İletim sistemlerinde yapay sinir ağları ile mesafe koruması uygulamaları
Distance protection applications with artificial neural networks in transmission lines
- Tez No: 200458
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. SERDAR YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Electrical and Electronics Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Bu çalışmada , iletim sistemlerinin mevcut mesafe koruma sistemleri incelendi, aynı iletim sisteminin parametreleri baz alınarak Yapay Sinir Ağları yöntemi ile daha hassas ve seçici bir korumanın yolları araştırıldı. Çalışmada , belirli bir iletim sistemi alanında bulunan ve birbiri ile ring oluşturan beş adet trafo merkezi arasındaki mevcut mesafe koruma sistemlerinin çalışma prensibi detaylıca incelenerek trafo merkezleri arasındaki iletim hatlarındaki mevcut koruma rölelerinin çalışma esasları tespit edildi. Aynı iletim hatları için hat parametreleri baz alınarak koruma bölgeleri YSA'na öğretildi, örnek sistemdeki tüm mesafe röleleri açma bölgeleri dikkate alınarak beş ayrı bölge için beş ayrı YSA modeli kuruldu ve eğitildi. Sinir ağının öğrenme katsayısı, aktivasyon fonksiyon değerleri gizli katman sayısı ve gizli katman nöron sayısının değişimlerine göre sinir ağının performansı değişmektedir. Bu yöntemle elde edilen sonuçlardan yüksek performansa sahip olanlar dikkate alınıp bu sonuçlar üzerinde durularak Yapay Sinir Ağı yöntemi kullanılmış daha hassas ve seçici bir koruma için çözüm yolları aranmıştır. Anahtar Kelimler: İletim hatları, mesafe koruma sistemleri, nöron, öğrenme katsayısı, yapay sinir ağları.
Özet (Çeviri)
In this study, transmission lines present distance protection systems examined and made a research to get a sensitive protection with Artificial Neural Networks method by using the same transmission line parameters. In the study present distance protection sysytems working principles between five transformer center which is in a ring, in a defined transmission line investigated. Present protection relays which is between five transformer centers working principles dtermined. Protection zones were teached ANN by using same transmission lines and parameters. Five different zone defined according to distance relays working zones in the system. Five different ANN models established and trained for five different zone. Neural Networks performance change according to learning rate, activation function, hidden layer number and number of neurons in the hidden layer. We have results by this method. We choose high performance results. By using high performance ANN results we try to get high sensitive and selective protection.
Benzer Tezler
- A novel artificial intelligence based energy management system for microgrids
Mikro şebekeler için yapay zeka temelli yeni bir enerji yönetim sistemi
NECATİ AKSOY
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Yüksek gerilim kablolarında dielektrik kayıp parametrelerinin farklı işletme koşullarında deneysel ve yapay sinir ağları ile incelenmesi
Experimental investigation on dielectric loss parameters of high voltage cables in various operational conditions using artificial neural networks
CELAL FADIL KUMRU
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELAL KOCATEPE
- Elektrik bakım ve onarımında yapay sinir ağlarının kullanımı
The use of artificial neural networks in electrical maintenance and repair
ÖMER KAPLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAN ATMACA
- Kompleks değerli yapay sinir ağları ile algoritma geliştirilmesi ve uygulamaları
Improving an algorithm with complex-valued artificial neural network and applications
MURAT CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. YÜKSEL ÖZBAY
- Ferroresonance fault detection in electric power networks by artificial neural networks
Elektrik güç hatlarında ferrorezonans arızasının yapay sinir ağları ile belirlenmesi
GİZEM KULAKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAHİR ÇETİN AKINCI