Geri Dön

Dalgacık teorisi kullanarak güç kalitesi ve geçici durumların analizi

Analysis of power quality and temporary status using theory of wavelet

  1. Tez No: 494935
  2. Yazar: ÖZGÜR TOMAK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ONUR ÖZDAL MENGİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Giresun Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Elektrik, modern toplumun temel ihtiyaçlarından biridir. Elde edilmesi kolaydır. Elektronik cihazların sayısındaki ve kullanımındaki artış elektrik enerjisine ihtiyacı artırmaktadır. Yüksek kalitede elektrik ihtiyacı, yeterli bakımı yapılmış elektrik şebekeleri ile mümkündür. Elektrik şebekesi, ihtiyacı olan kullanıcılara elektrik enerjisi iletmek üzere oluşturulan bir ağ için elektrik üretir. Elektrik sebekesi temel olarak, generatör, iletim ve dağıtım hatları, aradaki transformatörlerden ve yüklerden oluşur. Üretim noktalarında yüksek gerilimlere çıkarılaran elektrik daha sonra dağıtım noktalarında daha alçak gerilimlere indirilir ve dağıtılır. Üretim ve dağıtım yapan kurulusların bu süreçte kaliteli, ucuz ve kesintisiz enerjiyi kullanıcılarına ulaştırması gerekmektedir. Güç kalitesi elektronik cihazların ömrünü uzatma ve arızaların önüne geçme açısından önemli bir unsurdur. Pahalı elektronik cihazların güç kalitesinden dolayı bozulması tüketiciler ile dağıtım yapan kuruluşlar arasında sorunlar çıkmasına neden olmaktadır. Bu tez, güç kalitesindeki bozulmayı belirlemeyi amaçlamaktadır. Bozulmaların tespit edilmesi önlem alma imkânı sağlamaktadır. Bu amaçla, oluşturulacak sistem, özellik çıkarımı için Dalgacık Dönüşümünü kullanır. Güç kalitesi bozulmalarına ait dokuz sınıf belirlenmiştir. Özellik sayısını azaltmak ve sınıflandırmayı hızlandırmak için temel bileşen analizi kullanılmıştır. 21 adet sınıflandırma yönteminin performansları incelenerek en uygun sınıflandırma yöntemi seçilmiştir. Tablolardaki sonuçlar MATLAB programı kulanılarak elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Electricity is one of the essential needs of modern society. It is easy to obtain. The increase in the number and the usage of electronic devices increase the need for electricity. The requirement of high-quality electricity is possible with adequately maintained electricity networks. The electric network generates electricity for a grid that is created to transmit electrical energy to users who need it. Electric network mainly consists of generator, transmission and distribution lines, in-between transformers and loads. The electricity, which is extracted at high voltages at the production points, is then lowered and distributed at lower voltages at the distribution points. Production and distribution organizations need to deliver high quality, cheap and uninterrupted energy to their users. Power quality is an essential factor in extending the life of electronic devices and preventing failures. Disruption of expensive electronic devices due to power quality causes problems between consumers and distributing organizations. This thesis aims to determine the deterioration of the quality of the power. Detection of deterioration provides the opportunity to take precautions. For this purpose, the system to be created uses Wavelet Transformation for feature extraction. Nine classes of power quality deterioration have been identified. Principal component analysis was used to reduce the number of features and accelerate classification. The performances of 21 classification methods were examined, and the most appropriate classification method was chosen. The results in the tables were obtained using the MATLAB program.

Benzer Tezler

  1. Wavelet frames and redundant wavelet transforms for fault detection

    Dalgacık çerçeveleri ve artıklı dalgacık dönüşümleri ile arıza tespiti

    TAYFUN ŞENGÜLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

  2. Wavelet construction for digital health-care

    Dijital sağlık hizmetleri için dalgacık üretimi

    ÇAĞLA SARVAN CİBİL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NALAN ÖZKURT

  3. Dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağı kullanarak doku tanıma

    Pattern recognition by using wavelet transform and artificial neural network

    A.SAMET HAŞİLOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İHSAN GÖK

  4. Wavelet (dalgacık dönüşümü) ve yapay sinir ağı kullanarak ses sinyalinden konuşmacı tespiti

    Speaker identification by means of wavelet and neural network aproach

    MURAT İKİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET AKIN

  5. A compressive sensing based on watermarking scheme for sparse image

    Seyrek imgelerin sıkıştırmalı örnekleme yöntemi ile damgalanması

    ALI A. H. KARAH BASH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGaziantep Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEMA KAYHAN