Giải pháp thiết kế thiết bị tích hợp đa chức năng phục vụ công tác vận hành lưới điện phân phối

OA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
Số 23 53 
Hình 3. Hình ảnh lắp đặt và đo kiểm chứng kết quả, bao gồm đo dòng điện và điện áp tại các pha 
Hình 4. Mô hình giải thuật dự báo phụ tải 24h trong ngày [7] 
Hình 5. Lưu đồ thuật toán tối ưu kết hợp GA-PSO 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
54 Số 23 
2.3. Thuật toán tính toán trào lưu công 
suất 
Thuật toán được sử dụng là thuật toán 
dòng điện nút tương đương được tác giả 
Trần Thanh Sơn và Trần Anh Tùng [8] 
công bố vào năm 2015 áp dụng tính toán 
cho một nhánh trung áp của lưới điện tỉnh 
Phú Thọ. Thuật toán này sử dụng các ma 
trận dòng điện nút - dòng điện nhánh 
(DNDN) và dòng điện nhánh - điện áp nút 
(DNAN) đã được phát triển vào năm 2003 
bởi Teng Jen-Hao [9]. Việc quyết định sử 
dụng thuật toán dòng điện nút tương 
đương xuất phát từ ưu điểm hội tụ nhanh 
của nó. Trong giải pháp tổng thể mà 
nhóm tác giả đưa ra, thời gian hội tụ 
nhanh là tiêu chí quan trọng để phối hợp 
với các môđun khác trong việc đảm bảo 
tính năng giám sát và cảnh báo của thiết 
bị đa chức năng. Tuy nhiên, đây là một 
chức năng mở trong phạm vi bài báo này 
do hạn chế về số lượng thiết bị được lắp 
đặt trên lưới điện phân phối. Chức năng 
này sẽ được kiểm chứng ở các nghiên cứu 
khác sau khi đã thực hiện thu thập dữ liệu 
tại từng trạm biến áp trên lưới điện phân 
phối trung áp 22 kV lựa chọn. 
2.4. Xây dựng cơ sở dữ liệu (CSDL) 
cho các môđun tính toán 
Nghiên cứu này xây dựng CSDL trên kết 
cấu ngôn ngữ hỏi có cấu trúc SQL. CSDL 
được xây dựng để dùng chung cho tất 
cả các môđun tính toán. Mỗi môđun tính 
toán sẽ trích xuất các trường dữ liệu cần 
thiết để làm dữ liệu đầu vào cho từng 
thuật toán nhúng trong môđun. Với 
môđun tính trào lưu công suất, dữ liệu bao 
gồm 2 nhóm: dữ liệu cho các đường dây 
(số hiệu nhánh, số hiệu nút đầu và nút 
cuối, chiều dài, điện trở đơn vị, điện 
kháng đơn vị, điện dẫn đơn vị, dung dẫn 
đơn vị) và dữ liệu cho các nút (số hiệu 
nút, điện áp nút (môđun và góc pha), loại 
nút, P và Q phụ tải thực tế, thời gian làm 
việc với công suất lớn nhất (Tmax)) [8]. 
Với môđun dự báo phụ tải ngắn hạn, dữ 
liệu cũng gồm 2 nhóm: dữ liệu quá khứ 
(nhiệt độ lớn nhất và nhỏ nhất của từng 
ngày, công suất tác dụng từng giờ mỗi 
ngày, mã hóa kiểu ngày cho từng ngày 
(ngày làm việc, ngày cuối tuần, ngày lễ)) 
và dữ liệu ngày mai (nhiệt độ lớn nhất và 
nhỏ nhất dự báo, mã hóa kiểu ngày của 
ngày cần dự báo) [10,11]. 
3. GIẢI PHÁP THIẾT BỊ TÍCH HỢP ĐA 
CHỨC NĂNG 
3.1. Thiết kế mạch nguyên lý phần 
cứng 
Phần cứng thiết bị là một hộp kín được 
tích hợp các chức năng sau đây: 
 Thu thập dữ liệu từ các đầu đo gắn tại 
các trạm biến áp phân phối; 
 Cảnh báo đến người quản lý vận hành 
khi phát hiện các thông số có giá trị ngoài 
khoảng quy định; 
 Gửi thông tin thu thập về trung tâm dữ 
liệu; 
 Nhận dữ liệu đã được xử lý từ các tính 
tăng tính hợp: Dự báo phụ tải, tính toán 
trào lưu công suất, tính toán bù công suất 
phản kháng; 
 Biểu diễn so sánh giá trị tính toán và 
giá trị thực tế thu thập. 
Hình 6 mô tả sơ đồ khối nguyên lý của 
thiết bị. Trong đó: 
 Khối nguồn: cung cấp các mức điện áp 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
Số 23 55 
một chiều có thể điều chỉnh: +12 V, 5 V 
dùng cung cấp điện cho các khối khác 
trong mạch. 
 Khối đo các thông số về điện: chuyển 
đổi dữ liệu điện áp, dòng điện thu thập 
thành dữ liệu số dạng chuẩn cung cấp cho 
vi điều khiển xử lý và hiển thị; 
 Khối cảm biến nhiệt độ, độ ẩm môi 
trường: chuyển đổi dữ liệu từ các đầu cảm 
biến nhiệt độ, độ ẩm thành dữ liệu số 
dạng chuẩn cung cấp cho vi điều khiển và 
hiển thị; 
 Khối xử lý trung tâm: tích hợp các vi 
điều khiển để xử lý các dữ liệu đã được 
chuyển đổi từ hai khối trên. Điều khiển 
các thiết bị thông qua các môđun mở rộng 
để đóng ngắt các thiết bị ngoại vi. Kết nối 
với khối truyền thông để hiển thị và 
truyền dữ liệu về trung tâm dữ liệu giúp 
giám sát vận hành; 
 Khối giao tiếp mở rộng các thiết bị 
khác: nhận tín hiệu điều khiển từ khối xử 
lý trung tâm để điều khiển đóng ngắt các 
thiết bị ngoại vi; 
 Khối truyền thông: thực hiện truyền dữ 
liệu giữa khối xử lý trung tâm và trung 
tâm dữ liệu; 
 Khối hiển thị (màn hình, bàn phím): 
hiển thị các thông số thu thập lên màn 
hình thiết bị giúp tương tác trực quan. 
Hình 6. Sơ đồ khối nguyên lý thiết bị 
3.2. Sản xuất thử nghiệm thiết bị 
Dựa trên sơ đồ nguyên lý như phần trên 
đã thiết kế, nhóm tác giả đã thực hiện chế 
tạo sản xuất thử nghiệm thiết bị. Hình 7 
thể hiện hình ảnh thực tế của mạch điện tử 
thiết bị với đầy đủ chức năng như mô tả 
trong hình 6. Mạch này sau đó được gắn 
cứng trong hộp bảo vệ bằng tôn phủ cách 
điện để có thể lắp đặt trong không gian 
giới hạn của tủ điện hạ thế trong khoang 
hạ thế của các trạm biến áp phân phối. 
Với các thông số cài đặt của từng phần tử 
trên bản mạch, thiết bị có các thông số 
vận hành cơ bản như bảng 1. 
Bảng 1. Thông số vận hành cơ bản của thiết bị tích hợp đa chức năng 
STT Thông số Chi tiết 
1 
Các đại lượng 
đo tức thời 
Dòng điện, điện áp 3 pha, độ ẩm, nhiệt độ, công suất tác dụng, 
cosφ từng pha, điện năng tiêu thụ 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
56 Số 23 
STT Thông số Chi tiết 
2 
Giới hạn 
kỹ thuật 
- Dải điện áp đầu vào: 100-415 V (3 pha) 
- Dòng cực đại: 50 A 
- Dòng tiêu chuẩn: 5 A 
- Tần số đầu vào: 50-60 Hz 
- Nhiệt độ vận hành: 20oC đến 55oC 
3 Sai số 
- Phép đo dòng 
- Phép đo áp 
- Nhiệt độ 
- Cos  
4 Lưu trữ 
- Lưu trữ theo lịch và thời gian thực với chu kì 30 phút lưu dữ liệu 
1 lần (có thể cài đặt thay đổi) 
5 Truyền thông - Truyền thông từ xa qua chuẩn RS485 khoảng cách tối đa 1200 m 
6 
Điểu khiển 
và cảnh báo 
- Cảnh báo độ ẩm, nhiệt độ 
- Cảnh báo mất điện 
- Đóng/cắt từ xa các thiết bị quạt, còi báo động 
- Đóng/cắt từ xa atomat. 
7 Hiển thị 
- Hiển thị trên màn hình LCD tại thiết bị 
- Hiển thị các thông số trên giao diện web 
Hình 7. Mạch điện tử của thiết bị tích hợp đa chức năng 
3.3. Giao diện phần mềm tương tác 
Như đã giới thiệu trong phần trước, giải 
pháp quản lý giám sát lưới điện phân phối 
này bao gồm hai phần chính: phần sản 
phẩm phần cứng và phần sản phẩm phần 
mềm tương tác. Hình 8 biểu diễn sơ đồ 
tổng thể của sản phẩm. Trong đó, phần 
cứng thiết bị có khả năng lắp đặt cố định 
trong các trạm biến áp phân phối hoặc tại 
các tủ điện phân phối nhánh để thu thập 
dữ liệu gửi về trung tâm dữ liệu thông qua 
phần mềm tích hợp được lập trình và viết 
giao diện bằng Matlab. Ba môđun tách 
biệt của phần mềm tích hợp bao gồm tính 
toán trào lưu công suất (LF) (xem hình 
10), dự báo phụ tải ngắn hạn (STLF) 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
Số 23 57 
(xem hình 9) và giám sát thông số điểm 
đo (xem hình 11). Môđun giám sát thông 
số điểm đo hiển thị các thông số cơ bản 
như công suất (P, Q, S), cường độ dòng 
điện hay nhiệt độ, độ ẩm; trong khi hai 
môđun còn lại truy cập dữ liệu từ trung 
tâm dữ liệu để thực thi các thuật toán tính 
toán. Môđun LF là phiên bản cải tiến của 
phần mềm từ nghiên cứu của tác giả Trần 
Anh Tùng và cộng sự [8], trong khi 
môđun STLF là phiên bản rút gọn của 
phần mềm từ nghiên cứu của tác giả 
Phạm Mạnh Hải và cộng sự [10]. Kết quả 
tính toán được cung cấp trở lại trung tâm 
dữ liệu làm dữ liệu đầu vào cho bộ xử lý 
dữ liệu của phần mềm tích hợp. Dựa vào 
các thuật toán xử lý dữ liệu, bộ xử lý dữ 
liệu sẽ cung cấp thông tin cảnh báo cho 
người/đơn vị vận hành về tình trạng bất 
thường (nếu có) của lưới điện tại điểm 
đấu nối chung (PCC). Một số khả năng 
bất thường có thể được cảnh báo dựa trên 
sự phối hợp của ba môđun này như sau: 
 Cảnh báo mất tín hiệu đo lường điện; 
Cảnh báo tín hiệu đo lường sai do kết 
quả bất thường tại môđun LF; 
 Cảnh báo tín hiệu đo lường sai do kết 
quả bất thường tại môđun STLF. 
Hình 8. Sơ đồ giải pháp tổng thể cho thiết bị giám sát cảnh báo 
Hình 9. Giao diện môđun dự báo phụ tải ngắn hạn 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
58 Số 23 
Hình 10. Giao diện môđun độc lập tính toán trào lưu công suất 
Hình 11. Giao diện môđun giám sát thông số điểm đo 
Hình 12. Giao diện phần mềm
Ngoài ra, dữ liệu của môđun STLF cũng 
được dùng để làm cơ sở cho công tác vận 
hành nhằm chuẩn bị tốt nhất cho các tình 
huống non hoặc quá tải của lưới điện 
trong vòng 24h. Giao diện phần mềm tích 
hợp được thể hiện như hình 12. 
4. KẾT QUẢ CHẠY THỬ VÀ KIỂM 
CHỨNG 
4.1. Kiểm chứng chức năng thu thập 
dữ liệu 
Sau khi được lắp đặt tại tủ điện A+B+AB 
của Trường Đại học Điện lực, thiết bị 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
Số 23 59 
hoạt động tốt. Các thông số được thu 
thập, hiển thị và lưu trên cơ sở dữ liệu 
theo bước thời gian 1 s. Độ trễ hiển thị 
được cài đặt trên thiết bị là 10 s thể hiện 
đúng theo bước thời gian thực tế lưu trên 
cơ sở dữ liệu. Hiển thị nhiệt độ và độ ẩm 
không có sự sai khác so với đồng hồ đo 
độc lập do sai số đo của các đầu đo cảm 
biến và thiết bị đo độc lập không quá nhỏ 
dẫn đến chênh lệch giữa hai chỉ số. Hiển 
thị thông số điện tương đồng với thông số 
của kìm đo điện Kyorisu mặc dù vẫn có 
sai số nhỏ. Sai số này là do sai số của các 
TI được lắp ngay tại cáp đầu vào tủ phân 
phối và sai số đo của chính kìm đo điện 
Kyorisu. 
4.2 Kiểm chứng chức năng dự báo 
phụ tải 
Chức năng dự báo phụ tải (công suất tác 
dụng) được kiểm chứng thông qua sai số 
dự báo khi áp dụng số liệu nhiệt độ thực 
tế đo được bởi thiết bị và số liệu thời tiết 
lấy từ trang web thời tiết weathear.com. 
Kết quả dự báo được áp dụng cho một 
ngày làm việc bình thường trong tuần 
(ngày 14/5/2020). Sai số dự báo được thể 
hiện trong bảng 2. Nhận thấy, sai số này 
khá lớn so với sai số nhận được trong 
nghiên cứu với phụ tải thành phố Hà Nội. 
Nguyên nhân sai số ở đây là do dự báo 
nhiệt độ của Hà Nội trong ngày 14/5/2020 
bị sai khác so với nhiệt độ thực tế đo được 
đến 3oC. Trong thuật toán dự báo của 
nhóm tác giả, một trong những thông số 
đầu vào góp phần lớn vào sự chính xác 
của dự báo là dự báo nhiệt độ trong ngày 
cần dự báo. Chính vì vậy, đây là nhược 
điểm cần được khắc phục trong những 
nghiên cứu nối tiếp. 
Bảng 2. Kết quả kiểm chứng chức năng dự báo 
phụ tải 
 Sai số 
trung 
bình 
công 
suất 
đỉnh 
(%) 
Sai số 
trung 
bình 
công 
suất đáy 
(%) 
Sai số 
trung 
bình 
công 
suất 24h 
trong 
ngày 
(%) 
Tính toán 
với nhiệt độ 
thực tế đo 
bởi thiết bị 
3,22 1,45 2,56 
Tính toán 
với nhiệt độ 
có sẵn trong 
weather.com 
3,87 4,59 4,66 
5. KẾT LUẬN 
Bài báo đã mô tả chi tiết về giải pháp tích 
hợp đa chức năng bao gồm thiết bị đo và 
bộ phần mềm xử lý dữ liệu nhằm giám sát 
và cảnh báo bất thường cho phụ tải nhà A 
của Trường Đại học Điện lực. Chức năng 
thu thập dữ liệu hoạt động ổn định với sai 
số nằm trong giới hạn cho phép. Chức 
năng tính toán trào lưu công suất hội tụ 
tốt với dữ liệu đầy đủ cho trước, tuy 
nhiên, phạm vi bài báo không đề cập đến 
vì cần phải có thông số của nhiều nút phụ 
tải khác. Với môđun này, thông số tính 
toán chỉ có ý nghĩa trong bước xử lý dữ 
liệu và cảnh báo. Chức năng tính dự báo 
phụ tải ngắn hạn cho sai số trung bình 
nằm trong khoảng từ 2-5% so với phụ tải 
đo được bởi kìm đo điện Kyorisu. Các 
môđun hiện thời đang được vận hành độc 
lập. Chức năng vận hành liên thông các 
môđun sẽ được nghiên cứu và cải thiện 
trong những nghiên cứu tiếp theo. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
60 Số 23 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] EVNCPC.EMEC, “Nghiên cứu hoàn thiện hệ thống giám sát và điều khiển phụ tải từ xa”, Tập đoàn 
Điện lực Việt Nam, 2019. [Online]. 
Available: https://www.evn.com.vn/d6/news/Nghien-cuu-hoan-thien-he-thong-giam-sat-va-dieu-
khien-phu-tai-tu-xa--6-8-23348.aspx 
[2] D.T. Sa, “Nghiên cứu, chế tạo hệ thống giám sát điều khiển cho trạm điện phân phối”, Trường 
Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên, 2017. 
[3] Đ.N. Hùng, “Sử dụng phần mềm DMS để nâng cao hiệu quả xử lý sự cố lưới điện phân phối Bình 
Định”, Trường Đại học Đà Nẵng, 2012. 
[4] P.T. Tùng, “Xây dựng hệ thống giám sát, điều khiển bằng máy tính trạm biến áp dựa trên RTU”, 
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2008. 
[5] N.H. Quỳnh, “Nghiên cứu xây dựng hệ thống giám sát điều khiển lưới điện phân phối trực quan,” 
Tập đoàn Điện lực Việt Nam, 2019. [Online]. 
Available: https://www.epu.edu.vn/chi-tiet-tin/nghiem-thu-thanh-cong-de-tai-cap-evn-nghien-
cuu-xay-dung-he-thong-giam-sat-dieu-khien-luoi-dien-phan-phoi-truc-quan-do-truong-dai-hoc-
dien-luc-chu-tri--12510.html 
[6] L.X. Sanh and T.V. Kiên, “Nghiên cứu thiết kế hệ thống giám sát - điều khiển từ xa cho lưới phân 
phối điện hạ áp”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam, vol. 1, no. 60, pp. 19–24, 2018. 
[7] M.-H. Pham, T.A.-T. Vu, and V.-D. Pham, “Mô hình dự báo phụ tải ngắn hạn dựa trên mạng 
nơron nhân tạo kết hợp thuật toán di truyền”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ năng lượng, 
vol. 13, pp. 21–34, 2017. 
[8] T.T. Sơn and T.A. Tùng, “Tính toán tổn thất điện năng cho lưới điện phân phối bằng thuật toán 
dòng điện nút tương đương”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Đà Nẵng, vol. 1, no. 11, 
pp. 57–61, 2015. 
[9] J.-H. Teng, “A direct approach for distribution system load flow solutions”, IEEE Trans. Power 
Deliv., vol. 18, no. 3, pp. 882–887, 2003, doi: 10.1109/TPWRD.2003.813818. 
[10] M.-H. Pham et al., “An Effective Approach to ANN-Based Short-Term Load Forecasting Model 
Using Hybrid Algorithm GA-PSO,” in 2018 IEEE International Conference on Environment and 
Electrical Engineering and 2018 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / 
I&CPS Europe), 2018, pp. 1–5, doi: 10.1109/EEEIC.2018.8493908. 
[11] M.-H. Pham et al., “Study on selecting the optimal algorithm and the effective methodology to 
ANN-based short-term load forecasting model for the southern power company in Vietnam,” 
Energies, vol. 12, no. 12, 2019, doi: 10.3390/en12122283. 
Giới thiệu tác giả: 
Tác giả Nguyễn Ngọc Trung tốt nghiệp đại học ngành hệ thống điện, nhận bằng 
Thạc sĩ ngành kỹ thuật điện tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội vào các năm 
2003 và 2006; nhận bằng Tiến sĩ ngành kỹ thuật điện năm 2014 tại Đại học 
Palermo, Cộng hòa Italia. 
Lĩnh vực nghiên cứu: lưới điện thông minh - SmartGrid, giám sát điều khiển, bảo 
vệ và tự động hóa trong hệ thống điện, ốn định hệ thống điện. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
Số 23 61 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
62 Số 23