Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 506374
  2. Yazar: MOHAMMED S.M. MAHDI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 144

Özet

Elektrik güç sistemleri, tüketicilere sürekli, kesintisiz ve güvenli bir hizmet sağlarken, sistem işletmecisi için en karlı ekonomik yük dağıtımını göz önünde bulunduracak şekilde tasarlanmaktadır. Diğer yandan güç sistemleri, depremler, kasırgalar, insan kaynaklı işletme hataları, kontrol sistemi arızaları, koruma sisteminde tespit edilemeyen arızalar, kasıtlı saldırılar, zayıf bağlantılar gibi çeşitli sorunlara maruz kalmakta ve kararlılığın bozulmasına, hatta enerji kesintilerine yol açabilecek birçok diğer etkeni bünyesinde barındırmaktadır. Güç sisteminde ciddi bir arıza meydana geldiğinde, şebekenin enterkonnekte yapısından dolayı sistemde yayılabilir ve güç sisteminin büyük bir kısmının kararlılığını tehlikeye atarak geniş çapta bir enerji kesintisine yol açabilir. Son birkaç on yıllık zaman zarfında, dünya genelindeki farklı şebekelerde, birbirine benzer sebeplerle birçok geniş çaplı enerji kesintisi meydana gelmiş, bu kesintiler milyonlarca tüketiciyi olumsuz etkilemiş ve ciddi miktarda mali zararlara sebep olmuştur. Türkiye'de Mart 2015'te meydana gelen geniş çaplı enerji kesintisi de bu tür sistem çökmelerine örnek olarak verilebilir. Oldukça yüklenmiş bir 400 kV'luk iletim hattının planlı bir bakım sebebiyle devreden çıkarılmasının sebep olduğu bu sorun, 76 milyon tüketiciyi 9 saatten uzun bir süre boyunca elektriksiz bırakmıştır. Başlangıçta, bu hattın devreden çıkarılması, Türkiye elektrik şebekesinin batı ve doğu kısımlarının birbirinde ayrılmasına sebep olmuştur. Sonrasında, Türkiye elektrik şebekesinin Avrupa şebekesi ile bağlantısı kesilmiş ve doğu ile batı kısımları kararlılıklarını kaybederek çökmüştür. Dünyanın çeşitli yerlerinde meydana gelen diğer büyük çaplı kesintilere 1965 yılında ABD'nin kuzeydoğusundaki, 1996'da ABD'nin batısındaki, 1999'da Brezilya'daki, 2003'te İtalya'daki, 2003'te İsveç'teki, 2004'te Bangladeş'teki ve 2012'de Hindistan'daki olaylar örnek verilebilir. Tarihte en büyük çaplı enerji kesintisi Temmuz 2012'de Hindistan'da yaşanmış ve 620 milyon kullanıcıyı birbirini takip eden iki gün boyunca elektriksiz bırakmıştır. Bir araştırma şirketine göre, dünya genelinde yaşanan elektrik kesintileri ve dalgalanmalarının yıllık maliyetinin 119 ila 188 milyar $ arasında olduğu tahmin edilmektedir. Yaşanan sorunların topluma ciddi miktarlarda yansıyan bu ekonomik sonuçları, güç sisteminin dinamik güvenliğinin önemini göstermektedir. Bu durum, sistemin kararlılığını kaybederek felaket boyutunda arızalara ve enerji kesintilerine sebep olabilecek olayların önlenmesi için kapsamlı şebeke izleme ve kontrol yöntemlerinin tasarlanmasına duyulan ihtiyacı artmaktadır. Buna yönelik olarak, güç sisteminin durumsal farkındalık kabiliyetlerinin iyileştirilmesi gerekmektedir. Son yıllarda fazör ölçme biriminin (FÖB) hızla gelişmesi, güç sistemi operatörlerine sistemi izleme, koruma, işletme ve kontrol etme gibi uygulamalarda FÖB kullanma esnekliği sağlamıştır. FÖB'ler güç sisteminde durumsal farkındalığın geleceği için en önemli teknoloji olarak kabul edilmektedir. FÖB'lerin ölçümleri, belirli bir zaman dilimine senkronize oldukları için, sistem işletmecilerinin tüm şebekenin gerçek zamanlı isabetli bir görünümünü oluşturmalarına yardımcı olabilmektedir. Ciddi bir arıza sonrasında güç sisteminin kararlılığını kaybetmesini engellemek için, geniş alan izleme, koruma ve kontrol (GAİKOK) sistemleri kullanılmaktadır. GAİKOK, sistemleri şebekenin kararlılığını ve güvenliğini 21. yüzyılın ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde arttırmak için tasarlanmıştır. GAİKOK sistemleri, şebekenin durumunu izlemek için FÖB ölçümlerini kullanır ve kritik arızalar yaşandığında yayılmalarının önüne geçer. FÖB ölçümleri saniyede 30 ila 120 örnek sıklığında toplanarak, GAİKÖK sisteminin güç sistemi dinamiklerini ve salınımları tespit etmesini sağlar. Bu örnekleme hızı, güç sisteminin bozucu etkiler olduğundaki davranışının analiz edilmesi ve hızla ilgili iyileştirici kontrol hareketlerinin uygulanması için yeterlidir. GAİKÖK sistemleri, toplanan FÖB ölçümlerini kontrol merkezinde analiz ederek sistemdeki bozucuları tespit eder ve yine bu ölçümlere dayanarak yerini ve türünü belirleyebilir. Bir arıza durumunda, geniş alan ölçümleri, sistem dinamikleri değiştikçe kararlılığın korunup korunamayacağının belirlenmesinde kullanılabilir. GAİKÖK sistemleri devam etmekte olan arızanın kritikliğini toplanan verilere dayanarak ölçebilir ve güç sistemi dinamiklerinin değişmekte olduğu yönü işaret edebilir. Geçici hal kararlılığının arıza sonrası kestirimi ve devam etmekte olan bir arızanın kritikliğinin ölçülmesi, beklenen bir kararsızlık durumuna karşı düzeltici kontrol hareketlerinin uygulanması için yeterli zamanın sağlanması için büyük öneme sahiptir. Hızlı vana (valf) kontrolü, yük atma, koruyucu ada çalışmasına geçme gibi hangi düzeltici kontrol hareketinin uygulanacağının seçimi arızanın sistem üzerindeki etkisine bağlıdır. Bu tez çalışmasında, büyük ölçekte bir güç sisteminin ciddi zorlayıcı durumlara karşı, kapsamlı geniş alan ölçüm sistemi uygulamasıyla dinamik güvenliğinin arttırılması amaçlanmaktadır. Önerilen geniş alan kontrol yöntemi, güç sisteminin arızanın giderilmesi sonrasında geçici hal kararlılığını kestirme yeteneğine sahiptir ve kısa bir zaman dilimi içerisinde arızanın şiddetini ölçebilmektedir. Tezde önerilen geniş alan kontrol yöntemi, üç ana aşamaya ayrılabilir. İlk aşamada, şebekenin arıza sonrası geçici hal kararlılığı FÖB ölçümleri kullanılarak kestirilmektedir. Önerilen özgün erken kestirim algoritması, sistemin geçici hal durumunun kararlı olup olmayacağını tespit etmek için derin öğrenebilen bir yapay sinir ağından, yığılmış seyrek oto kodlayıcıdan yararlanmaktadır. Önerilen geniş alan kontrol yönteminin ikinci aşamasında, devam eden arızanın şiddeti özgün bir şiddet endeksine dayanarak FÖB ile toplanan verilerden yararlanılarak ölçülür. Son olarak, ciddi arızalar sistemin kararlılığını tehdit ettiğinde, özgün bir gerçek zamanlı uyarlanabilir koruyucu adalara ayırma algoritması uygulanarak, devam eden bir arızanın ilerlemesinin önüne geçilir. Arıza sonrasında şebekenin geçici hal kararlılığının kestirimi, geniş alan izleme, koruma ve kontrol sisteminin performansı üzerinde büyük bir etkiye sahiptir. Şebekenin durumsal farkındalık yeteneği şiddetli arızalar ortaya çıktığında kararsızlıkların hızla tespit edilmesi ile iyileştirilebilir. Bu sayede, düzeltici kontrol hareketlerinin uygulanabilmesi için yeterli zaman sağlanabilir. Bu tezde, arıza sonrasında sistemin geçici hal kararlılığının arıza temizlendikten hemen sonra kestirimi için derin öğrenebilen yapay sinir ağlarına dayalı özgün bir yöntem önerilmektedir. Önerilen erken kestirim mantığı, sistemin kararlılığı sadece arıza sonrasındaki işletme durumuna değil, aynı zamanda arıza öncesindeki işletme durumu, arızanın yeri ve süresine de bağlı olduğu için arızanın yaşandığı tüm zaman dilimine ait ölçümleri kullanır. Arızaya ait tüm zaman dilimi, arızanın ortaya çıktığı anda başlar ve temizlendiği zaman sona erer. Bu arızaya ait ölçümlerden yararlanma mantığı, literatürde sadece arıza sonrasındaki ölçümlerin kullanıldığı mevcut çalışmalara göre farklılık göstermektedir. FÖB ile toplanan gerilim genliklerinin yörüngelerinin belirli bölümleri alınarak bir veri grubu oluşturulmuş ve derin öğrenebilen bir yapay sinir ağı, yığınlı seyrek oto kodlayıcı çevrim dışı eğitilmiştir. Sonrasında, eğitilmiş yığınlı seyrek oto kodlayıcı, çevrim içi bir uygulamada, arıza temizlenmesinin hemen sonrasında, güç sisteminin arıza sonrası kararlılığının belirlenmesinde kullanılmıştır. Yığınlı seyrek oto kodlayıcı, otomatik olarak veri grubu içerisinden çıkarımlar yapabilmekte ve geleneksel makine öğrenme araçlarının eksikliğinin üstesinden gelmektedir. Önerilen yöntem, arıza sonrası sistem kararlılığını arıza temizlendiği anda doğru bir şekilde tahmin edebilmekte ve literatürdeki mevcut yaklaşımlardaki makine öğrenme araçları gibi arıza sonrası ek ölçümlere ihtiyaç duymamaktadır. Önceden anlatıldığı şekilde erken kestirim yöntemi ile bir kararsızlık tespit edildiğinde, önerilen geniş alan kontrol yöntemi devam eden arızanın kritiklik seviyesini ölçmektedir. Yeni bir frekans tabanlı arıza şiddeti endeksi (FtAŞİ) isimli bir bilgi tabanlı arıza şiddeti endeksi kullanılarak devam eden bir arızanın önem derecesi belirlenmektedir. Önerilen arıza şiddeti endeksi FtAŞİ, devam eden bir zorlayıcı durumun ciddiyetini ölçmekte ve sistemin durumunu belirlenmiş tanımlardan biriyle ifade etmektedir: güvenli, güvenli değil fakat ciddi değil, güvenli değil ve ciddi. Güvenli olmayan durumlar arasında sınıflandırma yapılmasının sebebi koruyucu ada çalışması gerektiren en şiddetli zorlayıcı durumların ayırdedilebilmesidir. Ada çalışmasına geçme, agresif ve yüksek maliyetli bir kontrol hareketi olduğu için, bu uygulamayı gerekitren durumların ayırdedilebilmesine özellikle dikkat edilmesi gerekmektedir. FtAŞİ, arıza sonrası generatörlerin bara gerilimlerinin frekansının, FÖB'lerin ölçtüğü gerilim dalga şekilllerinden doğrudan kestirimini, IEEE C37.118.1-2011 standardında belirtildiği şekilde yapmaktadır. Ardışık ve zincirleme sistem çökmelerine sebep olabilecek, arıza şiddeti endeksi tarafından tespit edilmiş ciddi bir arıza durumunda, geniş alan kontrol yöntemi, arızanın yayılmasını önlemek amacıyla bir adalara ayırma planı önerir. Birçok adalara ayırma planı adayı farklı model ve ölçüm tabanlı adalara ayırma mantığıyla üretilir ve en iyi adalara ayırma planı aradan uygulanmak üzere seçilir. Model tabanlı bir algoritma olarak, yavaş uyumluluk tabanlı adalara ayırmadan yararlanılmış, ölçüm tabanlı adalara ayırma algoritmaları olarak ise K-ortalamalı kümeleme, hiyerarşik kümeleme ve bulanık ilişkili özvektör merkezi-tabanlı kümeleme alogritmalarından yararlanılmıştır. FÖB'lerden elde edilen en güncel yük akışı bilgisi kullanılarak adalara ayırma planı hazırlanır. Model tabanlı adalara ayırma mantığı FÖB'lerin arıza öncesindeki en son sürekli hal ölçümlerine dayanmaktadır. Literatürde arıza öncesi dinamiklerini kullanan geçmiş çalışmalardan farklı olarak, tezde kullanılan ölçüm tabanlı adalara ayırma algoritmaları, arıza sonrası gerilim açısının yörüngesini kullanarak adalara ayırma planlarını üretmektedir. Bu çalışmada sunulan bu özgün yaklaşım, bozucuya bağlı adalara ayırma planları sağlamaktadır. Bu planlar, bozucudan bağımsız olup arıza öncesi ölçümlerini kullanan model veya ölçüm tabanlı algoritmalara göre daha avantajlıdır. Önerilen bu yaklaşım şebekede meydana gelen her ciddi zorlayıcı durum için alternatif adalara ayırma planları sağlamaktadır. Bu yaklaşımı kullanarak, sonuçta elde edilen adalara ayırma planı arızayı küçük bir adada izole etmekte ve sistemin geri kalanını ek parçalara bölünmekten kurtarmaktadır. Bu nedenle, yaklaşım daha az yük atma ve daha kolay yeniden enerjilendirme sürecine olanak sağlamaktadır. Sunulan geniş alan kontrol yöntemi iki güç sistemi modelinde test edilmiştir: 127-baralı 37-generatörlü Batı Eyaletleri Koordinasyon Kurulu (Western States Coordination Council – WSCC) test sistemi ve Türkiye enterkonnekte güç sistemi.

Özet (Çeviri)

Electric power systems are designed to supply a persistent, uninterrupted and secure service for their consumers while considering the economic dispatch for the maximum profit for the power system operators. However, the power systems are exposed to various types of faults, such as earthquakes, hurricanes, human operation errors, control system failures, hidden failures in protection system, malicious attacks, weak connections, and a host of other factors, which might cause instabilities or even blackouts. When a severe fault occurs in the power system, it could spread in the system due to the interconnections in the power system, which could endanger the stability of a large portion of the power system, and then may lead to a blackout. In the last decades, many blackouts occurred in different power systems all around the world due to similar scenarios affecting millions of customers and causing enormous economic losses. The blackout that occurred in March 2015 in Turkey can be taken as an example for such blackouts. The tripping of a heavily loaded 400 kV transmission line for a scheduled maintenance caused this blackout; and left 76 million customers without electricity for more than 9 hours. At the beginning, the tripping of the line led to the separation between the Western and Eastern parts of the Turkish power system. Then, it led to a disconnection of the Turkish power system from the European network of transmission system operators for electricity grid, then both Western and Eastern parts of the Turkish power system lose their stability and collapsed into blackout. The largest power system blackout in the history occurred in July 2012 in India, which left more than 620 millions of customers without electricity for two consecutive days. According to a research firm, the annual cost of power outages and fluctuations worldwide was estimated to be between $119 and $188 billion yearly. This indicates the importance of the power system dynamic security, since power system dynamic insecurity clearly have significant economic consequences for the society. This increases the need for the design of comprehensive system monitoring and control strategies to prevent the system from losing its stability, which may lead to catastrophic failures and blackouts. To approach that, the situational awareness capabilities of the power system needs to be improved. The evolution of phasor measurement unit (PMU) technology in the recent years gave the flexibility for the power system operators to use PMUs' measurements in their applications, e.g. monitoring, protection, operation, and control of the power system. PMUs are recognized as the key class of technology for the future situational awareness in the power system. PMUs' measurements can help the power system operators to build an accurate view of the entire power system in real-time since they are synchronized to a common time frame. To prevent the power system loss of stability after a severe fault, wide-area monitoring, protection and control (WAMPAC) systems are used. WAMPAC systems are designed to increase the reliability and security of the power systems to meet the needs of the 21st century. WAMPAC systems use the PMUs' measurements to monitor the power system status and counteract the propagation of severe faults in case of existence. PMUs' measurements are collected at 30 to 120 samples per second, which enables WAMPAC system to capture the power system dynamics and oscillations. This sampling rate is sufficient for analyzing the behavior of the power system during the disturbance and accordingly for taking fast corrective control actions. WAMPAC systems analyze the collected PMUs' measurements in the control center to detect the existence of a disturbance in the power system, and then it can specify the location and the type of that disturbance depending on those measurements. In case of a fault, the wide-area measurements can be used for determining whether the system will eventually be stable or unstable as the system dynamics evolve. WAMPAC systems can then measure the severity of the ongoing fault based on the collected measurements, which can be an indication of the way that the power system dynamics evolve. Post-fault prediction of transient stability and the measurement of the severity of the ongoing fault are crucial to allow sufficient time for taking corrective control actions against a predicted instability. The choice of which corrective control action to be triggered, e.g. fast valving, load shedding, defensive islanding, depends on the impact of the fault on the system. In this thesis, it is aimed to enhance the dynamic security of a large-scale power system against severe contingencies by implementing a comprehensive wide-area control system. The proposed wide-area control methodology has the ability of predicting the transient stability status of the power system directly after clearing the fault, and it can measure the severity of that fault within a short period of time. The proposed wide-area control methodology in this thesis can be divided into three main stages. In the first stage, the post-fault transient stability status of the power system is predicted by using the PMUs' measurements. The proposed novel early prediction algorithm adopts a deep learning neural network, stacked sparse autoencoder, for classifying the transient stability system status to be either stable or not. In the second stage of the proposed wide-area control methodology, the severity of the ongoing fault is measured by using a novel severity index based on the measurements collected from the PMUs. Lastly, in case of severe faults that endanger the stability of the power system, a novel real-time adaptive defensive islanding algorithm is applied on the system to counteract the progress of the severe ongoing fault. Post-fault prediction of transient stability status of power systems has a great impact on the performance of wide-area monitoring, protection and control systems. Situational awareness capabilities of a power system are improved by fast detection of instabilities after severe fault occurrences. This allows sufficient time to take necessary corrective control actions. In this thesis, a novel method based on deep learning neural networks is proposed to predict the post-fault transient stability status of the power system directly after clearing the fault. The proposed early prediction algorithm exploits the measurements from the whole fault-on time period, since the stability of the power system does not only depends on the post-fault system operating point, but also on the pre-fault operating point, the fault location, and its duration. The fault-on time period starts from the fault occurrence lasts up to its clearance. This approach of utilizing the fault-on measurements contrasts to the existing approaches in the literature in which only the post-fault measurements are used. A dataset is generated by extracting some specific points on the trajectories of voltage magnitudes collected from the PMUs to train a deep learning neural network; stacked sparse autoencoder (SSAE); off-line. Then, the trained SSAE is used in an online application for labeling the post-fault stability of the power system directly after clearing the fault. SSAE can automatically extract features from dataset and overcome the shortcomings of conventional machine learning tools. The proposed method is able to correctly predict the post-fault stability status directly at the moment when the fault is cleared, without the need to wait for more post-fault measurements to be used in the machine learning tool as in the existing approach in literature. In case of instability predicted by the use of the aforementioned early prediction method, the proposed wide-area control methodology continues afterwards by measuring the severity level of the ongoing fault. A new knowledge-based severity index that is named as frequency based severity index (FbSI) is used to assess the severity level of the ongoing fault. The proposed severity index FbSI measures the severity of the ongoing contingency and accordingly labels the system status to be one of the following states: secure, insecure but not severe, or, both insecure and severe. The classification between the insecure states is made to specify the most severe contingencies for which the defensive islanding is required. Since islanding is an aggressive and high-cost control action, more attention is needed to specify the cases that require its application. The proposed wide-area measurements based severity index FbSI uses the frequencies of the post-fault generator bus voltages that can be estimated directly by the PMUs from the measured voltage waveforms, as it is indicated in the IEEE standard C37.118.1-2011. In case of a severe fault that may cause a cascading blackout, which is identified by the severity index, the wide-area control method proposes applying an islanding scheme on the power system in order to counteract the propagation of that fault. Multiple islanding schemes candidates are generated by using different model and measurement-based islanding algorithms, and then the best islanding scheme among them is selected for application. As a model-based algorithm, slow coherency based islanding is adopted, while K-means clustering, hierarchical clustering, and fuzzy relational eigenvector centrality-based clustering algorithms are employed in the measurement-based islanding algorithms. The most updated power flow information collected from PMUs are utilized to construct the islanding schemes. The model-based islanding algorithm is based on the most recent pre-fault steady-state PMUs' measurements. Unlike the previous studies in the literature, which use the pre-fault dynamics, for the measurement-based islanding algorithms adopted in this thesis, the post-fault voltage angle trajectories are utilized to generate the islanding schemes. This novel approach, which is proposed in this study, provides disturbance dependent islanding schemes. These schemes can be more advantageous over the disturbance independent ones generated by either model or measurement based algorithms that use the pre-fault measurements. This proposed approach can provide alternative islanding schemes that are tailored for each severe contingency occurring in the network. Using this approach, the resulting islanding scheme tends to isolate the fault in a smaller island, and save the rest of the system from further separation. Thus, the approach can lead to a less load shedding, and an easier restoration process. The proposed wide-area control methodology is demonstrated on two power systems: a 127-bus 37-generator Western States Coordinating Council (WSCC) test system, and the Turkish power system.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    569712

    Güç sistemlerinde geçici hal kararsızlığının ve gelişiminin derin öğrenme ve karar ağacı tabanlı yöntemler ile geniş alan ölçümlerine dayalı olarak erken kestirimi

    Wide area measurement based early prediction of power system transient instability and its evolution using deep learning and decision tree based algorithms

    MERT KESİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  2. Tez No

    353769

    RFID tabanlı izlenebilirlik sistemi geliştirilmesi ve denim sektöründe uygulama

    A RFID-based tracing and tracking system deployment and an application in denim industry

    MAHİR ÖNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  3. Tez No

    75105

    GPS ve GPS'in alımlarında kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    SERVET YAPRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERSOY ARSLAN

  4. Tez No

    859963

    Pamuk gelişimi ve veriminin insansız hava aracı verileri ile analiz edilmesi

    Analyzing cotton development and yield with unmanned aerial vehicle data

    VEYSEL YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    ZiraatHarran Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RECEP GÜNDOĞAN

  5. Tez No

    423626

    Renal transplant alıcılarında interlökin-18 (ıl-18) -607 a/c ve -137 c/g polimorfizmlerinin erken dönem greft fonksiyonlarıile ilişkisi

    Association of interleukin (il-18) -607a/c and -137c/g polymorphisms with early graft function in renal transplant recipients

    FATİH DAVRAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    BiyokimyaAkdeniz Üniversitesi

    Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. S. HALİDE AKBAŞ

Geri Dön