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
- Tez No: 436478
- Danışmanlar: PROF. DR. SAMİ EKİCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Energy
- 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
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Mikroşebekelerin merkezi adaptif koruma yöntemiyle korunması
Protection of microgrids with central adaptive protection method
SENA ŞAHKULUBEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER USTA
- Elektriksel kısmi boşalmaların çevrimiçi yöntemlerle ölçülmesi
Electrical partial discharges measurement using online methods
İLKCAN DURNASUYU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASBİ İSMAİLOĞLU
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH SEVİN
- 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
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ
- Manyetik kontrollü şönt reaktör tasarımı ve elektromanyetik analizlerinin gerçekleştirilmesi
Magnetic controlled shunt reactor design and performance of electromagnetic analysis
İSMET KAYMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BAYRAK