Geri Dön

Transformatör çözünmüş gaz analizine dayalı bulanık mantık tabanlı arıza teşhis yöntemi

A fuzzy logic based fault diagnosis method for transformers based on dissolved gas analysis

  1. Tez No: 1018894
  2. Yazar: MİTHAT ÇİÇEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CENK GEZEGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Transformatörlerde uygulanan önleyici bakım faaliyetlerinin başında belirli periyotlarda gerçekleştirilen elektriksel testler ve Yağda Çözünmüş Gaz Analizi (Dissolved Gas Analysis - DGA) gelmektedir. DGA kapsamında ölçülen gazların miktarları ve birbirlerine oranları değerlendirilerek arıza türü ve boyutu hakkında çıkarım yapılır. Bu amaçla geliştirilen başlıca yöntemler arasında Anahtar Gaz Yöntemi, IEC Gaz Oran Yöntemi, Rogers Oran Yöntemi, Doernenburg Oran Yöntemi, IEEE Oran Yöntemi, Duval Üçgen Yöntemi yer almaktadır. Söz konusu yöntemler, transformatörlerin yağda çözünmüş gaz analizine yönelik hazırlanmış uluslararası referans standartlarda tanımlanmış olup, yıllar içerisinde işletme durumundaki ve arıza yaşanan çok sayıda transformatörlere ait yağ analizleri değerlendirilmesi sonucunda geliştirilmiştir. Literatürde konvansiyonel yöntemler olarak adlandırılan bu yaklaşımlar, yıllardır transformatör durumunun izlenmesi için etkin araçlar olarak kullanılmaktadır. Bununla beraber transformatör içerisinde birden fazla arıza türünün eş zamanlı olarak bulunması durumunda, bu yöntemlerin arızaları doğru ve güvenilir bir şekilde ayırt etmekte yetersiz kaldığı bilinmektedir. Bu sınırlamaların giderilebilmesi amacıyla, son yıllarda araştırmacılar tarafından söz konusu yöntemleri destekleyici veya iyileştirici nitelikte bilgisayar temelli akıllı yöntemler üzerinde çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada, yağda çözünmüş gaz analizi kullanılarak transformatör arızalarının tespitinde doğruluk oranının artırılması amacıyla bulanık mantık tabanlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Örnek arıza senaryoları için hem konvansiyonel DGA yorumlama yöntemleri hem de önerilen bulanık mantık uygulanmış yöntemlerin sonuçları karşılaştırmalı değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Preventive maintenance activities applied to power transformers primarily include periodic electrical tests and Dissolved Gas Analysis (DGA). By evaluating the quantities of gases measured within the scope of DGA and their ratios to each other, inferences can be made regarding the type and severity of faults occurring in the transformer. The principal diagnostic methods developed for this purpose include the Key Gas Method, IEC Gas Ratio Method, Rogers Ratio Method, Doernenburg Ratio Method, IEEE Ratio Method, and the Duval Triangle Method. These methods are defined in international reference standards prepared for the evaluation of dissolved gas analysis in transformer oil and have been developed based on the assessment of oil analysis data obtained from a large number of transformers operating under normal conditions as well as those that have experienced faults over the years. These approaches, referred to in the literature as conventional methods, have been used for many years as effective tools for monitoring transformer condition. However, it is well known that these methods may be inadequate in accurately and reliably distinguishing fault types when multiple fault conditions occur simultaneously within a transformer. In order to overcome these limitations, researchers have increasingly focused in recent years on computer-based intelligent methods that support or enhance conventional diagnostic techniques. In this study, a fuzzy logic–based approach was developed to increase the accuracy of transformer fault diagnosis using dissolved gas analysis. For selected fault scenarios, both conventional DGA interpretation methods and the proposed fuzzy logic–based method were applied, and the results obtained were evaluated comparatively.

Benzer Tezler

  1. Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi

    Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque

    EVREN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE

  2. Güç transformatörü hatalarının bulanık mantık ve Öz Düzenlemeli Haritalama Yöntemi ile belirlenmesi

    Fault diagnosis of power transformers with fuzzy logic Self-Organizing Map

    EMRE KEMİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SELİM KÖROĞLU

  3. Güç transformatörlerinde makine öğrenmesi ve sensör füzyonu yöntemleri ile arıza analizi

    Power transformers fault analysis with machine learning and sensor fusion methods

    MERVE DEMİRCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜSLÜM CENGİZ TAPLAMACIOĞLU

    DOÇ. DR. HALUK GÖZDE

  4. Comparative study between dissolved gas analysis techniques applied to transformer

    Transformatöre uygulanan çözünmüş gaz analiz teknikleri arasinda karşilaştirmali çalişma

    MUHAMMAD DANİSH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÜsküdar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMZA ABUNIMA

  5. Transformatör arızalarının sınıflandırılması ve akıllı yöntemler kullanarak arızaların belirlenmesi

    Classification of transformer faults and identification of faults using smart methods

    ABDURRAHİM TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABUZER ÇALIŞKAN