Geri Dön

Güç kalitesi problemlerini gerçek zamanlı olarak belirleyen FPGA tabanlı akıllı tanıma sistemi

FPGA-based intelligient recognition system that identifies real time power quality problems

  1. Tez No: 405928
  2. Yazar: BELKIS ERİŞTİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YAKUP DEMİR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Güç Kalitesi Problemleri, FPGA, Sinyal İşleme, Akıllı Tanıma Sistemleri, Power Quality Problems, FPGA, Signal Processing, Smart Recognition Systems
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Devreler ve Sistemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 116

Özet

Bu tez çalışmasında, güç kalitesi problemlerinin belirlenmesine yönelik FPGA tabanlı akıllı güç kalitesi tanıma sistemleri gerçekleştirilmiştir. FPGA kullanılarak gerçekleştirilen akıllı tanıma sistemleri çevrimiçi bir yapıya sahip olup, güç kalitesi problemlerinin gerçek zamanlı olarak tespiti ve sınıflandırılmasına yöneliktir. Tasarımlarda gerçekleştirilen, güç sistemleri üzerinde meydana gelen güç kalitesi olayları ve güç kalitesi bozulmaları eş zamanlı olarak belirlenmektedir. Gerçekleştirilen çevrimiçi tanıma sistemlerinde, bu yapıya uygun olan üç farklı akıllı tanıma yaklaşımı kullanılmıştır. Bu yaklaşımlar; Fourier dönüşümü, dalgacık dönüşümü ve Hilbert Huang dönüşümü yöntemlerini içeren sinyal işleme tekniklerinden oluşmaktadır. Bu yöntemlerde, sınıflandırma işlemleri için karar ağacı algoritması kullanılmıştır. Tanıma sistemlerinden elde edilen sonuçları ve güç sistemine ait gerilim bilgilerini görsel olarak izleyebilmek ve bu bilgileri kaydedebilmek için bilgisayar ortamında bir grafiksel ara yüz yazılımı oluşturulmuştur. Bu tez çalışmasında gerçekleştirilen diğer bir yaklaşım ise güç kalitesi olayları ve güç kalitesi bozulmaları için yapılan çevrimdışı tanıma sistemi uygulamalarıdır. Bu yaklaşımlarda, çevrimiçi tanıma sistemlerinden elde edilen özellik vektörleri kullanılarak akıllı tanıma uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Çevrimdışı uygulamalarda; en küçük kareler destek vektör makineleri, aşırı öğrenme makineleri ve yapay sinir ağları sınıflandırıcıları kullanılmıştır. FPGA tabanlı çevrimiçi akıllı tanıma sistemlerini test etmek, doğruluk oranlarını belirlemek ve başarımlarını değerlendirmek için laboratuar ortamında prototip bir güç sistemi modeli oluşturulmuştur. Bu model üzerinden, geniş parametre aralıklarında farklı güç kalitesi olay türleri elde edilmiştir. Bu tez çalışmasında gerçekleştirilen çevrimiçi ve çevrimdışı tanıma sistemlerinden elde edilen sonuçlar incelendiğinde ve literatürle karşılaştırıldığında, donanımsal ve yazılımsal tasarımların oldukça etkili, hızlı ve yüksek bir başarım performansına sahip oldukları görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this thesis, intelligient, embedded system-based power quality recognition systems have been developed to identify power quality problems. The intelligient recognition systems that are developed by using FPGA have an online structure and aim at identifying and classifying real-time power quality problems. In the designs that are developed, the recognition systems, which simultaneously determine power quality events and power quality disturbances in power systems, have been created by using FPGA. Three different intelligient recognition approaches exist in the developed online recognition systems. These approaches are signal processing techniques that include Fourier transform, wavelet transform and Hilbert Huang transform. Decision tree algorithm has been used for classification in these three different that are suitable for online recognition. A graphical interface software is created in computer to monitor the results obtained from the recognition systems visually and save them. The other approach realized in this thesis is the offline recognition applications that have been created for power quality events and power quality disturbances. In these approaches, intelligient recognition applications have been realized by using feature vectors obtained from online recognition systems. The least squares support vector machines, extreme learning machines and artificial neural networks classifiers have been used in offline applications. A prototypical power system has been created in laboratory for the purpose of testing FPGA-based online intelligient recognition systems, determining accuracy rates and assessing their performances. Different power quality event types have been created within broad parameter intervals on this model. When the results obtained from the online and offline recognition systems developed within the framework of this thesis are examined and compared with the literatüre, it can be seen that hardware and software designs have a very efficient, fast and high performance.

Benzer Tezler

  1. Power allocation for cooperative NOMA systems based on adaptive-neuro fuzzy inference system

    Uyarlanabilir nöro bulanık çıkarım sistemine dayalı işbirlikli NOMA sistemleri için güç tahsisi

    MELİKE NUR ÜÇBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  2. Optimal integration of dg units into unbalanced distribution networks

    Dengesiz elektrik dağıtım şebekelerinde dağıtık üretim birimlerinin optimal entgrasyonu

    MOHAMMED BAMATRAF

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR

    PROF. DR. OĞUZHAN CEYLAN

  3. Optimal distributed generation allocation and sizing in radial distribution networks by Cuckoo search algorithm

    Cuckoo arama algoritması ile radyal dağıtım şebekelerinde optimum dağıtık üretim yerleşimi ve boyutlandırılması

    MARYAM MAJIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. AYDOĞAN ÖZDEMİR

  4. Uzay vektör darbe genişlik modülasyonu kullanan üç seviyeli H-köprü evirici tabanlı D-STATKOM'un tasarımı ve gerçekleştirilmesi

    Design and implementation of D-STATCOM based on three level H-bridge inverter using space vector pulse width modulation

    ERKAN DENİZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. SERVET TUNCER

    YRD. DOÇ. DR. MUHSİN TUNAY GENÇOĞLU

  5. 3-fazlı 4-telli sistemlerde güç kalitesi düzeltimi için birleşik seri-paralel aktif filtre tasarımı denetimi ve gerçekleştirilmesi

    Design control and application of unified series-parallel active filter system for power quality correction in 3-phase 4-wire systems

    MEHMET UÇAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞULE ÖZDEMİR