Güç trafolarına ait yağda erimiş gaz analizi sonuçlarının yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve arıza analizi
Interpretation of dissolved gas in oil analysis using ANN and fault analysis of failed power transformers
- Tez No: 165859
- Danışmanlar: PROF.DR. SEZAİ DİNÇER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Ill ARIZALI GÜÇ TRAFOLARINA AİT YAĞDA ERİMİŞ GAZ ANALİZİ SONUÇLARININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DEĞERLENDİRİLMESİ VE ARIZA ANALİZİ (Yüksek Lisans Tezi) Abdulkadir GÖZÜTOK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Haziran 2005 ÖZET Enerji sistemlerinin temel görevi enerjiyi en ekonomik şekilde, kabul edilebilir bir güvenilirlik ve kalite seviyesinde müşteriye sunmaktır. Sistemin güvenilirliği de sistemi oluşturan elemanların güvenilirliğine bağlıdır. Bilindiği üzere güç sistemlerinde en temel ve önemli donanım trafolardır. Arızaların önlenmesi ve trafoların iyi işletme şartlarında çalıştırılması enerji sistemlerinde çok önemlidir. Trafolardaki izolasyon yağları ve selülozik maddeler normalin üzerinde elektriksel ve ısıl strese maruz kaldıklarında parçalanırlar ve bazı karakteristik gazlar oluşur. Bu gazların dağılımı elektriksel arızanın cinsini, gaz oluşum hızı da arızanın şiddetini gösterir. Bu yağda çözünmüş olan bu gazların bilgisi koruyucu bakım programları için oldukça kullanışlıdır. Yapay zekanın bir parçası olan Yapay Sinir Ağları, girişleri ve çıkışları arasında non-lineer bağıntı kurma yeteneği sayesinde, yağda erimiş gaz analizi sonuçlarına bağlı olarak arızanın teşhisinde kullanışlı ve güçlü bir araçtır. Bilim Kodu : 6080207 Anahtar Sözcükler : DGA, Yağda Erimiş Gaz Analizi, YSA, Güç Trafoları Sayfa Adedi : 84 Tez Yöneticisi : Prof. Dr. M. Sezai DİNÇER
Özet (Çeviri)
IV INTERPRETATION OF DISSOLVED GAS IN OIL ANALYSIS USING ANN AND FAULT ANALYSIS OF FAILED POWER TRANSFORMERS (M.Sc. Thesis) Abdulkadir GÖZÜTOK GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY June 2005 ABSTRACT The basic function of the power systems is to supply customers with electric energy as economically as possible and with an acceptable degree of reliability and quality. System reliability depends on components' reliability. The condition of components and the environment directly affects system condition resulting in equipment failures. As well known, transformers are the basic essential elements and components in power systems. When insulating oils and cellulose materials in reactive equipment are subjected to higher than normal electrical or thermal stresses, they decompose to produce certain gases referred to as fault gases. The distribution of these gases can be related to the type of electrical fault and the rate of gas generation can indicate the severity of the fault. The identity of the gases being generated by a particular unit can be very useful information in any preventative maintenance program. As one branch of artificial intelligence (AT), the artificial neural network (ANN) is a useful and powerful tool in the field of fault diagnosis, thanks to the capability it possesses of non-linear mapping between its input and output vectors. Science Code : 6080207 Key Words : Dissolved Gas In Oil Analysis, DGA, ANN, Power Transformers Page Number : 84 Adviser : Prof. Dr. M. Sezai DİNÇER
Benzer Tezler
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Transformatör iç arklarının geçici rejim sinyal işleme ve makine öğrenme yöntemleriyle erken tespiti
Early detection of transformer internal arcs using transient signal processing and machine learning
FEYYAZ ALPSALAZ
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiElektrik Tesisleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SALİH MAMİŞ
- Design and implementation of a low cost, low loss energy quality regulator for energy distribution systems
Enerji dağıtım sistemleri için düşük kayıplı düşük maliyetli enerji kalitesi düzenleyicisi tasarımı ve uygulaması
AHMET EREN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET METE VURAL
- Akıllı dağıtım şebekelerinde işletim koşullarının iyileştirilmesine yönelik çok ajanlı kontrol yönteminin geliştirilmesi
Developing multi agent control methods for improved operational conditions in smart distribution networks
GÖRKEM ŞEN
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BAYSAL
- Bir metro hattında araç kapasitesinin artırılmasının orta gerilim ve cer sistemleri üzerine etkileri
The effects of increasing vehicle capacity on medium voltage and traction systems in a metro line
ZENNURE YENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiRaylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ