Geri Dön

Condition monitoring and control tools for wind energy systems using scada data

Scada verilerini kullanan rüzgar enerji sistemleri için durum izleme ve kontrol araçları

  1. Tez No: 477877
  2. Yazar: YUNUS EROĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SERAP ULUSAM SEÇKİNER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 242

Özet

Rüzgar enerjisindeki teknolojik gelişmeler yatırım ve işletme maliyetlerini azaltmıştır. Bu nedenle, rüzgar çiftlikleri dünyada daha popüler hale gelmiştir. Pazardaki rüzgar enerjisi payının artması, kolay, ucuz ve etkili izleme ve kontrol yaklaşımlarına ihtiyaç duyulmasına neden olmuştur. Bu tezde mevcut sistem verilerini kullanarak rüzgar çiftliklerinde ucuz ve kolay uygulanabilir çeşitli izleme ve kontrol araçları geliştirilmiştir. İlk araç, sistem davranışını daha iyi anlamak için mevcut verileri analiz etmeye odaklanmıştır. Bu bağlamda istatistiksel analizler ve kümeleme yöntemleri sunulmuştur. Rüzgar çiftliğinin etkin ve kontrol altında çalıştığının kanıtlanması gerekmektedir. Bu sebeple, geliştirilen ikinci araç güç üretim verimliliğini izlemek için önerilen performans ölçümleri üzerinedir. Veri Zarflama Analizi, Malmquist İndeks Yaklaşımı ve Stokastik Sınır Analizi, rüzgar türbinlerinin güç üretim verimliliklerini ölçmek için önerilmiştir. Rüzgar enerji pazarı geliştikçe tahmin yöntemleri de önem kazanmıştır. Bu nedenle, mevcut verilerin kullanımını göstermek için basit tahmin yöntemleri üçüncü araç olarak sunulmuştur. Her tahminin bir hatası vardır, bu yüzden Parçacık Filtreleme yaklaşımı hataları azaltmak için geliştirilmiştir. Son araç olarak, Antrain ANN olarak adlandırılan, çok katmanlı algılayıcı yapay sinir ağları için yeni bir eğitim algoritması geliştirilmiştir. Sonuçlar, önerilen yeni yaklaşımın mevcut algoritmalarla rekabet edebileceğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Technological developments in wind energy have reduced investment and operating costs. For this reason, wind farms have become more popular around the world. Increasing the share of wind energy in the market has led to the need for easy, inexpensive and effective monitoring and control approaches. In this thesis, various monitoring and control tools are proposed which are cheap and easy to implement in wind farms using existing system data. The first tool is focused on analyzing available data to have a better understand system behavior. Statistical analysis and clustering methods are proposed in this regard. It is necessary to prove that the wind farm operates efficiently and under control. For this reason, the second developed tool is on performance measurements recommended to monitor power generation efficiency. Data Envelopment Analysis, Malmquist Index Approach, and Stochastic Frontier Analysis are proposed to measure power production efficiencies of wind turbines. Forecasting methods have become more important as the wind energy market has increased. Therefore, simple forecasting methods are presented to show the use of available data as the third tool. Also, there is always error in each forecast, so the Particle Filtering approach is suggested to reduce errors. As the last tool, a new training algorithm is developed for multilayer perceptron artificial neural networks which called Antrain ANN. Results are showed that the proposed novel approach can compete with current algorithms.

Benzer Tezler

  1. Mesken elektrik aboneleri için enerji yönetimi sistemi kullanımı

    Utilization of energy management systems for residential electricity consumers

    HÜSNÜ ALAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  2. Uzaktan algılama verileriyle orman yangını analizi

    Forest fire analysis with remote sensing data

    COŞKUN ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ SUNAR

  3. Şebeke bağlantısız güneş ve rüzgar enerji sistemlerinin yönetimi, kontrolü ve izlenmesi için yeni yaklaşımlar

    Novel approaches for the management, control and monitoring of the off-grid solar and wind energy systems

    SERHAT DUMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURAN YÖRÜKEREN

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI ALTAŞ

  4. Rüzgar türbinlerinde kestirimci bakım stratejisi için arıza modları ve etkilerinin analizi

    Analysis of failure modes and effects for predictive maintenance strategy in wind turbines

    MERT ÖZHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNDER GÜLER

  5. Aerial link orchestration

    Hava bağlantılarının düzenlenmesi

    BÜŞRA BAYRAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SEÇİNTİ