Đánh giá sụt giảm điện áp ngắn hạn trên lưới phân phối điện có xét đến thời gian tác động của thiết bị bảo vệ

TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009 
 30 
ĐÁNH GIÁ SỤT GIẢM ĐIỆN ÁP NGẮN HẠN TRÊN LƯỚI PHÂN PHỐI ĐIỆN 
CÓ XÉT ĐẾN THỜI GIAN TÁC ĐỘNG CỦA THIẾT BỊ BẢO VỆ 
PREDICTION OF VOLTAGE SAGS IN DISTRIBUTION SYSTEMS WITH REGARD 
TO TRIPPING TIME OF PROTECTIVE DEVICES 
Bạch Quốc Khánh 
Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội 
Nguyễn Công Thắng 
Trường Đại học Giao Thông Vận Tải 
TÓM TẮT 
Bài báo trình bày phương pháp đánh giá một hiện tượng chất lượng điện năng (CLĐN) trên lưới 
phân phối là sụt áp ngắn hạn (SANH - voltage sag) [1]. Việc đánh giá này dựa trên việc phát triển chỉ 
tiêu SARFIX thành SARFIX-CURVE cho phép xét đến không chỉ đặc trưng biên độ của SANH mà còn cả 
đặc trưng thời gian tồn tại SANH. Thời gian tồn tại SANH được xác định dựa trên thời gian tác động 
thực tế của thiết bị bảo vệ trên lưới phân phối điện (LPP). Bài báo tính toán cho đối tượng cụ thể là 
lưới điện trung áp của T.P. Hà Nội. Việc dùng chỉ tiêu SARFIX-CURVE sẽ cho những đánh giá chính xác 
hơn tác động của SANH đối với các phụ tải điện. 
ABSTRACT 
This paper presents a method of predicting a power quality phenomena in distribution systems - 
Voltage sag [1]. The prediction of voltage sag based on the modification of SARFIx into SARFIx-curve 
that considers not only the characteristics - magnitude, but also the characteristics - duration. The 
duration of voltage sag is modeled regarding the tripping time of protective devices in distribution 
systems. The paper also applies this method in prediction of voltage sag in an area of the medium 
voltage network in Hanoi city. The use of SARFIx-curve will bring about a better prediction of voltage 
sag influence on the electric loads. 
I. ĐẶT VẤN ĐỀ 
Theo IEEE-1159, 1995, SANH (voltage 
sag) là hiện tượng CLĐN trong đó giá trị điện 
áp hiệu dụng của lưới điện sụt giảm còn từ 0,1 
đến 0,9 điện áp định mức trong thời gian từ 0,5 
chu kỳ đến 1 phút [1]. SANH ngày càng được 
quan tâm vì nó xảy ra rất thường xuyên và gây 
nhiều tác động xấu đối với các thiết bị điện 
nhậy cảm như điện tử công suất, các bộ điều tốc 
hay máy tính cá nhân. Ở Việt Nam, chưa có 
những nghiên cứu chuyên sâu về vấn đề này [2, 
3], đặc biệt là dự báo SANH trong LPP - khu 
vực lưới điện gần và ảnh hưởng trực tiếp đến sự 
làm việc của các phụ tải điện. 
Quá trình đánh giá CLĐN nói chung hay 
đánh giá SANH nói riêng thường có ba khâu 
chủ yếu [4] là 1. Nhận dạng tình hình CLĐN 
được cung cấp (trong bài báo, xác định sự phân 
bố SANH tại các nút tải trên hệ thống điện 
(HTĐ)), 2. Xác định yêu cầu CLĐN của các 
phụ tải (trong bài báo, xác định dải điện áp vận 
hành cho phép của các phụ tải điện), 3. So sánh 
yêu cầu CLĐN của phụ tải với tình hình CLĐN 
được cung cấp và đánh giá tác động của CLĐN 
đối với phụ tải (trong bài báo, so sánh dải điện 
áp vận hành cho phép đó với SANH phân bố 
trên HTĐ và đánh giá ảnh hưởng của SANH 
đến các phụ tải điện). Mục tiêu nghiên cứu 
được trình bày trong bài báo chính là khâu thứ 
nhất của quá trình trên, áp dụng cho LPP. 
Bài báo trình bày phương pháp dự báo 
SANH trong LPP sử dụng chỉ tiêu SARFIX 
được phát triển thành SARFIX-CURVE khi xét đến 
thời gian tác động của các thiết bị bảo vệ thực 
tế của LPP ở Việt Nam. 
II. CÁC CHỈ TIÊU ĐÁNH GIÁ SANH 
Việc đánh giá SANH được căn cứ theo 
hai đặc trưng của SANH là biên độ và thời gian 
tồn tại SANH. Biên độ SANH là trị số điện áp 
thấp nhất trong thời gian tồn tại SANH [1]. 
Theo IEEE-1159, thời gian tồn tại SANH là 
khoảng thời gian trong đó biên độ điện áp liên 
tục thấp hơn 0,9 điện áp danh định. Căn cứ vào 
các đặc trưng trên đây, có nhiều chỉ tiêu đánh 
giá SANH. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009 
 31 
a. Tần suất trung bình của SANH trong HTĐ 
ứng với đặc trưng biên độ Xx  (System 
Average RMS Frequency Index voltage - 
SARFIX). SARFIX được tính như sau [5] 
N
N
SA
m
i
i
 1XRFI (1) 
Trong đó: 
X: Giá trị ngưỡng biên độ SANH, X = 
(1090)%. 
i : Sự kiện gây ra SANH thứ i. 
m : Tổng số sự kiện dẫn đến SANH trong một 
chu kỳ thời gian (ví dụ 1 năm). 
Ni : Số phụ tải phải chịu SANH thứ i với đặc 
tính Xx  . 
N : Tổng số các phụ tải nằm trong hệ thống điện 
đang xét. 
b. Tần suất trung bình của SANH trong HTĐ 
ứng với đặc trưng Xx  làm cho phụ tải 
ngừng làm việc (SARFIX-CURVE) 
Chỉ tiêu SARFIX được sử dụng rộng rãi 
để dự báo SANH trong HTĐ hiện nay. Tuy 
nhiên SARFIX chỉ xét đến biên độ SANH. Để 
đánh giá liệu SANH có tác động đến sự làm 
việc của phụ tải cần xét đến đặc trưng thời gian 
tồn tại SANH. Muốn vậy có thể thay đổi chỉ 
tiêu SARFIX thành SARFIX-CURVE được xác 
định như sau 
N
N
SARFI
m
i
i
CURVEX


 
1
'
 (2) 
Trong đó: 
'
iN : Số phụ tải ngừng làm việc do sự cố gây ra 
SANH i (có tọa độ xác định bởi các đặc trưng 
biên độ và khoảng thời gian xảy ra SANH nằm 
ở vùng mất an toán của đặc tính chịu điện áp 
của phụ tải), 
Các thông số : m, X và N tương tự (1). 
IEEE đã đưa ra một số dạng đặc tính chịu 
điện áp có dạng Hình 1 và Hình 2 [1, 4]. 
Hình 1. Đường cong chịu điện áp CBEMA 
(Computer Business Equipment Manu-facturers 
Assocciation) 
Hình 2. Đường cong chịu điện áp của nhóm 
thiết bị SEMI (Semiconduactor Equipment and 
Materials International group) 
Khi sử dụng chỉ tiêu SARFIX-CURVE cho 
LPP ở Việt Nam, bài báo sử dụng số liệu thực 
tế thời gian tác động của các thiết bị bảo vệ 
đang được sử dụng trong LPP của Việt Nam. 
III. XÂY DỰNG MÔ HÌNH BÀI TOÁN 
3.1 Tổng quan phương pháp 
Có nhiều phương pháp xác định SARFIX 
[1]. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp dự 
báo SANH gián tiếp thông qua nguyên nhân 
sinh ra nó. Trong các nguyên này, trên 90% 
SANH là do sự cố ngắn mạch trong HTĐ. Do 
đó, có thể đánh giá SANH thông qua mô phỏng 
và tính toán ngắn mạch trên HTĐ (Hình 3). 
Vùng mất an toàn 
Vùng mất an toàn 
Vùng an toàn 
Vùng mất an toàn 
Vùng mất 
an toàn 
Vùng 
an toàn 
TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009 
 32 
Hình 3. Mô hình tính toán SANH do ngắn mạch 
trong HTĐ 
Nghiên cứu sử dụng phương pháp điểm 
sự cố (faul position) [2,4] để dự báo SANH 
trong LPP với các khâu cơ bản như sau : 
- Mô phỏng phân bố sự cố ngắn mạch trong 
LPP (xem phần b dưới đây). 
- Tính toán ngắn mạch để xác định các đặc 
tính biên độ của SANH (VSANH). 
- Xác định phân bố SANH và SARFIX với 
các đặc tính X khác nhau. 
Để phát triển SARFIX thành 
SARFIX-CURVE, nghiên cứu bổ sung thêm các 
bước sau : Khi tính toán ngắn mạch, ngoài việc 
xác định đặc trưng biên độ của SANH như trên, 
từ độ lớn của dòng điện ngắn mạch xác định 
thời gian tồn tại của SANH theo đặc tính thời 
gian tác động của bảo vệ trong LPP tBV = f(IN). 
Các bảo vệ trong LPP thường là các cầu chì 
hoặc bảo vệ quá dòng có thời gian phụ thuộc. 
Như vậy một SANH sẽ được đặc trưng bởi một 
điểm có tọa độ là VSANH và tBV. Đặt điểm này 
lên đồ thị đặc tính chịu SANH của thiết bị. Nếu 
điểm này thuộc vùng mất an toàn thì SANH đó 
sẽ được nhớ để tính SARFIX-CURVE. 
3.2 Mô phỏng phân bố sự cố ngắn mạch 
Việc mô phỏng phân bố sự cố bao gồm 
lựa chọn điểm sự cố, loại sự cố và tính toán suất 
sự cố tại từng điểm và loại sự cố. 
- Điểm sự cố nhìn chung được chọn sao cho 
các loại ngắn mạch tại một điểm sẽ dẫn đến 
các SANH có cùng đặc tính. Đối với LPP, 
có thể chọn một điểm sự cố cho một 
TBAPP và một sự cố cho một đoạn đường 
dây ngắn nối giữa hai TBAPP. 
- Các loại sự cố khác nhau sẽ được xét cho 
từng điểm sự cố và số pha của lưới điện tại 
điểm đó. Nghiên cứu xét tất cả các dạng sự 
cố ngắn mạch. 
- Suất sự cố của từng loại sự cố được lấy từ 
số liệu đo lường và giám sát thực tế. Suất 
sự cố chủ yếu phụ thuộc vào vị trí điểm sự 
cố và loại sự cố. Một cách tổng quát, sự cố 
có thể xảy ra tại mọi trong HTĐ nên suất sự 
cố tại từng điểm sự cố sẽ bằng cường độ 
hỏng hóc các các phần tử của HTĐ theo lý 
thuyết về độ tin cậy [9]. Nếu trong LPP sử 
dụng cùng chủng loại thiết bị như dây dẫn, 
máy biến áp thì có thể dùng mô hình phân 
bố sự cố đều. 
3.3 Tính toán ngắn mạch và xác định đặc 
trung biên độ SANH 
Chương trình tính toán SANH trong LPP 
của bài toán được dựa trên chương trình nghiên 
cứu tính toán SANH trên LPP [2,8]. Chương 
trình được viết trên phần mềm MatLab. Phần 
tính toán được chia làm hai phần chính : 
- Tính toàn dòng ngắn mạch 
- Mô phỏng phân bố sự cố 
Hình 4. Sơ đồ khối các bước của bài toán dự 
báo SANH trong LPP 
~ 
ZS 
ZF 
Vt 
E 
Tải chịu 
SANH 
Ngắn 
mạch 
tBV 
VSANH 
E 
t 
Vt 
tBV 
Xác định nhánh sự cố 
Start 
Tính toán SANH trên 
nhánh sự cố 
Tính toán SANH trên 
nhánh không có sự cố 
Xác định Sag 
Tính SARFIx 
Tính SARFI-Curve 
Stop 
TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009 
 33 
3.4 Giả thiết bài toán 
Nghiên cứu có xem xét một số giả thiết 
sau 
- Chỉ xem xét điểm sự cố trong LPP (một 
LPP được cấp điện từ một trạm biến áp 
trung gian). Trong phạm vi nghiên cứu 
chưa xét đến các sự cố trong lưới hệ thống 
và nguồn. 
- Để xác định thời gian tồn tại SANH cần 
xác định thời gian giải trừ sự cố tBV. Đặc 
tính bảo vệ của cầu chì và máy cắt dựa trên 
đặc tính bảo vệ quá dòng phụ thuộc. 
- Trong phạm vi nghiên cứu, sẽ dùng đường 
cong chịu đựng SEMI để xác định chỉ số 
SARFIX-CURVE cho lưới điện xét. 
IV. DỰ BÁO SANH TRÊN LỘ 482-E14, 
LPP CỦA THÀNH PHỐ HÀ NỘI 
4.1 Số liệu ban đầu 
- Sơ đồ lưới : Lộ 22kV 482-E14 thuộc trạm 
110kV Giám có dạng hình tia và liên thông 99 
nút và 98 nhánh. Khi tính ngắn mạch để xác 
định SANH, xét sự cố ngắn mạch tại tất cả các 
nút (sự cố máy biến áp) và nhánh (đường dây). 
- Tỷ lệ phân bố suất sự cố [10] : 
Ngắn mạch 1 pha - đất : 65% 
Ngắn mạch 2 pha : 20% 
Ngắn mạch 2 pha - đất : 10% 
Ngắn mạch 3 pha : 5% 
- Đặc tính bảo vệ thời gian phụ thuộc : Trong 
nghiên cứu sử dụng đặc tính bảo vệ thời gian 
phụ thuộc có dạng 
1)( * 

bI
a
t để xác định 
đặc tính thời gian của SANH. 
4.2 Kết quả tính toán 
Giả thiết tổng số sự cố xảy ra trong một 
đơn vị thời gian là 100. Phân bổ số sự cố này 
theo tỷ lệ sự cố như trên, tính toán ngắn mạch 
và SANH cho từng loại sự cố. Với mỗi loại 
SANH, từ dòng điện ngắn mạch xác định thời 
gian tồn tại SANH theo đặc tính bảo vệ thời 
gian phụ thuộc của các thiết bị bảo vệ trên LPP. 
Cuối cùng so sánh với đặc tính chịu điện áp của 
phụ tải và xác định SARFIX-CURVE. 
Kết quả tính toán xác định cả hai chỉ tiêu 
SARFIX và SARFIX-CURVE để thấy rõ ý nghĩa 
của việc xét thêm đặc trưng thời gian của 
SANH. Rõ ràng trong số các SANH có đặc tính 
khác nhau, chỉ có những SANH có đặc tính 
nằm ở vùng mất an toàn của đặc tính chịu điện 
áp của phụ tải mới được xét. 
- Tần suất SANH trung bình của lộ 482-E14 
theo các khoảng đặc tính X có và không xét 
đến đặc trưng thời gian được cho ở Hình 5. 
- Tần suất SANH trung bình của lộ 482-E14 
theo đặc trưng x ≤ X (SARFIX và SARFIX-
CURVE) không và có xét đến đặc tính thời 
gian được cho ở Hình 6. 
Hình 5. Tần xuất SANH làm phụ tải ngừng làm 
việc theo đặc tính biên độ X của SANH 
(Trục tung biểu diễn tần suất SANH làm phụ tải 
ngừng làm việc, trục hoành biểu diễn các 
khoảng đặc tính biên độ X của SANH). 
Hình 6. SARFIX-CURVE 
V. KẾT LUẬN 
Bài báo đã trình bày một phương pháp 
đánh giá hiện tượng SANH trong LPP có xét 
đến thời gian tác động của các bảo vệ dựa trên 
việc phát triển chỉ tiêu SARFIX thành SARFIX-
CURVE. Căn cứ vào SARFIX-CURVE, việc đánh giá 
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
0-10 10-20 20-30 30-40 40-50 50-60 60-70 70-80 80-90
 SANH 
SANH làm phụ tải 
ngừng làm việc 
0
20
40
60
80
100
120
<10 <20 <30 <40 <50 <60 <70 <80 <90
SARFI 
VSANH (tính theo %Uđm) 
 SARFIX 
SARFIX-CURVE 
TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009 
 34 
hiện tượng sụt áp ngắn hạn sẽ xét được khả 
năng chịu chất lượng điện áp của phụ tải. Kết 
quả đánh giá sẽ cho một cái nhìn xác thực hơn 
về tác động của hiện tượng SANH đến sự làm 
việc của các phụ tải. 
Kết quả đánh giá SANH trong LPP cũng 
cho thấy hầu hết biên độ sụt giảm điện áp nằm 
tập trung ở mức 0-10%Uđm. Điều này có thể 
được lý giải là do đặc điểm của LPP có dạng 
hình tia, đặc biệt trong đô thị, mật độ phụ tải 
khá dày với ngắn mạch xảy ra ở nhiều điểm 
khác nhau sẽ dẫn đến biên độ sụt giảm điện áp 
là rất lớn. SANH mức 40-50% Uđm chiếm tỉ lệ 
trung bình vì hầu hết các đường dây rẽ nhánh 
thường tập trung ở đầu và giữa lộ đường dây. 
SANH mức 80-90% Uđm hầu như không có vì 
do tổng trở của hệ thống và của máy biến áp là 
khá cao nên phần điện áp còn lại sau đó là 
không lớn. 
Nghiên cứu trong bài báo cũng cần được 
phát triển thêm. Kết quả đánh giá SANH trong 
LPP cần được xét thêm các SANH do ngắn 
mạch ở phần nguồn và lưới truyền tải điện [6]. 
Hơn nữa, để mở rộng phạm vi của LPP được 
xem xét, nghiên cứu cũng còn có thể phát triển 
việc xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến việc mô 
phỏng phân bố sự cố dẫn đến SANH. Các mô 
hình ngẫu nhiên với các luật phân bố xác suất 
phù hợp với tình hình xảy ra sự cố thực tế có 
thể được xem xét [2,7]. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
1. R.C.Dugan, M.F.McGranaghan, and H.W.Beaty; Electric Power System Quality; New York : 
McGraw-Hill, 1996. 
2. Bach Quoc Khanh, Dong Jun Won, Seung Il Moon; Fault Distribution Modeling Using Stochastic 
Bivariate Models For Prediction of Voltage Sag in Distribution Systems; IEEE Transaction On 
Power Delivery, Page 347-354, Vol.23, No.1, January 2008. 
3. Bạch Quốc Khánh; Sử dụng mô hình ngẫu nhiên nhị biến mô phỏng phân bố sự cố trong bài toán 
đánh giá sụt giảm điện áp ngắn hạn trên lưới phân phối; Tuyển tập các bài báo khoa học, Hội nghị 
khoa học lần thứ 20, Phân ban Điện, Trang 29-36, Hà Nội, 10/2006. 
4. M.H.J. Bollen; Understanding power quality problems - voltage sags and interruptions; IEEE 
Press, 2000. 
5. D. L. Brooks, R. C. Dugan, Marek Waclawiak, Ashok Sundaram; Indices for Assessing Utility 
Distribution System RMS Variation Performance; IEEE Trans. Power Delivery, vol.13, no.1, 
pp.254-259, Jan. 1998. 
6. M.R.Qader, M.H.J.Bollen, and R.N.Allan; Stochastic Prediction of Voltage Sags in a Large 
Transmission System; IEEE Trans. Industry Applications, vol.35, no.1, pp.152-162, Jan./Feb. 
1999, 
7. J.V.Milanovic, M.T.Aung and C.P.Gupta; The Influence of Fault Distribution on Stochastic 
Prediction of Voltage Sags; IEEE Trans. Power Delivery, vol.20, no.1, pp.278-285, Jan. 2005. 
8. W.H.Kersting; Distribution System Modeling and Analysis; CRC Press LLC, 2002. 
9. R.E.Brown; Electric Power Distribution Reliability; Marcel-Dekker, Inc., 2002. 
10. T.A.Short; Electric Power Distribution Handbook; CRC Press, 2004. 
Địa chỉ liên hệ: Bạch Quốc Khánh - Tel: 0904.698.900, Email: bq_khanh-htd@mail.hut.edu.vn 
 Khoa Điện, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội