Intelligent fault diagnosis in power systems using neural networks
Güç sistemlerinde yapay sinir ağları kullanarak akıllıca arıza tahmini
- Tez No: 23619
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMET ERKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Güç Sistemi Arıza Tespiti, Yapay Zeka, Örüntü Tanıma, Yapay Sinir'Ağları, Arıza tespiti, Elektrik güç sistemleri, Yapay sinir ağları, Power System Fault Diagnosis, Artificial Intelligence, Pattern Recognition, Neural Networks, Fault diagnosis, Electric power systems, Artificial neural networks, Artificial intelligence
- Yıl: 1992
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZ GÜÇ SİSTEMLERİNDE YAPAY SINIR AĞLARI KULLANARAK AKILLICA ARIZA TAHMİNİ GEZGİN, Cahit Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Tez Yöneticisi: Doç. Dr. ismet ERKMEN Ağustos. 1992, 107 sayfa Bu tezde, elektrik güç sistemlerinde arızaların tespiti için yapay sinir ağı tabanlı bir örüntü tanıyıcı geliştirilmiştir. Kullanılan sinir ağı ileribeslemeli çok tabakalı, geri yayılım öğrenme algoritmasını kullanmaktadır. Sinir ağına gelen girdiler elektrik güç sisteminde çalışan rölelerden ve açma yapan devre kesicilerden alınmaktadır. Bir arıza sonrasında, sinir ağı koruma sisteminden elde edilebilen bilgiyi kullanarak, tek bir satır halinde arızanın en muhtemel yerini vermektedir. Öngörülen metot, biri hipotetik, diğeri Türkiye Elektrik Kurumu güç sisteminden alman gerçek bir sistem üzerinde denenmiştir. Metodun performansının değerlendirilmesi ve sonuçlar tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT INTELLIGENT FAULT DIAGNOSIS IN POWER SYSTEMS USING NEURAL NETWORKS GEZGİN, Cahit M.S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: AssocJProf Dr. Ismet Erkmen August, 1992, 107 pages In tiiis thesis, a neural network based pattern recognizer for the diagnosis of electric power system faults is developed. The neural network architecture used consists of a feedforward -layered ANN with foackpropagation training algorithm. Inputs to the neural network are obtained from operated relays and tripped circuit, breakers of the electric power system. After the -occurrence of a fault, the neural network gives the most possible zone for the fault with a line of text using the data available from protection system.The proposed method is tested on two power systems, one of which is hypothetical and the other is real system taken from Turkish Electricity Authority power system. Performance evaluation of the method is also carried out and results are discussed.
Benzer Tezler
- Gerilim kararlılığı gevenilirliğinin expert sistemlerle incelenmesi
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA SAVAŞAN
Doktora
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NUSRET YÜKSELER
- Liderlik etkinliğinin ölçümü için bir model önerisi
Başlık çevirisi yok
ZEYNEP DİDEM DEMİRÖZLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN VEHBİ KOÇ
- Uzman sistemler ve uygulamaları
Expert systems and applications
NİLGÜN YAPICIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET F. ÖZOK
- Hybrid methods in intelligent control
Akıllı kontrol alanındaki hibrid yöntemler
TUNCAY SERHAT
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Küçük boy telefon santrallarının bakım ve onarımı için bir uzman sistem tasarımı
Başlık çevirisi yok
OĞUZ OKTAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. EŞREF ADALI