Ứng dụng kỹ thuật học sâu (deep learning) trong phát hiện và chẩn đoán sự cố máy biến áp điện lực

Tóm tắt

Ngành điện lực đóng vai trò then chốt trong đảm bảo nguồn năng lượng ổn định cho các hoạt động kinh tế - xã hội. Máy biến áp điện lực là thiết bị trọng yếu, tuy nhiên dễ gặp phải các sự cố tiềm ẩn gây ra gián đoạn vận hành nghiêm trọng. Trong bối cảnh đó, kỹ thuật học sâu (Deep Learning) nổi lên như một công nghệ tiên tiến có khả năng tự động khai thác, học hỏi các đặc trưng ẩn sâu trong dữ liệu vận hành thiết bị. Bài báo này ứng dụng mạng nơron nhiều lớp (Multilayer Perceptron - MLP) để phát hiện và chẩn đoán sự cố máy biến áp dựa trên tập dữ liệu phân tích khí hòa tan (Dissolved Gas Analysis - DGA) mô phỏng theo tiêu chuẩn IEC 60599. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình học sâu đạt độ chính xác cao trong việc phân loại tình trạng thiết bị, từ đó giúp nâng cao hiệu quả giám sát tình trạng vận hành và hỗ trợ ra quyết định bảo trì chủ động trong hệ thống điện.