Geri Dön

Yüksek gerilim doğru akım enerji iletiminde meydana gelen arızaların sayısal koruma yöntemleri ile belirlenmesi

Determining faults in high voltage direct current transmission by using numerical protection methods

  1. Tez No: 436478
  2. Yazar: FATİH ÜNAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SAMİ EKİCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: YGDA iletim hattı arızaları, ayrık dalgacık dönüşümü, Stockwell dönüşümü, Hilbert-Huang dönüşümü, destek vektör makinaları, yapay sinir ağları, uç öğrenme makinaları, HVDC transmission line faults, discrete wavelet transform, Stockwell transform, Hilbert-Huang Transform, support vector machines, artificial neural networks, extreme learning machines
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

Bu çalışmada, YGDA iletim hatları üzerinde meydana gelen arızaların konumunu tahmin etmeye yardımcı olacak birbirinden farklı sinyal analiz ve makine öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Arıza tahmini için kullanılan arıza akım ve gerilim sinyalleri Matlab programında bulunan benzetim çalışması vasıtasıyla elde edilmiştir. Benzetim çalışmasındaki iletim hattının her bir km'sinden elde edilen arıza akım ve gerilim sinyalleri, dalgacık dönüşümü, Stockwell dönüşümü ve Hilbert-Huang dönüşümü yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Böylece, geçici arıza durumlarına ait ayırt edici özellikler elde edilmiştir. Özellik vektörlerinin boyutunu azaltmak için bu yöntemlere; enerji, entropi, standart sapma, ortalama büyüklük, anlık frekansların ve genliklerin ortalaması gibi farklı ölçütler uygulanmıştır. Arıza tahmini aşamasında ise istatistiksel öğrenme teorisine dayanan destek vektör makinaları, yapay sinir ağları ve uç öğrenme makinaları yöntemleri kullanılmıştır. Farklı sinyal analiz yöntemlerinin arıza yeri tahmini performansı üzerindeki etkileri araştırılarak en uygun arıza konumlandırma algoritması belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlardan, önerilen yöntemin arıza tahmini aşamasında oldukça başarılı olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this study, different signal analysis and machine learning methods were used to help to predict the location of faults occuring on HVDC transmission lines. The fault current and voltage signals used for fault prediction were obtained by simulation in Matlab. The fault current and voltage signals obtained from each km of transmission line simulation were analyzed by using wavelet transform, Stockwell transform and Hilbert-Huang transform methods. Thus, the distinctive features of transients are obtained. In this methods to reduce the size of feature vectors, different criterions such as; energy, entropy, standard deviation, mean magnitude, the mean of the instantaneous frequency and amplitude are employed. In the fault estimation process, support vector machines which are based on statistical learning theory, artificial neural networks and extreme learning machines methods are used. By investigating impacts of those different signal analysis methods on fault estimation process, optimal fault location algorithm is determined. The obtained results show that the proposed approach is very successful in fault estimation and location process.

Benzer Tezler

  1. Mikroşebekelerin merkezi adaptif koruma yöntemiyle korunması

    Protection of microgrids with central adaptive protection method

    SENA ŞAHKULUBEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER USTA

  2. Elektriksel kısmi boşalmaların çevrimiçi yöntemlerle ölçülmesi

    Electrical partial discharges measurement using online methods

    İLKCAN DURNASUYU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HASBİ İSMAİLOĞLU

  3. Trafo merkezleri için nesnelerin interneti tabanlı kontrol sistemi tasarımı ve uygulaması

    Design and implementation of the internet of things based control system for transformer centers

    SERCAN AYGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH SEVİN

  4. Bir yüksek gerilim yeraltı kablosunun farklı işletme koşullarında ısıl ve elektriksel birleşik analizi

    Thermal and electrical combined analysis of a high voltage underground cable under different operating conditions

    İBRAHİM GAZİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ

  5. Manyetik kontrollü şönt reaktör tasarımı ve elektromanyetik analizlerinin gerçekleştirilmesi

    Magnetic controlled shunt reactor design and performance of electromagnetic analysis

    İSMET KAYMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BAYRAK