ISLANDING DETECTION IN DISTRIBUTED GENERATION GRIDS USING RECURRENT NEURAL NETWORKS
TEKRARLAYAN SİNİR AĞLARI KULLANARAK DAĞITILMIŞ ÜRETİM ŞEBEKELERİNDE ADALAŞMANIN BELİRLENMESİ
- Tez No: 765746
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırma, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) kullanılarak dağıtılmış üretim şebekelerinde adalaşma tespitini modellemeye ve simüle etmeye odaklanmaktadır. Bu çalışma, kural tabanlı matematiksel model ile birçok mikro kuşakta ara güç dağıtımında adalaşma algılamasını paylaşmak için kullanılan hassas etki üretimi ve yoğunluğunun nasıl bulunabileceğini sunmaktadır. Şu anda, sadece yüksek seviyeli voltaj trafo merkezinde, büyük enerji santrali yaşamında, hassas enerji kontrol altındadır. Bu çalışmanın amacı, dağıtılmış ağlarımıza çoklu mikro-şebekeler ekleyerek kullanım pozisyonlarına yakın duyarlı yetenekleri kullanmaktır. RNN'nin şebekeye eklenmesinin hayati faydalarından bazıları, yapı ağlarını tek yönlüden iki yönlüye kaydırmaktır. Çalışmanın bu kısmı, kamyonlardaki MG'nin bir soru veya bağlantı kopması ile kamyonlardaki enerjiyi nasıl izlemeyi sağladığını, sadece sistemin % 98.79'luk bir doğrulukla adalaşma tespiti için etkili enerjiyi dahil ederek irade düşüşüne ne şekilde zarar verdiğini, dağıtılmış üretim DG'nin eşit derecede“doğrudan dağıtım ağına veya sayacın müşteri tarafına bağlı bir elektrik güç kaynağı”olduğunu gösterir. Teknolojik yenilik, DG tesislerinin rüzgar, gelgit, dağıtım, hidroelektrik, biyoenerji ve mikro jenerasyon gibi çeşitli kaynak türlerini kullanmasını sağlamıştır.“Dağıtılmış”terimi, ihtiyaca daha yakın üretilecek güç arzının merkezi olmayan bir biçimini temsil etmektedir. Elektriğin büyük ölçekli enerji santrallerinden üretildiği ve uzun mesafeler boyunca müşteriye aktarıldığı geleneksel“merkezi”sistemlerin aksine, DG santralleri dağıtım şebekeleriyle ilişkilendirilen daha küçük ölçekli enerji kaynaklarını kullanmaktadır. Geleneksel dağıtım ağı ve buna bağlı işletme, enerji santralleri gibi büyük kapasiteli DG tesislerinin bağlantısı nedeniyle bir dizi etkiyle karşı karşıya kalmaktadır. D.G yeni bir bilgi birikimidir ve inanılmaz derecede güzel bir çalışma, yetkinlik ve ayrıca bu tedarikçilerden itibaren yönteme ivme kazandırabildiğimiz için güç fiyatını düşürmede daha başarılıdır. Bu yolla, kamyonlarla ilgili enerjinin doğrudan la-di-da kalacağı ve enerji maliyetini aşağıya indireceği şekilde etki ağından sonra ana hatları ayırarak etki akışı oluşumu ile sunuldu, genel yapı ve diğer yapı ile istenmeyen durumla karşı karşıya olmayan istenen maliyeti tamamladı.
Özet (Çeviri)
This research focuses on modeling and simulating islanding detection in distributed generation grids using Recurrent Neural Networks (RNN). This study offerings just how responsive influence production plus concentration can be present used to share islanding detection in intermediate power distribution across many micro-girds with rule-based mathematical model. Currently, just in high-level voltage substation, large energy plant life, responsive energy is under control. In this study, the objective to use responsive ability close to utilization positions by incorporating multi micro-grids across our distributed nets. Some of the vital benefit of the R.N.N addition to the grid is shifting the structure nets from the one-way to a two-way. This part of work out indicates how the M.G on the trucks provide to monitor the energy at the trucks throughout a question or else link severed, just by what means the system damages willpower decline by incorporating effective energy for islanding detection with an accuracy of 98.79%, distributed generation D.G is definite equally“an electric power source connected directly to the distribution network or on the customer side of the meter”. The technological innovation has enabled DG plants to utilize various types of resources like wind, tidal, distribution, hydropower, bioenergy and micro-generation. The term“distributed”represents a decentralized form of the power supply to be generated closer to demand. Unlike the traditional“centralized”systems, where electricity is generated from large-scale power plant and then being transferred to the customer through long distance, the DG plants utilize smaller scale energy floras associate with the dispersal networks. Traditional distribution net and corresponding operation confront a number of impacts due to the connection of DG plants with large capacity, e.g., the power plants. D.G is the new knowledges, and which come up with a incredibly nice running, competence, also better in reducing the power price since as of this suppliers we be able to give the momentum to the method. By way of it presented with influence stream formation thru detaching outlines after the influence net in what way the energy about trucks willpower remain la-di-da directly and diminish its energy cost to below , finished the wanted cost that is non with general structure and other structure take of counter with unwelcome state.
Benzer Tezler
- Islanding detection in distributed generation grids using recurrent neural networks
Dağıtılmış üretim şebekelerinde yenilenen sinir ağları kullanılarak adalanma tespiti
SARAH MAHMOOD FARHAN ALKINANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Passive detection of islanding events in microgrids using machine learning
Başlık çevirisi yok
ALI MAJEED MOHAMMED AL YASIRI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Islanding detection for microgrids using machine learning techniques
Mikro şebekelerde ada durumuna geçme koşulunun yapay öğrenme teknikleri kullanarak tespit edilmesi
AHMED MOHAMMED JAWAD KHALAF AL WAELI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ASSOC. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Designing a microgrid stabilizer using sliding mode controller
Kayan kipli denetleyici kullanarak mikro şebeke denetleyici tasarımı
HASAN MOUSAVİ SOMARİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Dağıtık üretimli şebekelerde adalaşma tespiti
Islanding detection in distributed generation
FEDAİ ZORLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTAN YANIKOĞLU