Enerji sisteminde arıza yerinin belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanımı
Use of artificial neural networks in fault location determination in energy systems
- Tez No: 988555
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERKAN ATMACA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüz güç sistemlerinde, bakım ve onarım süreçlerinde süreklilik ve güvenilirlik büyük önem taşımaktadır. Bu durum, söz konusu süreçlerin optimize edilmesi için farklı yaklaşımların kullanımında artışa neden olmuştur. Empedans tabanlı ve yürüyen dalga gibi bazı geleneksel teknikler yaygın olarak kullanılmakta olsa da, birçok zorlukla karşılaşmaktadırlar. Bu sınırlamalar, örüntü tanıma yoluyla hızlı ve sağlam arıza tespiti ile konumlandırma potansiyeli sunan Yapay Sinir Ağlarına (YSA) olan ilgiyi artırmıştır. Bu tez çalışmasında, elektrik iletim sisteminde meydana gelen çeşitli arızaların hızlı ve doğru şekilde tespiti ile yerinin belirlenmesinde Yapay Sinir Ağlarının kullanımı ele alınmaktadır. Pozitif ve sıfır bileşen gerilim ve akımları olmak üzere simetrik bileşenler, MATLAB Simulink'te modellenen 132 kV'luk bir iletim hattından çıkarılmış ve bu zaman domeni değerleri ileri beslemeli YSA'ya girdi olarak verilmiştir. Sonuçta, 200 km uzunluğundaki iletim hattı boyunca hem arıza tipini sınıflandırabilen hem de yerini tahmin edebilen, rastgele değiştirilen arıza direnci ve arıza başlangıç açısı değerlerine rağmen yüksek doğruluk sağlayan bir ağ elde edilmiştir. Geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında, YSA tabanlı yaklaşımın gürültüye ve model parametrelerine karşı daha az hassas olduğu ve birçok arıza tipi üzerinde genelleme yapabildiği gözlemlenmiştir. Testler, sinir ağının arıza tanımlama doğruluğunun ortalama %99.5, arıza yerini belirleme doğruluğunun ise %92'nin üzerinde olduğunu doğrulamıştır. Elde edilen sonuçlar, YSA tabanlı yöntemlerin mevcut koruma sistemleri ile birlikte kullanılarak doğru arıza tespiti ve yer belirleme sağlanabileceğini desteklemektedir.
Özet (Çeviri)
In power systems today, the continuity and reliability of power is of utmost importance for repair and maintenance, this has caused a growth in the use of different approaches to try and optimize this process. Some of the conventional techniques such as impedance-based and Traveling wave are widely adopted but face a myriad of challenges. These limitations have given rise to the growing interest in Artificial Neural Networks which can offer the potential for quick and robust fault identification and location through pattern recognition. This thesis presents the use of Artificial Neural Networks for the rapid and accurate identification and localization of a variety of faults in electrical transmission system. The symmetrical components specifically the positive and zero sequence voltage and currents were extracted from a 132 kV Transmission line model that was simulated in MATLAB Simulink, these time-domain values were used as input for the feedforward ANN. The result is a Trained Network that is designed to simultaneously classify the fault type and estimate its location along the 200 km transmission line, achieving high accuracy even after randomly varying fault resistance and fault inception angle values. Compared to conventional methods the ANN-based approach displayed lower sensitivity to noise and model parameters and generalization over many fault types. The testing confirmed that the average accuracy of the Neural network was 99.5% for fault identification and over 92% for fault location. The results shown, support the claim that ANN-based methods could be used alongside existing protection systems to ensure accurate fault identification and location.
Benzer Tezler
- Wide-area measurement-based early prediction and corrective control for transient stability in power systems
Güç sistemlerinde geçici hal kararlılığı için geniş alan ölçümlerine dayalı erken kestirim ve düzeltici kontrol
MOHAMMED S.M. MAHDI
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Enerji iletim hattı parametrelerinin kestiriminin incelenmesi
An examination of power transmission line parameters' estimation
ESRA KARAER
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- Dağıtılmış üretim'e sahip elektrik dağıtım sistemlerinde, arıza akımı sınırlayıcılarının ve yerleşim yerlerinin etkilerinin incelenmesi
A study of the effects of fault current limiters and their location on power distribution system with distributed generation
GÖKHAN ÇAKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- Üretim birimi içeren elektrik dağıtım sistemlerinde arıza yeri belirlenmesinin incelenmesi
The fault location study in electrical distribution systems with generation plant
ÖZENÇ SÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- Fault lacation identification in distribution systems utilizing PLC
Dağıtım sisteminde PLC kullanarak arızalı bölgenin bulunması
NESİMİ ABAT
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. NEVZAT ÖZAY