Güç trafolarına ait yağda erimiş gaz analizi sonuçlarının yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve arıza analizi
Interpretation of dissolved gas in oil analysis using ANN and fault analysis of failed power transformers
- Tez No: 165859
- Danışmanlar: PROF.DR. SEZAİ DİNÇER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: DGA, Yağda Erimiş Gaz Analizi, YSA, Güç Trafoları, Dissolved Gas In Oil Analysis, DGA, ANN, Power Transformers Page Number : 84 Adviser : Prof. Dr. M. Sezai DİNÇER
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ill ARIZALI GÜÇ TRAFOLARINA AİT YAĞDA ERİMİŞ GAZ ANALİZİ SONUÇLARININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DEĞERLENDİRİLMESİ VE ARIZA ANALİZİ (Yüksek Lisans Tezi) Abdulkadir GÖZÜTOK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Haziran 2005 ÖZET Enerji sistemlerinin temel görevi enerjiyi en ekonomik şekilde, kabul edilebilir bir güvenilirlik ve kalite seviyesinde müşteriye sunmaktır. Sistemin güvenilirliği de sistemi oluşturan elemanların güvenilirliğine bağlıdır. Bilindiği üzere güç sistemlerinde en temel ve önemli donanım trafolardır. Arızaların önlenmesi ve trafoların iyi işletme şartlarında çalıştırılması enerji sistemlerinde çok önemlidir. Trafolardaki izolasyon yağları ve selülozik maddeler normalin üzerinde elektriksel ve ısıl strese maruz kaldıklarında parçalanırlar ve bazı karakteristik gazlar oluşur. Bu gazların dağılımı elektriksel arızanın cinsini, gaz oluşum hızı da arızanın şiddetini gösterir. Bu yağda çözünmüş olan bu gazların bilgisi koruyucu bakım programları için oldukça kullanışlıdır. Yapay zekanın bir parçası olan Yapay Sinir Ağları, girişleri ve çıkışları arasında non-lineer bağıntı kurma yeteneği sayesinde, yağda erimiş gaz analizi sonuçlarına bağlı olarak arızanın teşhisinde kullanışlı ve güçlü bir araçtır. Bilim Kodu : 6080207
Özet (Çeviri)
IV INTERPRETATION OF DISSOLVED GAS IN OIL ANALYSIS USING ANN AND FAULT ANALYSIS OF FAILED POWER TRANSFORMERS (M.Sc. Thesis) Abdulkadir GÖZÜTOK GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY June 2005 ABSTRACT The basic function of the power systems is to supply customers with electric energy as economically as possible and with an acceptable degree of reliability and quality. System reliability depends on components' reliability. The condition of components and the environment directly affects system condition resulting in equipment failures. As well known, transformers are the basic essential elements and components in power systems. When insulating oils and cellulose materials in reactive equipment are subjected to higher than normal electrical or thermal stresses, they decompose to produce certain gases referred to as fault gases. The distribution of these gases can be related to the type of electrical fault and the rate of gas generation can indicate the severity of the fault. The identity of the gases being generated by a particular unit can be very useful information in any preventative maintenance program. As one branch of artificial intelligence (AT), the artificial neural network (ANN) is a useful and powerful tool in the field of fault diagnosis, thanks to the capability it possesses of non-linear mapping between its input and output vectors. Science Code : 6080207
Benzer Tezler
- Ferroresonance fault detection in electric power networks by artificial neural networks
Elektrik güç hatlarında ferrorezonans arızasının yapay sinir ağları ile belirlenmesi
GİZEM KULAKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAHİR ÇETİN AKINCI
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Conception of an online condition monitoring and assessment for transformer oil and design of a human-machine interface for real time analysis
Elektrik güç trafolarındaki kullanılan yağların gerçek zamanlı analizi için bir ölçüm siteminin geliştirilmesi ve insan-makine arayüzü tasarımı
LAMİNE CHERİF NDOUOP MOUCHİLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. METİN VARAN
- Yüksek gerilim model transformatöründe frekansa bağlı kayıp katsayısının yalıtkanlık analizi
Insulation analysis of frequency-dependent dissipation factor in high voltage model transformer
ONUR KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRAN EMEL ÖNAL
- Mineral yağa daldırılmış mukavvalarda kısmi boşalmaların incelenmesi
Investigation of the partial discharge on pressboards immersed in mineral oil
FATİH ATALAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUKDEN UĞUR