Güç akış analizinde coğrafi bilgi sistemlerinin kullanılması
Power flow analysis using geographical information systems
- Tez No: 378386
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BORA ACARKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Engineering Sciences, Electrical and Electronics Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Güç sistemleri, Power systems
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, 380 ve 154 kV'luk 66 baralı örnek bir şebeke üzerinde açık kaynak kod kullanılarak ve gerçek sistem değerleriyle yapılan güç akış analizi sonuçlarının coğrafi bilgi sistemlerinde kullanılması gösterilmiştir. Yapılan çalışmalar, görselleştirmede ArcGIS, güç akışı için MATLAB'ın PSAT (Power System Analysis Toolbox) yazılımı ve PowerWorld simülasyon programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bara gerilim ve açı değerleri, hat ve bara yüklenme durumları düzey haritasıyla gösterilmiş, yeni hat veya bara eklenmesi gibi durumlarda sistemde ne gibi değişikliklerin olacağı görselleştirilmiş, mevcut sistemin 10 yıl sonrası için öngörülerde bulunulmuş, CBS'nin özellikleri de kullanılarak aynı anda iki farklı elektriksel büyüklüğün görüntülenmesi sağlanmış ve sonuçların hem analiz hem görselleştirme yapabilen gelişmiş lisanslı yazılımlarla yakın olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this study, the application of the power flow analysis for a sample network of 380 and 154 kV with 66 buses by using an open-source code and performed with actual system values in the geographical information systems has been shown. Studies were realized by using ArcGIS for visualization, MATLAB's PSAT (Power System Analysis Toolbox) software and PowerWorld simulation program for power flow analysis. The voltage and phase angle values, line and bus status have been indicated with contours and in cases where new lines and buses are added, the possible changes in the system have been visualized and the status of the current system 10 years later predicted; also by using the GIS properties, displaying two different electrical parameters at the same time is ensured and it has been seen that results are very close to original licensed software, performing both the analysis and visualization.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Akarsu havzalarında topoğrafik nem indeksleri ile taşkına meyilli alanların belirlenmesi
Determination of flood prone areas with topographic wetness indices in the river basins
IŞITAN SELİN ERMİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAFZÜLLAH AKSOY
- Mekansal-zamansal hasta hareketlilik verileriyle mekansal etkileşim örüntülerinin analizi ve akış haritaları aracı tasarımı ve geliştirilmesi
Analysis of spatial interaction patterns using spatio temporal patient mobility data, and designing and developing a flow mapping tool
SELMAN DELİL
Doktora
Türkçe
2019
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK
- Çatı güneş panelleri tedarik zinciri analizi
Supply chain analysis of rooftop solar panels
MUZAFFER CEM ATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZGÜR KAYALICA
- Travel time reliability analysis of urban transportation network in city of Baghdad using probe vehicle
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA MIMOON HABEEB AL-FATYAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İnşaat MühendisliğiSakarya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ASLAN