Enerji sistemlerinde yapay sinir ağları ile gerilim kararlılığı analizi
Analyse of stability by artificial neural network in energy systems
- Tez No: 136735
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALİS ALTUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RESUL ÇÖTELİ
- Dağıtık üretim sistemlerinin akıllı şebekeler üzerine etkilerinin incelenmesi
Examination of the effects of distributed generation on smart grids
MİKAİL PÜRLÜ
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY
- 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
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- 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
- 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
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHADIR AKBAL