Güç sistemi harmoniklerinin gerçek zamanlı olarak belirlenmesi
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 495138
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET AKBABA, PROF. DR. İBRAHİM SEFA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Bu çalışmada, güç sistemlerinde karşılaşılan harmonikleri gerçek zamanlı olarak belirleyebilen bir cihaz geliştirilmiştir. Bu cihaz ile 100. dereceye kadar olan harmonikler detaylı olarak incelenebilmektedir. Geliştirilmiş olan cihaz USB bağlantılı bir sinyal yakalama cihazı ve sinyal işleme görevini yerine getiren bir bilgisayardan oluşmaktadır. Veri yakalama donanımı hem kişisel bilgisayarlarla hem de tek kart bilgisayarla uyumludur. Sinyal işleme yazılımı ise çoklu platform uyumludur. Bu yazılım sadece harmonikleri gerçek zamanlı belirlemekle kalmayıp aynı zamanda güç kalitesi izleme ve güç sisteminde meydana gelen hataları da kayıt edebilecek şekilde geliştirilmiştir. Güç kalitesi bozulmalarının tespit edilebilmesi için Stockwell dönüşümü ve ileri beslemeli yapay sinir ağları kullanılmıştır. Güç kalitesi sınıflandırma işlemi için 5 periyotluk güç sinyali kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi Raspberry Pi 3 tek kart bilgisayarı üzerinde üç fazlı gerilim sinyali için 41 ms'nin altında sınıflandırma işlemini tamamlanmaktadır. Bu süre 100 ms'lik gerçek zaman eşiğinin altındadır. Bu performans, Stockwell dönüşümü işleminin sadece özellik çıkartma basamağında kullanılan özellikler için çalıştırılması ile yakalanmıştır. Buna ek olarak, gerçek şebeke sinyalinde gözlemlenen harmonikler eğitim için kullanılan sinyallere kısmi olarak eklenmiş ve sınıflandırma algoritmasının gerçek güç sinyali bozulmalarına karşı sınıflandırma hassasiyeti iyileştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen sistemin güç sistemi dağıtım hatlarında kullanılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this work, a device that can detect the harmonics encountered in power systems in real time, has been developed. Harmonics up to the 100th order can be examined with the help of this device in detail. The device consists of a USB interfaced data acquisition hardware and a computer that performs signal processing tasks. The data acquisition device is compatible with both personal computer and single board computers. On the other hand signal processing software is multi-platform compatible. This software has been developed not only to detect harmonics in real time, but also to monitor power quality and record the detected faults in the power system. Stockwell transform and feed forward artificial neural networks are employed to detect power quality disturbances. Five periods of power signal is used for power quality classification. Classification task is completed under 41 ms for three phase voltage signals on Raspberry Pi 3 single board computer. This time is under the real-time limit of 100 ms. This performance is achieved by implementing the Stockwell transform only for the frequency rows that are used in the feature extraction step. In addition to this, the harmonics observed in the real power signal are partially added to the signals used for training and the classification accuracy is improved against the real power qaulity disturbances in this way. The obtained results show that the developed system can be used in power system distribution lines.
Benzer Tezler
- Harmonic responsibility determination at a point of common coupling of the electricity grid using waveform correlation based analysis methods
Dalga formu ilintisine dayalı çözümleme yöntemleri kullanarak elektrik şebekesinin ortak bağlantı noktasında harmonik sorumluluğun belirlenmesi
MUSTAFA ÇALIŞKAN
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇİYDEM
PROF. DR. ÖZGÜL SALOR DURNA
- Ferroresonance fault detection in electric power networks by artificial neural networks
Elektrik güç hatlarında ferrorezonans arızasının yapay sinir ağları ile belirlenmesi
GİZEM KULAKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAHİR ÇETİN AKINCI
- Development of efficient algorithms for flicker, harmonics and interharmonics estimations and power quality event classification specially designed for highly time-varying loads of power systems
Güç sistemlerinin zamanda hızlı değişen yükleri için özel tasarlanmış kırpışma, harmonik ve araharmonik kestirimi ve güç kalitesi olay sınıflandırması için verimli algoritmaların geliştirilmesi
EBRAHIM BALOUJI
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜL SALOR DURNA
- Sabit kondansatörlü tristör kontrollü reaktör ile güç katsayısının düzeltilmesi
Power factor correction with fixed capacitor thyristor controlled reactor
ALİ KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN BAYINDIR
- Tek fazlı asenkron motorlar için değişken hızlı bir sürücü sistemi tasarımı ve gerçekleştirilmesi
Design and implementation of a variable speed drive system for single-phase induction motors
ZEYNEP BALA DURANAY
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANİFİ GÜLDEMİR