SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY HỖ TRỢ ĐO DÒNG KHÔNG TẢI CỦA BIẾN ÁP

Từ Viết Hoàng, Vũ Tất Điệp

doi:10.59266/houjs.2025.735

Các tác giả

Từ Viết Hoàng, Vũ Tất Điệp

DOI:

https://doi.org/10.59266/houjs.2025.735

Từ khóa:

mô hình hóa máy biến áp, đặc tuyến V-I không tải, nội suy Lagrange, dữ liệu thực nghiệm, bão hòa từ, Nvis 7004

Tóm tắt

Đặc tuyến từ hóa không tải là một thông số vận hành thiết yếu, phản ánh mối quan hệ phi tuyến giữa điện áp và dòng điện trong máy biến áp, có vai trò quan trọng trong việc đánh giá tổn hao và hiệu suất. Tuy nhiên, việc xác định đặc tuyến này qua thực nghiệm thường chỉ cho ra một bộ các điểm dữ liệu không liên tục, hạn chế khả năng phân tích và ứng dụng trong các mô hình mô phỏng. Bài báo này đề xuất một giải pháp toán học nhằm khắc phục hạn chế trên bằng cách áp dụng phương pháp nội suy đa thức Lagrange. Dữ liệu được thu thập từ thí nghiệm không tải trên ba máy biến áp sắt từ cách ly một pha với sự hỗ trợ của bộ kit Nvis 7004. Từ các điểm dữ liệu thực nghiệm rời rạc, một hàm giải tích liên tục I₀=f(V_in) đã được xây dựng. Mô hình toán học thu được không chỉ khớp chính xác với các điểm đo đạc mà còn mô tả thành công hiện tượng bão hòa từ của lõi thép. Cách tiếp cận này chứng tỏ hiệu quả trong việc biến đổi dữ liệu thực nghiệm thành một công cụ phân tích liên tục, hữu ích cho việc dự báo, tính toán và mô phỏng trong kỹ thuật điện.

Tài liệu tham khảo

[1]. Kallaste, A., Vaimann, T., Rassõlkin, A., & Janson, K. (2026). Fundamentals of Electrical Machines (1st ed.). CRC Press. (eBook published 2025). https:// doi.org/10.1201/9781003404088.

[2]. nadmoodley. (2025, April 18). No Load Loss Test of a Power Transformer. Power Transformer Health..

[3]. Kinsler, P. (2020). Faraday’s Law and Magnetic Induction: cause and effect, experiment and theory. Physics, 2(2), 150-163. https : //doi.org/10.3390/ physics2020009.

[4]. Rodriguez-Sotelo, I., Prado-Olivarez, J., Barranco-Gutiérrez, A.-I., & Perez- Pinal, F. J. , D., Rodriguez-Licea, M. A., Araujo-Vargas (2022). Power Losses Models for Magnetic Cores: A Review. Micromachines, 13(3), 418. https : //doi.org/10.3390/mi13030418.

[5]. Sergey Zirka, Dennis Albert, Alexander Fröhlich march 2025. Accurate no-load behavior prediction of large five-legged transformers using topological transient models. https: //doi.org/10.1108/ COMPEL-09-2024-0391.

[6]. Rehan, M., Ibtasam, T. A., & Faraz, R. (2025). COMPARATIVE ANALYSIS OF NUMERICAL INTERPOLATION METHODS FOR MISSING THERMAL DATA RECOVERY IN MATLAB. ResearchGate. https://doi. org/10.13140/RG.2.2.10815.42401.

[7]. Aliprantis, D., & Wasynczuk, O. (2022). Electric Machines Theory and Analysis Using the Finite Element Method. Cambridge University Press. https:// doi.org/10.1017/9781108529280.

[8]. Nguyễn Thu Thuỷ, & Lê Thị Hà. (2022). MỘT SỐ ỨNG DỤNG CỦA ĐA THỨC NỘI SUY LAGRANGE TRONG THỰC TẾ. Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Sư phạm Hà Nội: Khoa học Tự nhiên, 1(67), 10-18. https://doi. org/10.18173/2354-1059.2022-0002.

[9]. Poggiali, D ,F., Perracchione, S., Marchetti, E., & De Marchi. (2020). Polynomial interpolation via mapped bases without resampling. Journal of Computational and Applied Mathematics, 364, 112347. https://doi. org/10.1016/j.cam.2019.112347.

[10]. Nvis Technologies Pvt. Ltd. (n.d.). Single Phase Transformer Lab Trainer – Nvis 7004. NvisTech. Retrieved from https:// www.nvistech.com/product/transformer- study-system-with-pc-interface/.