Ứng dụng kỹ thuật Wavelet trong trong việc phân tích và nhận dạng các vấn đề chất lượng điện năng

à sự bảo toàn năng lượng của tín hiệu vào. Giá trị đầu tiên của vế 
phải là năng lượng trung bình của tín hiệu xấp xỉ bậc J. Giá trị thứ hai của vế phải là tổng 
năng lượng trung bình của tất cả thành phần chi tiết. Biểu thức tính năng lượng của mỗi thành 
phần chi tiết : 
[ ]
N
w
kw
N
P j
N
k
j
2
1
21 == ∑
= 
Năng lượng được chuẩn hóa : 
( )2jDj PP = 
Mỗi thành phần chi tiết mang một mức năng lượng riêng, mức năng lượng này tương đương 
với biên độ khác nhau của sóng hài trong một tín hiệu cần phân tích . 
 3.3. Thời gian quá trình quá độ điện từ: 
Nhìn chung, khi hiện tượng quá độ xảy ra, biên độ tín hiệu thay đổi và thời gian gián đoạn tại 
điểm bắt đầu và điểm cuối trong quá trình quá độ. Thực thi kỹ thuật khai triển wavelet rời rạc 
để phân tích tín hiệu méo dạng tại mức phân tách 3 sẽ cung cấp hệ số w3 tại điểm bắt đầu và 
điểm kết thúc của tín hiệu. Vì vậy, dễ dàng tính toán tại điểm bắt đầu và điểm kết thúc của 
quá trình quá độ từ sự thay đổi hệ số wavelet w3 và tính toán thời gian quá độ tT: 
SET ttt −= 
 3.4. Thực nghiệm và kết quả: sau đây là các kết quả thí nghiệm bằng số áp dụng kỹ thuật 
DWT với hàm wavelet Daubanchie “db4’ và tính tóan giá trị phân bố năng lượng theo các 
mức cho các dạng nhiễu khác nhau được mô phỏng ở trên và chuyển sang Wavelet Toolbox 
trong Matlab (Hình 12 đến Hình 22). 
Science & Technology Development, Vol 9, No.1 - 2006 
Trang 52 
3.5.Nhận xét 
Có thể dựa vào giản đồ phân bố mức năng lượng, khoảng thời gian quá độ và biên độ quá độ 
trong quá trình quá độ để có thể nhận dạng được một hiện tượng bất kỳ trong 7 hiện tượng 
vừa nêu trên (xem sóng sin chuẩn như một hiện tượng và các quá trình phóng điện trước, 
phóng điện trở lại là hai hiện tượng đặc biệt của đóng cắt tụ bù). Nhận xét rằng hai 
500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
-1
0
1
PURE SIN
500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
2
4
x 10-3
500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
0.005
0.01
0.015
500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
0.005
0.01
0.015
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Caùc möùc Naêng Löôïng cuûa Pure Sin
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
-1
-0.5
0
0.5
1
Capacitor Switching
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
0
0.05
0.1
0.15
0.2
Level 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Caùc möùc Naêng Löôïng
H 12. Phân tích các mức chi tiết và
phân bố năng lượng của sóng sin chuẩn 
 H 13. Phân tích các mức chi tiết và phân bố năng lượng 
của sóng điện áp khi đóng trạm tụ cách ly 
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
Capacitor Switching
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
0.05
0.1
0.15
Level 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Caùc möùc Naêng Löôïng
H 14. Phân tích các mức chi tiết và phân bố năng 
lượng của sóng điện áp khi đóng trạm tụ với hiện 
tượng khuếch đại điện áp 
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
-1
-0.5
0
0.5
1
Capacitor Switching
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
0.02
0.04
0.06
Level 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Caùc möùc Naêng Löôïng
 H 15. Phân tích các mức chi tiết và phân bố 
năng lượng của sóng điện áp khi đóng trạm tụ 
song song 
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
Capacitor Switching
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
Level 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Caùc möùc Naêng Löôïng
 H16. Phân tích các mức chi tiết và phân bố năng 
lượng của sóng điện áp khi có hiện tượng phóng 
điện trước 
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 9, SỐ 1 -2006 
Trang 53 
mức năng lượng 7 và 8 tương đương với thành phần tần số cơ bản (50Hz), các mức năng 
lượng từ 1 đến 6 đại diện cho thành phần tần số cao của tín hiệu vào và các mức năng lượng 
từ 9 đến 13 đại diện cho thành phần tần số thấp. Đối với tín hiệu sin chuẩn chỉ có thành phần 
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
-1
0
1
2
Capacitor Switching
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
0.02
0.04
0.06
0.08
Level 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Caùc möùc Naêng Löôïng
 H 17. Phân tích các mức chi tiết và phân bố năng 
lượng của sóng điện áp khi có hiện tượng phóng điện 
trở lại 
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
-0.5
0
0.5
Harmonics
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
0.005
0.01
0.015
0.02
0.025
Level 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Caùc möùc Naêng Löôïng
 H 18. Phân tích các mức chi tiết và phân 
bố năng lượng của sóng điện áp khi có hiện 
tượng sóng hài 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Caùc möùc Naêng Löôïng cuûa SA07
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
-1
-0.5
0
0.5
1
Voltage Sag
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
x 10-3 Level 3
 H 19. Phân tích các mức chi tiết và phân bố năng 
lượng của sóng sụt điện áp 
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
-1
-0.5
0
0.5
1
Voltage Swell
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
0.005
0.01
0.015
Level 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Caùc möùc Naêng Löôïng
 H 20. Phân tích các mức chi tiết và phân bố năng 
lượng của sóng tăng điện áp 
 H 21. Phân tích các mức chi tiết và phân bố năng 
lượng của sóng điện áp khi mất điện 
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
-1
-0.5
0
0.5
1
Voltage Flicker
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
1
2
3
x 10
-5 Level 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Caùc möùc Naêng Löôïng
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Caùc möùc Naêng Löôïng cuûaIN17
Science & Technology Development, Vol 9, No.1 - 2006 
Trang 54 
năng lượng 7 và 8 là vượt trội, các thành phần tần số cao và thành phần tần số thấp khác đều 
không đáng kể. Từ quá trình phân tích mẫu, chỉ cần dựa vào nhiễu bậc 3 trong 13 bậc của 
phân tích DWT có thể nhận biết được thời gian bắt đầu và kết thúc quá trình quá độ. Các phân 
tích dựa vào các mức năng lượng sẽ được sử dụng như là chuẩn cho phép nhận dạng, đánh 
giá một cách định lượng các hiện tượng nhiễu khác nhau xảy ra trong lưới điện. Ngòai ra, có 
thêm các nhận xét sau: 
- Các hiện tượng đóng cắt tụ bù và sóng họa tần, ngoài thành phần tần số cơ bản, sẽ có thành 
phần tần số cao tương đương với các thành phần năng lượng mức 1 đến 6 vượt trội hơn so 
với của tín hiệu Sin chuẩn. 
- Các hiện tượng chập chờn điện áp và mất điện (biên độ áp bằng không), ngoài thành 
phần tần số cơ bản, sẽ có thành phần tần số thấp tương đương với các thành phần năng lượng 
mức 9 đến 13 vượt trội hơn so với của tín hiệu Sin chuẩn. 
- Các hiện tượng sụt điện áp, tăng điện áp và mất điện (biên độ áp lớn hơn 0.0 pu nhưng nhỏ 
hơn 0.1 p.u) sẽ có các mức năng lượng tương tự với tín hiệu Sin chuẩn. 
IV. KẾT LUẬN 
 Bài báo đã trình bày việc mô phỏng các hiện tượng nhiễu khá phổ biến trên lưới điện 
bằng phần mềm chuyên dụng ATP-EMTP, và dùng kỹ thuật wavelet rời rạc DWT để trích các 
thông tin cần thiết. Các thông tin có được từ việc phân tích các kết quả dựa trên các giá trị 
năng lượng của các mức khác nhau ứng với những tín hiệu khác nhau cho phép bước đầu có 
thể phân biệt các lọai nhiễu khác nhau, và sẽ là các đầu vào để tiến hành quá trình nhận dạng, 
phân lọai trong các bài báo kế tiếp dùng các thuật tóan mạng neuron hoặc kỹ thuật logic mờ, 
hoặc kỹ thuật neuro-fuzzy. Các kết quả nhận được trong bài báo cho thấy kỹ thuật wavelet 
thực sự là một phương tiện hữu hiệu trong việc đánh giá các quá trình chất lượng điện năng 
trên lưới điện. 
DISCRETE WAVELET TRANSFORM TECHNIQUE APPLICATION IN 
IDENTIFICATION OF POWER QUALITY DISTURBANCES 
Nguyen Huu Phuc (1), Truong Quoc Khanh (1), Nguyen Nhan Bon (2) 
(1) University of Technology – VNU- HCM, (2) HCM University of Technical Education 
ABSTRACT: Poor power quality may cause many problems for affected loads, such as 
malfunctions, instabilities, short equipment lifetime, and so on. Poor quality electric power is 
normally caused by power-line disturbances, such as lightning impulses, interruption, voltage 
swell, voltage sag, harmonic distortion, flicker, resulting in failures of end-user equipment. In 
order to improve power quality, the sources and causes of such disturbances should be 
identified and localized before appropriate mitigating actions can be taken. In the paper the 
Discrete Wavelet Transform (DWT) Technique with Multiresolution Analysis (MRA) is used 
to classify various power disturbance types simulated with the help of Alternative Transient 
Program- ElectroMagnetic Transient Program (ATP-EMTP). The analysis conducted and 
results obtained show the merit of method in use and prospective application of wavelet 
technique to power disturbances assessment. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. Santoso S.; Powers E.J., Grady W.M.; Hofman P, Power Quality Assessment Via 
Wavelet Transform Analysis, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol 11, No. 2, 
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 9, SỐ 1 -2006 
Trang 55 
Apr. 1996, pp. 924-390. 
[2]. Santoso S., Grady W.M., Power Quality Disturbance Data Compression Using 
Wavelet Transform Methods, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol 12, No. 3, 
Jan. 1997, pp. 1250-1256. 
[3]. Zwe-Lee Gaing, Wavelet-Based Neural Network for Power Disturbance Recogniton 
and Classification, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol 19, No. 4, Oct. 2004, 
pp1560-1567. 
[4]. T. Zheng, E.B. Makram, Adly A. Girgis, Power System Transient and Harmonics 
Studies Using Wavelet Transform, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol 14, 
Oct. 1999, pp1461-1468 . 
[5]. ATP-EMTP Software 2002-2003