DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ VE FARK İŞLEVİ TABANLI HİBRİTDİFERANSİYEL TRAFO KORUMA ALGORİTMASI
WAVELET TRANSFORM AND DIFFERENCE FUNCTION BASED HYBRIDTRANSFORMER DIFFERENTIAL PROTECTION ALGORITHM
- Tez No: 1010444
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERAP KARAGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Elektrik enerji sistemleri, Güç transformatörü, Koruma röleleri, Sayısal röle, Electrical energy systems, Power transformer, Protection relays, Numerical relay
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Enerji iletim ve dağıtım hatlarının stratejik öneme sahip elemanlarından biri güç trafolarıdır. Güç trafolarında oluşabilecek bir arıza veya gereksiz bir elektrik kesintisi, trafoya bağlı bölgenin uzun süre enerjisiz kalmasına sebep olabilir. Bu nedenle güç trafolarının korunması enerji hatları için hayati öneme sahiptir. Güç trafolarının korunmasında en yaygın kullanılan yöntemlerden biri olan Diferansiyel Trafo Koruma (DTK) koruma en basit haliyle korunması hedeflenen trafoya gelen akımların fazörel toplamının sıfır olması gerektiği prensibine dayanır. Güç trafoları doğrusal olmayan bir yapıya sahiptir. Dolayısı ile mıknatıslanma akımı gibi anlık durumlar güç trafolarının giriş ve çıkış akımları arasında geçici farklılıklara sebep olabilir. Bu geçici farklılıklar, diferansiyel koruma rölesinin yanlış arıza işareti üretmesine ve ilgili bölgenin gereksiz yere enerjisiz kalmasına sebep olabilir. Bu çalışmada DTK algoritmasının güvenirliğini ve seçiciliğini artırmak amacıyla ayrık dalgacık dönüşümü ve fark işlevi temelli bir koruma algoritması önerilmiştir. Yöntem model tabanlı yöntemlere göre trafonun parametrelerinden bağımsız olduğundan daha güvenilir, veri güdümlü yöntemlere göre de daha az karmaşıktır. Ayrıca geleneksel Harmonik Kısıtlar ve Bloklama (HKB) yöntemine göre sadece yazılımda güncelleme önerdiğinden halihazırda endüstride kullanılan rölelerin az maliyetle güvenirliğinin ve seçiciliğinin artırılması için olanak sağlamaktadır. Yöntem gerçek deney verileri ile test edilmiştir. Bu deney verileri laboratuvar ortamında bu çalışma için özel üretilmiş bir güç trafosunun birincil ve ikincil sargılarının %10'dan daha az bir bölgesi kısa devre edilerek elde edilmiştir. Bu açıdan önerilen yöntem düşük seviye gerçek iç arıza verileri ile sınandığından hassaslığı yüksek bir koruma yöntemidir ve güncel kaynakçada az rastlanan veri seti ile sınanmıştır. Son olarak bu çalışmada önerilen DTK yöntemi için daha önce benzeri yapay zekâ ve derin öğrenme yöntemleri için kullanılan bir değerlendirme yöntemi güncellenerek sınanmıştır. Bu nedenle çalışmanın başarımı açık bir şekilde değerlendirilmiş ve güncel kaynakçada önerilmiş diğer yöntemlerle karşılaştırılması da kolaylaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Power transformers are among the strategically essential components of energy transmission and distribution lines. A power transformer malfunction or redundant power outage could leave the area connected to the transformer without electricity for a long period. Power transformer protection is therefore crucial for power lines. Differential protection is one of the most often used methods for power transformer protection. Differential protection is basically based on the idea that the currents going into the protected area must have a phasor sum of zero. Power transformers have a non-linear structure. Therefore, instantaneous conditions such as magnetizing current can cause transient differences between the input and output currents of power transformers. The differential protection relay may produce a false fault signal and unnecessarily de-energize the relevant zone as a result of these temporary differences. This study proposes a protection algorithm to enhance the selectivity and reliability of the Transformer Differential Protection (TDP) algorithm. It is based on the Discrete Wavelet Transform (DWT) and difference function. The method is more reliable than model-based methods since it is independent of the transformer parameters and less complex than data-driven methods. Moreover, since it only requires software updates compared to the traditional Harmonic Restraints and Blocking (HRB) method, provides a low-cost way to enhance the selectivity and reliability of differential relays currently in use. The method was tested with real experimental data. The experimental data was collected in the laboratory by short-circuiting less than 10% of the primary and secondary windings of an under-test power transformer. In this respect, the suggested approach is tested using a data set that is rare in current literature because it is tested using low-level real internal fault data. Last but not least, the method proposed in this study is tested with similar indexes used for artificial intelligence and deep learning methods. Therefore, it is easier to compare the performance of the proposed method with other methods proposed in current literature.
Benzer Tezler
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Hyperspectral imaging and machine learning of texture foods for classification
Dokulu gıdaların sınıflandırılmasında hiperspektral görüntüleme ve makine öğrenmesi
MUSA ATAŞ
Doktora
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Bölümü
PROF. DR. YASEMİN YARDIMCI ÇETİN
YRD. DOÇ. DR. ALPTEKİN TEMİZEL
- Subband decomposition and fractal image compression based steganography
Altbant ayrıştırma ve fraktal imge sıkıştırma tabanlı steganografi
SUHAD FAKHRI HUSSEIN ALBASRAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Elektrokardiyogram işaretlerinin derin sinir ağlarına dayalı sıkıştırılması
Compression of electrocardiogram signals based on deep neural networks
TAHİR BEKİRYAZICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN GÜRKAN
- Çok modlu yaşam alanı gözetleme sistemleri
Multi-modal living area surveillance systems
FATİH ERDEN
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ZİYA ALKAR