Transformatör arızalarının sınıflandırılması ve akıllı yöntemler kullanarak arızaların belirlenmesi
Classification of transformer faults and identification of faults using smart methods
- Tez No: 851020
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABUZER ÇALIŞKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Makinaları Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 138
Özet
Elektrik enerjisinin iletimi ve dağıtımında kullanılan teçhizatlardan biri olan güç transformatörlerinde meydana gelebilecek arızaların önceden tespit edilmesi; sistemin ve teçhizatın korunmasını sağlar. Arızaların önceden belirlenmesi, enerji kesintilerinin önüne geçilerek enerjinin devamlılığı sağlanıp finansal kayıplar önlenir. İzolasyon için kullanılan trafo yağında arıza veya arızalar sonucunda bazı gazlar oluşur. Arızaların tespiti için kullanılan yağda çözünmüş gaz analizi ile daha arızanın başlangıç aşamasında arızaya müdahale edilebilmektedir. Arızaların sonucu oluşan bu gazlar transformatör yağından örnekler alınarak DGA sistemlerinde değerlendirilir. DGA temel olarak iki şekilde uygulanır. Bunların en bilineni klasik yöntemler ve son zamanlarda geliştirilen akıllı sistemler yani esnek hesaplama yöntemleridir. Klasik sistemlerin arıza belirlemedeki doğruluğunu arttırmak için akıllı sistemler kullanılır. Bu çalışmada 2018-2023 tarihleri arasında meydana transformatör arızaları incelenerek arızaların meydana geldiği yere yani arıza konumuna göre sınıflandırılmıştır. Yine bu çalışmada güç transformatörlerinde meydana gelen arızalarla ilgili iki farklı çalışma yapılmıştır. İlk çalışmada gaz oranları çok yüksek olmadığı için Duval üçgen ile IEC oran yöntemleri kullanarak arızaların tespiti yapılmıştır. Duval oran yöntemin IEC oran yöntemine göre daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Son çalışmada ise arıza sonucu oluşan gazların limit değerleri de hesaba katılarak arıza değerlendirmesi yapılmıştır. Burada beş farklı yöntem kullanılmıştır. DGA'nın klasik metotlarından IEC Oran ve Rogers metotlarının arıza belirlenmesindeki kısıtlamaları nedeniyle doğru analiz güvenilirliğini arttırmak için akıllı yöntemlerden olan bulanık IEC, bulanık Rogers ve bulanık Duval yöntemleri kullanılmıştır. Bulanık Duval, bulanık IEC ve bulanık Rogers yöntemlerin klasik yöntemlere göre daha doğru arıza analizi yaptığı tespit edilmiştir. Yine bu çalışmada bulanık Duval yönteminden elde edilen sonuçlar incelendiğinde bulanık IEC ve bulanık Rogers yöntemlerinden daha doğru arıza analizi yaptığı gözlemlenmiştir
Özet (Çeviri)
Instant detection of malfunctions in power transformers, one of the equipment used in the production and operation of electrical energy; It ensures the protection of the system and equipment. By reporting malfunctions and preventing power outages, continuity of energy is ensured and financial losses are prevented. Some gases are formed as a result of malfunctions or malfunctions in the transformer oil used for insulation. With the oil dissolved gas analysis used to eliminate faults, the fault can be intervened at the initial stage of the fault. These gases formed as a result of malfunctions are stored in DGA systems. DGA is basically implemented in two ways. Among these, there are known classical methods and, more recently, smart systems, that is, flexible models. Intelligent systems are used to ensure the stability of classical systems in detecting faults. In this way, transformer faults that occurred between 2018 and 2023 were examined and classified according to where the faults occurred, that is, according to the fault condition. However, two different studies have been conducted on the malfunctions that occur in these power transformers. Since the initial billing rates were not very high, the faults were calculated using the Duval triangle and IEC rates. It has been observed that the Duval ratio method gives better results than the IEC ratio method. The last fault was evaluated by combining the limit values of the gases formed as a result of the fault. Five different methods are used here. Due to the limitations of the IEC Ratio and Rogers methods, which are the classical methods of DGA, in fault detection, smart parameters analytical IEC, module Rogers and module Duval methods were used to ensure the use of correct analysis. Fuzzy Duval was detected by more accurate fault analysis than the classical methods of the main IEC and analytical Rogers methods. Again, this general information was observed in detail by performing a more accurate failure analysis than the IEC and comprehensive Rogers methods.
Benzer Tezler
- Güç transformatörü hatalarının destek vektör makineleri yaklaşımıyla belirlenmesi
Fault diagnosis of power transformers with support vector machines
AKİF DEMİRÇALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SELİM KÖROĞLU
- Trakya bölgesi iletim sisteminde kısa devre arıza akımlarının bara ayırma yöntemiyle sınırlandırılması ve kısıtlılık durumları için sistem gelişiminin incelenmesi
Limitation of short circuit fault current in the transmission system in Thrace region with the bus separation method and investigation of system development for contingency conditions
MEHMET SIDIK YAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUAT İLHAN
- Uçak elektrik dağıtım sistemlerinde yük dengeleme ve arızaların analizi
Load balancing and faults analysis in aircraft electric distribution systems
YILMAZ KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- Güç transformatörlerinde meydana gelen arızaların gelişmiş test yöntemleri ile belirlenmesi
Power transformer's fault analysis with advanced test methods
MUSTAFA YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELİM KÖROĞLU
- Rulman arızalarının makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of bearing faults using machine learning techniques
AYHAN DÜKKANCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilim ve TeknolojiBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiMalzeme Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL KIRBAŞ