Geri Dön

Dalgacık teorisi kullanarak güç kalitesi ve geçici durumların analizi

Analysis of power quality and temporary status using theory of wavelet

  1. Tez No: 494935
  2. Yazar: ÖZGÜR TOMAK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ONUR ÖZDAL MENGİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Dalgacık analizi, Güç kalitesi, Sınıflandırma, Temel bileşenler analizi, Wavelet analysis, Power quality, Classification, Principal components analysis
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Giresun Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Elektrik, modern toplumun temel ihtiyaçlarından biridir. Elde edilmesi kolaydır. Elektronik cihazların sayısındaki ve kullanımındaki artış elektrik enerjisine ihtiyacı artırmaktadır. Yüksek kalitede elektrik ihtiyacı, yeterli bakımı yapılmış elektrik şebekeleri ile mümkündür. Elektrik şebekesi, ihtiyacı olan kullanıcılara elektrik enerjisi iletmek üzere oluşturulan bir ağ için elektrik üretir. Elektrik sebekesi temel olarak, generatör, iletim ve dağıtım hatları, aradaki transformatörlerden ve yüklerden oluşur. Üretim noktalarında yüksek gerilimlere çıkarılaran elektrik daha sonra dağıtım noktalarında daha alçak gerilimlere indirilir ve dağıtılır. Üretim ve dağıtım yapan kurulusların bu süreçte kaliteli, ucuz ve kesintisiz enerjiyi kullanıcılarına ulaştırması gerekmektedir. Güç kalitesi elektronik cihazların ömrünü uzatma ve arızaların önüne geçme açısından önemli bir unsurdur. Pahalı elektronik cihazların güç kalitesinden dolayı bozulması tüketiciler ile dağıtım yapan kuruluşlar arasında sorunlar çıkmasına neden olmaktadır. Bu tez, güç kalitesindeki bozulmayı belirlemeyi amaçlamaktadır. Bozulmaların tespit edilmesi önlem alma imkânı sağlamaktadır. Bu amaçla, oluşturulacak sistem, özellik çıkarımı için Dalgacık Dönüşümünü kullanır. Güç kalitesi bozulmalarına ait dokuz sınıf belirlenmiştir. Özellik sayısını azaltmak ve sınıflandırmayı hızlandırmak için temel bileşen analizi kullanılmıştır. 21 adet sınıflandırma yönteminin performansları incelenerek en uygun sınıflandırma yöntemi seçilmiştir. Tablolardaki sonuçlar MATLAB programı kulanılarak elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Electricity is one of the essential needs of modern society. It is easy to obtain. The increase in the number and the usage of electronic devices increase the need for electricity. The requirement of high-quality electricity is possible with adequately maintained electricity networks. The electric network generates electricity for a grid that is created to transmit electrical energy to users who need it. Electric network mainly consists of generator, transmission and distribution lines, in-between transformers and loads. The electricity, which is extracted at high voltages at the production points, is then lowered and distributed at lower voltages at the distribution points. Production and distribution organizations need to deliver high quality, cheap and uninterrupted energy to their users. Power quality is an essential factor in extending the life of electronic devices and preventing failures. Disruption of expensive electronic devices due to power quality causes problems between consumers and distributing organizations. This thesis aims to determine the deterioration of the quality of the power. Detection of deterioration provides the opportunity to take precautions. For this purpose, the system to be created uses Wavelet Transformation for feature extraction. Nine classes of power quality deterioration have been identified. Principal component analysis was used to reduce the number of features and accelerate classification. The performances of 21 classification methods were examined, and the most appropriate classification method was chosen. The results in the tables were obtained using the MATLAB program.

Benzer Tezler

  1. Yapay us yöntemleri kullanılarak enerji kalitesi bozucularının belirlenmesi

    Determining power quality distrubances using artificial neural networks

    ÇAĞRI KOCAMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik Tesisleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUAMMMER ÖZDEMİR

  2. Wavelet frames and redundant wavelet transforms for fault detection

    Dalgacık çerçeveleri ve artıklı dalgacık dönüşümleri ile arıza tespiti

    TAYFUN ŞENGÜLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

  3. Türk müziği enstrümanlarının öznitelik vektörlerinin çıkarılması ve yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması

    Obtaining the feature vectors of Turkish musical instruments and classification using artificial neural networks

    MEHMET HAŞİM AÇANAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİNE AYAZ

  4. A compressive sensing based on watermarking scheme for sparse image

    Seyrek imgelerin sıkıştırmalı örnekleme yöntemi ile damgalanması

    ALI A. H. KARAH BASH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGaziantep Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEMA KAYHAN

  5. Detection of human vital signs through obstructive barriers using UWB GPR

    Engel arkası hayati bulguların geniş bantlı yere nüfus eden radar ile tespiti

    CANSU BÜYÜKHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ

    YRD. DOÇ. DR. SAEID KARAMZADEH