Geri Dön

Dağıtım sistemlerinde güç kalitesi sorunları üzerine melez bir yaklaşım

A hybrid approach to power quality problems in distribution systems

  1. Tez No: 530029
  2. Yazar: KÜBRA NUR AKPINAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OKAN ÖZGÖNENEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Tesisleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Bir elektrik güç sisteminin, tüketicilere sürekli olarak anma değerde sinüzoidal anma gerilimi ve akımı iletmesi beklenir. Güç elektroniği tabanlı cihazların elektrik enerjisi endüstrisini yeniden yapılandırması ve küçük ölçekli dağıtık üretim sistemlerinin güç sistemine daha çok nüfuz etmesi, müşterilere tedarik edilen elektrik gücünün kalitesi üzerine olan talebi arttırmıştır. Bir güç kalitesi problemi, müşterilerin donanımlarının arızalanması veya hatalı çalışmasıyla sonuçlanan gerilim, akım veya frekans sapmalarında ortaya çıkan herhangi bir güç problemi olarak tanımlanabilir. Eskiden güç kalitesi problemi anahtarlama ve yıldırım dalgalanmaları, indüksiyon ocakları ve diğer döngüsel yükler nedeniyle ortaya çıkıyorken günümüzde, elektrik güç sistemlerine teknolojik ve ekonomik avantajlar sağlasa da, güç elektroniği elemanlarının çok yaygın kullanımı beraberinde güç kalitesi problemlerini de birlikte getirmiştir. Bu çalışmada, yapay sinir ağı (YSA) kullanarak güç kalitesi bozukluklarının sınıflandırılması gerçeklenmiştir. En uygun YSA yapısı Box-Behnken deneysel tasarım yöntemi ile belirlenmiştir. Benzetim ortamında 9 adet (arızasız, gerilim düşmesi, gerilim yükselmesi, kırpışma, harmonik, geçici durum, DA bileşeni, elektromanyetik girişim, anlık kesinti) güç sistem durumu incelenmiştir. Üretilen farklı bozukluk türlerinin tespit edilmesinde kullanılan özellik vektörleri ayrık dalgacık dönüşümü ve temel bileşenler analizi yardımı ile elde edilmiştir. Elde edilen özellikler normalize edilip en iyileştirilerek YSA'ya giriş verileri olarak uygulanmıştır. Dolayısı ile YSA tasarım aşamasının karmaşıklığı ortadan kaldırılmıştır. Benzetim sonuçları irdelendiğinde en iyilemesi elde edilen ileri beslemelli çok katmanlı YSA yapısının güç kalitesi bozukluklarını başarılı bir şekilde ayırt ettiği gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

It is expected that an electrical power system will continuously transmit nominal rated sinusoidal voltage and current to consumers. Power electronics-based devices restructuring the electrical energy industry and small scale distributed generation systems to penetrate the power system more increased demand for the quality of electrical power supplied to customers. A power quality problem can be defined as any power problem that occurs in voltage, current or frequency deviations resulting in malfunction or failure of customers' equipments. While the power quality problem has been caused by switching and lightning fluctuations, induction furnaces and other cyclic loads in the past, today, although it provides technological and economic advantages to electric power systems, the widespread use of power electronics has brought with it power quality problems. In this study, classification of power quality defects was performed using artificial neural network (ANN). The most appropriate YSA structure was determined by the Box-Behnken experimental design method. Nine fault types (no fault, voltage sag, voltage, swell, flicker, harmonics, transient, DA component, electromagnetic interference, instant interruption) were investigated in computer simulations. The feature vectors used in the identification of the different types of faults produced were obtained with the help of discrete wavelet transform and principal component analysis. The obtained features were normalized and applied as artificial neural network input data. Therefore, the complexity of the ANN design phase has been removed. When the simulation results are analyzed, it is observed that the optimized feed forward multi layer ANN structure successfully distinguishes power quality disturbances.

Benzer Tezler

  1. Dağıtık üretim sistemlerinin akıllı şebekeler üzerine etkilerinin incelenmesi

    Examination of the effects of distributed generation on smart grids

    MİKAİL PÜRLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  2. Şebekeye bağlı üç fazlı sic tabanlı hibrit anpc evirici yapısının kontrolü ve tasarımı

    Control and design of the grid connected three-phase sic based hybrid npc inverter

    İSLAM DELİBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT YILMAZ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ YILDIRIM

    DOÇ. DR. ATİYE HÜLYA OBDAN

  3. Elektrik güç sistemlerindeki döner rezerv gereksiniminin ekonomik yönden incelenmesi

    Investigation of the spinning reserve requirement in electrical power systems with reference to the economic perspective

    MEHMET RIDA TÜR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİM AY

  4. Güç sistemlerinde reaktif güç kompanzasyonu ve harmonik analizi

    Reactive power compensation and harmonic analysis in power systems

    ZEYNEL BAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN ÖZDEMİR

  5. Physical layer security performance of satellite networks

    Uydu ağlarının fiziksel katman güvenlık başarımı

    OLFA BEN YAHIA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

    Assoc. Prof. Dr. EYLEM ERDOĞAN