Yapay ekosistem optimizasyon algoritması tabanlı dördün genlik modülasyonu ile senkrofazör ölçümü
Synchrophasor measurement with quadrature amplitude modulation based on artificial ecosystem optimization algorithm
- Tez No: 880946
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞRI ALTINTAŞI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Gün geçtikçe artan nüfus ile şebekeye bağlı yüklerin sayısı artmakta ve yükler çeşitlenmektedir. Arz-talep dengesindeki bu değişim nedeniyle sistem ve altyapı bileşenlerinin izlenmesi ve kontrolü ile ilgili gereklilikler ortaya çıkmaktadır. Fazör ölçüm birimleri, sistem üzerinde belirli noktalardan alınan ölçüm verileri birbirleri ile karşılaştırılarak sistem üzerinde meydana gelebilecek bozucu olayların önüne geçilmesi mümkün hale gelmektedir. Bu çalışmada, elektrik sistemlerinde güç kalitesi, verimlilik, kontrol ve koruma düzenlerini sağlamak için önemli bir faktör olan senkrofazörlerin doğru ve hassas ölçümünü sağlamak amacıyla Dördün Genlik Modülasyonu tabanlı bir algoritma önerilmiştir. Öncelikle, güç sisteminde bulunan sinyallerin frekans değerleri Yapay Ekosistem Tabanlı Optimizasyon algoritması kullanılarak kestirilmiştir. Kestirilen frekans değeri baz alınarak Dördün Genlik Modülasyon yöntemi kullanılarak güç sinyali bu frekans değerinde pozitif ve negatif bileşenlerine ayrılmıştır. Daha sonra bu bileşenler hareketli ortalama filtre olan alçak geçiren filtreden süzülerek yüksek frekanslı bileşenlerin elenip sadece kestirilmek istenen frekansa ait bileşen bilgisi elde edilir. Önerilen bu yöntemin IEEE Std. C37.118.1 standardında tanımlanan M ve P sınıfı için performansı incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
With the increasing population, the number of loads connected to the grid is rising, and the diversity of these loads is expanding. Due to this change in the supply-demand balance, requirements arise concerning the monitoring and control of system and infrastructure components. Phasor measurement units enable the prevention of disruptive events in the system by comparing measurement data taken from specific points on the system. This study proposes an algorithm based on Quadrature Amplitude Modulation to ensure accurate and precise measurement of synchrophasors, which are crucial for ensuring power quality, efficiency, control, and protection systems in electrical systems. Firstly, the frequency values of the signals in the power system are estimated using the Artificial Ecosystem-based Optimization algorithm. Based on the estimated frequency value and using the Quadrature Amplitude Modulation method, the power signal is decomposed into its positive and negative components at this frequency value. Then, these components are filtered using a low-pass filter to eliminate high-frequency components, ensuring that only the components belonging to the frequency estimated by the optimization algorithm are obtained. The performance of this proposed method has been investigated for M and P classes defined in IEEE Std. C37.118.1 standard.
Benzer Tezler
- Gelişmiş model kullanılan fv dizilerde meta sezgisel algoritmalar ile kısmi gölgelenme koşullarında mgnt optimizasyonunun gerçekleştirilmesi
Implementation of mgnt optimization in partial shading conditions with meta- heuristic algorithms in pv arrays using advanced model
KEZBAN KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET DEMİRTAŞ
- Meta-sezgisel algoritmaların sistem tanımlama problemlerine uygulanması
Application of meta-heuristic algorithms to system identification problems
METİN ZALOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞEHMUS FİDAN
- Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks
Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu
JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Adaptive signal processing based intelligent method for fault detection and classification in microgrids
Mikroşebekelerde arıza tespiti ve sınıflandırması için adaptif sinyal işleme tabanlı akıllı yöntem
RESUL AZİZİ
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- A methodology for energy optimization of buildings considering simultaneously building envelope HVAC and renewable system parameters
Binalarda yapı kabuğu, mekanik sistemler ve yenilenebilir enerji sistemleri parametrelerinin eş zamanlı enerji optimizasyonu için bir yöntem
MELTEM BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2015
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ZERRİN YILMAZ
PROF. DR. MARCO PERINO