Yapay zeka teknikleri kullanarak güç sistemlerinin kontrolü ve simülasyonu
Control and simulation of power systems using artificial intelligence techniques
- Tez No: 1020857
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN ALTINKAYA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonu, siber-fiziksel tehditler ve invertör tabanlı üretim ünitelerinin giderek benimsenmesiyle tetiklenen modern enerji sistemlerinin artan karmaşıklığı, istikrar, güvenilirlik ve ekonomik verimliliği korumadaki kritik zorlukları ortaya koymuştur. Kontrol metodolojilerindeki gelişmelere rağmen, geleneksel yaklaşımlar genellikle dayanıklı güç sistemi işletmesi için gereken doğrusal olmayan dinamikleri, operasyonel kısıtlamaları ve gerçek zamanlı uyum sağlamayı ele almakta başarısız olur. Mevcut araştırmalar etkili olsa da, kapsamlı dinamik modellerin entegrasyonunu sıklıkla göz ardı eder ve çok amaçlı optimizasyon stratejileri, gerçek dünya senaryolarındaki etkinliklerini sınırlar. Bu tez, Adaptif Nöro-Bulanık Çıkarım Sistemleri (ANFIS), Doğrusal Olmayan Model Tahmin Kontrolü (NMMPC) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) sinir ağlarının güçlü yönlerini birleştiren yenilikçi hibrit kontrol çerçeveleri önererek bu boşlukları kapatmayı amaçlamaktadır. Bu yöntemler, doğrusal modellere güvenme, yetersiz ölçeklenebilirlik ve teknik ile ekonomik hedefler arasındaki etkileşimin ihmal edilmesi gibi önceki araştırmaların eksikliklerini gidermek üzere uyarlanmıştır. ANFIS tabanlı kontrol, termik senkron jeneratörlere yönelik siber-fiziksel saldırılar nedeniyle oluşan yerel ve bölgeler arası güç dalgalanmalarını azaltmak ve aynı zamanda üretim maliyetlerini optimize etmek için tasarlanmıştır. NMPC çerçevesi, ekonomik sevkiyat ile sistem istikrarını dengeleyen durum kısıtlı, dağıtık stratejiler içererek otomatik üretim kontrolünü geliştirir. Bu arada, LSTM tabanlı kontrol, Sanal Senkron Jeneratörler için belirsizliklere ve doğrusal olmayan durumlara karşı üstün uyum ve dayanıklılık sağlayan yeni bir gerçek zamanlı çözüm sunar. Standart IEEE test sistemlerinde yapılan simülasyon çalışmaları, önerilen yöntemlerin etkinliğini doğrular. Senkron jeneratörler için termomekanik ve elektriksel dinamiklerin kapsamlı doğrusal olmayan modellere entegrasyonu, geleneksel doğrusal yaklaşımların sınırlamalarını gidererek bütünsel bir modelleme çerçevesi sunar. Gelişmiş kontrolörler, siber-fiziksel tehditlere, yenilenebilir değişkenliğe ve sistem kısıtlamalarına dinamik olarak yanıt vererek çeşitli işletim koşullarında sağlam performans sağlar. Sistem kararlılığı, güvenilirliği ve maliyet verimliliğini aynı anda optimize ederek, bu yöntemler modern enerji şebekeleri için sürdürülebilir ve ölçeklenebilir çözümler sağlar. Önerilen yaklaşımlar, gelişmiş frekans ve voltaj kararlılığı, alanlararası bozulmaların etkili sönümlenmesi ve güç salınımlarında önemli bir azalma göstererek daha hızlı yanıt süreleri, azalan hesaplama yükleri, gelişmiş ölçeklenebilirlik ve kayda değer maliyet tasarrufları sağlar. Bu çalışma, teknik ve ekonomik zorlukları kapsamlı şekilde ele almakta ve gelişen tehditler ile operasyonel talepler karşısında dayanıklı, zeki ve ekonomik olarak sürdürülebilir bir enerji altyapısı için enerji sistemi kontrolünde yeni bir yaklaşım ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The increasing complexity of modern energy systems, triggered by the integration of renewable energy sources, cyber-physical threats, and the growing adoption of inverter-based generation units, has highlighted critical challenges in maintaining stability, reliability, and economic efficiency. Despite advances in control methodologies, traditional approaches often fail to address the nonlinear dynamics, operational constraints, and real-time adaptation required for robust power system operation. While current research is effective, it often overlooks the integration of comprehensive dynamic models and multi-objective optimization strategies, limiting their effectiveness in real-world scenarios. This thesis bridges these gaps by proposing innovative hybrid control frameworks that combine the strengths of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS), Nonlinear Model Prediction Control (NMPC), and Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks.These methods are adapted to address the shortcomings of previous research, such as reliance on linear models, insufficient scalability, and neglect of the interaction between technical and economic objectives. ANFIS-based control is designed to mitigate local and inter-regional power fluctuations caused by cyber-physical attacks on thermally synchronous generators, while simultaneously optimizing production costs. The NMPC framework enhances automated production control by incorporating state-constrained, distributed strategies that balance system stability with economical dispatch. Meanwhile, LSTM-based control offers a novel real-time solution for Virtual Synchronous Generators, providing superior adaptability and resilience to uncertainties and nonlinearities. Simulation studies conducted on standard IEEE test systems validate the effectiveness of the proposed methods. The integration of thermomechanical and electrical dynamics for synchronous generators into comprehensive nonlinear models overcomes the limitations of traditional linear approaches, offering a holistic modeling framework. Advanced controllers provide robust performance under various operating conditions by dynamically responding to cyber-physical threats, renewable variability, and system constraints. By simultaneously optimizing system stability, reliability, and cost efficiency, these methods provide sustainable and scalable solutions for modern energy grids. The proposed approaches demonstrate improved frequency and voltage stability, effective damping of inter-field disturbances, and a significant reduction in power oscillations, resulting in faster response times, reduced computational loads, improved scalability, and significant cost savings. This work comprehensively addresses technical and economic challenges and presents a novel approach to power system control, laying the foundation for a resilient, intelligent, and economically sustainable energy infrastructure in the face of evolving threats and operational demands.
Benzer Tezler
- A new nonlinear lifting line method for configuration aerodynamics and deep learning based aerodynamic surrogate models
Konfigürasyon aerodinamiği analizi ve derin öğrenme bazlı aerodinamik dijital model oluşturmak için yeni bir doğrusal olmayan taşıyıcı çizgi metodu
HASAN KARALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ADİL YÜKSELEN
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
- A smart intrusion detection systemagainst cyber attacks in unmanned aerial vehicles
İnsansız hava araçlarında siber saldırılara karşıakıllı saldırı tespit sistemi
BURCU SÖNMEZ SARIKAYA
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- Index modulation based designs, error performance and physical layer security analyses for unmanned aerial vehicle networks
İnsansız hava aracı ağları için indis modülasyonu tabanlı tasarımlar, hata performansı ve fiziksel katman güvenlik analizleri
AYŞE BETÜL BÜYÜKŞAR
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ
- Application of hybrid simulation and improvement of decision tree algorithms for real-time transient stability prediction based on PMU measurements
PMU ölçümlerine dayalı gerçek zamanda geçici hal kararlılığı kestirimi için hibrit simülasyon uygulaması ve karar ağacı algoritmalarının geliştirilmesi
TOHID BEHDADNIA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Employing digital twin to LoRa based forest fire management systems
LoRa'ya dayalı orman yangını yönetim sistemlerine dijital ikiz uygulanması
BUĞRA AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ