Geri Dön

Transient stability analysis by using artificial neural networks

Yapay nöron ağları kullanarak transient stabilite analizi

  1. Tez No: 35587
  2. Yazar: EMİN ULUÇAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN SEVAİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Nöron Ağı, Transient Stabilite Analizi, Artificial Neural Network, Transient Stability
  7. Yıl: 1994
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

öz YAPAY NÖRON AĞLARI KULLANARAK TRANSIENT STABİLİTE ANALİZİ ULUCA Y, Emin Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Osman SEVAİOĞLU Şubat, 1994, 86 sayfa. Bu tezde, elektrik sisteminin geçici rejimi yapay nöron ağı kullanarak simüle ve test edilmiştir. Geçici rejim analizi, bir elektrik sisteminin işletilmesinde ve kontrolünde uygulanan en önemli analizlerden biridir. Geçici rejim analizinde ve yapay nöron ağının performansının belirlenmesinde kullanılmak üzere gerekli olan bilgileri elde etmek için test sistemi üzerinde detaylı incelemeler gerçekleştirilmiştir. Bu araştırmada yapay nöron ağı modeli olarak bir“Backpropagation”Yapay Nöron Ağı temel alınmıştır. Önce sisteme bir dış etken yardımı ile bir müdahale yapılarak elektrik sisteminin çalışma noktaları elde edilmiş, daha sonra da bu noktalar yapay nöron ağına öğretilmiş ve öğretilmeyen noktalar ile de yapay nöron ağı test edilmiştir. Gerçek elektrik sistemi problemleri için yapay nöron ağının performansının uygunluğu kanıtlanmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT TRANSIENT STABILITY ANALYSIS BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS ULUÇAY, Emin M.S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Osman SEVAİOĞLU February, 1994, 86 pages. In this thesis, transient response of a power system is simulated and tested by using an artificial neural network. Transient stability is one of the most significant analyses in power system operation and control area. Extensive studies have been carried out on the test system in order to obtain the required data for the analysis, and test data used for the performance evaluation of the artificial neural network. The artificial neural network used in the present research is based on the Backpropagation Neural Network. Power system states are first obtained by introducing a perturbation in the test system. These states are then learned by the artificial neural network and untrained states of the power system are tested on the artificial neural network. The performance of the artificial neural network is proved to be suitable for application to real power system problems.

Benzer Tezler

  1. A probabilistic dynamic security assessment of large power systems using artificial neural networks

    Büyük güç sistemlerinin yapay sinir ağları kullanarak olasılıksal dinamik güvenliğinin değerlendirilmesi

    SEVDA JAFARZADEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  2. An artificial neural network based emergency controller to improve transient stability in power systems

    Güç sistemlerinde geçici kararlılığı artırmak için yapay sinir ağı tabanlı acil durum kontrolörü

    KASRA MONTAKHABI OSKOUEI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  3. Senkron jeneratörlerin regülasyon optimizasyonu

    Regulation optimization of synchronous generators

    DİDEM ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUKDEN UĞUR

  4. Terkos havzasında tuzlu su girişimlerinin geçici elektromanyetik ve doğru akım özdirenç yöntemleriyle araştırılması

    Investigation of saltwater intrusion in terkos basin using transient electromagnetic and direct current resistivity methods

    AYÇA SULTAN ARDALI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYSAN GÜRER

  5. Using dijkstra algorithm in calculating alternative shortest paths for public transportation with transfers and walking case study: Ankara

    Yürüme dahil aktarmalı toplu taşımada alternatif kısayol hesaplaması için dijkstra algoritması kullanımı çalışma konusu: Ankara

    HAİTHAM LATİF HASSAN AL-TAMEEMİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR TOLGA PUSATLI