Luận án: Nghiên cứu phương pháp xác định vị trí sự cố đường dây tải điện bằng mạng nơron MLP

Hệ thống truyền tải điện trải dài qua nhiều địa hình hiểm trở. Khi xảy ra sự cố, công nhân vận hành mất nhiều giờ để tìm kiếm điểm hư hỏng nếu không có công cụ hỗ trợ. Việc định vị sự cố đường dây truyền tải chính xác giúp cô lập vùng lỗi nhanh chóng. Điều này ngăn ngừa sự cố lan rộng gây rã lưới. Đồng thời, thời gian phục hồi cấp điện cho phụ tải được rút ngắn đáng kể. Doanh nghiệp điện lực tiết kiệm chi phí tuần tra và giảm thiểu tổn thất kinh tế. An toàn cho con người và thiết bị được bảo đảm ở mức cao nhất. Định vị chuẩn xác cũng cung cấp cơ sở dữ liệu quan trọng để đánh giá chất lượng vận hành và bảo trì tài sản lưới điện định kỳ.

Phương pháp tính toán dựa trên tổng trở phụ thuộc nhiều vào tham số đường dây. Điện trở quá độ tại điểm tiếp xúc làm sai lệch kết quả đo lường. Khi xảy ra hiện tượng phóng điện hồ quang, sai số tổng trở tăng cao. Phương pháp sóng lan truyền đòi hỏi thiết bị đo lường tần số cao đắt tiền và đồng bộ thời gian GPS chính xác. Tín hiệu sóng phản xạ tại các điểm phân nhánh dễ bị biến dạng, gây nhầm lẫn điểm sự cố. Các thiết bị rơle khoảng cách kỹ thuật số truyền thống cũng gặp khó khăn khi nguồn cấp hai đầu không đối xứng. Những rào cản kỹ thuật này đòi hỏi giải pháp thông minh hơn như mạng nơron nhân tạo.

Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp MLP sở hữu cấu trúc nơron kết nối tầng linh hoạt. Mạng nơron này có khả năng xấp xỉ hàm phi tuyến với độ chính xác cao. Dữ liệu dòng điện điện áp quá độ đo tại trạm biến áp được nạp trực tiếp vào mạng. MLP tự động trích xuất các quy luật ẩn mà công thức giải tích khó mô tả. Mô hình hoạt động ổn định kể cả khi điện trở tiếp đất thay đổi lớn hoặc góc pha đóng cắt ngẫu nhiên. Nhờ khả năng xử lý song song, thời gian tính toán vị trí chỉ mất vài mili giây. Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp MLP đáp ứng đầy đủ yêu cầu khắt khe của hệ thống bảo vệ và tự động hóa lưới điện hiện đại.

Biến đổi wavelet phân tích tín hiệu sự cố là công cụ toán học xử lý tín hiệu không dừng hiệu quả. Khi ngắn mạch xảy ra, sóng điện áp và dòng điện biến thiên đột ngột. Phân tích đa phân giải sử dụng hàm mẹ Wavelet Daubechies hoặc Symlets để phân rã tín hiệu thành các hệ số chi tiết. Các hệ số chi tiết bậc cao nắm bắt chính xác thời điểm bắt đầu xuất hiện sự cố. Các hệ số bậc thấp phản ánh thành phần tần số cơ bản và sự suy giảm của thành phần một chiều không chu kỳ. Quá trình biến đổi giúp loại bỏ nhiễu trắng từ môi trường truyền tải. Kết quả phân tích Wavelet cung cấp bức tranh toàn diện về động thái quá độ của lưới điện.

Dòng điện điện áp quá độ sau khi phân rã Wavelet được tính toán để thu thập các vector đặc trưng. Giá trị hiệu dụng, năng lượng phổ của các mức phân giải và biên độ đỉnh của tín hiệu được trích xuất tự động. Mỗi dạng ngắn mạch và vị trí sự cố tạo ra một dấu vân tay năng lượng đặc thù. Vector đặc trưng này đại diện trung thực cho trạng thái lưới điện mà không làm mất đi các thông tin quá độ quan trọng. Việc trích xuất đặc trưng tối ưu giúp giảm số chiều của dữ liệu đầu vào. Nhờ đó, kích thước mạng nơron được thu gọn đáng kể, giảm tải cho bộ vi xử lý và tăng tốc độ nhận diện sự cố.

Dữ liệu đo lường thực tế có thang đo và đơn vị khác nhau giữa dòng điện và điện áp. Nếu đưa trực tiếp vào mạng, các biến số có biên độ lớn sẽ lấn át các biến số có biên độ nhỏ. Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào nơron là bước bắt buộc để cân bằng trọng số ban đầu. Phương pháp chuẩn hóa min-max hoặc z-score chuyển đổi toàn bộ giá trị về khoảng [-1, 1] hoặc [0, 1]. Bước tiền xử lý này giúp các hàm kích hoạt phi tuyến như hàm sigmoid hoặc tansig không bị bão hòa sớm. Tốc độ hội tụ của thuật toán huấn luyện tăng lên rõ rệt. Mạng MLP tránh được hiện tượng kẹt tại điểm cực tiểu địa phương trong không gian trọng số.

Thuật toán lan truyền ngược backpropagation tiêu chuẩn sử dụng phương pháp giảm độ dốc cực đại gradient descent. Tuy nhiên, tốc độ hội tụ của thuật toán này tương đối chậm đối với bài toán lưới điện lớn. Giải pháp nâng cao kết hợp hệ số quán tính momentum hoặc sử dụng thuật toán Levenberg-Marquardt. Thuật toán Levenberg-Marquardt tận dụng ma trận xấp xỉ Hessian để tính bước nhảy tối ưu trong không gian đa chiều. Nhờ đó, quá trình huấn luyện mạng MLP hội tụ nhanh hơn gấp hàng chục lần so với giải thuật truyền thống. Hàm sai số toàn phương trung bình giảm nhanh về ngưỡng dung sai cho phép, đảm bảo sai số vị trí ngắn mạch nhỏ hơn mức quy định.

Số lượng nơron trong lớp ẩn ảnh hưởng trực tiếp đến tính tổng quát hóa của mạng. Quá nhiều nơron dẫn đến hiện tượng học quá khớp overfitting. Khi đó, mạng ghi nhớ máy móc tập dữ liệu huấn luyện nhưng dự báo kém trên tập kiểm tra thực tế. Ngược lại, quá ít nơron làm mạng không học đủ các mối quan hệ phi tuyến phức tạp underfitting. Việc xác định cấu trúc tối ưu dựa trên phương pháp thử nghiệm tăng dần và kỹ thuật kiểm chứng chéo cross-validation. Mô hình mạng nơron được chọn lọc kỹ lưỡng, giữ vững độ chính xác định vị ngay cả khi điều kiện phụ tải hoặc tổng trở nguồn thay đổi bất ngờ.

Hàm truyền đạt phi tuyến hyperbolic tangent sigmoid tansig thường được áp dụng cho các lớp ẩn của mạng MLP. Hàm này ánh xạ các giá trị đầu vào vào khoảng liên tục từ -1 đến +1 với đạo hàm trơn tru. Tại lớp đầu ra, hàm tuyến tính purelin được sử dụng để ước lượng giá trị khoảng cách liên tục theo kilomet. Tiêu chuẩn đánh giá hiệu năng dựa trên sai số phần trăm tương đối so với tổng chiều dài đường dây truyền tải. Các chỉ số thống kê như sai số trung bình tuyệt đối MAE và căn bậc hai sai số toàn phương trung bình RMSE được theo dõi chặt chẽ để xác nhận độ tin cậy của mô hình.

Các phần mềm chuyên dụng như mô phỏng pscad emtdc matlab simulink và chương trình ATP/EMTP mô phỏng chính xác đường dây truyền tải siêu cao áp. Mô hình đường dây có tham số phân bố phụ thuộc tần số J.Marti tái hiện hoàn hảo hiện tượng sóng phản xạ và dao động điện áp quá độ. Hàng nghìn kịch bản ngắn mạch được thiết lập tự động với khoảng cách phân bố dọc theo chiều dài đường dây từ 0% đến 100%. Các trường hợp điện trở tiếp xúc dao động từ giá trị nhỏ đến hàng trăm ôm được đưa vào thử nghiệm. Tập dữ liệu mô phỏng phong phú giúp mô hình nơron học tập toàn diện các quy luật biến thiên của hệ thống điện.

Sự cố trên đường dây tải điện bao gồm nhiều dạng ngắn mạch khác nhau. Phân loại dạng ngắn mạch chính xác giúp hệ thống bảo vệ đưa ra lệnh cắt đơn pha hoặc ba pha phù hợp. Mạng nơron phân loại nhận tín hiệu dòng điện 3 pha và dòng điện thứ tự không. Hệ thống phân biệt rõ ràng giữa ngắn mạch giữa các pha, chạm đất hay ngắn mạch nhiều pha đồng thời. Tốc độ nhận diện đạt độ tin cậy trên 99% chỉ sau nửa chu kỳ sóng công nghiệp. Kết quả phân loại dạng lỗi được truyền trực tiếp đến khối ước lượng khoảng cách để kích hoạt mạng nơron chuyên trách tương ứng.

Ngắn mạch 1 pha chạm đất là dạng sự cố phổ biến nhất, chiếm hơn 80% tổng số sự cố trên hệ thống điện. Tuy nhiên, dạng ngắn mạch này rất khó định vị chính xác do ảnh hưởng mạnh mẽ của điện trở tiếp đất và dòng điện phân lưu. Điện trở hồ quang thay đổi phi tuyến làm rơle truyền thống đo đạc sai lệch đáng kể. Mạng MLP giải quyết triệt để vấn đề này nhờ khả năng tự bù trừ sai số phi tuyến từ tín hiệu thứ tự không. Kết quả thử nghiệm chứng minh sai số định vị sự cố ngắn mạch 1 pha chạm đất luôn được kiểm soát dưới 1% tổng chiều dài tuyến dây, kể cả khi điện trở tiếp đất lên tới 100 ôm.

Trong cấu hình phối hợp song song, rơle khoảng cách kỹ thuật số và mô hình mạng MLP hoạt động đồng thời khi xuất hiện sự cố. Rơle số thực hiện chức năng cắt máy cắt để bảo vệ lưới điện theo nguyên lý tổng trở. Đồng thời, mạng MLP thu thập dữ liệu dạng sóng quá độ để tính toán tọa độ ngắn mạch với độ chính xác tuyệt đối. Cơ chế này tận dụng tối đa độ tin cậy phần cứng của rơle và khả năng phi tuyến hóa của mạng nơron. Hệ thống điều khiển trung tâm nhận thông tin khoảng cách chính xác từ MLP để cử đội sửa chữa đến thẳng vị trí cột điện bị sự cố, tiết kiệm thời gian đáng kể.

Để kiểm chứng thuật toán trong điều kiện thực tế, hợp bộ thí nghiệm CMC 356 của hãng OMICRON được sử dụng để phát lại các dạng sóng sự cố. Tín hiệu dòng áp từ mô phỏng số được chuyển đổi thành tín hiệu tương tự thứ cấp đưa vào rơle bảo vệ thực tế. Mạng nơron MLP phân tích dữ liệu trực tiếp từ các cổng đo lường số hóa. Kết quả thử nghiệm cho thấy sự tương thích hoàn hảo giữa mô hình nơron và phần cứng rơle số. Thời gian đáp ứng của hệ thống đạt mức thời gian thực. Độ chính xác định vị sự cố đạt độ ổn định cao trên mọi phân đoạn đường dây thí nghiệm.

Ứng dụng mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp MLP mở ra hướng đi mới cho công tác quản lý vận hành hệ thống truyền tải điện thông minh. Thuật toán có thể nhúng trực tiếp vào vi xử lý DSP của các rơle kỹ thuật số thế hệ mới hoặc cài đặt trên máy tính trung tâm trạm biến áp số. Lưới điện được nâng cao độ tin cậy cung cấp năng lượng và giảm thiểu chi phí bảo trì. Trong tương lai, mô hình có thể mở rộng cho các đường dây đa phân đoạn, đường dây cáp ngầm hoặc lưới phân phối có tích hợp nguồn năng lượng tái tạo phân tán, góp phần xây dựng hệ thống điện thông minh bền vững.