Geri Dön

Enerji sistemlerinde yapay sinir ağları ile gerilim kararlılığı analizi

Analyse of stability by artificial neural network in energy systems

  1. Tez No: 136735
  2. Yazar: HAKAN KARADAL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALİS ALTUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Niğde Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

ÖZET ENERJİ SİSTEMLERİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI İLE GERİLİM KARARLILIĞI ANALİZİ KARADAL, Hakan Niğde Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Danışman : Yrd. Doç. Dr. Halis ALTÜN HAZİRAN 2003, 81 sayfa Modern güç sistemlerinin her geçen gün biraz daha gelişmesi ve büyümesi ile birlikte güç sistemlerindeki gerilim kararsızlığı problemleri, enerji sistemlerinin işletilmesi ve planlanması açısından büyük bir öneme sahip olmuştur. Gerilim kararlılığı genel olarak; yük baralannm gerilimlerinin genliklerini gerek sürekli hal gerilim kararlılığı gerekse geçici hal gerilim kararlılığı olayları sırasında önceden belirlenmiş işletme sınırlan içerisinde tutulabilmesi yeteneği olarak tanımlanabilir. Bu tez çalışmasında gerilim kararlılığının çözümlenmesi tek ara katmanlı ve iki ara katmanlı yapay sinir ağı vasıtası ile ayrı ayrı gerçekleştirilmiştir. Önerilen bu metot beş baralı model bir güç sistemine uygulanarak gerilim kararlılığı indeksi dediğimiz sonuçlar elde edilmiştir. Elde edilen bu sonuçlar daha önce gerçekleştirilmiş olan güç akışı simülasyonu sonuçlan ile karşılaştırmıştır. Bu karşılaştırma sonucunda yapay sinir ağlannın çok gerçekçi sonuçlar verebildiği gözlemlenmiştir. ıu

Özet (Çeviri)

SUMMARY ANALYSE OF VOLTAGE STABILITY BY ARTIFICAL NEURAL NETWORK IN ENERGY SYSTEMS KARADAL, Hakan UNIVERSTY OF Nİ?DE UNIVERSITY SCHOOL OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES DEPARTMENT OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING SUPERVISOR : Yrd. Doç. Dr. Halis ALTON JUNE 2003, 81 pages With the development of power systems, voltage instability for operating and planning of energy systems has gained enormous importance. Voltage stability is the ability of monitoring the magnitude of voltage of load buses within operating boundries in either during steady-state or transient state. İn this study, analyzing of voltage stability is carried out by artifical neural networks of one and two hidden layers respectively. The presented method has been applied to a test system with five buses and voltage stability index has been obtained. These results have compared with the results obtained power flow simulation results. It has been observed that artifical neural networks give satisfactory results. IV

Benzer Tezler

  1. Güç sistemlerinde gerilim kararlılığı indekslerinin uç öğrenme algoritması ile tahmini

    Estimation with extreme learning algorithm of power system voltage stability index

    İLHAMİ POYRAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RESUL ÇÖTELİ

  2. Dağıtık üretim sistemlerinin akıllı şebekeler üzerine etkilerinin incelenmesi

    Examination of the effects of distributed generation on smart grids

    MİKAİL PÜRLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  3. An ensemble learning model for wide-area measurement based transient stability assessment in power systems

    Güç sistemlerinde geniş alan ölçümlerine dayalı geçici hal kararlılık değerlendirmesi için bir topluluk öğrenme modeli

    CAN BERK SANER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  4. 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

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  5. Yapay zeka yöntemleri kullanılarak elektrik tesislerinde güç kalitesi problemlerinin sınıflandırılması

    Classification of power quality problems in power systems using ai methods

    TUĞÇE YEŞİLYURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAHADIR AKBAL