Geri Dön

Güç transformatörlerinde hata tanısı için DGA tabanlı hibrit akıllı sistem

DGAa-based hybrid intelligent system for fault diagnostics of power transformers

  1. Tez No: 741238
  2. Yazar: ENGİN BAKER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN DURSUN, DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇİL VARBAK NEŞE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Güç transformatörleri elektrik şebekelerinin en önemli ve pahalı ekipmanlarındandır. Güçlerinin büyük ve gerilim seviyelerinin yüksek olması soğutma ve yalıtım açısından transformatör yağı kullanılmasını mecbur kılmaktadır. Bu sebeple güç transformatörlerinin nüve, sargılar ve izolasyon malzemeleri gibi önemli parçaları transformatör yağı ile dolu tank içerisinde bulunur. Kapalı bir alanda bulunan bu malzemelerde oluşabilecek arızaları tespit etmek zordur. Arızanın hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilememesi elektrik enerjisine bağımlılığın artığı günümüzde, ekonomik olarak büyük üretim kayıplarına, iş dünyasında planlamada oluşacak aksaklıklara, iletişimde kesintilere ve sosyal açıdan birçok olumsuzluğa neden olabilmektedir. DGA tabanlı hata tanı metotları ile transformatörlerde oluşabilecek bir hata önceden kestirilebilmekte ve hata büyümeden gerekli önlemler alınabilmektedir. Literatürde mevcut çalışmalarda hata tanısı klasik DGA Tabanlı metotlar ile maksimum %90 doğrulukla gerçekleştirilmiştir. Enerjinin kesintiye uğramaması ve transformatörlerin etkin ve güvenilir şekilde işletilerek yaşam döngüsünü tamamlaması bu başarı oranlarının artırılmasını gerektirmektedir. Bu çalışmada DGA Tabanlı Hata Tanı Metotları temel alınarak bulanık mantık ve matematiksel yaklaşımın birlikte kullanıldığı akıllı hibrit bir hata tanı sistemi tasarlanmıştır. Bu sistem LabVIEW ortamında oluşturulmuş ve transformatörlere ait 317 adet arıza veri seti ile test edilmiştir. Test sonucunda %95,58 doğrulukla yüksek bir başarı elde edilmiştir. Bu çalışma ile oluşturulan grafik ara yüzü transformatör işletmecileri ve üreticileri için kullanım kolaylığı sağlayacaktır.

Özet (Çeviri)

Power transformers are one of the most important and expensive equipment of electrical networks. Their high power and high voltage levels require the use of transformer oil in terms of cooling and insulation. For this reason, important parts of power transformers such as core, windings and insulation materials are in a tank filled with transformer oil. This makes it difficult to detect when a fault occurs in the transformer. Failure to detect the fault quickly and accurately can cause great economic losses, disruptions in planning in the business world, interruptions in communication and many social negativities in today's world where the dependence on electrical energy has increased. Thanks to the use of DGA-Based fault diagnosis methods, a fault that may occur in the transformer can be predicted and necessary precautions can be taken before the faults grows. In the existing studies in the literature, fault diagnosis was performed with traditional DGA-based methods with a maximum accuracy of 90%. The fact that the energy is not interrupted and that the transformers are operated effectively and reliably to complete their life cycle requires increasing these accuracy rates. In this study, DGA Based Fault Diagnosis methods are based.A hybrid fault diagnosis system is designed in which fuzzy logic and mathematical approach are used together. This system was created in the LabVIEW environment and tested with 317 fault data sets of transformers. As a result of the test, a high accuracy was achieved with an accuracy of 95.58%. The graphical interface created with this study will provide ease of use for transformer operators and manufacturers.

Benzer Tezler

  1. Kendi kendine soğuyan kuru tip güç transformatörlerinde sargı ısınma hesabına katkılar

    Contributions to the calculation of winding temperature rise of the naturally cooled dry type power transformers

    GÜVEN KÖMÜRGÖZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Makineleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURDAN GÜZELBEYOĞLU

  2. Switching mode power supply and fly back converter design

    Başlık çevirisi yok

    ERKİN CÜCE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN TACER

  3. Güç transformatörlerinde K-ortalama kümeleme yöntemi ile bakım-onarım stratejilerinin belirlenmesi

    Determination of maintenance strategies with K-means clustering method in power transformers

    MUSTAFA ŞEN YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BEDRİ KEKEZOĞLU

  4. Güç transformatörü hatalarının destek vektör makineleri yaklaşımıyla belirlenmesi

    Fault diagnosis of power transformers with support vector machines

    AKİF DEMİRÇALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SELİM KÖROĞLU

  5. Dağıtık üretim kaynağı içeren elektrik dağıtım sistemlerinde görünmeyen hataların koruma koordinasyonu üzerindeki etkileri

    Impacts of hidden failures on protection coordination in electrical distribution systems with distributed generation

    MUSTAFA SELİM SEZGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK