Dağıtık elektrik şebekelerindeki arızaların tespiti için makine öğrenimi
Machine learning for fault detection in distributed networks
- Tez No: 687056
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI ALTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
Bu araştırma, elektrik şebekelerinde simetrik ve asimetrik kısa devrede meydana gelen arazaların algılanması, sınıflandırılması ve analizleri için makine öğrenimi algoritmalarının uygulamalarını kapsamaktadır. Gerekli üç fazlı voltaj ve akım değerleri DIgSILENT yazılımı ile değişik kısadevre durumlarına göre simülasyon yapılarak üretilmiş ve analizler Python yazılımı ile gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, ayrık dalgacık dönüşümü uygulanarak ön veri işleme yapılmış, sonrasında da minimum entropi ayrışma ve Destek Vektör Makinesi algoritması uygulanarak ana dalgacık ve ayrışma seçimi seviyesi için bir model geliştirilmiştir. Eğitmenli makine öğrenimi modellerinin performansını artırmak için makine öğrenimi eğitim adımı sırasında eğitmensiz boyut azaltma teknikleri uygulanmıştır. Son olarak, düşünülen özellikler özellik çıkarma yoluyla minimize edilmiş ve daha az özellik göz önünde bulundurarak, model veri kümelerinin aşırı yüklenmesi veya yetersiz kalması önlenmiş ve algoritmaların performansı artırabilmiştir. Geliştirilen algoritma ve yaklaşımlar daha güvenilir koruma yöntemleri elde etmek için farklı arıza problemleri için de uygulanabilir.
Özet (Çeviri)
This research includes applications of machine learning algorithms for the detection, classification, and analysis of disturbances, emphasizing symmetric and asymmetric short-circuit faults in electrical networks. The required triphasic voltage and current values were obtained by simulation with DIgSILENT software according to different short-circuit states, and the analyzes were performed through Python software. First, the preliminary data processing is done by applying the discrete wavelet transform, where a model is developed to select the mother wavelet and level of decomposition by applying the minimum entropy decomposition and Support Vector Machine algorithm. Additionally, unsupervised dimensionality reduction techniques were applied to improve machine learning models' performance during the training step. Finally, features considered are minimized through feature extraction and, by considering fewer features, prevent model data sets from being overfitting and underfitting; hence, the performance of the algorithms can be enhanced. The algorithms and approaches developed can also be applied to different fault problems to obtain more reliable protection methods.
Benzer Tezler
- 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
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAHİR ÇETİN AKINCI
- Yeni nesil dağıtım şebekelerinde kullanılan yönlü aşırı akım rölelerinde hat kopukluğu ve arıza noktası tespiti
Determination of line disconnection and fault location with directional overcurrent protection relays in electrical distribution networks
YAVUZ UYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. YAVUZ ATEŞ
- Geliştirilmiş rastgele vektör işlevsel bağlantı ağları ile dağıtım şebekelerinde arıza türü ve yerinin tespiti
Fault type and location detection in distribution networks with improved random vector functional link networks
CEM HAYDAROĞLU
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLAL GÜMÜŞ
- Slow coherency based islanding and dynamic equivalencing in interconnected power systems
Enterkonnekte güç sistemlerinde eşevrelilik tabanlı adalara ayırma ve dinamik eşdeğerliğin belirlenmesi
MOHAMMED MAHDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Elektrik dağıtım şebekeleri için CBS tabanlı kesinti analiz sistemi
GIS based outage analysis system for electric distribution system
YASEMİN BÜŞRA KARAKAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAİDE DURAN