Ứng dụng mạng nơrôn chẩn đoán sự cố tiềm ẩn trong máy biến áp lực

ỨNG DỤNG MẠNG NƠRÔN CHẨN ĐOÁN 
SỰ CỐ TIỀM ẨN TRONG MÁY BIẾN ÁP LỰC 
APPLICATION OF NEURAL NETWORK IN DIAGNOSING POWER 
TRANSFORMER INCIPIENT FAULTS 
ĐINH THÀNH VIỆT - NGUYỄN QUỐC TUẤN 
Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng 
NGUYỄN VĂN LÊ 
Ban Quản lý Dự án Thuỷ điện 3 
TÓM TẮT 
Bài báo đề cập đến vấn đề ứng dụng mạng nơrôn vào việc chẩn đoán sự cố tiềm ẩn trong 
máy biến áp lực. Việc chẩn đoán đúng sẽ góp phần nâng cao độ tin cậy cung cấp điện, mang 
lại hiệu quả kinh tế. 
ABSTRACT 
The paper presents the application of neural network in diagnosing power transformer 
incipient faults. Good result of the diagnosis might improve the reliability of power supply and 
raise economic effects. 
1. Đặt vấn đề 
Máy biến áp (MBA) lực là một trong những thiết bị điện chính trong hệ thống điện, vì 
độ tin cậy cung cấp điện của nó liên quan trực tiếp đến độ tin cậy của cả hệ thống. Trong khi 
đó, MBA dễ rơi vào các trạng thái không bình thường, đặc biệt là các MBA có tuổi đời từ 15 
năm trở lên. Nếu MBA vận hành ở trạng thái không bình thường kéo dài thì tuổi thọ của 
MBA sẽ giảm và có khả năng xảy ra sự cố làm gián đoạn cung cấp điện. Khi MBA lực bị sự 
cố, thiệt hại về kinh tế sẽ rất lớn, thậm chí có thể lên đến hàng triệu USD đối với các MBA 
công suất lớn. 
Chính vì thế MBA cần được kiểm tra và bảo dưỡng thường xuyên bằng các biện pháp 
khác nhau, khi MBA đang mang điện (on-line) hay cắt điện (off-line). Để tăng độ tin cậy cung 
cấp điện cũng như giảm thiểu các thiệt hại về kinh tế do việc cắt MBA gây ra, đã có nhiều 
biện pháp thử nghiệm khi MBA đang mang điện. Trong đó, phương pháp phân tích khí hoà 
tan (Dissolved Gas Analysis - DGA) rất hiệu quả trong việc chẩn đoán các trạng thái hư hỏng 
tiềm ẩn trong MBA. Việc phối hợp phương pháp DGA với phương pháp mạng nơrôn có thể 
góp phần nâng cao độ chính xác của kết quả chẩn đoán MBA. 
2. Các dạng sự cố tiềm ẩn trong MBA 
Sự cố trong MBA có thể phân loại thành các nhóm sau [1, 2]: vầng quang hay phóng 
điện cục bộ, quá nhiệt, hồ quang. Mức năng lượng xuất hiện do các sự cố này xếp theo thứ tự 
từ cao đến thấp như sau: hồ quang  quá nhiệt  vầng quang. Những sự cố trên có thể do 
một hoặc nhiều trong các nguyên nhân sau: ngắn mạch các vòng dây; hở mạch cuộn dây; xê 
dịch hoặc biến dạng cuộn dây; xê dịch hoặc biến dạng các dây dẫn (các dây, thanh dẫn nối từ 
các cuộn dây đến các đầu nối ở sứ, bộ điều áp dưới tải,...); lỏng các đầu nối tại các đầu sứ, đầu 
dây dẫn, các đầu bọc đấu dây; nước tự do hoặc độ ẩm quá mức trong dầu; các hạt kim loại 
xuất hiện trong dầu; lỏng mối nối các tấm chắn vầng quang; lỏng vòng siết, đệm, dây nối đất 
lõi, các chỗ định vị; sự cố đánh thủng; quá tải; hư hỏng các bulông cách điện; rỉ rét hoặc hư 
Hình 1: Sự sinh khí trong điện môi dầu S? sinh khí khi các d?u bi? áp b? đánh th?ng [4] 
C 
hỏng khác trên lõi; hư hỏng các đai bó quanh vỏ máy; kẹt tuần hoàn dầu; khuyết tật hệ thống 
làm mát. 
Có nhiều phương pháp khác nhau dùng cho chẩn đoán các sự cố tiềm ẩn trong MBA 
lực gồm các biện pháp on-line và off-line. Các thử nghiệm off-line như: đo điện trở cách điện, 
hệ số tổn thất điện môi, độ phân cực mặt phân cách, tỉ lệ số vòng dây, điện trở cuộn dây... Các 
phương pháp on-line như: phương pháp đáp ứng tần số, phân tích phổ âm thanh, phương pháp 
hồng ngoại, phương pháp DGA,... 
Trong số các phương pháp này thì DGA là phương pháp phổ biến và được ứng dụng 
rộng rãi để dự báo sự cố có thể xảy ra đối với MBA. Cách điện chính của máy biến áp gồm 
giấy (cellulose) và dầu máy biến áp, chúng được cấu tạo từ những hợp chất hữu cơ. Dầu biến 
áp có công thức cấu tạo CnH2n+2 với 
n = 20  40, cellulose có công thức 
cấu tạo [C12H14O4(OH)6] với n = 
300  750. Trong quá trình hoạt 
động của máy biến áp, dưới tác dụng 
của nhiệt độ các hợp chất hữu cơ 
này sẽ sinh ra các thành phần khí 
khác nhau. Tuỳ theo nhiệt độ khác 
nhau và trong những điều kiện khác 
nhau mà mức độ sinh khí cũng khác 
nhau như ở hình 1. 
Sự sinh khí trong dầu MBA 
tuân theo những quy luật nhất định. 
Vì vậy, DGA là phương pháp chẩn 
đoán MBA khá chính xác với ưu 
điểm là không phải cắt điện MBA 
mà chỉ cần lấy mẫu dầu lúc MBA 
đang vận hành. 
3. Cơ sở để xây dựng hệ chuyên gia chẩn đoán máy biến áp 
Như đã nêu ở phần 2, sự cố trong MBA lực được phân thành 3 nhóm chính với nhiều 
nguyên nhân khác nhau. Mỗi dạng hỏng hóc cùng với các nguyên nhân hỏng hóc sẽ tạo ra các 
khí đặc trưng khác nhau trong dầu MBA. Các khí có thể là: H2, O2, N2, CH4, CO, CO2, C2H4, 
C2H6, C2H2, C3H6 + C3H8 và có thể liên quan với sự cố như sau: 
- Các khí được tạo ra khi trong MBA xảy ra sự cố vầng quang: 
 + Tác dụng lên dầu: H2-khí chính, CH4-khí đặc trưng nồng độ bé. 
 + Tác dụng lên giấy: H2, CO, CO2. 
- Các khí được tạo ra khi trong MBA xảy ra sự cố quá nhiệt: 
 + Tác dụng lên dầu: Khi nhiệt độ thấp (dưới 300oC) thì C2H6-khí chính, CH4-khí 
đặc trưng với nồng độ cao, C2H4-khí đặc trưng với nồng độ thấp. Khi nhiệt độ dầu cao (trên 
300
o
C) thì C2H4-khí chính, H2-khí đặc trưng nồng độ thấp, C2H2 và CH4-khí đặc trưng nồng 
độ thấp đến cao. 
 + Tác dụng lên giấy: CO-khí chính, CO2-khí đặc trưng. 
- Các khí được tạo ra khi trong MBA xảy ra sự cố hồ quang điện: 
 + Tác dụng lên dầu: H2 và C2H2-khí chính (các khí phân huỷ chính có một lượng 
lớn), CH4 và C2H4-khí đặc trưng nồng độ cao. 
 + Tác dụng lên giấy: CO-khí đặc trưng có nồng độ cao, CO2-khí đặc trưng có 
nồng độ bé. 
Hiện nay có nhiều phương pháp chẩn đoán sự cố MBA dựa vào DGA, trong đó các 
phương pháp phổ biến là: 
- Phương pháp các tỷ số: Các tỷ số được định nghĩa ở bảng 1, nồng độ giới hạn của 
các khí được cho ở bảng 2. Trong thực tế, nhiều hệ chuyên gia chỉ kiểm tra nồng độ của 4 khí 
H2, CH4, C2H2, C2H4 thay vì 6 khí. 
Bảng 1: Định nghĩa các tỷ số 
Tỷ số CH4/H2 C2H2/C2H4 C2H2/CH4 C2H6/C2H2 C2H4/C2H6 
Ký hiệu R1 R2 R3 R4 R5 
 Bảng 2: Nồng độ các khí hoà tan 
Khí H2 CH4 CO C2H2 C2H4 C2H4 
Giới hạn (ppm) 100 120 350 35 50 65 
 - Phương pháp tỷ số ban đầu: gồm có 5 khí H2, CH4, C2H2, C2H4, C2H6 và 5 tỷ số R1, 
R2, R3, R4, R5. 
 - Phương pháp Dornenburg: gồm 5 khí H2, CH4, C2H2, C2H4, C2H6 và 4 tỷ số R1, R2, 
R3, R4 (bảng 3) 
 - Phương pháp Rogers gốc: gồm 5 khí H2, CH4, C2H2, C2H4, C2H6 và 4 tỷ số R1, R2, 
R3, R4 với R4 = C2H6/CH4. 
 - Phương pháp Rogers sửa đổi: giống như phương pháp Rogers gốc nhưng dùng 4 
chữ số để mã hoá và dùng 2 bảng) 
Bảng 3: Phương pháp hệ số Dornenburg 
Sự cố R1 R2 R3 R4 
Nhiệt phân > 1,0 0,4 
Vầng quang 0,4 
Hồ quang điện > 0,1 và 0,75 > 0,3 < 0,4 
- Các phương pháp khác: biểu đồ khí, khí đặc trưng, phân tích khí nhiên liệu tổng 
(Total Combustible Gas Analysis - TCGA). 
Hệ chuyên gia được xây dựng để chẩn đoán sự cố tiềm ẩn bên trong các MBA dựa vào 
các quy luật được thiết lập trên cơ sở các phương pháp đã nêu. 
4. Ứng dụng mạng nơrôn chẩn đoán MBA 
Hiện nay mạng nơrôn được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau cũng 
như trong hệ thống điện. Có nhiều mô hình mạng khác nhau như: Perceptron, Perceptron 
nhiều lớp (MLP), mạng nơron với hàm cơ sở xuyên tâm (mạng RBF)... Mạng MLP ở đây 
được ứng dụng để dự báo sự cố tiềm ẩn trong MBA. 
Trong bài báo này, các tác giả xây dựng mô hình mạng 10x30x15x5x9 (hình 2). Đầu 
vào của mạng gồm có 10 nút tương ứng 
với nồng độ ppm các khí sau: H2, N2, 
O2, CO, CO2, CH4, C2H6, C2H4, C2H2 và 
(C3H6 + C3H8). Lớp đầu ra ứng với 9 
trường hợp sau: bình thường, phóng 
điện cục bộ với năng lượng thấp, phóng 
điện cục bộ với năng lượng cao, phóng 
điện công suất bé, phóng điện công suất 
lớn, hư hỏng nhiệt độ thấp dưới 150oC, 
hư hỏng nhiệt độ thấp từ 150oC đến 
300
o
C, hư hỏng nhiệt độ trung bình từ 
300
o
C đến 700oC, hư hỏng nhiệt độ cao 
trên 700
oC. Trong quá trình luyện mạng 
trên máy tính sử dụng ngôn ngữ lập 
trình Visual C và hàm kích hoạt logistic 
cho cả lớp ẩn lẫn lớp đầu ra. Các số liệu 
luyện mạng nơrôn được tham khảo từ 
các biên bản thí nghiệm mẫu dầu MBA 
của Trung tâm thí nghiệm điện-Công ty 
Điện lực 3 [3]. 
Hình 3: Giao diện chương trình luyện mạng nơrôn 
y 
1
y 
2
y 
9
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
x 
1
x 
2
x 
1 0
Lớp vào 3 lớp ẩn Lớp ra 
Hình 2: Mô hình mạng MLP 10x30x15x5x9 
Giao diện chương trình luyện mạng nơrôn được trình bày ở hình 3. Chương trình đã 
được thử nghiệm với số liệu thực tế của Trung tâm Thí nghiệm Điện–Công ty Điện lực 3. Với 
mẫu dầu kiểm tra ngày 03/09/2002 của MBA T2 trạm biến áp 110 kV Ngự Bình (E6) [3], kết 
quả dự báo của chương trình theo phương pháp mạng nơrôn (hình 4) là MBA có sự quá nhiệt 
với nhiệt độ trên 700oC. Kết quả này phù hợp với kết luận được nêu trong biên bản thí 
nghiệm. 
Hình 4: Giao diện chương trình chẩn đoán MBA 
5. Kết luận 
Việc chẩn đoán chính xác trạng thái máy biến áp, đặc biệt là đối với các MBA công 
suất lớn có ý nghĩa rất quan trọng, góp phần giảm thiểu sự cố bất ngờ xảy ra, tăng độ tin cậy 
cung cấp điện. Việc ứng dụng phương pháp mạng nơrôn phối hợp với phương pháp DGA có 
thể góp phần nâng cao độ chính xác của chẩn đoán, dễ dàng lập trình, cho phép xây dựng 
được hệ chuyên gia chẩn đoán máy biến áp. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] Zhenyaun Wang, Artificial intelligence applications in the diagnosis of power 
transformer incipicent, Virginia, 2000. 
[2] Tapan K. Saha, Review of modern diagnostic techniques for assessing insulation 
condition in aged transformers, IEEE transactions on dielectrics and electrical 
insulation, Vol.10, No.5, p.903-917, 2003. 
[3] Trung tâm Thí nghiệm Điện - Công ty Điện lực 3, Các “Biên bản thí nghiệm hàm 
lượng khí hoà tan trong dầu”, 2000-2004.