Geri Dön

Anomaly detection in electrical power system using phasor measurement units

Güç elektrik sistemlerinde faz ölçüm birimleri yöntemi ile anomali belirlemesi

  1. Tez No: 397906
  2. Yazar: KHURRAM SHABBIR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Bu tez çalışması, Matlab PMU'lar modeli ile ölçülen PMU verilerini kullanarak öncü bir yaklaşım sağlamıştır. Bu çalışmada MATLAB SIMULINK'in simülasyon ortamında, özellik çıkarımı için çeşitli sinyal işleme teknikleri kullanılarak bölgeler arası (inter-area) osilasyonlar, ferrorezonans vb gibi anormallikler tesbit edilmiştir. Çeşitli senaryoları simüle etme amacıyla bir sanal deney düzeneği (test-bed) sağlanarak, güç sistemi operasyonlarında herhangi bir istenmeyen durum tespit analizinin gerçekleştirilebilirliği amaçlanmıştır. Geniş Alan İzleme Sistemi ve kontrol gibi diğer uygulmalarla birlikte şebeke yönetimine bir bütün olarak bakıldığında, daha güvenilir bir şebeke yönetimi için umut verici bir gelecek sağlayacaktır. Elektrik kesintileri PMU'lar tarafından sağlanan durumsal farkındalık yoluyla önlenebilir. Böylece şebeke geliştirilmiş güvenirliğe sahip olarak çalıştırılacaktır. Kısacası, WAMS güç sistemi salınımlarının güvenilir olarak izlenmesi ve tesbiti gelecekteki güç şebekelerinin en kritik uygulamalarından biri olacaktır. Ayrıca, sistem operatörleri ve algılama algoritmaları için artan titreşimler ve istikrarsızlıklardan da değerli bilgiler sağlanacaktır. Bu sistem gözetimin sağladığı bir deneyim olarak, operatörler için faydalı bir bilgiye dönüştürülebilir. Böylece operatörler eşzamanlı anlar sırasında oluşan veri ve olayları karşılaştırarak istikrarsızlığın ana nedenini bulmak üzere gözlem yapmak ve senkronize fazör ölçümlerini izlemek için uyarılabilir. Ayrıca, gelecekteki istikrarsızlıklardan korunmak için düzeltici eylemler de devreye alınabilir.

Özet (Çeviri)

In this study using MATLAB SIMULINK simulation environment is used to detect anomalies like inter-area oscillations, ferroresonance etc. utilizing several signal processing techniques for feature extraction. This will provide a virtual experimental setup (test-bed) to simulate various scenarios so that analysis can be carried out to detect any undesirable situation in the power system operation. It has been shown through the simulated scenarios i.e. detection of inter-area oscillations and ferroresonance phenomenon, that PMUs measurement can successfully achieved the desired results. These applications along with other similar one in Wider Area Monitoring System provides the promising future which will ensure better monitoring, control and grid management on the whole. Blackouts can be avoided through the situational awareness provided by the PMUs. Hence, grid can be operated with enhanced reliability. In short, WAMS reliable detection and monitoring of power system oscillations will be one of the most critical applications of the future power networks. So that a valuable information of increasing oscillations and instability be provided to the system operators and detection algorithms. In addition, operator can be alerted to observe and monitor the synchronized phasor measurements to find the root cause of instability by comparing the data and events occurred during the same time instants. Also, corrective actions can be taken to safe guard the further instability

Benzer Tezler

  1. Anomaly detection scenarios in cyber-physical systems

    Siber-fiziksel sistemlerde anomali tespit senaryoları

    AYŞE SAYIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MEHMET TAHİR SANDIKKAYA

  2. Estimation of remaining useful life by using neural network method for lithium based batteries in aviation applications

    Havacılıkta kullanılan lityum tabanlı bataryaların yapay sinir ağları ile ömür kestirmine katkılar

    HÜSEYİN SELÇUK POLATÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ

  3. Comparing matrix profile lightweight algorithms usingself-collected data for detecting DDoS attacks in IoTequipment

    DDoS ataklarının tespit edilmesinde IoTekipmanlarının kendi sistem verilerikullanılarak matrix profili temelli hafifalgoritmaların karşılaştırılması

    FAHRİ SİNAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ANARIM

  4. Hidroelektrik santrallerde makine öğrenmesi temelli anomali tespiti

    Machine learning based anomaly detection in hydroelectric power plants

    MEHMET AKİF BÜTÜNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAN KOŞALAY

  5. Anomaly detection in unmanned aerial vehicles: A comprehensive study of hybrid deep neural network methods for edge-based applications

    İnsansız hava araçlarında anomali tespiti: Uç birim tabanlı uygulamalar için hibrit derin sinir ağı yöntemlerinin kapsamlı bir çalışması

    HATİCE VİLDAN DÜDÜKÇÜ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAN KAHRAMAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT TAŞKIRAN