụ phân tích Wavelet, cấu trúc mạng Neural Perceptron phối hợp chúng thông qua ngôn ngữ kỹ thuật Matlab để nhận dạng điều khiển loại cố trạm biến áp nhằm bảo vệ máy biến áp Đối tượng bảo vệ máy biến áp mô chế độ làm việc bình thường cố ngắn mạch Tín hiệu dịng điện so lệch điện áp nhận dạng thơng qua phân tích Wavelet, kết đầu biến đổi Wavelet đưa đến ngõ vào mạng Neural Mạng Neural huấn luyện để xác định trạng thái máy biến áp, từ cảnh báo tín hiệu cố xuất tín hiệu điều khiển lập điểm cố 1.4 Ý nghĩa khoa học thực tiễn Mạng Wavelet – Neural nhận dạng điều khiển cố máy biến áp, đánh giá sai số, chất lượng độ tin cậy mạng việc áp dụng cho bảo vệ trạm thực tế Điều giảm đáng kể chi phí đầu tư, tránh phụ thuộc vào hoạt động không tin cậy Rơ le bảo vệ Mặt khác, có liên lạc bảo vệ toàn trạm mà mạng Wavelet – Neural phối hợp bảo vệ xác, lập nhanh điểm cố, tránh lây lan cố trạm hệ thống Mạng Wavelet – Neural sử dụng nhận dạng điều khiển cố máy biến áp huấn luyện đáp ứng ngõ yêu cầu vận hành lúc cố áp dụng thực tiễn bảo vệ trạm biến áp cho toàn hệ thống Sự mã hóa thơng số vận hành, thơng số chế độ dạng nhị phân truyền dẫn trung tâm không làm sai lệch kết đánh giá Từ tín hiệu điều khiển từ mạng Wavelet – Neural tin cậy chọn lọc 1.5 Nội dung luận văn CHƯƠNG I: TỔNG QUAN - Lịch sử nghiên cứu biến đổi Wavelet giới CHƯƠNG II: LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG VÀ BIẾN ĐỔI WAVELET - Lý thuyết nhận dạng biến đổi Wavelet - Wavelet Matlab CHƯƠNG III: KẾT HỢP BIẾN ĐỔI WAVELET VÀ MẠNG NEURAL ĐỂ NHẬN DẠNG SỰ CỐ TRONG BẢO VỆ MÁY BIẾN ÁP - Mạng Neural nhân tạo - Biến đổi Wavelet nhận dạng cố - Mạng Wavelet – Neural áp dụng nhận dạng điều khiển bảo vệ máy biến áp CHƯƠNG IV: ỨNG DỤNG BIẾN ĐỔI WAVELET VÀ MẠNG NEURAL ĐỂ NHẬN DẠNG SỰ CỐ NGẮN MẠCH MÁY BIẾN ÁP TRONG TRẠM BIẾN ÁP - Sơ đồ nguyên lý trạm E24.2, sơ đồ mô - Chương trình Wavelet – Neural, kết mơ phỏng, nhận dạng điều khiển cố đưa tín hiệu điều khiển phù hợp cô lập điểm cố nhằm bảo vệ máy biến áp Những điểm hạn chế nêu hướng phát triển để đề tài hoàn thiện 87 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Việt Anh, Nguyễn Hoàng Hải, Phạm Minh Tồn, Hà Trần Đức (2005), Cơng cụ phân tích Wavelet ứng dụng Matlab, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật 2 Trần Văn Chính (2006), Bài giảng Trí tuệ nhân tạo hệ chuyên gia, Đại học Đà Nẵng [3] Hồng Đức Hải, Nguyễn Đình Thúc (2000), Mạng Nơron - Phương pháp ứng dụng, Nhà xuất Giáo Dục [4] Nguyễn Đức Thành (2004), MATLAB VÀ ỨNG DỤNG TRONG ĐIỀU KHIỂN, Nhà xuất Đại học Quốc Gia – TP.Hồ Chí Minh [5] Journal of Computer Science (6): 454-460, 2007 ISSN 1549-3636 © 2007 Science Publications “Wavelet and ANN Based Relaying for Power Transformer Protection” [6] “Wavelet based ANN Approach for Transformer Protection” Okan Ưzgưnenel 88 PHỤ LỤC THƠNG SỚ CÀI ĐẶT CỦA CÁC THIẾT BỊ TRONG SƠ ĐỜ MƠ PHỎNG • Thơng số nguồn hệ thống: • Thơng số phụ tải: 89 • Thông số máy biến áp: • Thông số máy cắt: 90 PHỤ LỤC CHƯƠNG TRÌNH WAVELET NHẬN DẠNG SỰ CỐ DÒNG ĐIỆN sim('MoPhongT1UT') IASL=IAP-22/110*IAS; %tinh dong so lech pha A IBSL=IBP-22/110*IBS; %tinh dong so lech pha B ICSL=ICP-22/110*ICS; %tinh dong so lech pha C INSL=INP-22/110*INS; %tinh dong so lech pha N %WAVELET IASL -tIASL=IASL(:,1);iIASL=IASL(:,2);l=length(tIASL); [ca1,cd1]=dwt(iIASL,'db1'); A1IASL=upcoef('a',ca1,'db1',1,l); D1IASL=upcoef('d',cd1,'db1',1,l); %Tinh tri so |D1| D1_IASL2=abs(D1IASL(1200,1)); for j=1201:1600 D1_IASL2=D1_IASL2+abs(D1IASL(j,1)); end fprintf('|D1_IASL|= %g\n',sqrt(D1_IASL2)); %WAVELET IBSL -tIBSL=IBSL(:,1);iIBSL= IBSL(:,2);l=length(tIBSL); [ca1,cd1]=dwt(iIBSL,'db1'); A1IBSL=upcoef('a',ca1,'db1',1,l); D1IBSL=upcoef('d',cd1,'db1',1,l); %Tinh tri so |D1| D1_IBSL2=abs(D1IBSL(1200,1)); for j=1201:1600 D1_IBSL2=D1_IBSL2+abs(D1IBSL(j,1)); end fprintf('|D1_IBSL|= %g\n',sqrt(D1_IBSL2)); 91 %WAVELET ICSL -tICSL=ICSL(:,1);iICSL= ICSL(:,2);l=length(tICSL); [ca1,cd1]=dwt(iICSL,'db1'); A1ICSL=upcoef('a',ca1,'db1',1,l); D1ICSL=upcoef('d',cd1,'db1',1,l); %Tinh tri so |D1| D1_ICSL2=abs(D1ICSL(1200,1)); for j=1201:1600 D1_ICSL2=D1_ICSL2+abs(D1ICSL(j,1)); end fprintf('|D1_ICSL|= %g\n',sqrt(D1_ICSL2)); %WAVELET INSL -tINSL=INSL(:,1);iINSL= INSL(:,2);l=length(tINSL); [ca1,cd1]=dwt(iINSL,'db1'); A1INSL=upcoef('a',ca1,'db1',1,l); D1INSL=upcoef('d',cd1,'db1',1,l); %Tinh tri so |D1| D1_INSL2=abs(D1INSL(1200,1)); for j=1201:1600 D1_INSL2=D1_INSL2+abs(D1INSL(j,1)); end fprintf('|D1_INSL|= %g\n',sqrt(D1_INSL2)); %Ve dang song iSL,D1iSL -subplot(2,4,1); plot(tIASL,IASL); title('IASL'); subplot(2,4,2); plot(tIBSL,IBSL); title('IBSL'); subplot(2,4,3); plot(tICSL,ICSL); title('ICSL'); subplot(2,4,4); plot(tINSL,INSL); title('INSL'); subplot(2,4,5); plot(tIASL,D1IASL); title('D1IASL'); subplot(2,4,6); plot(tIBSL,D1IBSL); title('D1IBSL'); subplot(2,4,7); plot(tICSL,D1ICSL); title('D1ICSL'); subplot(2,4,8); plot(tINSL,D1INSL); title('D1INSL'); 92 % % if (sqrt(D1_IASL2)UBPsc UBPsc=abs(A2UBP(j,1)); end end % WAVELET VCP t= VCP(:,1); u= VCP(:,2); l=length(t); [ca1,cd1]=dwt(u,'db4'); A1UCP=upcoef('a',ca1,'db4',1,l); D1UCP=upcoef('d',cd1,'db4',1,l); [ca2,cd2]=dwt(ca1,'db4'); A2UCP=upcoef('a',ca2,'db4',2,l); D2UCP=upcoef('d',cd2,'db4',2,l); UCPdm=abs(A2UCP(400,1)); for j=401:800 if abs(A2UCP(j,1))>UCPdm UCPdm=abs(A2UCP(j,1)); end end UCPsc=abs(A2UCP(1200,1)); for j=1201:1600 if abs(A2UCP(j,1))>UCPsc UCPsc=abs(A2UCP(j,1)); end end % WAVELET VAS t= VAS(:,1); u= VAS(:,2); l=length(t); 95 [ca1,cd1]=dwt(u,'db4'); A1UAS=upcoef('a',ca1,'db4',1,l); D1UAS=upcoef('d',cd1,'db4',1,l); [ca2,cd2]=dwt(ca1,'db4'); A2UAS=upcoef('a',ca2,'db4',2,l); D2UAS=upcoef('d',cd2,'db4',2,l); UASdm=abs(A2UAS(400,1)); for j=401:800 if abs(A2UAS(j,1))>UASdm UASdm=abs(A2UAS(j,1)); end end UASsc=abs(A2UAS(1200,1)); for j=1201:1600 if abs(A2UAS(j,1))>UASsc UASsc=abs(A2UAS(j,1)); end end % WAVELET VBS t= VBS(:,1); u= VBS(:,2); l=length(t); [ca1,cd1]=dwt(u,'db4'); A1UBS=upcoef('a',ca1,'db4',1,l); D1UBS=upcoef('d',cd1,'db4',1,l); [ca2,cd2]=dwt(ca1,'db4'); A2UBS=upcoef('a',ca2,'db4',2,l); D2UBS=upcoef('d',cd2,'db4',2,l); UBSdm=abs(A2UBS(400,1)); for j=401:800 if abs(A2UBS(j,1))>UBSdm UBSdm=abs(A2UBS(j,1)); end UBSsc=abs(A2UBS(1200,1)); 96 end for j=1201:1600 if abs(A2UBS(j,1))>UBSsc UBSsc=abs(A2UBS(j,1)); end end % WAVELET VCS t= VCS(:,1); u= VCS(:,2); l=length(t); [ca1,cd1]=dwt(u,'db4'); A1UCS=upcoef('a',ca1,'db4',1,l); D1UCS=upcoef('d',cd1,'db4',1,l); [ca2,cd2]=dwt(ca1,'db4'); A2UCS=upcoef('a',ca2,'db4',2,l); D2UCS=upcoef('d',cd2,'db4',2,l); UCSdm=abs(A2UCS(400,1)); for j=401:800 if abs(A2UCS(j,1))>UCSdm UCSdm=abs(A2UCS(j,1)); end end UCSsc=abs(A2UCS(1200,1)); for j=1201:1600 if abs(A2UCS(j,1))>UCSsc UCSsc=abs(A2UCS(j,1)); end end % -if (UAPsc/UAPdm1.1) Upmax=1; fprintf('Upmax= %g \n',Upmax); else Upmax=0; fprintf('Upmax= %g \n',Upmax); 97 end if (UASsc/UASdm1.1) Usmax=1; fprintf('Usmax= %g \n',Usmax); else Usmax=0; fprintf('Usmax= %g \n',Usmax); end 98 PHỤ LỤC CHƯƠNG TRÌNH WAVELET-NEURAL CỦA MÁY BIẾN ÁP clear; clc; NGUONG=input('CAI DAT GIA TRI GIOI HAN SU CO LA:'); fprintf('DINH GIA TRI GIOI HAN SU CO PHA A:%g \n',NGUONG); fprintf(' DINH GIA TRI GIOI HAN SU CO PHA B:%g \n',NGUONG); fprintf(' DINH GIA TRI GIOI HAN SU CO PHA C:%g \n',NGUONG); sim('mophong') WLdongdien; %Goi chuong trinh nhan dang su co may bien ap WLdienap; %Goi chuong trinh nhan dang su co dien ap may bien ap p=[A;B;C;N;Upmin;Upmax;Usmin;Usmax]; Perceptron; %Goi C.Trinh huan luyen mang neuron bao ve su co may bien ap NGORA=sim(net,p); TRIP=NGORA(1,1); fprintf('TRIP= %g \n',TRIP); if TRIP==1 fprintf(' TIN HIEU CAT MAY CAT MC131 VA MC431 \n'); end; AN=NGORA(2,1); fprintf('AN= %g \n',AN); if AN==1 fprintf(' BAO HIEU SU CO PHA A CHAM DAT\n'); end; BN=NGORA(3,1); fprintf('BN= %g \n',BN); if BN==1 fprintf(' BAO HIEU SU CO PHA B CHAM DAT\n'); end; CN=NGORA(4,1); fprintf('CN= %g \n',CN); if CN==1 fprintf(' BAO HIEU SU CO PHA C CHAM DAT\n'); end; AB=NGORA(5,1); fprintf('AB= %g \n',AB); if AB==1 fprintf(' BAO HIEU SU CO NM HAI PHA AB\n'); end; 99 BC=NGORA(6,1); fprintf('BC= %g \n',BC); if BC==1 fprintf(' BAO HIEU SU CO NM HAI PHA BC\n'); end; CA=NGORA(7,1); fprintf('CA= %g \n',CA); if CA==1 fprintf(' BAO HIEU SU CO NM HAI PHA CA\n'); end; ABN=NGORA(8,1); fprintf('ABN= %g \n',ABN); if ABN==1 fprintf(' BAO HIEU SU CO NM HAI PHA AB CHAM DAT\n'); end; BCN=NGORA(9,1); fprintf('BCN= %g \n',BCN); if BCN==1 fprintf(' BAO HIEU SU CO NM HAI PHA BC CHAM DAT\n'); end; CAN=NGORA(10,1); fprintf('CAN= %g \n',CAN); if CAN==1 fprintf(' BAO HIEU SU CO NM HAI PHA CA CHAM DAT\n'); end; ABC=NGORA(11,1); fprintf('ABC= %g \n',ABC); if ABC==1 fprintf(' BAO HIEU SU CO NM BA PHA ABC\n'); end; Ufault=NGORA(12,1); fprintf('Ufault= %g \n',Ufault); if Ufault==1 fprintf(' BAO HIEU SU CO DIEN AP\n'); end; GOOD=NGORA(13,1); fprintf('GOOD= %g \n',GOOD); if GOOD==1 fprintf(' BAO HIEU KHONG CO SU CO TRONG MBA \n'); end; 100 101 ... bảo vệ máy biến áp Phương pháp bảo vệ so lệch áp dụng làm bảo vệ máy biến áp Bảo vệ so lệch phải phân biệt cố vùng, cố vùng bảo vệ máy biến áp có cố vùng bảo vệ tác động cắt máy cắt lập máy biến. .. relay bảo vệ bảo vệ dòng (50/51), bảo vệ q dịng chạm đất (50/51N), bảo vệ q dịng có hướng (67), bảo vệ khoảng cách (21), bảo vệ so lệch (87), bảo vệ tần số (81), bảo vệ thấp áp (27), bảo vệ áp (59),…... bảo vệ máy biến áp 46 3.2.1 Biến đổi Wavelet nhận dạng cố 47 3.2.2 Mạng Wavelet - Neural áp dụng nhận dạng điều khiển bảo vệ máy biến áp 49 CHƯƠNG IV: ỨNG DỤNG