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
- Tez No: 625685
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZGÜL SALOR DURNA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Bu tezin amacı, akıllı bir güç kalitesi (GK) çözümleme sistemi oluşturmak için gerekli tamamlayıcı araçları geliştirmektir. Güncel bilimsel yazın ve ticari GK ölçüm cihazları incelendiğinde şu üç gereksinim ortaya çıkmıştır: kırpışma tespiti için hafıza ve işlem açısından verimli algoritma ihtiyacı, zamanda değişen harmonik ve araharmoniklerin tespiti için gerçek-zamanlı algoritmalar ve yüksek doğrulukta GK olay tespiti. İlk olarak, kırpışmayı tahmin etmek için, gerilim dalga biçiminin yerine girdi olarak gerilim dalga biçiminin kök ortalama karesini (RMS) kullanarak IEC'nin (Uluslararası Elektroteknik Komite) kırpışma-ölçer standardında önerilen ölçüm yönteminin sayısal olarak gerçekleştirilmesi sunulmaktadır. Amaç, sadece gerilim dalga formunun RMS değerleri mevcut olduğunda, IEC kırpışma-ölçer standardı IEC 61000-4-15'e göre titreşim şiddetini hesaplamaktır. Simülasyon ve saha verilerinde ortalama %0.021 hata oranıyla önerilen yöntemle kırpışma hesaplanabileceği gösterilmiştir. Harmoniklerinin ve araharmoniklerinin gerçek zamanlı tespiti konusunda, elektrik ark ocağının (EAF) zamanla değişen harmoniklerini ve ara harmoniklerini doğru bir şekilde elde etmek için derecesi optimize edilmiş üstel yumuşatma (ES) ile birlikte kullanılan çoklu senkronize referans çerçevesi (MSRF) bazlı bir analiz yöntemi önerilmiştir. Gerçek zamanlı çalışma için, parallel işleme yapılmış ve grafik işleme birimi (GPU) ile çalışılmıştır. Saha verilerinde, uygulanan sinyalin 50. harmoniğe kadar olan tüm harmonikleri ve araharmonikleri 5 Hz çözünürlükte gerçek zamanlı olarak başarılı bir şekilde kestirilmiş ve simülasyon ortamında harmoniklerin ve araharmoniklerin aktif olarak filtrelenmesi başarıyla gerçekleştirilmiştir. Son olarak, GK olaylarının sınıflandırılması için, derin öğrenme yaklaşımına dayalı yeni bir yöntem sunulmuştur. Önerilen yaklaşımın yeniliği, güç şebekesinin üç fazındaki gerilim dalga biçimlerinin görüntü dosyalarının sınıflandırılmasıdır. Bir yıl boyunca elektrik iletim sisteminin dört trafo merkezinden elde edilen PQ olayları, önerilen sınıflandırma yönteminin eğitimi ve test edilmesi için kullanılmış ve potansiyel PQ olaylarına karşı otomatik bir karşı önlem geliştirilebileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
The aim of this thesis is to develop tools which will provide complementary solutions to develop a complete and smart power quality (PQ) monitoring system. Based on the survey carried out on the current literature on PQ analysis and commercial devices, three main problems have been defined and solutions have been provided: the need of memory- and operation-efficient algorithms to estimate flicker, online detection of harmonics and interharmonics for highly time-varying load cases, and accurate PQ event classification. To estimate flicker from voltage RMS waveform, a digital realisation of the IEC (International Electrotechnical Committee) flickermeter using root mean square (RMS) of the voltage waveform as its input, instead of the voltage waveform, is presented. The aim is to compute the flicker severity according to the IEC flickermeter standard, IEC 61000-4-15, when only the RMS values of the voltage waveform are available. It has been shown on simulation and field data that short-term flicker severity can be computed by the proposed method with an average error rate of 0.021%. For the real-time detection of harmonics and interharmonics of current waveform, a multiple synchronous reference frame (MSRF) based analysis method is used together with order-optimized exponential smoothing (ES) to accurately obtain the time-varying harmonics and interharmonics of electric arc furnace (EAF) currents. Parallel processing of all harmonics and interharmonics are achived by graphical processing unit (GPU). It has been shown on field data that the implemented system is capable of successfully estimating all harmonics up to the 50th and all interharmonics at 5 Hz resolution in real-time. Moreover, active filtering of certain harmonics and interharmonics has been successfully achieved in the simulation environment. Finally, a new method for the classification of PQ events based on deep learning (DL) approach is presented. Novelty of the proposed method is that, image files of the voltage waveforms of the three phases of the power grid are classified. PQ events obtained from four transformer substations of the electricity transmission system for a year are used for training and testing the proposed classification method. The proposed method is shown to be able to classify the PQ events collected in the field.
Benzer Tezler
- Güç kalitesi parametrelerinin IEC 61000-4-30 sınıf A standardına uygun şekilde ölçülmesi için algoritma geliştirilmesi
Development of algorithms to measure power quality parameters in accordance with IEC 61000-4-30 class A standard
EYÜP YURDUSEVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
- Frekans ve zaman-frekans uzaylarında music algoritması ile geliş açısı kestirimi
Angle of arrival estimation in frequency and time-frequency domains with music algorithm
OĞUZ TUNCAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
- Efficient optimization algorithms for computational biology
Hesaplamalı biyolojide etkin eniyileme algoritmaları
OĞUZ CAN BİNATLI
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi
PROF. DR. MEHMET GÖNEN
- Comparison of different algorithms for exploting the hidden trends in data sources
Büyük veri gruplarındaki gizli ilişkilerin ortaya çıkarılmasında kullanılan algoritmaların karşılaştırılması
EMRAH ÖZSEVİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ
- Gezgin satıcı problemi için biyolojik esinlemeye dayalı beş algoritmanın karşılaştırması
Comparison of five optimization algorithms based on biological inspiration for travelling salesman problem
OMAR MOHAMMED AHMED AHMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HUMAR KAHRAMANLI