Geri Dön

Hidroelektrik santrallerde net düşü değişiminin aktif güç çıkışı üzerine etkisinin incelenmesi

The investigation of the effect of net head variation on active power output in hydroelectric power plants

  1. Tez No: 563666
  2. Yazar: FATİH ERAYDIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CELAL YAŞAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Bu tezde dar rezervuar hacmine ve küçük net düşü aralığına sahip hidroelektrik santrallerin (HES) aktif güç üretim dengesizliklerini azaltmak için yapay sinir ağlarından (YSA) faydalanılan farklı bir yaklaşım sunulmuştur. Çalışmada önce hidroelektrik santrallerden ve santrallerde kullanılan türbin tiplerinden bahsedilmiş ve sonra hız regülatörlerinde kullanılan kontrol yöntemlerine değinilmiştir. İlave olarak hidroelektrik santrallerde net düşü gibi aktif güç üretimini olumsuz etkileyen bazı çevresel etkilerden bahsedilmiştir. Uygulama yapılacak HES için ileri beslemeli geri yayılımlı YSA kullanılmıştır. HES'te paralel çalışan senkron generatörler birbirlerini etkileyeceklerinden, tasarlanan YSA'lar her bir senkron generatör için ayrı ayrı eğitilmiştir. Ağ yapılarının tamamında ortalama karesel hata oranı (MSE) performans fonksiyonu olarak kullanılmıştır. Denetleyici kontrol ve veri toplama sistemi (SCADA) verileri minimum-maksimum normalizasyon yöntemi kullanılarak normalize edilmiştir. Normalizasyon işleminden sonra bu veriler YSA eğitim ve test verileri olarak kullanılmıştır. Elde edilen en iyi sonuçlar farklı eğitim fonksiyonları ile de test edilmiş, farklı YSA modeliyle eğitilerek mümkün olan en iyi sonucun elde edilmesi hedeflenmiştir. Yapılan denemelerde en iyi sonuç alınan YSA ağ yapısı; birinci senkron generatör için çok katmanlı, performans fonksiyonu MSE, eğitim fonksiyonu Trainlm, gizli katmanlarında logaritmik-sigmoid ve çıkış katmanında da lineer aktivasyon fonksiyonu kullanan yapı olmuştur. İkinci senkron generatör için en iyi sonuç alınan YSA yapısı ise; çok katmanlı, performans fonksiyonu MSE, eğitim fonksiyonu Trainlm, gizli katmanlarında tanjant-sigmoid ve çıkış katmanında tanjant-sigmoid aktivasyon fonksiyonu olan yapı olmuştur. En iyi sonuç veren ağ yapıları test edilerek elde edilen sonuçlar çizelgeler halinde verilmiş ve sonuçlar tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a different approach using artificial neural networks (ANN) to reduce active power generation imbalances of hydroelectric power plants (HEPP) with narrow reservoir volume and small net head range is presented. In this study, firstly hydroelectric power plants and turbine types used in power plants and then the control methods used in speed regulators are explained briefly. In addition, some environmental impacts that negatively affect active power generation, such as net head fall in hydroelectric power plants, are mentioned. The Feed Forward Back Propagation ANN was used for the HEPP to be applied. Since the synchronous generators operating in parallel in HEPP will affect each other, the designed ANNs are trained separately for each synchronous generator. The mean square error rate (MSE) was used as a performance function in all network structures. Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) data was normalized using the minimum-maximum normalization method. After normalization, these data have been used as ANN training and test data. The best results were tested with different training functions, and it was aimed to obtain the best possible results by training with different ANN models. For this purpose, the first synchronous generator has been modelled as multi-layered network with the performance function of MSE, the Trainlm as training function, the logarithmic-sigmoid function in the hidden layers and the linear activation function in the output layer. The best results for the second synchronous generator topology have been attained with multilayer ANN, having performance function MSE, Trainlm as training function, tangent-sigmoid function in hidden layers and tangent-sigmoid activation function in the output layer. The best results which have been obtained by testing the different network structures are presented in tables and finally the results are discussed.

Benzer Tezler

  1. Francis turbine design and optimization by using CFD

    HAD analizleri yardımı ile francis türbin tasarımı ve optimizasyonu

    BERK CAN DUVA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HABİL METE ŞEN

    PROF. DR. ERKAN AYDER

  2. Decision making on turbine types and capacities for run-of-river hydroelectric power plants: A case study on Eglence-1 HEPP

    Nehir tipi hidroelektrik güç santrallerinde türbin tipi ve kapasitesine karar verme sürecinin incelenmesi: Eglence-1 HES örnek çalışması

    AKTAN TEMİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Enerjiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Enerji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ÜNVER ÖZKOL

  3. Hidroelektrik enerji santrallerinde üretilen enerjinin kısa ve uzun süreli olarak tahmin edilmesi ve taşkın riskinin araştırılması: Doğançay Hidroelektrik Enerji Santralleri örneği

    Estimation of energy produced in hydroelectri̇c power plants as short and long term and investigation of flood risk: case study of Dogancay Hydroelectric Power Plants

    AHMET IYAD CEYHUNLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İnşaat MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKMEN ÇERİBAŞI

  4. Sakarya havzasındaki hidroelektrik enerji santrallerinin enerji potansiyellerinin yapay sinir ağları yönetimi ile ileriye dönük araştırılması

    Prospective investigation of energy potential of hydroelectric power plants in Sakarya basin by artificial neural networks

    MUHAMMED ÇALIŞKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İnşaat MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKMEN ÇERİBAŞI

  5. Küçük hidroelektrik santrallerde türbin tasarımı

    Design of hyrolic turbins at small hyroelectrical power plants

    AHMET YASİN DEMİRHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ÖZGEN ÜMİT ÇOLAK