Geri Dön

Elektrik güç sistem harmoniklerinin yapay arı kolonisi algoritmasıyla kestirimi

Estimation of electric power system harmonics with artificial bee colony algorithm

  1. Tez No: 659697
  2. Yazar: İSMAİL MERT BÜTÜN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAMİT ERDEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Elektrik enerjisi talebi gün geçtikçe artmaktadır. Kullanılan doğrusal olmayan yüklerden dolayı güç kalitesi problemleri oluşmaktadır. Güç kalitesi problemlerinden en önemlisi harmoniklerin oluşmasıdır. Harmoniklerin genlik, frekans ve faz açısından doğru tahmini ve engellenmesi, güç kalitesini ve verimi artırır. Yapay zeka ve akıllı sistemlerin gelişmesiyle harmoniklerin tahmini için Fourier dönüşümü temelli algoritmaların yanısıra akıllı yöntemler de kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında harmoniklerin genlik ve faz kestirimi için küçük kareler yöntemi ile yapay arı kolonisi algoritmasından oluşan hibrit bir algoritma geliştirilmiştir. Harmoniklerin genliği en küçük kareler yöntemiyle hesaplanırken faz açıları global optimizasyon algoritması olan yapay arı kolonisi algoritması ile tahmin edilmiştir. Önerilen algoritmanın başarısını benzetim ortamında test etmek için literatürde önerilen iki farklı harmonikli sinyal kullanılmıştır. Geliştirilen algoritma payton yazılımı ortamında denenmiş ve sonuçlar, standart ölçütlere göre, benzer çalışmalarla karşılaştırılarak tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

The demand for electrical energy increases by time. Power quality problems ocur due to the non-linear loads used. The most important of the power quality problems is the occurence of harmonics. The correct estimation and preventation of harmonics in terms of amplitude, frequency and phase improves power quality and efficiency. With the development of artificial intelligence and smart systems, intelligent methods are used to estimate harmonics as well as Fourier transform based algorithms. In this thesis, a hybrid algorithm was developed for amplitude and phase estimation of harmonics. While the amplitude of the harmonics was calculated by the least squares method, the phase angles were estimated by the artificial bee colony algorithm which is a global optimization algorithm. Two different harmonic signals proposed in the literatüre were used to test the success of the proposed algorithm in the simulation environment. The developed algorithm was tested in the Python software environment and the results were discussed according to standard measures by comparing with similar studies.

Benzer Tezler

  1. Bina aydınlatmasında kullanılan led ve kompakt floresan lambaların güç kalitesine etkileri

    Effects of led and compact fluorescent lights used in building lighting on power qualiyt

    TÜLAY BAYRAKDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTAN YANIKOĞLU

  2. Ferroresonance fault detection in electric power networks by artificial neural networks

    Elektrik güç hatlarında ferrorezonans arızasının yapay sinir ağları ile belirlenmesi

    GİZEM KULAKLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TAHİR ÇETİN AKINCI

  3. Küp uydular için, VHF/UHF bandı aktarıcı tasarımı ve gerçeklemesi

    VHF/UHF transponder design for cubesats

    HASAN ONUR ÇAKAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA BERKE YELTEN

  4. Roller bearing fault detection using rotary encoder

    Açısal enkoder kullanarak bilyalı rulmanlarda hata tespiti

    SAMET YALDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KENAN YÜCE ŞANLITÜRK

  5. Lineer olmayan yükleri içeren enerji sistemlerinde harmonik kayıpların yapay sinir ağları ile analizi ve filtre maliyetlerinin kestirimi

    Analysis o harmonics losses in power systems including non-linear loads with artificial neural network and estimating filter costs

    ASLAN İNAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN ÇAKIR