Geri Dön

Islanding detection in distributed generation grids using recurrent neural networks

Dağıtılmış üretim şebekelerinde yenilenen sinir ağları kullanılarak adalanma tespiti

  1. Tez No: 884299
  2. Yazar: SARAH MAHMOOD FARHAN ALKINANI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Bu araştırma, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) kullanılarak dağıtılmış üretim şebekelerinde adalanma tespitinin modellenmesi ve simüle edilmesine odaklanmaktadır. Bu çalışma, kural tabanlı matematiksel model ile birçok mikro-giriş boyunca ara güç dağıtımında ada tespitini paylaşmak için duyarlı etki üretimi artı konsantrasyonun nasıl kullanılabileceğini sunmaktadır. Şu anda sadece yüksek gerilim trafo merkezlerinde, büyük enerji santral ömrüne sahip, duyarlı enerji kontrol altındadır. Bu çalışmada, dağıtılmış ağlarımıza çoklu mikro ızgaralar dahil ederek, kullanım konumlarına yakın tepki verme yeteneğini kullanma hedefi. R.N.N'nin ızgaraya eklenmesinin hayati faydalarından biri, yapı ağlarını tek yönden iki yöne kaydırmasıdır. Çalışmanın bu kısmı, kamyonlardaki M.G'nin, bir soru veya bağlantı kesildiğinde kamyonlardaki enerjiyi nasıl izlemeyi sağladığını, sistemin %98,79 doğrulukla adalanma tespiti için etkili enerji dahil ederek irade gücü düşüşüne nasıl zarar verdiğini gösterir. Dağıtılmış üretim D.G, aynı şekilde“sayacın müşteri tarafında bulunan veya doğrudan dağıtım ağına bağlı bir elektrik güç kaynağı”olarak tanımlanır. Teknolojik yenilikler sayesinde, dağıtılmış üretim (DG) tesisleri artık hidroelektrik, biyokütle, rüzgar, gelgit, dağıtım ve mikro üretim dahil olmak üzere çeşitli kaynakları kullanabilmektedir.“Dağıtılmış”kelimesi, talep noktasına daha yakın üretilen merkezi olmayan bir güç kaynağını ifade eder. Dağıtılmış üretim (DG) tesisleri, büyük ölçekli enerji santrallerinden elektrik üreten ve daha sonra bunu büyük mesafeler üzerinden müşteriye gönderen tipik“merkezi”sistemlerin aksine, dağıtım ağlarıyla ilişkili daha küçük ölçekli enerji floralarını kullanır. Enerji santralleri gibi çok büyük kapasiteye sahip DG tesislerinin bağlantısınedeniyle, geleneksel dağıtım ağı ve buna eşlik eden operasyon bazı zorluklarla karşı karşıyadır. D.G, yeni bilgiler ve inanılmaz derecede güzel bir çalışma, yeterlilik ile ortaya çıkan, aynı zamanda güç fiyatını düşürmede daha iyi, çünkü bu tedarikçilerden itibaren yönteme ivme verebiliyoruz. Etki ağının ardından ana hatların ayrılması yoluyla etki akışı oluşumu ile sunulan bu sayede kamyonlardaki enerjinin ne şekilde doğrudan la-di-da kalacağı ve enerji maliyetini aşağıya düşüreceği, genel yapıya uygun olmayan istenen maliyetin bitirilmesi ve diğer yapı, hoş karşılanmayan durumla karşı karşıya gelir.

Özet (Çeviri)

This research focuses on modeling and simulating islanding detection in distributed generation grids using Recurrent Neural Networks (RNN). This study offerings just how responsive influence production plus concentration can be present used to share islanding detection in intermediate power distribution across many micro-girds with rule-based mathematical model. Currently, just in high-level voltage substation, large energy plant life, responsive energy is under control. In this study, the objective to use responsive ability close to utilization positions by incorporating multi micro-grids across our distributed nets. Some of the vital benefit of the R.N.N addition to the grid is shifting the structure nets from the one-way to a two-way. This part of work out indicates how the M.G on the trucks provide to monitor the energy at the trucks throughout a question or else link severed, just by what means the system damages willpower decline by incorporating effective energy for islanding detection with an accuracy of 98.79%, distributed generation D.G is definite equally“an electrical power source that is either on the customer side of the meter or directly connected to the distribution network”. Thanks to technology innovation, distributed generation (DG) plants can now use a variety of resources, including hydropower, biomass, wind, tidal, distribution, and micro-generation. The word“distributed”refers to a decentralized power supply that is produced closer to the point of demand. The distributed generation (DG) plants use smaller scale energy floras associated with the dispersal networks, in contrast to the typical“centralized”systems, which create electricity from large-scale power plants and then send it to the client across great distances. Due to the connection of DG plants with enormouscapacity, such as the power plants, the traditional distribution net and accompanying operation face certain challenges. D.G is the new knowledges, and which come up with a incredibly nice running, competence, also better in reducing the power price since as of this suppliers we be able to give the momentum to the method. By way of it presented with influence stream formation thru detaching outlines after the influence net in what way the energy about trucks willpower remain la-di-da directly and diminish its energy cost to below, finished the wanted cost that is non with general structure and other structure take of counter with unwelcome state

Benzer Tezler

  1. Passive detection of islanding events in microgrids using machine learning

    Başlık çevirisi yok

    ALI MAJEED MOHAMMED AL YASIRI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  2. Islanding detection for microgrids using machine learning techniques

    Mikro şebekelerde ada durumuna geçme koşulunun yapay öğrenme teknikleri kullanarak tespit edilmesi

    AHMED MOHAMMED JAWAD KHALAF AL WAELI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ASSOC. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  3. Designing a microgrid stabilizer using sliding mode controller

    Kayan kipli denetleyici kullanarak mikro şebeke denetleyici tasarımı

    HASAN MOUSAVİ SOMARİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  4. Dağıtık üretimli şebekelerde adalaşma tespiti

    Islanding detection in distributed generation

    FEDAİ ZORLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTAN YANIKOĞLU

  5. MİKROŞEBEKE SİSTEMLERİNE YÖNELİK DİJİTAL SİNYAL İŞLEYİCİLİ KONTROLLÜ STATİK AKILLI ANAHTAR TASARIMI VE UYGULANMASI

    DESIGN AND IMPLEMENTATION OF A DIGITAL SIGNAL PROCESSOR CONTROLLED STATIC SMART SWITCH FOR MICROGRID SYSTEMS

    TOLGA ÖZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Tesisleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BAYSAL