Các nhiễu loạn trên đường dây truyền tải - phân phối điện năng, như xung sét, gián đoạn điện áp, tăng điện áp, giảm điện áp, méo dạng do sóng hài, điện thế chập chờn, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến điện năng cung cấp cho khách hàng. Kỹ thuật khai triển wavelet rời rạc (DWT) với phân tích đa phân giải (Multi-Resolution Analysis (MRA) được thực hiện trong bài báo để phân tích và nhận dạng các hiện tượng quá độ điện từ trong hệ thống điện được khảo sát với phần mềm ATP-EMTP thông qua các giá trị năng lượng của các mức. Các kết quả nhận được trong bài báo cho thấy việc đánh giá các hiện tượng nhiễu trong hệ thống điện dùng kỹ thuật wavelet cho phép nhận được nhiều thông tin định lượng và là cơ sở trong quá trình đánh giá chất lượng điện năng. | TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 9, SỐ 1 -2006 ỨNG DỤNG KỸ THUẬT WAVELET TRONG TRONG VIỆC PHÂN TÍCH VÀ NHẬN DẠNG CÁC VẤN ĐỀ CHẤT LƯỢNG ĐIỆN NĂNG Nguyễn Hữu Phúc (1), Trương Quốc Khánh (1), Nguyễn Nhân Bổn (2) (1) Khoa Điện – Điện Tử, Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM (2) Khoa Điện, Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật (Bài nhận ngày 23 tháng 11 năm 2005, hoàn chỉnh sửa chữa ngày 18 tháng 02 năm 2006) TÓM TẮT: Các nhiễu loạn trên đường dây truyền tải - phân phối điện năng, như xung sét, gián đoạn điện áp, tăng điện áp, giảm điện áp, méo dạng do sóng hài, điện thế chập chờn, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến điện năng cung cấp cho khách hàng. Kỹ thuật khai triển wavelet rời rạc (DWT) với phân tích đa phân giải (Multi-Resolution Analysis (MRA) được thực hiện trong bài báo để phân tích và nhận dạng các hiện tượng quá độ điện từ trong hệ thống điện được khảo sát với phần mềm ATP-EMTP thông qua các giá trị năng lượng của các mức. Các kết quả nhận được trong bài báo cho thấy việc đánh giá các hiện tượng nhiễu trong hệ thống điện dùng kỹ thuật wavelet cho phép nhận được nhiều thông tin định lượng và là cơ sở trong quá trình đánh giá chất lượng điện năng. 1. GIỚI THIỆU Các hiện tượng gây nhiễu điện áp trên lưới điện rất đa dạng như: đóng cắt trạm tụ bù, sụt điện áp, tăng điện áp, mất điện, chập chờn điện áp, họa tần, sóng sét, sự cố ngắn mạch, dòng xung kích máy biến áp, . Chất lượng điện năng cung cấp bị ảnh hưởng rất lớn từ các hiện tượng nhiễu loạn, do đó việc phân tích, nhận dạng, cô lập các hiện tượng trên mang ý nghĩa thời sự trong quá trình hướng đến các phương pháp hoàn thiện hơn đđể bảo vệ lưới điện khỏi các ảnh hưởng nghiêm trọng. Trong các bài báo [1]- [4] các tác giả dùng kỹ thuật wavelet kết hợp với các thuật toán neural network hay neuro-fuzzy để rút ra các thông tin đáng quan tâm, từ đó nhận dạng, phân loại các dạng nhiễu khác nhau. Các dạng sóng chuẩn như đóng cắt tụ, sụt-tăng điện áp, mất điện, họa tần, chập chờn có được bằng cách tạo hàm trong Matlab và .
