Nghiên cứu ứng dụng mạng Nơ Ron nhân tạo để định vị sự cố trên lưới điện

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO ĐỂ ĐỊNH VỊ SỰ CỐ TRÊN

LƯỚI ĐIỆN

STUDY NEURAL NETWORK FOR DISTRIBUTION NETWORK FAULT LOCATION

Nguyễn Minh Tâm ^{( 1 )}, Phạm Văn Tính^{( 2)}

^{( 1 )}Giảng viên trường đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM

^{( 2 )}Học viên cao học trường đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM

TÓM TẮT

Bài báo đề xuất việc nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để định vị sự cố trên lưới

điện. Phương pháp được đề xuất có giải thuật biến đổi đơn giản dễ áp dụng và độ chính xác cao.

Việc chứng minh hiệu quả của giải thuật đề xuất được kiểm tra đánh giá qua mô hình hóa mô

phỏng lưới điện phân phối bằng phần mềm Matlab/Simulink.

Từ khóa: ANN; Mạng nơ ron.

ABSTRACT

This article proposes the application of artificial neural networks to locate faults on the grid.

The proposed method is simple, easy to apply and high accuracy. Demonstration of the

effectiveness of the proposed algorithm was tested through Matlab / Simulink simulation grid

simulation.

Key words: ANN; Neural network.

xuất có giải thuật biến đổi đơn giản dễ áp dụng

và độ chính xác cao. Việc chứng minh hiệu quả

của giải thuật đề xuất được kiểm tra đánh giá

qua mô hình hóa mô phỏng lưới điện phân phối

bằng phần mềm Matlab/Simulink.

1. GIỚI THIỆU

Hiện nay, để xác định chính xác khu vực

bị sự cố ban đầu cũng đã có nhiều phương pháp

thực hiện dựa trên kỹ thuật trí khôn nhân tạo

như hệ chuyên gia, mạng nơ ron, logic mờ,

thuật toán gen và mạng Petri được dùng để ứng

dụng dò tìm sự cố. Trở ngại chính của các

phương pháp trên khi phải đối diện, giải quyết

với một hệ thống điện rộng lớn thường xuyên

thay đổi. Để khắc phục nhược điểm trên ta có

thể chia một hệ thống điện thành những phần

nhỏ và huấn luyện mạng nơ ron cho những

phần đó như một mô đun.

2. ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON VÀO

ĐỊNH VỊ SỰ CỐ TRÊN LƯỚI ĐIỆN.

2.1 Giới thiệu về mạng nơ ron nhân tạo

Định nghĩa: Mạng nơ ron là một hệ thống liên

kết nhiều phần tử hoạt động song song nhau.

Những phần tử này được mô phỏng theo hệ

thống thần kinh sinh học con người.

Mạng nơ ron ở đây là các mô hình của

các thành phần chính trong hệ thống phân phối

là các đường dây và tải. Các tín hiệu báo động

tương ứng với các rơ le bảo vệ và các máy cắt

là các tập đầu vào cho mạng huấn luyện nơ ron

với thuật toán lan truyền ngược được cấu trúc

như một bảng tra với đầu ra được xác định liệu

có sự cố hay không và xảy ra ở đâu. Các

chương trình huấn luyện nơ ron cũng như

chương trình mô phỏng sự cố được thực hiện

trên phần mềm Matlab.

Hình 2.1: Cấu tạo của tế bào nơ ron

Trong bài báo này tập trung nghiên cứu

nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo kết

hợp với sóng truyền. Phương pháp được đề

- Hàm ngả ra: Mỗi phần tử xử lý được

phép tạo một tín hiệu ra để nối tới hàng

trăm nơ ron khác.

- Hàm lỗi: Trong phần lớn các mạng

đang học, sự khác biệt giữa ngả ra hiện

tại và ngả ra mẫu sẽ được tính bằng

hàm lỗi.

- Hàm học: là thay đổi các trọng số ở ngả

vào của mỗi phần tử theo các thuật toán

nơ ron

Hình 2.2: Mô hình nơ ron nhân tạo

2.2. Hoạt động của mạng nơ ron.

Mạng nơ ron được hiệu chỉnh, còn gọi là

huấn luyện, sao cho ứng với một ngả vào sẽ có

một ngả ra riêng biệt. Mạng được hiệu chỉnh

dựa vào kết quả so sánh giữa ngả ra và giá trị

mẫu, cho đến khi ngả ra phù hợp với mẫu.

Một mạng nơ ron được tạo ra bằng cách

kết hợp nhiều lớp nơ ron với nhau. Dạng tổng

quát như Hình 2.3.

3. ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON ĐỂ

ĐỊNH VỊ SỰ CỐ TRÊN LƯỚI ĐIỆN.

3.1 Thuật toán định vị sự cố ngắn mạch

dựa trên mạng nơ ron kết hợp sóng truyền.

-

Luận văn đề xuất phương pháp định vị

sự cố theo lưu đồ Hình 3.1 qua các

bước sau:

BEGIN

Ghi nhận dòng áp tại đầu đường dây.

Thu thập thông tin phụ tải trên lưới điện

Xây dựng mô hình lưới điện từ thông số

lưới thu thập được.

Xác định tần số cộng hưởng cho từng

vị trí ngắn mạch cho trước.

Tạo hàm liên hệ giữ vị trí ngắn mạch -

tần số cộng hưởng.

Hình 2. 3 Kết nối các lớp của mạng nơ ron

Thông thường một mạng nơ ron sẽ có 3

lớp: Lớp vào, lớp ẩn và lớp ra. Mỗi nơ ron

trong lớp ẩn sẽ nhận tín hiệu từ tất cả các nơ

ron phía trước nó, với mạng có 3 lớp thì lớp

trước lớp ẩn là lớp vào, sau khi xử lý nó sẽ

chuyển ngả ra tới các nơ ron phía sau, với

mạng có 3 lớp thì lớp sau lớp ẩn là lớp ra.

Xác định vị trí ngắn mạch dựa trên hàm

liên hệ.

END

Hình 3.1 Lưu đồ định vị sự cố ngắn mạch dựa

trên sóng truyền kết hợp mạng nơ ron.

 Bước 1: Ghi nhận thông số hệ thống

khi có sự cố ngắn mạch. Các thông tin

về đường dây, phụ tải và dòng điện

được ghi nhận ngay trước và trong sự

cố ngắn mạch được ghi lại phục vụ

quá trình tính toán. Thông số đường

dây và phụ tải được dùng để xác định

vị trí sự cố ngắn mạch. Thông số điện

áp trên đầu đường dây ngay lúc sự cố

được dùng trong xác định tần số cộng

hưởng.

2.3 Các thành phần chính của mạng nơ ron.

Một mạng nơ ron gồm có 7 thành phần

chính:

- Trọng số: Một nơ ron sẽ nhận cùng lúc

nhiều dữ liệu vào, mỗi ngả vào sẽ có

trọng số kết nối riêng tạo ra ảnh hưởng

lên ngả vào và nó cần có hàm tổng của

phần tử xử lý.

- Hàm tổng: Là tính tổng có trọng số của

tất cả các ngả vào.

- Hàm truyền: Là Kết quả của hàm tổng

được biến đổi thành ngả ra bằng một

thuật toán xử lý.

 Bước 2: Xây dựng mô hình hệ thống

điện phân phối cho nhánh sự cố.

Nhánh bị sự cố ngắn mạch sẽ được

xây dựng lại trong phần mềm mô

phỏng dựa trên các thông số đường

dây và phụ tải đã ghi nhận được trước

- Lấy tỉ lệ và định giới hạn: Sau hàm

truyền của phần tử xử lý, kết quả có thể

qua các quá trình phụ đó là lấy tỉ lệ và

giới hạn.

sự cố ngắn mạch do hệ thống đo đạc

trên lưới. Mô hình này có nhiệm vụ

tạo ra các sự cố ngắn mạch và mô

phỏng nó thay cho hệ thống thực.

BEGIN

1. Chọn vị trí sự cố x=0.25;

x_max=4.75;

 Bước 3: Xác định tần số cộng hưởng

cho một số vị trí ngắn mạch cụ thể

trong chương trình mô phỏng. Tương

ứng với mỗi vị trí ngắn mạch sẽ tạo

một tần số cộng hưởng. Độ chính xác

của các điểm này sẽ cao hơn so với

bảng tra tạo trước vì thông số tải đã

được cập nhật.

2. Chạy mô phỏng với vị trí ngắn mạch tại x;

Ghi nhận tần số cộng hưởng f

x=x+0.25;

N

3. x>x_max?

Y

4. Cập nhật bảng vị trí ngắn mạch x, tần số cộng

hưởng f tương ứng.

 Bước 4: Tạo hàm mô tả tương quan vị

trí ngắn mạch – tần số cộng hưởng.

Trong này, một hàm tương quan được

xây dựng thay vì bảng tra như trước

đây. Hàm liên thuộc được xây dụng là

hàm số đi qua các điểm tương quan

được ghi nhận trong bước 3. Hàm phi

tuyến được tạo ra nhờ mạng nơ ron.

Mạng nơ ron cung cấp khả năng xây

dựng hàm phi tuyến đi qua các điểm

cho trước. khi sử dụng các hàm này,

độ chính xác sẽ tăng cao và thời gian

tính toán sẽ giảm đi nhanh chóng.

 Bước 5: Xác định vị trí sự cố dựa trên

tần số cộng hưởng và hàm tương quan.

Dựa vào điện áp được ghi nhận khi có

sự cố ngắn mạch, tần số cộng hưởng

hài bậc cao được ghi nhận lại. Kết hợp

với hàm liên thuộc, vị trí ngắn mạch

sẽ được xác định khi đưa giá trị tần số

cộng hưởng này vào hàm tương quan.

Như vậy, việc sử dụng hàm liên thuộc

xây dựng dựa trên mạng nơ ron nên số lượng

điểm mô phỏng giảm đi đáng kể, từ đó giảm

thời gian tính toán vị trí sự cố ngắn mạch đi

đáng kể.

END

Hình 3.2 lưu đồ xây dựng các điểm tương quan

vị trí ngắn mạch – tần số cộng hưởng

 Bước 1: Trong luận văn, khoảng cách

giữa các điểm này được chọn là 250m

và bắt đầu bằng điểm có khoảng cách

250 m tính từ đầu đường dây. Điểm

ngắn mạch có khoảng cách lớn nhất

theo cách chọn này là 4000 m trong

một đường dây dài 4162 m.

 Bước 2: Chạy mô phỏng sự cố ngắn

mạch cho điểm ngắn mạch giả định

vừa chọn. Sau khi chạy xong, với điện

áp thu được, phân tích FFT được thực

hiện để xác định được tần số xuất hiện

thành phần hài cộng hưởng. Lưu kết

quả vị trí ngắn mạch – tần số cộng

hưởng vào bộ nhớ. Xác định vị trí

ngắn mạch giả định tiếp theo bằng

cách tăng giá trị vị trí ngắn mạch.

 Bước 3: Xác định đã mô phỏng hết

các điểm trên lưới hay chưa. Việc này

được thực hiện một cách đơn giản

bằng cách so sánh điểm giả định sự cố

ngắn mạch mới dài hay ngắn hơn

điểm ngắn mạch lớn nhất có thể có

trong bước 1. Nếu như điểm sự cố

ngắn mạch giả định tiếp theo lớn hơn

vị trí ngắn mạch giả định cực đại thì

có nghĩa là đã thực hiện mô phỏng

xong với các điểm sự cố ngắn mạch

giả định cần tính và đi đến bước tiếp

theo. Còn ngược lại, sẽ nhảy lại bước

2 xác định tần số cộng hưởng cho vị

trí cần tính mới.

3.2 Phương pháp xây dựng tương quan vị trí

ngắn mạch – tần số cộng hưởng.

Lưu đồ xây dựng các điểm tương quan

giữa vị trí ngắn mạch và tần số cộng hưởng

được đưa ra như trong Hình 3.2 có các bước

như sau:

- Bước 4: Lưu kết quả và thoát khỏi

chương trình. Chương trình sẽ lưu lại

các giá trị trong mối tương quan về vị

trí ngắn mạch và tần số cộng hưởng.

Sau đó thì kết thúc chương trình.

3.3 Thuật toán tạo hàm tương quan vị trí ngắn

mạch – tần số cộng hưởng dựa trên mạng nơ

ron truyền thẳng.

4. MÔ HÌNH HOÁ VÀ MÔ PHỎNG.

4.1 Mô tả lưới điện phân phối cần mô phỏng.

Luận văn tiến hành mô phỏng trên một

phát tuyến hiện hữu tại thành phố Thủ Dầu

Một tỉnh Bình Dương là tuyến cáp trung thế

cấp điện cho khu Bệnh viện Đa khoa 1500

giường, Bệnh viện Ung bướu 300 giường,

Bệnh viện Nhi 400 giường, Bệnh viện Điều

dưỡng và Phục hồi chức năng. Sơ đồ vận hành

lưới điện của lộ cáp ngầm được thể hiện qua

hình dưới Tuyến cáp thuộc trạm trung gian

110kV Định Hoà do Công ty Điện lực thành

phố Thủ Dầu Một - Tổng Công ty Điện lực tỉnh

Bình Dương quản lý cấp điện cho khu vực các

công trình bệnh viện nhà nước:

Với ít các vị trí được mô phỏng sẽ làm

đường đặc tuyến khó ước lượng chính xác vị

trí ngắn mạch theo tần số cộng hưởng. Để giải

quyết vấn đề này, một hàm phi tuyến được xây

dựng thay cho bảng tra. Hàm phi tuyến có đồ

thị đi qua các điểm đã được xác định trước và

vẽ nên một đường đặc tuyến giữa vị trí ngắn

mạch – tần số cộng hưởng.

Để xây dựng được đường cong này,

mạng nơ rôn được sử dụng để nhận dạng

đường cong đi qua các điểm cho trước. Đây là

chức năng của hàm fitnet trong phần mềm

Matlab/Simulink.

Lưu đồ chương trình được trình bày trong

Hình 3.3 và chương trình huấn luyện mạng dựa

trên dữ liệu cho trước được trình bày trong

Hình 3.4 như bên dưới.

BEGIN

1. Cập nhật bảng vị trí ngắn mạch x và tần số cộng hưởng f

2. Xây dựng mạng nơ ron có 1 ngõ vào, một ngõ ra và 2 nút ẩn

Huấn luyện mạng nơ ron với ngõ vào f và ngõ ra là x.

Hình 4.1 Sơ đồ đơn tuyến lưới điện phân phối

cáp ngầm 479 Định Hoà

Kết quả của chương trình tạo dữ liệu

ngắn mạch được tạo ra sau khi chạy chương

trình simulink lưới điện phân phối trong trạng

thái trước và sau sự cố ngắn mạch. Với một

lưới điện phân phối đã biết trước, chỉ cần nhập

vị trí sự cố ngắn mạch và loại sự cố ngắn mạch

là chương trình có thể xuất được kết quả các

dòng điện và điện áp trước và sau sự cố ngắn

mạch được đo tại đầu đường dây.

3. Xác định vị trí ngắn mạch bằng cách đưa tần số cộng hưởng ghi

nhận từ sự cố ngắn mạch.

END

Hình 3.3 Lưu đồ xây dựng hàm đặc tuyến vị

trí ngắn mạch – tần số cộng hưởng dựa trên

mạng nơ ron

Giá trị vị trí ngắn mạch cần mô phỏng:

Khoảng cách từ vị trí ngắn mạch đến đầu

đường dây. Giá trị nhập vào là một số dương

nhỏ hơn chiều dài của đường dây. Nếu nhập

vào giá trị nằm ngoài khoảng trên thì chương

trình sẽ báo lỗi và yêu cầu nhập lại giá trị thích

hợp. Giá trị này được xem như giá trị thực tế

vị trí ngắn mạch cần mô phỏng. Giao diện

chương trình tạo sự cố ngắn mạch được thể

hiện như hình trên.

Loại ngắn mạch: Được chọn từ một trong

năm trạng thái sự cố ngắn mạch cáp ngầm hiện

có. Muốn mô phỏng sự cố ngắn mạch loại nào

thì ta chỉ cần chọn đến loại sự cố ngắn mạch

tương ứng.

Hình 3.4 Chương trình huấn luyện

mạng nơ ron

Tạo file mô phỏng: Sau khi nhập đầy đủ

hai thông số vị trí ngắn mạch và loại sự cố ngắn

mạch. Nhấn nút tạo file mô phỏng để yêu cầu

chương trình mô phỏng sự cố ngắn mạch thực

hiện và kết quả xuất ra sau mô phỏng là một

file kết quả có tên VoltageDataFile.mat chứa

các giá trị dòng điện và điện áp trước và sau

mô phỏng trên các pha.

Làm lại: Xóa hết các giá trị đã nhập vào

trước đó.

4.2 Khi ngắn mạch ba pha a chạm đất tại

1700m.

Hình 4.5 Kết quả tính toán thu được trong hai

pha bc chạm đất tại 2600m.

4.4 Khi ngắn mạch ba pha abc chạm đất tại

3900m.

Hình 4.2 Kết quả tạo file mô phỏng trong

ngắn mạch pha a chạm đất tại 1700m

Hình 4.5 Kết quả tạo file mô phỏng trong ba

pha abc chạm đất tại 3900m.

Hình 4.3 Kết quả tính toán thu được trong

ngắn mạch pha a chạm đất tại 1700m

4.3 Khi ngắn mạch hai pha bc chạm đất tại

2600m.

Hình 4.6 Kết quả tính toán thu được trong ba

pha abc chạm đất tại 3900m.

5 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1 Những kết quả đạt được:

- Luâṇ văn đa đề xuất đươc̣ môṭ PHƯƠNG PHÁP xác định vị trí sự cố ngắn mạch trên lưới

̃

điện phân phối dựa trên thành phần tần số cộng hưởng kết hợp với nhận dạng dựa trên

mạng nơ ron.

̉

- Luâṇ văn đa tim hiêu về nguyên tắc lam viêc̣ , điêm maṇ h va điêm yếu cua cac phương

̃

̀

̉

́

̀

phap tinh toan vi ̣tri va điêṇ trơ sựcố đa đươc̣ đề xuất trươc đây. Tư đo đề xuất phương

̉

̃

́

̀

́

̀

́

phap nghiên cưu mơi trong luâṇ văn đa đề câp̣ .

́

̃

- Luâṇ văn đa đề xuất đươc̣ cac giai thuâṭ, lưu đồ, phương trinh tinh toan tương ưng cho tưng

̃

́

̉

́

̀

́

loaị sựcố khác nhau trên lươi điêṇ .

́

̉

- Xây dưṇ g đươc̣ mô hinh hoa mô phong trên nền Matlab/Simulink đê mô phong va đanh

̉

́

̀

́

̀

gia giai thuâṭ xac điṇ h vi ̣tri sựcố đa đưa ra thông qua cac dư liêụ hê ̣thống thu thâp̣ đươc̣

̉

̃

́

̉

va gia tri ḍ ong điêṇ va điêṇ ap thu đươc̣ taị thơi điêm xay ra sựcố ngắn mac̣ h. Qua đó luận

̉

̀

́

̀

́

̀

̉

văn đa chưng minh kha năng xac điṇ h chinh xac vi ̣tri sựcố ngắn mac̣ h co thê xay ra trên

̃

́

̉

́

̉

́

lươi điêṇ .

́

5.2 Hướng phát triển đề tài.

Trong quá trình làm việc, do sự hạn chế về nhiều mặt nên luận văn không thể hoàn thành

trọn vẹn các yêu cầu thực tiễn đề ra nhằm tiến tới sản xuất bộ định vị cung cấp ra thị trường. để có

thể làm được những điều này, luận văn đề xuất một số các nhiệm vụ phát triển tiếp theo như sau:

- Xây dưṇ g mô hinh thử nghiệm phương phap xac điṇ h vi ṭ ri sựcố ngắn mac̣ h đươc̣ đề xuất

́

̀

́

trong luận văn vào lươi điêṇ phân phối thưc̣ tế.

́

̉

- Xây dưṇ g môṭ giai thuâṭ dựbao phụtai chinh xac bằng mạng nơ ron đê phương phap xac

̉

́

điṇ h vi ̣tri sựcố chính xác hơn.

́

- Tư kết thu đươc̣ qua cac nghiên cưu về ly thuyết cung như thưc̣ tế ap duṇ g ơ trên, luận văn

đề xuất thiết kế, chế taọ bộthiết bi x̣ ac điṇ h vi ̣tri va điêṇ trơ sựcố co thê ap duṇ g rôṇ g rai

̃

́

̉

̀

́

̉

̃

́

̀

́

trong thưc̣ tế lươi điêṇ hiên nay.

́

TÀI LIỆU TRÍCH DẪN

[1] W. S. McCulloch and W. Pitts, “Alogical calculus of the ideas immanent in nervous activity,”

Bull. Math. Biophys., vol. 5, no. 4, pp. 115–133, 1943.

[2] P. F. Gale, B. Tech, and D. Ph, “Cable-fault location by impulse-current method,” in PROC.

1EE, Vol. 122, No. 4, APRIL 1975, 1975, vol. 122, no. 4, pp. 403–408.

[3] Qinghai Shi and Olfa Kanoun, “A New Algorithm for Wire Fault Location Using Time-

Domain Reflectometry,” IEEE Sensor Journal, vol. 14, no. 4. pp. 1171–1178, 2014.

[4] A. D. Filomena, M. Resener, R. H. Salim, and A. S. Bretas, “Distribution systems fault

analysis considering fault resistance estimation,” Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 33,

no. 7, pp. 1326–1335, 2011.

[5] R. H. Salim, M. Resener, A. D. Filomena, K. R. C. de Oliveira, and A. S. Bretas, “Extended

fault-location formulation for power distribution systems,” IEEE Trans. Power Deliv., vol.

24, no. 2, pp. 508–516, 2009.

[6] R. H. Salim, K. C. O. Salim, and A. S. Bretas, “Further improvements on impedance-based

fault location for power distribution systems,” IET Gener. Transm. Distrib., vol. 5, no. 4, p.

467, 2011.

[7] E. T. P. Thomas, David W. P., Ricardo J. 0. Carvalho, “Fault Location in Distribution

Systems Based on Traveling Waves,” in 2003 IEEE Bologna PowerTech Conference, 2003,

pp. 23–26.

[8] A. Borghetti, S. Corsi, C. A. Nucci, M. Paolone, L. Peretto, and R. Tinarelli, “On the use of

continuous-wavelet transform for fault location in distribution power systems,” Int. J. Electr.

Power Energy Syst., vol. 28, no. 9 SPEC. ISS., pp. 608–617, 2006.

[9] F. H. Magnago and a. Abur, “Anew fault location technique for radial distribution systems

based on high frequency signals,” 199 IEEE Power Eng. Soc. Summer Meet. Conf. Proc.

(Cat. No.99CH36364), vol. 1, pp. 426–431, 1999.

[10] H. Nouri, C. Wang, and T. Davies, “An accurate fault location technique for distribution

lines with tapped loads using wavelet transform,” 2001 IEEE Porto Power Tech Proc., vol.

3, pp. 203–206, 2001.

[11] X. Lin, F. Zhao, G. Wu, Z. Li, and H. Weng, “Universal wavefront positioning correction

method on traveling-wave-based fault-location algorithms,” IEEE Trans. Power Deliv., vol.

27, no. 3, pp. 1601–1610, 2012.

[12] Trần Anh Chương, “Định vị sự cố ngắn mạch trên lưới cáp ngầm phân phối bằng phương

pháp sóng truyền,” Đại học Công nghệ TP. HCM, 2016.

Tác giả chịu trách nhiệm bài viết:

Họ tên: Phạm Văn Tính

Đơn vị: Học viên cao học trường đại học sư phạm kỹ thuật thành phố Hồ Chí Minh

Điện thoại: 0945.656.069

Email: [email protected]

Xác nhận của giáo viên hướng dẫn

PGS.TS. NGUYẾN MINH TÂM

BÀI BÁO KHOA HỌC

THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ

Bài báo khoa học của học viên

có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn

Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam.

Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý

của tác giả và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh.

ĐỂ CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC TỐT, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN!

Thực hiện theo MTCL & KHTHMTCL Năm học 2018-2019 của Thư viện Trường Đại học

Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.