Senkron generatörlerin sargı yalıtım direncine etki eden parametrelerinin incelenmesi ve iyileştirme süreçlerinin etkileri
Investigation of the parameters affecting the winding insulation resistance of synchronous generators and the effects of the improvement processes
- Tez No: 1001688
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET CİHAT ÖZGENEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kestirimci bakım sistemleri, Predictive maintenance systems
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektrik makinelerinde kullanılan yalıtım sistemlerinin dayanıklılığı, sistemin güvenli ve uzun ömürlü çalışması açısından son derece önemlidir. Bu bağlamda, generatör sargılarının izolasyon direnci (IR-Insulation Resistance) değerleri, sistemin sağlık durumunu gösteren kritik bir parametre olarak öne çıkmaktadır. Ancak bu değerler; nem, sıcaklık, kirlilik gibi çevresel etkenlerden doğrudan etkilenebilir ve zamanla önemli değişiklikler gösterebilir. Bu çalışmada, senkron bir generatör sisteminde kullanılan iki farklı stator sargısı incelenmiştir. Çalışma kapsamında incelenen sargı numuneleri, gerçek bir işletme ortamında maruz kalabileceği nem ve kirlilik durumlarının uygulanabileceği deneysel düzeneklere yerleştirilmiştir. Yapılan deneysel yaşlandırma etkileri sonucunda yalıtım direnci ve polarizasyon indeksi gibi metrikler sistematik olarak ölçümlenmiştir. Ayrıca stator sargılarının yalıtım performanslarının çevresel koşullara (nem, maruziyet süresi ve kirlilik) bağlı olarak nasıl değiştiğini açıklayabilecek farklı modelleme yaklaşımları değerlendirilmiştir. Yapılan modelleme çalışmaları sonrasında stator sargılarında meydana gelebilecek yalıtım arızalarının önceden tahmin edilebilmesi ve buna bağlı operasyonel bakım çalışmalarının planlanması amaçlanmıştır. Bu bağlamda, Polarizasyon İndeksi (PI) gibi ölçümler üzerinden veri analizi gerçekleştirilmiş ve elde edilen veriler doğrultusunda çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmiştir. Çalışmada, farklı çevresel ortam koşullarında (nem ve kirlilik) toplanmış deneysel ölçüm verileri üzerinden modelleme çalışmaları yürütülmüştür. Lineer Regresyon, Polinom Regresyon, Rastgele Orman (Random Forest), Ridge Regresyon ve özellikle Destek vektör regresyon (SVR) algoritmaları kullanılarak yapılan analizler sonucunda, çevresel koşulların yalıtım direncine olan etkisi başarıyla modellenmiştir. Bu çalışma, elektrik enerjisi üretim sektöründe önleyici ve kestirimci bakım çalışmaları kapsamında generatör sargı yalıtım durumunun izlenmesi, analiz edilmesi, bakım çalışmaları ve enerji arz sürekliliği gibi süreçlere katkı sağlayacaktır.
Özet (Çeviri)
The durability of insulation systems employed in electrical machines plays a crucial role in ensuring safe and reliable long-term operation. In this respect, the insulation resistance (IR) of generator windings is widely recognized as a key indicator of the overall health condition of the system. Nevertheless, insulation resistance values are highly sensitive to environmental influences such as humidity, temperature, and surface contamination, and may exhibit significant degradation over time. In this study, two different stator windings used in a synchronous generator were investigated. The winding specimens were subjected to controlled experimental setups designed to simulate humidity and contamination conditions representative of real operating environments. As part of the experimental aging process, insulation resistance and polarization index (PI) measurements were systematically recorded. Furthermore, several modeling approaches were evaluated to characterize the variation in stator winding insulation performance as a function of environmental parameters, including humidity level, exposure duration, and contamination state. Based on the developed models, the study aims to enable early prediction of potential insulation failures in stator windings and to support the planning of condition-based and predictive maintenance activities. To this end, data analysis was conducted using polarization index measurements, and predictive models were developed employing various machine learning algorithms. The results demonstrate that the influence of environmental conditions on insulation behavior can be effectively captured through the proposed modeling framework. This work contributes to insulation condition monitoring practices in the electrical power generation sector and supports improved maintenance planning and continuity of energy supply.
Benzer Tezler
- New algorithms and techniques for microprocessor-controlled PWM induction drives
Başlık çevirisi yok
OSMAN KÜKRER
Doktora
İngilizce
1987
Orta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Kalıcı pacemaker takılmış hastalarda kontrast ekokardiografi ile triküspid yetersizliğinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
SEMA YARMAN
- The Double output induction generator for variable speed applications
Başlık çevirisi yok
IŞIK ÇADIRCI
