Detecting and classifying transmission line faults by using artificial neural network
Yapay sinir ağının kullanılması ile iletim hattı hatalarının tespit edilmesi ve sınıflandırılması
- Tez No: 502132
- Danışmanlar: PROF. DR. DOĞAN ÇALIKOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: İletim Hattı, Hata Tespiti ve Sınıflandırma, Yapay Sinir Ağı, Transmission Line, Fault Detection, and Classification, Artificial Neural Network
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Türk Hava Kurumu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Güç iletimi, Elektrik Mühendisliği alanında ana bir başlıktır. İletim hatlarındaki hatalar, elektrik sistemindeki yaygın ve esas problemlerdendir. Bu çalışmada, elektrik sistemini korumak amacıyla yüksek güvenilirliğe sahip iletim hatlarındaki farklı hataları tespit etme ve sınıflandırma amacıyla yöntemi ortaya koymaktayız. İletim hattında hızlı tespit olmadan herhangi bir arıza veya karışıklık meydana gelir ise, ekipman hasarına ve güç sistemi için ekonomik kayba neden olacaktır. Bu tez, iletim hatlarındaki hataları tespit etmek ve sınıflandırmak amacıyla Yapay Sinir Ağ Kullanımını ortaya koymaktadır. Yöntem, bir hatanın devre dışı olma süresini kısaltır. Yapay Sinir Ağı teknolojisinin işletmeye alınmasıyla bir 400 KV'lik iletim hattında meydana gelen hataları tespit etmek ve sınıflandırmak amacıyla dijital bir tespit sistemini önermiş bulunmaktayız. Sistem, bir hata tespit ünitesi ve bir hata sınıflandırma ünitesi olmak üzere iki fonksiyonel üniteden meydana gelmektedir. İki parça MATLAB'da uygulanmıştır. Hata tespiti, simülasyon yoluyla elde edilen farklı hatalı şartların akım ve voltaj sinyalleri için simülasyon yaratılarak önerilmiştir. Simülasyonda elde edilen dalga şekilleri, MATLAB programı ile Yapay Sinir Ağı yöntemi kullanılarak çalışılmıştır. Yöntemimiz, sekiz muhtelif giriş ve bir çıkıştan meydana gelmektedir. Simülasyonun sonuçları, hata tespiti için Yapay Sinir Ağına dair iyi bir performans göstermiştir. Arızanın gerçekleşmesinin ardından tespit süresi çok hızlı gerçekleşmiştir. Hata sınıflandırma ünitesi için modelimiz, aynı zamanda geçerli performansa sahip olduğunu da göstermiştir. Bu ünite için, on bir farklı türde hata olarak sınıflandırılabilir.
Özet (Çeviri)
Power transmission is a major issue in Electrical Engineering. Fault in transmission lines is a common and major problem in power system. In this study, we present the method to detect and classify different faults in a transmission line that has high reliability to protect the power system. If any fault or disturbance is generated in a transmission line without quick detection, it will cause damage to equipment and economic losses for the power system. This thesis presents Artificial Neural Network (ANN) to detect and classify faults in transmission lines. The method reduces outage times due to faults. We have proposed a digital detection system to detect and classify fault that happens in a 400 KV transmission line by employing ANN technology. The system consists of two functional sections: a fault detection unit and a fault classification unit. The two parts are implemented in MATLAB. Fault detection was proposed by creating a simulation for current and voltage signals of different fault conditions that obtain through simulation. The waveforms obtained in the simulation were trained using the ANN method with the MATLAB program. Our method consists of eight variables as inputs and one as output. The results of simulation appeared good performance of ANN for the fault detection. The time of detection was very fast after fault happened. For the fault classification unit, our model improved that it has valid performance also. For this unit, it can be classified eleven different types of faults.
Benzer Tezler
- Wide-area measurement-based early prediction and corrective control for transient stability in power systems
Güç sistemlerinde geçici hal kararlılığı için geniş alan ölçümlerine dayalı erken kestirim ve düzeltici kontrol
MOHAMMED S.M. MAHDI
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- İstanbul Çatalca bölgesinde uzaktan algılama yöntemleri ile metropoliten analizi
Başlık çevirisi yok
F.ZEHRA ALKAN
- Otomatik üretim kontrolü sistemlerine yapılan yanlış veri enjeksiyon saldırılarının torbalama ağaçları algoritması ile tespiti
Detection of false data injection attacks on automatic generation control systems with bagged trees algorithm
ATAKAN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- A lightweight wireless multimedia sensor network architecture with object detection and classification capability
Nesne tespit ve sınıflandırma yeteneğine sahip hafif kablosuz çoklu ortam duyarga ağı mimarisi
MUHSİN CİVELEK
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN YAZICI
- Değişim ve dönüşüm sürecinde Kavak ilçesi halk kültürü aktarımı
Transfer of Kavak county's folk culture in the process of change and transition
İBRAHİM BOZ
Doktora
Türkçe
2020
Halk Bilimi (Folklor)Ondokuz Mayıs ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR ŞİŞMAN