Güç transformatörlerinde derin öğrenme tabanlı arıza tespiti
Deep learning based fault detection in power transformers
- Tez No: 956045
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMÜR AYDOĞMUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Transformatör merkezleri enerji sistemlerinin en önemli bileşenlerinden biridir. Bu merkezlerin en önemli teçhizatı olan güç transformatörlerinde oluşacak arızalar enerji arz güvenliğini tehdit ettiği gibi ağır maddi sonuçlar da doğurur. Güç transformatörlerindeki arızaları önceden tahmin ve tespit etmek sistemi ve güç transformatörünü korumak açısından çok önemlidir. Bu çalışmada güç transformatörleri hakkında genel bilgiler verilmiş, arızaların özelliklerinden bahsedilmiştir. Transformatörlerde oluşabilecek arızaların önceden tahmin edilmesi ve arıza türlerinin belirlenmesinde kullanılan yağda çözünmüş gaz analizi yöntemi (DGA) hakkında bilgiler verilerek, çeşitli DGA yöntemlerinden bahsedilmiştir. Güç transformatörlerinde meydana gelebilecek olası bir arızanın tespitinin klasik yöntemlere kıyasla derin öğrenme tabanlı sistemler tarafından daha güvenilir bir şekilde yapılabildiği gösterilmiştir. Böylece maddi değeri yüksek olan güç transformatörlerinin daha iyi korunduğu gibi, enerji kesinti süresini arttıracak ileri derecede hasar alma durumunun da önüne geçilmiş olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
It is one of the most important components of the energy efficiency of transformer cables. Malfunctions in power transformers, which are the most important equipment of these centers, have serious financial consequences such as threatening the amount of energy supply. Faults in power transformers are very important in terms of prediction and detection system and protection of power transformers. In this study, general information about power transformers is given and the characteristics of the faults are mentioned. Information about the dissolved gas analysis method (DGA) used in predicting possible (internal) faults that may occur in transformers and determining the types of faults is given, and various DGA methods are mentioned. It has been shown that the detection of a possible malfunction in power transformers can be made more reliably by deep learning-based systems compared to classical methods. In this way, it has been observed that power transformers with high financial value are better protected, and severe damage that will increase the duration of power outages is prevented.
Benzer Tezler
- Güç trafolarındaki plansız kesintileri önlemek için örnek bir kestirimci bakım tabanlı anomali tahminleme yöntemi geliştirilmesi
Development of a predictive maintenance-based anomaly prediction method to prevent unscheduled outages in power transformers
TUGAY EREN GÜZELYOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiManisa Celal Bayar ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAVUZ ATEŞ
- Inrush current fault detection in power transformers using machine learning
Güçte akım akımı hata tespiti makine öğrenimini kullanan transformatörler
HAJİR ADİL JASİM AL-SAADİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEVORK MARDİKYAN
- Düzlemsel transformatör kullanarak ileri yönlü dönüştürücü tasarımı
Designing a forward converter using planar transformer
HARUN KURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN YAZGI
- Transformatör iç arklarının geçici rejim sinyal işleme ve makine öğrenme yöntemleriyle erken tespiti
Early detection of transformer internal arcs using transient signal processing and machine learning
FEYYAZ ALPSALAZ
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiElektrik Tesisleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SALİH MAMİŞ
- Güç transformatörlerinde magnetik alanlar ve bu alanları meydana getiren mıleratrolary akımları
Başlık çevirisi yok
İSMAİL BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FEVZİ KENTLİ