Yüksek gerilim hatlarında yıldırım elektromanyetik darbelerinin oluşturduğu arızaların makine öğrenmesi yöntemiyle tahminlenmesi
Prediction of lightning-induced faults in high voltage transmission lines using machine learning methods
- Tez No: 940789
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞÜKRÜ ÖZEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Elektromanyetik darbeler, Enerji iletim hatları, Geçici elektromanyetik, Yapay zeka ve makine öğrenmesi dersi, Electromagnetic pulses, Energy transmission lines, Transient electromagnetic, Artificial intelligence and machine learning course
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Enerji iletim hatları, yıldırım elektromanyetik darbelerine bağlı olarak ciddi arızalar ve enerji kesintileriyle karşı karşıya kalmaktadır. Geleneksel yöntemler yıldırım kaynaklı arızaların önlenmesi konusunda belirli başarılar sağlamış olsa da karmaşık meteorolojik değişkenler ve coğrafi faktörler nedeniyle tahmin performansları sınırlı kalmaktadır. Bu çalışmada, enerji iletim hatlarında yıldırım kaynaklı arızaların tahmini için Rastgele Orman Algoritması ve XGBoost algoritmalarının birleşimiyle oluşturulan hibrit model önerilmektedir. Model, 2015-2022 yılları arasında Antalya bölgesinde toplanan 360.000 yıldırım verisi ve 713 yıldırım kaynaklı arıza kaydı kullanılarak eğitilmiştir. Veri işleme sürecinde, eksik veri yönetimi, aykırı değer analizi ve özellik mühendisliği gibi teknikler uygulanmıştır. Modelin performansı, doğruluk, F1-skor, AİK-EAA ve Karışıklık Matrisi gibi metriklerle değerlendirilmiş ve hibrit modelin %93 doğruluk oranı ile geleneksel yöntemlere kıyasla üstün performans gösterdiği belirlenmiştir. Ayrıca, önerilen modelin hatalı pozitif ve hatalı negatif oranlarını azalttığı ve özellikle kritik arıza senaryolarında yüksek başarı sağladığı gözlemlenmiştir. Çalışmanın bulguları, hibrit makine öğrenmesi modellerinin enerji iletim hatlarındaki yıldırım kaynaklı arızaların tahmini için güçlü bir alternatif sunduğunu göstermektedir. Literatüre bütüncül mühendislik parametrelerini kullanarak tahmin yapan hibrit algoritma olarak girecek modelin, gelecekte farklı coğrafi bölgelerde test edilmesi, ek meteorolojik değişkenlerin entegrasyonu ve gerçek zamanlı uygulamalara uyarlanması önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
Power transmission lines are exposed to severe faults and power outages due to lightning-induced electromagnetic pulses. Although traditional methods have achieved certain success in preventing lightning-related faults, their prediction performance remains limited due to complex meteorological variables and geographical factors. In this study, a hybrid model is proposed for predicting lightning-induced faults in power transmission lines by combining the Random Forest Algorithm and the XGBoost algorithm. The model was trained using 360,000 lightning records and 713 lightning-induced fault events collected in the Antalya region between 2015 and 2022. During the data preprocessing stage, techniques such as missing data handling, outlier analysis, and feature engineering were applied. The model's performance was evaluated using metrics such as accuracy, F1-score, ROC-AUC, and confusion matrix. The results showed that the hybrid model achieved a 93% accuracy rate, significantly outperforming traditional methods. Furthermore, the proposed model demonstrated reduced false positive and false negative rates and showed high success particularly in critical fault scenarios. The findings of this study suggest that hybrid machine learning models offer a powerful alternative for predicting lightning-induced faults in power transmission lines. The proposed model, which integrates comprehensive engineering parameters for prediction, is expected to make a novel contribution to the literature. Future studies are recommended to test the model in different geographical regions, incorporate additional meteorological variables, and adapt it for real-time applications.
Benzer Tezler
- Bir ilaç fabrikasında personel gereksinmesinin belirmesi seçilmesi ve elde tutulmasına yönelik bir uygulama çalışması
Başlık çevirisi yok
EMİNE BOZBAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
İşletmeİstanbul ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUĞRAY KAYNAK
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Halvetiyyenin Şa'baniyye kolu ve Şa'ban-ı Veli
Başlık çevirisi yok
L. NİHAL YAZAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Türk Dili ve EdebiyatıGazi ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. ABDÜLKERİM ABDÜLKADİROĞLU
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı