Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (tt)

21 235 0
Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (tt)

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (tt)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (tt)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (tt)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (tt)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (tt)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (tt)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (tt)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (tt)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (tt)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (tt)Xây dựng mô hình tính toán xác định một số thông số sự cố khi xảy ra ngắn mạch trên đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái. (tt)

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP BÁO CÁO TÓM TẮT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ CẤP ĐẠI HỌC XÂY DỰNG MƠ HÌNH TÍNH TỐN XÁC ĐỊNH MỘT SỐ THƠNG SỐ SỰ CỐ KHI XẢY RA NGẮN MẠCH TRÊN ĐƯỜNG DÂY CAO ÁP ÁP DỤNG CHO LƯỚI ĐIỆN TỈNH YÊN BÁI Mã số: ĐH2013-TN02-02 Chủ nhiệm đề tài: TS Trương Tuấn Anh THÁI NGUYÊN, 04/ 2017 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CƠNG NGHIỆP BÁO CÁO TĨM TẮT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP ĐẠI HỌC XÂY DỰNG MÔ HÌNH TÍNH TỐN XÁC ĐỊNH MỘT SỐ THƠNG SỐ SỰ CỐ KHI XẢY RA NGẮN MẠCH TRÊN ĐƯỜNG DÂY CAO ÁP ÁP DỤNG CHO LƯỚI ĐIỆN TỈNH YÊN BÁI Mã số: ĐH2013-TN02-02 Xác nhận tổ chức chủ trì Chủ nhiệm đề tài KT.HIỆU TRƯỞNG (Ký, họ tên) PHÓ HIỆU TRƯỞNG PGS.TS Vũ Ngọc Pi Thái Nguyên, 04/ 2017 Trương Tuấn Anh - - DANH SÁCH NHỮNG THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI VÀ ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH PGS.TSKH Trần Hồi Linh Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội ThS Dương Hòa An Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – Đại học Thái Nguyên ThS Đào Duy Yên Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – Đại học Thái Nguyên - - MỤC LỤC DANH SÁCH NHỮNG THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI VÀ ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH MỤC LỤC MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Mục đích nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Chương 1: CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ SỰ CỐ TRÊN ĐƯỜNG DÂY TẢI ĐIỆN Chương 2: CÁC GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT TRONG ĐỀ TÀI 2.1 Sơ đồ khối tổng thể ước lượng vị trí cố 2.2 Mạng nơron MLP ứng dụng ước lượng vị trí cố 2.2.1 Mạng nơron MLP hoạt động độc lập ước lượng vị trí cố 2.2.2 Mạng nơron MLP phối hợp song song với thuật toán tổng trở (thuật tốn mơ máy tính; thuật tốn tích hợp rơle khoảng cách thực tế) 2.3 Phần mềm ATP/EMTP ứng dụng để tạo mẫu số liệu 10 2.4 Hợp thí nghiệm CMC-356 thử nghiệm kết tác động rơle khoảng cách thực tế 10 Chương 3: CƠNG CỤ TÍNH TỐN VÀ MƠ PHỎNG 11 3.1 Phần mềm mô ATP/EMTP 11 3.2 Hợp thí nghiệm thứ cấp pha cơng suất lớn CMC 356 - OMICRON 11 3.3 Wavelet ứng dụng phân tích tín hiệu 11 3.4 Mạng nơron nhân tạo ứng dụng xác định vị trí cố đường dây tải điện 11 Chương 4: CÁC KẾT QUẢ MƠ PHỎNG VÀ TÍNH TỐN 11 4.1 ATP/EMTP mô ngắn mạch đường dây 11 4.2 Kết xác định thời điểm xuất cố 13 4.3 Kết ước lượng vị trí, điện trở dạng cố 13 4.3.1 Trích xuất số liệu thơng tin đặc trưng 13 4.3.2 Đánh giá, lựa chọn đầu vào cho mạng MLP 14 4.3.3 Mạng nơron MLP ước lượng vị trí cố, dạng cố điện trở cố 14 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 19 - - ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN Đơn vị: Trường Đại học Kỹ thuật Cơng nghiệp THƠNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thông tin chung - Tên đề tài: Xây dựng mơ hình tính tốn xác định số thông số cố xảy ngắn mạch đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái - Mã số: ĐH2013-TN02-02 - Chủ nhiệm: TS Trương Tuấn Anh - Cơ quan chủ trì: Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - Thời gian thực hiện: 2013-2014 Mục tiêu Xây dựng mô hình sử dụng độc lập mạng nơron MLP mơ hình sử dụng song song thuật tốn tổng trở (thuật tốn tổng trở chạy máy tính thuật toán tổng trở rơle khoảng cách thực tế 7SA522) với mạng nơron MLP để xác định vị trí cố đường dây truyền tải điện Tính sáng tạo - Khắc phục nhược điểm phương pháp định vị cố đường dây tải điện có, đề xuất thực thành công nghiên cứu định vị cố kết đề tài nghiên cứu Kết nghiên cứu - Khảo sát đề xuất ứng dụng wavelet Daubechies bậc để phân tích thành phần d1 tín hiệu lấy mẫu với tần số 100kHz để làm sở phát thời điểm xuất cố đường dây truyền tải - Khảo sát đặc tính dựa hệ số tương quan đầu vào đầu để lựa chọn đặc tính có hệ số tương quan cao để dùng mơ hình ước lượng Các kết tính tốn đưa danh sách 84 giá trị đặc trưng tính tốn từ đường tín hiệu u-i để làm sở tính tốn thơng số vị trí cố - Đề xuất ứng dụng hợp mô CMC-356 Omicron kết hợp với rơle thực tế (7SA522) để so sánh chất lượng tính tốn mơ hình vị trí cố với tác động rơle đường dây thực tế Đồng thời kết hoạt động rơle khoảng cách thực tế sử dụng để tạo mẫu học mạng nơron MLP để bù sai số cho rơle thực tế Sản phẩm đề tài 5.1 Bài báo khoa học [1] Trương Tuấn Anh, Trần Hoài Linh, Đinh Văn Nhượng (2013), “Phối hợp mạng Nơ-rôn phương pháp tổng trở để xác định vị trí cố ngắn mạch đường dây tải điện”, Hội nghị toàn quốc Điều khiển Tự động hoá VCCA-2013, Trang 663-669, Đà Nẵng [2] Trương Tuấn Anh, Trần Hoài Linh, Nguyễn Đức Thảo (2014), “Khảo sát hợp thí nghiệm CMC-356 khả cải thiện sai số rơle khoảng cách mạng nơ-ron MLP”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Đại học Thái Nguyên Tập 122, số 08, 2014, Trang 87-93 - - [3] Trương Tuấn Anh (2015), “Ứng dụng biến đổi wavelet mạng nơ-ron nhân tạo phát cố ngắn mạch pha đường dây tải điện”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Đại học Thái Nguyên Tập 139, số 09, 2015, Trang 193-199 5.2 Sản phẩm đào tạo Đào tạo trình độ tiến sĩ: Cơ sở nghiên cứu ứng dụng bảo vệ thành công luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện Trương Tuấn Anh (2015), Nghiên cứu phương pháp xác định vị trí cố đường dây tải điện dựa mạng Nơron MLP, Luận án Tiến sĩ, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Phương thức chuyển giao, địa ứng dụng, tác động lợi ích mang lại kết nghiên cứu - Tài liệu tham khảo cho học viên thạc sĩ, nghiên cứu sinh, kỹ sư Kết nghiên cứu sở cho việc chế tạo thiết bị định vị cố đường dây tải điện - Áp dụng tính tốn xác định vị trí cố đường dây thực tế (Yên Bái – Khánh Hòa) Ngày 27 tháng năm 2017 Cơ quan chủ trì KT.HIỆU TRƯỞNG PHĨ HIỆU TRƯỞNG PGS.TS Vũ Ngọc Pi Chủ nhiệm đề tài Trương Tuấn Anh - - INFORMATION ON RESEARCH RESULTS General information - Project title: Development of mathematical formulation for determining the fault parameters of high-voltage transmission systems in short-circuits applied to electric grid in Yen Bai - Code number: ĐH2013-TN02-02 - Chairman: Dr Truong Tuan Anh - Responsible agency: Thai Nguyen University of Technology - Duration: From 2013 to 2014 Objectives Design a new model using an independent MLP neural network and a new model using MLP in parallel with a total resistance algorithm (the total resistance algorithm run on a computer or the total resistance algorithm of actual distance relay, 7SA522) with a MLP neural network to estimate the fault location on the transmission lines Creativeness and innovativeness - The result of the study is a basis for overcoming the disadvantages of the incident positioning method of the electricity transmission lines, proposed and implemented successfully a new study about the incident positioning; Research results - Survey and research appling the wavelet Daubechies at level to analyze the d1 component for the signals of the sample at 100kHz frequency to detect the fault time occured on the electricity transmission line - Investigate the features based on the correlation coefficients between input and output to select the features of the high correlation coefficient applied to the estimation model The calculated results issued a list with 84 characterized values calculated from six signal lines to calculate the incident location parameters - Recommend the application of CMC-356 simulation of Omicron combined with the actual relay (7SA522) to compare the quality of the calculation model at the incident location in the impact of the actual relay on the actual line And the operating results of the actual distance relays will be used to create a sample that learn the new MLP neural network to compensate error for the actual relays Products 5.1 Scientific paper [1] Truong Tuan Anh, Tran Hoai Linh, Dinh Van Nhuong (2013), “Integration of neural network and impedance based method to estimate the shortage fault location on a transmission line”, The second VietNam conference on control and automation VCCA 2013, page 663-669, Đa Nang [2] Truong Tuan Anh, Tran Hoai Linh, Nguyen Duc Thao (2014), “Testing the capability of MLP neural network in distance relay error correction using CMC-356”, Journal of science and technology, Thai Nguyen University 122(08), 87-93 - - [3] Truong Tuan Anh (2015), “Two-phase short-circuit fault detections for transmission line using wavelet transform and neural network”, Journal of science and technology, Thai Nguyen University 139(09), 193-199 5.2 Training - The result of the study has been applied successfully to the PhD thesis Truong Tuan Anh (2015), Research and development a new method on fault location on transmission lines using MLP neural network, PhD thesis, Hanoi Univesity of Science and Technology Transfer alternatives, application institutions, impacts and benefits of research results - The result of the study was used as the references to masters students, graduate students and engineers The research results are the basis for the positioning device manufacturing incident on electric lines - The result of the study was applied to calculate incident positioning on the actual electricity transmission lines (from Yen Bai to Khanh Hoa) - - MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Khi lưới điện bị cố, trình nhận dạng, phát hiện, cách ly xác định xác vị trí cố nhanh có lợi, giúp cho việc khơi phục lại chế độ làm việc bình thường hệ thống điện, giảm thiệt hại kinh tế nâng cao độ tin cậy cung cấp điện cho hộ tiêu thụ Hiện nay, để xác định vị trí cố đường dây truyền tải điện thường dùng nguyên lý khoảng cách với sai số vị trí cố thay đổi tùy theo trường hợp cụ thể (độ xác thống kê khoảng từ đến 5%) Bài tốn xác định vị trí cố đường dây tải điện quan tâm nghiên cứu rộng rãi Tuy nhiên kết nhiều hạn chế, việc phát triển thiết bị đo thuật tốn xử lý tín hiệu để tiếp tục cải thiện độ xác cần thiết có ý nghĩa thực tế cao Mục đích nghiên cứu Mục đích đề tài nghiên cứu phát triển phương pháp sử dụng mạng nơron nhân tạo MLP (MultiLayer Perceptron) độc lập phối hợp với thuật tốn tổng trở (thuật tốn tổng trở lập trình máy tính; thuật tốn tổng trở cài đặt rơle khoảng cách thực tế) phép ước lượng vị trí cố đường dây truyền tải điện xác Đồng thời mạng nơron MLP sử dụng để ước lượng giá trị điện trở cố xác định dạng cố với độ xác cao Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: • Các phần mềm sử dụng đề tài: ATP/EMTP, Matlab 7.1, DIGSI 4.82, Test Universe V2.30 - Omicron, EView • Các thiết bị sử dụng đề tài: rơle khoảng cách 7SA522, hợp thí nghiệm CMC-356 Omicron Phạm vi nghiên cứu: • Ứng dụng phần mềm ATP/EMTP (Alternative Transients Program/ Electromagnetic Transients Program) mô số dạng cố ngắn mạch đường dây truyền tải điện để tạo liệu mẫu cho trình nghiên cứu • Lập trình thuật tốn phân tích xử lý tín hiệu cơng cụ Wavelet, mạng nơron, để xây dựng mơ hình xác định vị trí cố, điện trở cố dạng cố đường dây truyền tải • Nghiên cứu lý thuyết mơ hình tính tốn xử lý tín hiệu ứng dụng mạng nơron nhân tạo tốn xác định vị trí điểm cố đường dây truyền tải điện • Tìm hiểu ứng dụng thiết bị mô CMC-356 OMICRON để xác định tác động thực tế rơle khoảng cách nhằm kiểm chứng thuật toán đề xuất Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Ý nghĩa khoa học: Đề xuất phương pháp sử dụng song song rơle khoảng cách mạng nơron MLP để xác định vị trí cố đường dây truyền tải dựa tín hiệu dòng điện điện áp đo đầu đường dây với sai số nhỏ so với thuật toán tổng trở Đề tài xây dựng đồng thời hai mạng nơron MLP khác để xác định dạng cố điện trở cố - - Ý nghĩa thực tiễn đề tài: Bài tốn xác định vị trí cố đường dây truyền tải có nhu cầu thực tế cao Phương pháp đề tài góp phần bổ sung số lượng giải pháp để tạo điều kiện cho việc lựa chọn ứng dụng thực tế dễ dàng Phương pháp yêu cầu sử dụng tín hiệu dòng điện điện áp đầu đường dây nên khâu đo lường thu thập số liệu đơn giản Chương 1: CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ SỰ CỐ TRÊN ĐƯỜNG DÂY TẢI ĐIỆN Khi có cố ngắn mạch xảy đường dây truyền tải điện, điện áp điểm cố đột ngột giảm đến giá trị thấp, dòng điện điểm cố đột ngột tăng lên lớn Từ giá trị đo lường ta xác định tổng trở cố, phân cực,… để xác định xác vị trí cố Mục tiêu đề tài xây dựng phương pháp nhằm xác định xác vị trí cố đường dây truyền tải điện áp cao Tầm quan trọng nghiên cứu phát sinh từ cần thiết nhằm giảm thiểu thời gian gián đoạn cung cấp điện thời gian sửa chữa giúp xác định xác vị trí cố, khơi phục lại trạng thái làm việc bình thường đường dây bị cố Các phương pháp xác định vị trí cố đường dây truyền tải nghiên cứu nhiều năm yêu cầu cao thực tế việc ước lượng xác vị trí điểm cố Những phương pháp phân loại theo nhiều nhóm, ví dụ phương pháp kinh điển như: phương pháp dựa trở kháng, phương pháp dựa vào lan truyền sóng, Ngồi có hướng nghiên cứu phương pháp dựa thuật toán xử lý tín hiệu để phân tích tín hiệu đo lường nhằm đưa kết ước lượng vị trí cố với độ xác cao phương pháp kinh điển Có thể kể tới phương pháp sử dụng biến đổi sóng (wavelet) để phát điểm thay đổi đột ngột (điểm bắt đầu xuất tần số mới); sử dụng phép biến đổi S miền tần số; phương pháp sử dụng thuật tốn di truyền để tối ưu hóa mơ hình nhận dạng phi tuyến; phương pháp nơron nơron lơ-gíc mờ để xây dựng mơ hình nhận dạng phi tuyến; phương pháp tổng hợp kết nhiều hệ nhận dạng, Nhìn chung phương pháp có khả ứng dụng định, nhiên tất phương pháp có tồn định, khả để tìm giải pháp tốt cho tốn xác định vị trí cố đường dây truyền tải điện Chương 2: CÁC GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT TRONG ĐỀ TÀI 2.1 Sơ đồ khối tổng thể ước lượng vị trí cố Các giải pháp thường giới hạn nhóm đối tượng ta khó áp dụng giải pháp hệ thống sang hệ thống khác, chí hệ thống với thơng số phần tử khác nhau, Vì ý tưởng nghiên cứu xây dựng giải pháp "mềm dẻo" có khả tự học Có nghĩa cần xây dựng hệ thống thu thập, phân tích xử lý tín hiệu có cấu trúc cố định có tham số điều chỉnh để thích nghi với tín hiệu đầu vào Khi có đối tượng tốn mới, tiến hành thu thập mẫu tín hiệu để đưa vào cho hệ thống điều chỉnh lại tham số để hoạt động tốt với mẫu tín hiệu Q trình điều chỉnh thích nghi hệ thống theo mẫu số liệu gọi trình học hệ thống Trường hợp mẫu học bao gồm cặp tín hiệu đầu vào đáp ứng đích mong muốn gọi q trình học có hướng dẫn Phương pháp đề xuất đề tài thực qua ba bước sau Sơ đồ khối ý tưởng trình bày hình 2.1 - - Hình 2.1: Sơ đồ khối tổng thể phương pháp phân tích xử lý tín hiệu đầu đường dây để xác định vị trí cố, điện trở cố dạng cố Trước tiên, ta phân tích trực tuyến tín hiệu dòng điện điện áp (đo đầu đường dây) để phát thời điểm xảy thay đổi đột ngột tín hiệu (còn gọi thời điểm xuất cố) cố đường dây sinh Ở bước thứ hai, với thời điểm xuất cố xác định, chương trình tiến hành phân tích cửa sổ nhỏ (40ms trước 20ms sau thời điểm xuất cố) tín hiệu để tính tốn giá trị đặc trưng (hay gọi đặc tính) bao gồm đặc trưng từ giá trị tức thời đặc trưng từ phổ tần số Trong bước cuối cùng, bước thứ ba, giá trị đặc trưng xử lý tiếp tục mô hình phi tuyến để đưa ước lượng xác vị trí cố, điện trở cố dạng cố Cụ thể, để phát thời điểm xuất cố, đề tài đề xuất sử dụng phép phân tích tín hiệu theo hàm sở wavelet (sóng nhỏ) phép phân tích cho phép phát thay đổi đột ngột tín hiệu lấy mẫu để xem xét 2.2 Mạng nơron MLP ứng dụng ước lượng vị trí cố 2.2.1 Mạng nơron MLP hoạt động độc lập ước lượng vị trí cố Từ số liệu dòng điện điện áp đo lường đầu đường dây phân tích xử lý trước đưa vào mạng MLP để ước lượng trực tiếp vị trí cố hình 2.2: Hình 2.2: Ý tưởng mơ hình hoạt động độc lập mạng MLP 2.2.2 Mạng nơron MLP phối hợp song song với thuật tốn tổng trở (thuật tốn mơ máy tính; thuật tốn tích hợp rơle khoảng cách thực tế) Thuật tốn ước lượng vị trí cố mơ máy tính (PC) sử dụng đề tài cơng thức tính tốn rơle khoảng cách trình bày Mơ hình đề xuất đề tài giải pháp mới, chưa thấy đề xuất cơng trình nghiên cứu khác xác định vị trí cố đường dây truyền tải Ý tưởng mơ hình trình bày hình 2.3: Ý tưởng chung hệ phối hợp song song nhiều giải pháp sử dụng phối hợp nhiều phương pháp, tạo giải pháp có độ xác, độ tin cậy cao (trên số liệu mẫu có) so với sử dụng phương pháp đơn lẻ ban đầu - 10 - Hình 2.3: Ý tưởng mơ hình hoạt động song song rơle với mạng MLP Mạng nơron MLP xây dựng dựa chế "học" (learning process), thơng số mạng điều chỉnh sở số liệu mẫu cho trước dạng cặp mẫu (đầu vào, đầu ra) Mạng nơron MLP tái tạo lại ánh xạ (phi tuyến) tín hiệu đầu vào đầu để xác định thông số cố Trong đề tài ứng dụng phần mềm ATP/EMTP để mô dạng cố ngắn mạch đường dây để tạo mẫu đầu vào cho mạng nơron MLP 2.3 Phần mềm ATP/EMTP ứng dụng để tạo mẫu số liệu Phần mềm ATP/EMTP mô trình độ đường dây gây số dạng cố ngắn mạch chọn trước với thơng số cố khác (ví dụ thay đổi vị trí cố đường dây, điện trở cố, thời điểm pha xảy cố với phụ tải khác nhau) Ứng với thông số đầu vào (gồm dạng cố, vị trí cố, điện trở cố, thời điểm cố phụ tải) phần mềm ATP/EMTP tính tốn trả cho ta tín hiệu dòng áp đầu đường dây Một mẫu "học" cho mạng nơron MLP bao gồm: - Đầu vào: giá trị đặc trưng tính tốn từ tín hiệu u-i thu từ đầu đường dây, - Đầu ra: Trong trường hợp mạng nơron MLP trực tiếp ước lượng vị trí cố đầu đích cần đạt vị trí xác cố chọn mô Trong trường hợp sử dụng song song mạng nơron MLP với thuật tốn tổng trở trước tiên tín hiệu u-i ba pha đưa vào tính tốn với thuật tốn (trường hợp mơ PC) đưa vào rơle thực tế để lấy kết tác động rơle Từ tính tốn vị trí rơle ta suy lượng cần bù trừ sai số thuật toán tổng trở Mạng nơron MLP học thuật toán Levenberg Marquadrt 2.4 Hợp thí nghiệm CMC-356 thử nghiệm kết tác động rơle khoảng cách thực tế Để đưa tín hiệu dòng/áp tính tốn mơ từ ATP/EMTP vào thử nghiệm với rơle thực tế, đề tài sử dụng thiết bị CMC-356 Omicron có khả tái tạo lại tín hiệu dòng điện/điện áp sau nối vào rơle thực tế lựa chọn để lấy kết tác động tương đương hoạt động thực tế Các ghi tác động rơle chuyển lên máy tính lưu trữ tính tốn xử lý PC Sơ đồ khối ghép nối thiết bị hệ thống thử nghiệm hoạt động rơle thiết bị CMC-356 hình 2.5: lsự cố, Rsự cố, Tsự cố dạng cố, phụ tải Mơ hình đường dây EMTP Các tín hiệu ua, ub, uc, ia, ib, ic Phần mềm Matlab WAV file chứa ua, ub, uc, ia, ib, ic Hợp thí nghiệm CMC-356 (Omicron) + Phần mềm Test Universe V2.30/ TransPlay Rơle khoảng cách + phần mềm DIGSI 4.82 Các ghi kết tác động rơle - 11 - Hình 2.5: Sơ đồ khối ghép nối thiết bị hệ thống thử nghiệm hoạt động rơle thiết bị CMC-356 Với đặc tính đầu vào mạng nơron MLP trường hợp tính tốn ước lượng vị trí cố Trong đề tài đề xuất sử dụng đồng thời song song hai mạng nơron MLP để xác định hai thông số lại cố dạng cố điện trở cố Chương 3: CƠNG CỤ TÍNH TỐN VÀ MÔ PHỎNG Trong chương giới thiệu cơng cụ mơ tính tốn sử dụng đề tài Để phục vụ cho mô tạo mẫu tín hiệu, đề tài sử dụng phần mềm mơ ATP/EMTP, thiết bị thí nghiệm CMC-356 Omicron Tiếp theo hai công cụ xử lý tín hiệu sử dụng đề tài phép biến đổi phân tích tín hiệu sử dụng Wavelet (sóng nhỏ) mạng nơron nhân tạo MLP 3.1 Phần mềm mơ ATP/EMTP Chương trình EMTP (Electro-Magnetic Transients Program) chương trình nghiên cứu độ điện từ, công nhận công cụ phổ biến để mô tượng điện - tượng điện từ hệ thống điện, EMTP sử dụng rộng rãi toàn giới lĩnh vực tính tốn thiết kế vận hành cho loại thiết bị khác hệ thống điện EMTP cơng cụ phân tích hệ thống linh hoạt hiệu 3.2 Hợp thí nghiệm thứ cấp pha cơng suất lớn CMC 356 - OMICRON CMC-356 thiết bị vạn sử dụng để kiểm tra tất loại rơle bảo vệ Thiết bị gồm có nguồn dòng điện với phạm vi hoạt động lớn (loại pha lên đến 64A/860VA cho kênh), có khả thử nghiệm với khả chịu tải lớn rơle điện với yêu cầu công suất lớn Đi kèm theo hợp thí nghiệm để điều khiển CMC-356 phần mềm Test Universe V2.30 với nhiều chức nhiên đề tài chủ yếu sử dụng chức Transplay phần mềm điều khiển Test Universe V2.30 để nạp tệp chứa tín hiệu u-i xuống thiết bị CMC-356 thiết bị tạo tín hiệu dòng/áp tín hiệu cho trước để đưa vào rơle ghép nối phía sau 3.3 Wavelet ứng dụng phân tích tín hiệu Trong đề tài đề xuất sử dụng phép phân tích tín hiệu theo hàm sở wavelet (sóng nhỏ) để phát thời điểm xuất cố tín hiệu dòng điện điện áp đo đầu đường dây phép phân tích cho phép phát thay đổi đột ngột tín hiệu đầu vào 3.4 Mạng nơron nhân tạo ứng dụng xác định vị trí cố đường dây tải điện Để tạo mơ hình phi tuyến cho ước lượng vị trí cố, điện trở cố dạng cố đề tài sử dụng mạng nơron MLP khả xấp xỉ hàm phi tuyến bị chặn với độ xác cho trước mạng Các thông số mạng MLP điều chỉnh thích nghi sở số liệu mẫu tạo nhờ vào việc sử dụng phần mềm ATP/EMTP để mơ q trình q độ đường dây gây số cố ngắn mạch lựa chọn đặc tính tính từ cửa sổ tín hiệu xung quanh thời điểm xuất cố Chương 4: CÁC KẾT QUẢ MƠ PHỎNG VÀ TÍNH TỐN 4.1 ATP/EMTP mơ ngắn mạch đường dây Các dạng cố ngắn mạch mô đề tài mô phần mềm ATP/EMTP cho đường dây Yên Bái - Khánh Hòa mơ tả hình 4.1: - 12 - Hình 4.1: Sơ đồ mô ngắn mạch đường dây Yên Bái - Khánh Hòa ATP/EMTP Kịch mơ ATP/EMTP: • Vị trí cố: N = 23 vị trí (5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115km) • Điện trở cố Rsc: K = giá trị (0, 1, 2, 3, 4, 5Ω) • Loại cố: P = loại (ngắn mạch pha, ngắn mạch pha, ngắn mạch pha chạm đất ngắn mạch pha) • Phụ tải: Q = trường hợp (Phụ tải 30%, 50% 100%) Tổng số trường hợp mô ứng với vị trí cố, điện trở cố, loại cố phụ tải: N  K  P  Q  23     1656 trường hợp Đồng thời để khảo sát ảnh hưởng thời điểm cố (tính tương đối theo mốc pha tín hiệu) ta xét thêm M = 10 trường hợp pha cho trường hợp ngắn mạch điện trở Rsc= 1Ω vị trí (10, 40, 80, 110km) thời điểm bắt đầu đóng thiết bị chuyển mạch tạo ngắn mạch: thời điểm từ 0,04 tới 0,06 (s) với khoảng cách 2ms • Vị trí cố: N = vị trí (10, 40, 80, 110km) • Điện trở cố Rsc: K = giá trị (1Ω) • Loại cố: P = loại (ngắn mạch pha, ngắn mạch pha, ngắn mạch pha chạm đất ngắn mạch pha) • Phụ tải: Q = trường hợp (Phụ tải 30%, 50% 100%) • Thời điểm pha : M = 10 (02, 04, 06, 08, 10, 12, 14, 16, 18, 20 ms) Tổng số trường hợp mơ ứng với vị trí cố, điện trở cố, loại cố, phụ tải thời điểm pha: N  K  P  Q  M      10  480 trường hợp Tổng hợp ta có: 1656 + 480 = 2136 liệu dòng điện điện áp đầu đường dây mô ATP/EMTP cho trường hợp ngắn mạch lưu dạng *.MAT - 13 - Đối với trường hợp mô ATP/EMTP, kết tín hiệu dòng điện điện áp đầu đường dây ghi lưu trữ định dạng *.MAT theo chuẩn phần mềm Matlab Các file số liệu sau xử lý chương trình viết Matlab để: - Chuyển đổi thành định dạng *.WAV theo yêu cầu phần mềm Test Universe để ghép nối với thiết bị phần cứng CMC-356 - Tính tốn xử lý tín hiệu theo lưu đồ hình 2.5 4.2 Kết xác định thời điểm xuất cố Kết chạy chương trình cho 2136 trường hợp số liệu mô khảo sát với tần số 1MHz, 100kHz, 10kHz 1kHz, từ bảng 4.1 đề tài đề xuất chọn tần số 100kHz tần số lấy mẫu cho tín hiệu từ mơ hình ATP/EMTP Bảng 4.1: Kết xác định thời điểm xuất cố với tín hiệu lấy mẫu với tần số khác Tần số 1kHz 10kHz 100kHz 1MHz iA 1,20 0,53 0,11 0,36 iB 14,78 0,49 0,11 1,80 iC 60,71 0,37 0,11 3,28 uA 44,37 0,75 0,096 0,27 uB 72,18 0,70 0,097 0,28 uC 41,08 0,53 0,10 0,59 Bảng 4.2: Kết xác định thời điểm xuất cố với số dạng Wavelet khác Dạng wavelet Daubechies (bậc 3) Coiflet Symlet Haar iA iB iC max mean max mean max mean uA max mean uB uC 0,28 0,107 0,28 0,108 0,31 0,112 0,25 0,096 0,24 0,097 0,28 0,104 0,40 0,41 155,9 0,138 0,142 0,661 0,37 0,37 157,9 0,139 0,143 2,371 0,87 0,86 160,0 0,149 0,154 17,15 0,33 0,33 156,0 0,118 0,118 0,597 0,31 0,32 158,0 0,118 0,120 1,382 0,47 0,48 156,0 0,127 0,131 1,812 max mean max mean Từ bảng 4.2 đề tài chọn wavelet họ Daubechies để sử dụng Cũng từ bảng 4.2 ta nhận thấy kết phân tích kênh tương đương, dải giá trị sai số từ đến khoảng 200300µs Đây kết xác theo nhu cầu thực tế vận hành Đồng thời ta thấy thực tế cần phải giảm bớt số lượng tính tốn ta cần phân tích đường tín hiệu tín hiệu xác định thời điểm cố với độ xác tương đương 4.3 Kết ước lượng vị trí, điện trở dạng cố 4.3.1 Trích xuất số liệu thông tin đặc trưng Sau xác định thời điểm xuất cố tín hiệu (ký hiệu thời điểm T0 ), nhiệm vụ cần thực ước lượng vị trí cố (đồng thời thực thêm việc nhận dạng loại cố điện trở cố) Ý tưởng chủ đạo đề tài trình bày phần sử dụng đặc tính thời gian tần số vùng tín hiệu xung quanh thời điểm xuất cố để làm sở tính tốn ước lượng hai thơng số cố nêu Với đường tín hiệu, thông số thời gian (20 giá trị tức thời xung quanh thời điểm xuất cố với khoảng lấy mẫu 1ms T0  k (ms ) với k  9, 8, ,10 ) tần số (tỷ số lượng hài bội chia cho lượng thành phần 50Hz) Như tín hiệu ta có - 14 - 20 giá trị đặc trưng (hay gọi đặc tính) từ miền thời gian đặc trưng từ miền tần số Với tín hiệu dòng áp ta có tổng cộng 24   144 đặc tính 4.3.2 Đánh giá, lựa chọn đầu vào cho mạng MLP Toàn 144 đặc tính đề xuất để đánh giá, lựa chọn Số lượng đặc tính nhiều khiến mơ hình trở nên cồng kềnh, thời gian học dài xác suất học thành công thấp Để giới hạn lại số lượng đặc tính cần sử dụng từ tập hợp 144 tín hiệu ban đầu, đề tài này, tác giả sử dụng hàm tương quan để khảo sát mức độ ảnh hưởng mức độ tương quan cao tín hiệu đầu Kết đánh giá cho thấy, tín hiệu u-i pha, đề tài sử dụng 14 giá trị đặc trưng là: giá trị tính từ phổ tần số, 10 giá trị tức thời từ thời điểm xuất cố (được xác định thuật toán wavelet, chu kỳ lấy mẫu 1ms) Tổng cộng có 14   84 đặc tính sử dụng để đưa vào khối tính tốn mạng MLP 4.3.3 Mạng nơron MLP ước lượng vị trí cố, dạng cố điện trở cố Với số liệu 2136 mẫu ta chia làm hai số liệu con: phần số liệu gồm 1424 mẫu (2/3 tổng số mẫu có được) để xây dựng mơ hình (điều chỉnh thích nghi tham số mạng nơron để tối ưu hóa sai số đầu ra), phần lại (712 mẫu) dùng để kiểm tra chất lượng trình học * Sử dụng mạng MLP ước lượng trực tiếp vị trí cố Với 1424 mẫu học, sử dụng mạng MLP với 12 nơron ẩn, ta có kết học hình 4.22 Trung bình sai số học tuyệt đối mạng MLP: Etrungb× nh  1424  li _ MLP  li_chÝnhx¸c  0,302(km)  302(m) 1424 i 1 ứng với sai số trung bình 0,80% Sai số học cực đại: Emax  max li _ MLP  li_chÝnhx¸c  24,57( km) i Hình 4.22: Kết dùng mạng MLP học trực tiếp cho tập 1424 mẫu vị trí cố: (a) - Các vị trí cố gốc, (b) - Các vị trí cố ước lượng, (c) - Sai số (km) - 15 - Thử nghiệm lại với 712 mẫu kiểm tra (chưa sử dụng q trình học) ta có kết hình 4.23 Hình 4.23: Kết kiểm tra mạng MLP ước lượng trực tiếp cho tập 712 mẫu: (a) - Các vị trí cố gốc, (b) - Các vị trí cố ước lượng, (c) - Sai số (km) Trung bình sai số kiểm tra tuyệt đối mạng MLP: Etrungb× nh  712  li _ MLP  li_chÝnhx¸c  0,393(km)  393(m) 712 i 1 ứng với sai số trung bình 0,99% Sai số học cực đại: Emax  max li _ MLP  li_chÝnhx¸c  24,86( km) i * Sử dụng mạng MLP phối hợp với thuật toán tổng trở để ước lượng vị trí cố Với tồn 2136 mẫu (cả tập số liệu học tập số liệu kiểm tra), ta đưa vào thuật tốn tổng trở để tính tốn ước lượng vị trí cố Sai số trung bình rơle khoảng cách mẫu có t: Etrungbình lchínhxác lrơle 100% 1,52% 2136 lchÝnhx¸c Sai số cực đại: Emax  max lchÝnhx¸c  lr¬le  3, 22( km) i 1,2136 Các giá tr sai s l lchínhxác lrơle s c sử dụng trình huấn luyện mạng MLP để bù sai số cho rơle khoảng cách Kết học chi tiết cho mạng MLP giá trị cần bù cho vị trí cố ước lượng theo công thức rơle khoảng cách thể hình 4.26 - 16 - Hình 4.26: Kết học chi tiết cho tập 1424 mẫu vị trí cố: (a) - Các giá trị vị trí cố gốc, (b) Các giá trị vị trí cố ước lượng, (c) - Sai số (km) Sai số học trung bình ước lượng vị trí cố là: Etrungb× nh  1424  li _ MLP  li _ tỉngtrë  li_chÝnhx¸c  55(m) 1424 i 1   tương ứng với sai số tương đối 0,14% Sai số kiểm tra trung bình ước lượng vị trí cố (hình 4.27): 712  li _ MLP _ kt  li _ tỉngtrë_kt  li_chÝnhx¸c_kt  0,35(km)  350(m) 712 i 1   tương ứng với sai số 0,77% Hình 4.27: Kết kiểm tra cho tập 712 mẫu vị trí cố: (a) - Các vị trí cố gốc, (b) - Các vị trí cố ước lượng, (c) - Sai số (km) - 17 - * Sử dụng mạng MLP phối hợp với rơle tổng trở thực tế để ước lượng vị trí cố Để phối hợp mạng MLP với hoạt động rơle thực tế, 1008 chuyển đổi sang chuẩn WAV (Windows Wave File) sử dụng hợp thí nghiệm CMC-356 để tái tạo lại tín hiệu dòng/áp truyền vào rơle Tổng hợp kết từ 1008 trường hợp số liệu thử nghiệm có 970 trường hợp rơle trả kết vị trí cố, 38 trường hợp rơle tác động không trả giá trị vị trí cố Các kết thống kê từ phần mềm DIGSI (trong chức TripLog) Từ kết thống kê ta có: Sai số trung bình vị trí dạng cố (AB0, ABC, ABG, AG0) rơle: ltb  1,19  km  tương ứng 2,07% Với số liệu 970 mẫu ta chia làm hai số liệu con: phần số liệu gồm 647 mẫu (2/3 tổng số mẫu có được) để xây dựng mơ hình (điều chỉnh thích nghi tham số mạng nơron để tối ưu hóa sai số đầu ra), phần lại (323 mẫu) dùng để kiểm tra chất lượng trình học Sau sử dụng mạng MLP để bù sai số rơle khoảng cách 7SA522, kết quả: - Sai số trung bình học vị trí cố: ltb  0, 49  km  tương ứng: 1,27% - Sai số trung bình kiểm tra vị trí cố: ltb  0,5  km  tương ứng: 1,49% Tổng hợp lại ba trường hợp sử dụng mạng MLP để ước lượng vị trí cố ta có kết thống kê bảng sau: Bảng 4.4: Tổng hợp kết sử dụng rơle khoảng cách thực tế (7SA522) dùng mạng MLP để giảm sai số rơle Loại cố Sai số trung bình Rơle thực tế Sai số học trung bình MLP + Rơle thực tế Sai số kiểm tra trung bình MLP + Rơle thực tế (km) (%) (km) (%) (km) (%) AG0 0,18 1,06 0,27 1,05 0,55 2,26 AB0 1,57 2,79 0,21 0,76 0,49 1,09 ABG 1,94 3,64 1,01 2,11 0,31 1,14 ABC 0,56 0,65 0,47 1,12 0,65 1,61 Tổng 1,09 2,07 0,49 1,27 0,50 1,49 Bảng 4.5: Tổng hợp kết sử dụng rơle khoảng cách ảo dùng mạng MLP để giảm sai số rơle khoảng cách ảo Sai số trung bình Rơle Sai số học trung bình ảo MLP + Rơle ảo Loại cố Sai số kiểm tra trung bình MLP + Rơle ảo (km) (%) (km) (%) (km) (%) AG0 0,43 1,48 0,083 0,19 0,78 1,52 AB0 1,25 2,16 0,059 0,12 0,23 0,51 ABG 1,23 2,17 0,048 0,12 0,26 0,59 ABC 0,18 0,29 0,032 0,11 0,14 0,47 Tổng 0,77 1,52 0,055 0,14 0,35 0,77 - 18 - Bảng 4.6: Các kết dùng mạng MLP ước lượng trực tiếp vị trí cố Loại cố Sai số học trung bình MLP Sai số kiểm tra trung bình MLP (km) (%) (km) (%) AG0 0,40 0,98 0,55 1,29 AB0 0,27 0,72 0,29 0,71 ABG 0,26 0,68 0,33 0,93 ABC 0,28 0,81 0,41 1,04 Tổng 0,30 0,80 0,39 0,99 Bảng 4.7: So sánh kết sử dụng rơle khoảng cách (Rơle ảo rơle thực tế) dùng mạng MLP để giảm sai số vị trí cố Trường hợp Sai số trung bình Sai số học trung bình + Sai số kiểm tra trung bình MLP + MLP (km) (%) (km) (%) (km) (%) Rơle ảo 0,77 1,52 0,06 0,14 0,35 0,77 SA522 1,09 2,07 0,49 1,27 0,50 1,49 Bảng 4.8: Tổng hợp kết ước lượng vị trí cố Trung bình sai số tương đối (%) Trung bình sai số tuyệt đối (km) Max sai số tuyệt đối (km) MLP trực tiếp 0,99 0,39 24,86 Rơle thực tế 7SA522 (970 mẫu) 2,07 1,09 9,2 MLP phối hợp với Rơle thực tế 7SA522 (970 mẫu) 1,49 0,50 2,79 Thuật toán tổng trở (Rơle ảo - chạy PC) 1,52 0,77 3,22 MLP phối hợp thuật toán tổng trở 0,77 0,35 2,33 Phương pháp Từ bảng tổng hợp kết ta thấy phối hợp MLP với phương pháp khác cải thiện sai số so với việc sử dụng riêng phương pháp Khi sử dụng thuật tốn phần mềm mơ phỏng, việc sử dụng phối hợp MLP với thuật toán tổng trở đưa kết tốt so với việc sử dụng độc lập MLP - 19 - KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Đề tài nghiên cứu phát triển mơ hình xác định vị trí cố, dạng cố điện trở cố đường dây truyền tải ba pha với nguồn đầu, không rẽ nhánh sử dụng mạng nơron MLP để xử lý thông tin đặc trưng tính từ đặc tính thời gian tần số tín hiệu xung quanh thời điểm xuất cố Các đóng góp đề tài kể tới: • Xây dựng mơ hình sử dụng độc lập mạng nơron MLP mơ hình sử dụng song song thuật toán tổng trở (thuật toán tổng trở chạy máy tính thuật tốn tổng trở rơle khoảng cách thực tế 7SA522) với mạng nơron MLP để xác định vị trí cố đường dây truyền tải điện (xét ví dụ tính tốn cho đường dây 110kV n Bái - Khánh Hòa) Trong mạng nơron nhân tạo MLP sử dụng đầu vào đặc tính thời gian đặc tính tần số xác định từ tín hiệu đo tức thời xung quanh thời điểm xảy thay đổi (xuất cố) tín hiệu (thời điểm xác định nhờ sử dụng phép phân tích sóng nhỏ (wavelet)) Đề tài xây dựng đồng thời hai mạng nơron MLP khác để xác định dạng cố điện trở cố • Khảo sát đề xuất ứng dụng wavelet Daubechies bậc để phân tích thành phần d1 tín hiệu lấy mẫu với tần số 100kHz để làm sở phát thời điểm xuất cố đường dây truyền tải • Khảo sát đặc tính dựa hệ số tương quan đầu vào đầu để lựa chọn đặc tính có hệ số tương quan cao để dùng mơ hình Các kết tính tốn đưa danh sách 84 giá trị đặc trưng tính tốn từ đường tín hiệu u-i để làm sở tính tốn thơng số cố vị trí, dạng điện trở cố • Đề xuất ứng dụng hợp mô CMC-356 Omicron kết hợp với rơle thực tế (7SA522) để so sánh chất lượng tính tốn mơ hình vị trí cố với tác động rơle đường dây thực tế Đồng thời kết hoạt động rơle khoảng cách thực tế sử dụng để tạo mẫu học mạng nơron MLP để bù sai số cho rơle thực tế • Mơ hình lý thuyết xây dựng cho trường hợp với kết đạt được: - Mạng nơron MLP độc lập: khảo sát mẫu 1424 trường hợp cố (với vị trí khác nhau, điện trở cố khác nhau) thử nghiệm lại mẫu 712 cố khác Sai số vị trí trung bình 390m (tương ứng 0,99%) - Mạng nơron MLP kết hợp với rơle khoảng cách ảo (thuật toán tổng trở PC): sai số vị trí trung bình 350m (tương ứng 0,77%) - Mạng nơron MLP kết hợp với rơle khoảng cách 7SA522: khảo sát mẫu 647 trường hợp cố thử nghiệm lại mẫu 323 cố khác Sai số vị trí trung bình 500m (tương ứng 1,49%) Ý tưởng giải pháp hệ thống mở với tham số điều chỉnh theo số liệu mẫu đối tượng nghiên cứu, giải pháp đề tài mở rộng áp dụng cho hệ thống khác như: • Hệ thống tải điện ba pha có nhiều nguồn, rẽ nhánh, có tải phi tuyến, hệ thống truyền tải cấp điện áp khác • Khảo sát với mơ hình đường dây có thiết bị phi tuyến máy biến áp với thông số bão hòa cấu hình ghép nối khác nhau, tải thay đổi (ngẫu nhiên) • Triển khai thiết bị đo lường xử lý tín hiệu thực tế để kiểm tra khả hoạt động trường giải pháp • ... TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thông tin chung - Tên đề tài: Xây dựng mơ hình tính tốn xác định số thông số cố xảy ngắn mạch đường dây cao áp áp dụng cho lưới điện tỉnh Yên Bái - Mã số: ĐH2013-TN02-02 -... 1: CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ SỰ CỐ TRÊN ĐƯỜNG DÂY TẢI ĐIỆN Khi có cố ngắn mạch xảy đường dây truyền tải điện, điện áp điểm cố đột ngột giảm đến giá trị thấp, dòng điện điểm cố đột ngột tăng... NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP BÁO CÁO TÓM TẮT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ CẤP ĐẠI HỌC XÂY DỰNG MƠ HÌNH TÍNH TỐN XÁC ĐỊNH MỘT SỐ THƠNG SỐ SỰ CỐ KHI XẢY RA NGẮN MẠCH TRÊN ĐƯỜNG DÂY CAO

Ngày đăng: 09/11/2017, 14:43

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan