Güç transformatörlerini izleme ve arıza önleme odaklı akıllı yönetim sisteminin geliştirilmesi
Power transformers monitoring and development of fault prevention-oriented smart management system
- Tez No: 323148
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FARUK ARAS
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 197
Özet
Bu tez çalışmasında, güç transformatörlerinin izlenmesi ve arıza önleme odaklı akıllı yönetim sisteminin gerçekleştirilmesine çalışılmıştır. Bu anlamda modern izleme ve arıza tanılama yöntem ve teknikleri, giriş ve çıkış değişkenlerine bağlı olarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırılmış bu yöntem ve teknikler ile arızalar arasındaki korelâsyonlar, önerilen algoritma içerisinde geliştirilen Arıza Duyarlı Matris (ADM) yöntemi ile gerçekleştirilmiştir. Önerilen algoritma içerisinde, ADM'yi sistemden alınan veriler doğrultusunda oluşturabilmek ve arızanın çeşidini, yerini ve büyüklüğünü belirleyebilmek için farklı uzman sistem uygulamalarından yararlanılmıştır.LabVIEW'de, önerilen algoritmayı daha fonksiyonel hale getiren bir arayüz tasarlanmıştır. Tasarlanan bu arayüzde, devrede (on-line) ve devre dışı (off-line) izleme olmak üzere iki bölüm oluşturulmuştur. Birici bölümde sistem sürekli gözetim altında tutulur. Sistemin işletim performansı, ömür kaybı, kalan servis ömrü, soğutma performansı, olası arıza durumları, risk seviyeleri, vb. gibi değişkenler bu bölümde izlenmektedir. İkinci bölümde ise arıza gelişimine bağlı olarak programın önerdiği test ve ölçümlere ait sonuç değerlendirmeleri yapılmaktadır. Arayüzde kullanılan algoritma içinde, işletim performansının analiz edilmesi ve arşivleme optimizasyonunun gerçekleştirilmesi amacıyla bazı yeni yöntemler önerilmekte ve uygulanmaktadır.Önerilen algoritmayı uygulamalı olarak test etmek ve işlevselliğini ortaya koymak amacıyla, bir güç transformatörü prototipi tasarlanmıştır. Prototipten alınan çoklu veriler, dönüştürücü devreler ve DAQ kartı aracılığıyla algoritmaya aktarılmıştır. Belirli senaryolar dahilinde prototip üzerinde bilinçli olarak oluşturulan arızalar arayüz içerisinde işletilen algoritma sayesinde erken safhada saptanmıştır. Bu arızalar, algoritma tarafından önerilen devre dışı test/ölçümlerinin gerçekleştirilmesi ve bu test/ölçüm sonuçlarının değerlendirilmesiyle doğrulanmıştır. Sonuç olarak deneysel çalışmalar önerilen algoritmanın geçerli ve uygulanabilir olduğunu ispatlamaktadır.
Özet (Çeviri)
The objective of this thesis is to implement power transformers monitoring and fault prevention-oriented smart management system. In this sense, modern monitoring methods and diagnostic techniques are classified depending on input - output variables. The correlations between these methods classified and faults are carried out by the method of Fault Sensitivity Matrix (FSM) developed within the proposed algorithm. In the proposed algorithm, different expert system applications are used in order to determine the location and size of the fault type and to create the FSM based on data acquired from the system.An interface which enables the proposed algorithm to become more functional is designed in the LabVIEW. The designed interface is made up of two sections as on-line and off-line monitoring. In the first section, the system is continuously kept under observation. Operating performance of the system, loss of life, remaining service life, cooling performance, possible fault conditions, risk levels and the other variables are monitored in this section. As to the second section, the results of the tests and measurements which are suggested by the program depending on occurrence of the fault on the system are evaluated. In the algorithm used in the interface, certain new methods are proposed and applied for the purpose of the analysis of the operating performance and achieving archiving optimization.In order to test the algorithm and to establish its functionality, a power transformer prototype is designed. Multiple data acquired from the prototype is transferred to the algorithm via the converter circuits and DAQ card. Faults made up on the prototype on purpose within specific scenarios are diagnosed in an early stage owing to the algorithm employed in the interface. These faults are verified by implementing offline test/measurements suggested by the algorithm and evaluating the results of these test/measurements. As a consequence, experimental studies demonstrate the validity and feasibility of the proposed algorithm.
Benzer Tezler
- Arc-based modeling, condition monitoring and failure detection of on-load tap-changers
Yük altında kademe değiştiricilerin ark tabanlı modellenmesi, durum izlenmesi ve arıza tespiti
BEHNAM FEIZIFAR
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER USTA
- Transformatörler için ömür tayini, olay izleme ve değerlendirme yazılımı geliştirilmesi
Development of lifetime, event monitoring and evaluation software for transformers
RAUF YAPICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BORA ALBOYACI
- Multi resolution wavelet analysis for ferroresonance phenomenon on power systems and its nonlinear dynamics
Güç sistemlerinde ferrorezonans olayının çok çözünürlüklü dalgacık analizi ile incelenmesi ve doğrusal olmayan dinamiklerinin çıkartılması
SEZEN YILDIRIM ÜNNÜ
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- 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
- Güç transformatörlerinde makine öğrenmesi ve sensör füzyonu yöntemleri ile arıza analizi
Power transformers fault analysis with machine learning and sensor fusion methods
MERVE DEMİRCİ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜSLÜM CENGİZ TAPLAMACIOĞLU
DOÇ. DR. HALUK GÖZDE