Güç kalitesindeki bozulma türlerinin akıllı örüntü tanıma yaklaşımları ile belirlenmesi
Identification of power quality disturbance types by using intelligent pattern recognition approachs
- Tez No: 237709
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUHSİN TUNAY GENÇOĞLU, YRD. DOÇ. DR. SELÇUK YILDIRIM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 160
Özet
Bu tezde, güç kalitesi izleme sistemlerinin etkinliğini ve güvenilirliğini artırmaya yönelik güçlü algoritmalar geliştirilmiştir. İlk olarak, farklı özellikteki güç kalitesi bozulma işaretlerinin temel özelliklerinin çıkarılması için, zaman-frekans gösterimlerine dayalı üç farklı işaret işleme yöntemiyle karşılaştırmalı analizler yapılmıştır. Bu yöntemlerden, dalgacık dönüşümü ve s dönüşümü yöntemleriyle daha hızlı ve etkili bir analiz yapılabileceği gösterilmiştir. Daha sonra, güç kalitesi bozulma işaretlerinin ayırt edici özelliklerini kaybetmeksizin veri boyutunu indirgeyen iki farklı özellik vektörü elde edilmiştir. Bu özellik vektörleri, destek vektör makine örüntü sınıflandırıcısının girişine ayrı ayrı uygulanarak güç kalitesindeki bozulma türleri belirlenmiştir.Geliştirilen algoritmaların başarımı, gerçek güç sistemi verileri, ATP/ EMTP modelinden elde edilen benzetim verileri ve matematiksel modellerden elde edilen yapay veriler kullanılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre bu algoritmaların en önemli avantajı, birden fazla bozulma türü içeren işaretleri ve farklı gürültü içeren güç kalitesi bozulma işaretlerini yüksek doğrulukla sınıflandırmasıdır. Bununla birlikte, özellik uzayının boyutunun indirgenmesi, sınıflandırıcının karmaşıklığını ve dolayısıyla hesaplama süresini azaltacağı için sistemi gerçek zamanlı uygulamalara daha uygun hale getirmektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the powerful algorithms are developed to increase the efficiency and reliability of the power quality monitoring systems. Firstly, the comparatively analyses are done by using three different signal processing methods based on time-frequency representations to extract the different unique characteristics of power quality disturbance signals. It is shown that more effective analysis can be performed by discrete wavelet transform and s-transform methods. Then, two different reduced feature vectors are obtained without losing main distinguishing characteristics of power quality disturbance signals. The types of power quality disturbances are identified by applying separately to input of support vector machine pattern classifier of these feature vectors.The performance of the developed algorithms is evaluated by using real power system data, simulation data and synthetic data obtained from ATP/EMTP and mathematical models. The obtained results is shown that the most important advantages of these algorithms are the high accuracy classification of power quality disturbance signals including more than one of the disturbance type and different noise. Therefore, reduction of the size of feature space is to make more feasible for real time applications since complexity of the classifier is decreased and consequent computation time of the proposed systems is shorten.
Benzer Tezler
- Akıllı şebekelerde güç kalitesi bozukluklarının işaret işleme yöntemleriyle tanısı
The identification of power quality disturbances in smart grids through signal processing methods
TURGAY YALÇIN
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKAN ÖZGÖNENEL
- Fotovoltaik uygulamalar için çok seviyeli eviricide modülasyon tekniklerinin karşılaştırmalı analizi
A comparative analysis of modulation techniques in multilevel inverter for pv applications
NAZLICAN ÇAVLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE ÖZKOP
- Akıllı şebekelerde sanal güç santraline entegre edilen raylı sistemlerin yapay zekâ temelli enerji optimizasyonu ve santrale etkisi
Artificial intelligence based energy optimization of rail systems integrated into virtual power plants in smart grids and its impact on the plant
RAMAZAN GÜNGÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL ÇAM
- CSC-STATCOM control to compensate reactive power under disturbance conditions of power system
Güç sistemi bozulma koşulları altındayken reaktif gücü dengelemek için AKD-STATCOM kontrolü
MAHMOOD ABED
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTürk Hava Kurumu ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DOĞAN ÇALIKOĞLU
- Current-driving of loudspeakers, comparison with voltage-drivingtechnique
Hoparlörlerin akım sürüşü, ve voltaj sürüş tekniği ile karşılaştırma
BERTAN KURŞUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPolitecnico di MilanoPROF. DR. GİUSEPPE BERTUCCİO