Yüksek gerilim izolatörlerinde atlama olayının yapay sinir ağları kullanılarak incelenmesi
Investigation of flashover phenomena on high voltage insulators using artificial neural network
- Tez No: 134799
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET CEBECİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: İzolatör, Kirlenme atlaması, Kir direnci, Atlama gerilimi, Dinamik ark modeli, Yapay sinir ağları. XI, Yalıtım, Yalıtım malzemeleri, Yapay sinir ağları, Yüksek gerilim, Insulator, Pollution flashover, Pollution resistance, Flashover voltage, Dynamic arc model, Artificial neural networks. ^j^y-a XII, Insulation, Insulating materials, Artificial neural networks, High voltage
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Doktora Tezi YÜKSEK GERİLİM İZOLATÖRLERİNDE ATLAMA OLAYININ YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK İNCELENMESİ Muhsin Tunay GENÇOĞLU Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı 2003, Sayfa: 112 Yüksek gerilimli iletim hatlarında kullanılan izolatörlerde görülen kirlenme atlaması, enerji iletiminde karşılaşılan en önemli problemlerden biridir. İzolatörün kompleks şeklinden dolayı modelini çıkarmadaki zorluk, farklı bölgelerin farklı kir yoğunlukları, izolatör yüzeyinde biriken kir tabakasının homojen olmayışı ve nemin kir üzerindeki etkisinin tam olarak anlaşılamaması gibi nedenlerle kirlenme atlaması problemi oldukça karmaşık bir hale gelmektedir. Kirli izolatörlerin atlama gerilimlerinin önceden belirlenmesi amacıyla, bazı kabuller ve ihmaller yapılarak çeşitli statik ve dinamik modeller geliştirilmiştir. Statik modeller, kuru band oluşumundan sonra meydana gelen kısmi arkı statik olarak dikkate aldıklarından, kesin sonuçları önceden belirlemek için uygun değildir. Deşarj parametrelerindeki ani değişikliklerin atlama gerilimi üzerindeki etkisini göz önüne alan dinamik modeller, atlama olayını statik modellerden daha iyi temsil ederler. Bu çalışmada kirlenme atlamasının tanımı, fiziksel mekanizması ve önemi açıklanarak, izolatör eşdeğer modelleri karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Ayrıca yapay sinir ağları detaylı olarak araştırılmıştır. İncelenen izolatörlerin ölçekli şekilleri üçgen elemanlara bölünerek, Sonlu Elemanlar Yöntemi uygulanmış ve izolatör yüzeyindeki potansiyel dağılımı, kir direncinin değişimi ve atlama gerilimi, geliştirilen yeni bir dinamik ark modeli üzerinden hesaplanmıştır. Seçilen on zincir tipi izolatörün atlama gerilimi karakteristikleri, doğru ve alternatif gerilimler için hesaplanarak diğer araştırmacıların elde etmiş oldukları sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Hesaplanan değerlerle eğitilen ve diğer araştırmacıların deneysel sonuçlarıyla test edilen yapay sinir ağı yardımıyla izolatörlerin kirlenme atlama davranışları incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT PhD Thesis INVESTIGATION OF FLASHOVER PHENOMENA ON HIGH VOLTAGE INSULATORS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Muhsin Tunay GENÇO?LU Fırat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical and Electronics Engineering 2003, Page: 112 Pollution flashover, observed on insulators in high voltage transmission, is one of the most important problem for power transmission. Pollution flashover is a very complex problem, because of the modeling difficulties of the insulator complex shape, different pollution density at different regions, non-homogenous pollution distribution on the surface of insulator and unknown effect of humidity on the pollution. In literature, some static and dynamic models were developed by making some assumptions and neglections to predict the flashover voltages of polluted insulators. Static models, which take the partial arc observed after the dry band existence into account statically; are not suitable for exact prediction. Dynamic models, which take the effect of instant variations of discharge parameters on flashover voltage into account, represents flashover event better than static models. In this study after presenting the definition, physical mechanism and importance of pollution flashover, insulator equivalent models are investigated and the models are compared. Artificial neural networks are also given in detail. For this purpose, concerned insulators' scaled shapes are partitioned into triangular elements, then Finite Element Method is implemented and finally potential distribution on the surface of insulator, variation of pollution resistance and flashover voltage are determined with the help of developed new dynamic arc model. The computed flashover voltage characteristics of selected ten types of string insulators have been compared with the results obtained by other researchers for direct and alternative voltages Insulator pollution flashover behaviour has been investigated by using Artificial Neural Networks and the obtained results are verified by other researchers' experimental results.
Benzer Tezler
- Yüksek gerilim izolatörlerinde kirlenme atlamasının dinamik ark modeli
Dynamic arc modeling of pollution flashover of high voltage insulators
ZAFER AYDOĞMUŞ
Doktora
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. MEHMET CEBECİ
- Yüksek gerilim izolatörlerinin kirlenme atlama davranışlarının sonlu elemanlar yöntemi yardımıyla belirlenmesi
Determination of pollution flashover behaviour of high voltage insulators by the finite element method
MUHSİN TUNAY GENÇOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. MEHMET CEBECİ
- Computer-aided estimation of the flashover performance of polluted high voltage insulators
Kirli yüksek gerilim izolatörlerinin atlama performanslarının bilgisayar destekli olarak belirlenmesi
MEHMET EFE ÖZBEK
Doktora
İngilizce
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET RUMELİ
- Yapay sinir ağı ile elektrot ve izolatör biçim optimizasyonu
Electrode and insulator contour optimization by artificial neural network
SUNA BOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ
- Surface charging of high-voltage spacers in SF6
Başlık çevirisi yok
ŞENOL İ. BEKTAŞ
Doktora
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. MİRZAHAN HIZAL