Bulanık mantık ile güç sistemlerinde gerilim kontrolü
Voltage stability control on power systems by fuzzy logic
- Tez No: 152214
- Danışmanlar: PROF. DR. AYŞEN DEMİRÖREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 123
Özet
GÜÇ SİSTEMLERİNDE BULANIK MANTIKLA GERİLİM KONTROLÜ ÖZET Karmaşıklığına rağmen gerçek dünyanın insan beyni tarafından kesin veriler olmadan da yaklaşık olarak modellenebilmesi, bulanık mantığın çıkış noktasını oluşturmaktadır. İnsan beyninin çalışma yapısının kullanılan sistemlere yansıtılması, bu sistemlerin ele alınmasında, modellenmesinde ve uygun çözümlerin geliştirilmesinde bir basamak oluşturmaktadır. Geleneksel mantığa uygun olarak çalışan bilgisayar sistemleri, belirsizlikler, kişiye göreceli durumlar kapsayan gerçek dünyadaki olayları, ancak bir takım kabuller ve ihmaller yaparak modelleyebilmektedir. Bulanık mantık bu aşamada belirsizlikleri de dikkate almasıyla öne çıkmaktadır. Yapısı gereğince, günlük konuşma dilinde kullanılan kelimeler bulanık mantıktaki değişkenleri oluşturmaktadır. Bu değişkenler vasıtasıyla, insan beyninin algıladığı bir sistem, sözel ifadelere dayanarak modellenebilmektedir.Geleneksel mantığa göre, olaylar arasında keskin ayırımlar bulunmaktadır. Bu mantıkta sıkça kullanılan kelimeler var, yok, sıcak, soğuk, yüksek, alçak gibi keskin ayırımlar ifade etmektedir. Ancak bir insanın uzun boylu olması ya da suyun sıcak olması kişiden kişiye değişen kavramlardır. Örneğin su sıcaklığı için suyun ılık olması, soğuğa yakın ılık olması, çok sıcak olması gibi pek çok alt sınıf bulunmaktadır. Bulanık mantık ile bu sıcaklık kümesinin bir çok alt kümeye ayrımlar bir elemanın iki kümeye birden ait olabilmesi mümkündür. Bu şekilde bir kişiye çok ılık gelen suyun bir başkasına soğuk gelmesi durumu için geleneksel sistemin yetersiz kalmasına karşın bulanık mantık sistemi ile kolayca modellenebilmektedir. Belirsizlik içeren pek çok kelime günlük konuşma içerisinde sıkça kullanılmaktadır. Buna dayanarak bulanık mantık ile her türlü sistemin modellenebilmesi mümkündür. Bulanık mantık, bir uzmanın sözel ifadelerine dayanarak oluşturulan kontrol kurallarını kullanır. Bu şekilde kontrol edilen sistemde dikkate alınacak parametrelerin giriş veya çıkış olarak seçilmesi ve uzman tarafından oluşturulan kuralların uygulanmasıyla istenilen işaret elde edilebilir. Bir makinayı kontrol eden operatörün makine hızlandığında vanayı biraz kapaması, ya da biraz açması gerektiği bilgisi kontrol edilecek sistemin girişlerini, çıkışlarını ve elde edilmesi gereken sonucu kapsamaktadır. Geleneksel mantıkta kesinlik olmadığı için bir anlam taşımayan bu ifade, bulanık mantıkta bir bulanık kontrol kuralını oluşturmaktadır. Bu şekilde girişlerin karşılık gelebileceği her dilsel değişken için bir çıkış üretilerek sistemin hangi durumda, nasıl davranması gerektiği de belirlenmiş olur. Yani sorun modellenirken aynı zamanda bir çözüm de geliştirilmiş olur. Bulanık mantığa dayalı olarak geliştirilen kontrol sistemlerinde, geleneksel yapıdaki karmaşık denklem ve fonksiyonların yerini bulanık dilsel değişkenleri, bulanık giriş ve çıkışlar ile bulanık kontrol kurallarını kapsayan bir kontrolör almaktadır. Ayrıca, uygulamadaki kontrol işlemlerinde sayısal işaretlerin kullanılması gerektiğinden bulanık işaret-sayısal işaret çevirimleri de bulanık kontrolör içerisinde yapılamaktadır. XİİİBu çalışma ile bulanık mantığın kontrol alanındaki etkinliği güç sistemlerinin gerilim ve açısal kararlılığının sağlanmasında kullanılmıştır. Bulanık mantığa dayalı kontrol elemanlarının, kısa devre arızası oluşan sonsuz güçlü baraya bağlı tek makinalı bir güç sisteminin gerilim ve rotor açısı işaretlerini düzeltmekteki etkinliği, geleneksel mantık kontrol elemanlarının performansları ile karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Uç gerilimi ve rotor açısının düzeltilmesinde kullanılan geleneksel mantık tabanlı gerilim regülatörü ve güç sistemi kararlayıcısı için karmaşık sayılabilecek bir takım transfer fonksiyonları ve katsayılar kullanılmıştır. Aynı elemanlar bulanık mantığa göre tasarlandığında, girişlerin normalizasyonunun yapıldığı kazançlar ve bulanık kontrolörü ifade eden bir bloğun kullanılması yeterli olmuştur. Çalışma içerisinde kısaca, bulanık mantığın temeli, kullanılan sistem ve kontrol elemanlarının tanıtılması ve çalışma yapısı ile kontrol elemanları yerleştirilmiş güç sisteminin bilgisayar benzetimi ile benzetim sonuçlan yer almaktadır. XIV
Özet (Çeviri)
VOLTAGE CONTROL ON POWER SYSTEMS BY FUZZY LOGIC SUMMARY In spite of its complexity, the real world can be modelled approximately by human brain without any data and this constitutes the main idea of fuzzy logic. Reflecting the working style of the human brain to systems constitues a step in analyzing, modelling and solving these systems.Computers that works according to the conventional logic, can make the model of the indefinite or relative cases in real world with some acceptances and negligences.In this phase, fuzzy logic attracts attention. The words used in daily conversations constitutes the variables of fuzzy logic. By using these variables, a system that perceived by human brain can be modeled easily with linguistic expressions.Conventional logic accepts that there are cirsp differences between events. Existent, nonexistent, hot, cold, high, low are the words oftenly used in conventional logic. But the temperature of water changes according to people. For example, one person can say that water is cold but another one says warm. So, the set of water temperature can divide into subsets like very hot, cold warm, hot warm water. It is possible in fuzzy logic that an element can be member of two set. With this property, the water temperature problem that contains the expressions like warm water from one person and hot from another person can be solved easily by fuzzy logic inspite of the insufficiency of conventional logic. A lot of fuzzy word are used in daily conversations. According to this expression, every system can be modelled by fuzzy logic with these fuzzy words.Fuzzy logic uses the control laws that created by an expert' s linguistic expressions. In a system using fuzzy logic control, deserved control signal can obtained by using fuzzy control rules and choosing the right parameters as inputs or outputs. The knowledge of an operator on machine working that the operator must open the valve a little or must close the valve few, contains the inputs, outputs and deserved results for the controlled system. This knowledge does not have any meaning in conventional logic but becomes a control rule in fuzzy logic. Fuzzy logic determines the behaviour of the system for different input' s linguistic variables by producing the available output with control rules. The solution can improved during constituting the problem. In control systems using fuzzy logic, a fuzzy logic controller contains fuzzy linguistic variables, fuzzy inputs, fuzzy outputs and fuzzy control rules take the place of complex equations and functions that used in conventional logic. In practical applications, the control signal must be conventional, so fuzzification and defuzzification processes are used in fuzzy logic controller, for transformations between fuzzy and numerical signals. XVIn this study, the effectiveness of fuzzy logic in control theory is used for providing the angular and voltage stability of power systems. In a one machine system that has a short circuit fault for a short time, performance of fuzzy controllers analyzed comperatively on correction of terminal voltage and angular speed signals according to conventional controllers. Conventional automatic voltage regulator and conventional power system stabilizer use some constants and transfer functions that can be expressed as complex. In fuzzy systems, these controllers use scaling factors and a block that symbolizes the fuzzy controller. Briefly, this study contains sections on fuzzy logic basics and concepts, definitions and theories of studied synchronous generator systems and controllers, simulations and simulation results of synchronous generator's model with each controllers, interpretations for performances of each controller on simulation results and conclusions. XVI
Benzer Tezler
- Güç sistemin frekans kontrolü ve modellenmesi
Modeling and frequency control of power system
SHAH JAHAN SAFI
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. SÜLEYMAN SUNGUR TEZCAN
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM EKE
- Rüzgar ve güneş hibrit güç üretim sisteminin şebekeye entegre edilmesi ve güç kalitesi kontrolünün incelenmesi
Integration of wind and solar hybrid power generation system into the grid and investigation of power quality control
SEDIQULLAH HABIBI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜKSEL OĞUZ
- Elektrik güç sistemlerinde reaktif gücün bulanık mantık denetimli statik VAR istemlerinden karşılanması
Fuzzy logic controlled static VAR compensation in electric power systems
ERSAN GÜLAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL H. ALTAŞ
- Güç sistemlerinde yük-frekans kontrolü
Load-frequency control in interconnected power system
GÜL AKALIN
Doktora
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN
- Güç dönüştürücülerde güç katsayısının düzeltilmesi
Power factor correction in power convertes
MUZAFFER ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. HANİFİ GÜLDEMİR