İletim hatlarında yapay zekâ yöntemleri kullanılarak kısa devre arıza yerinin tespiti ve sınıflandırılması
Short circuit fault location and classification using artificial intelligence methods in transmission lines
- Tez No: 776338
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SÜLEYMAN SUNGUR TEZCAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Arıza tespiti, Kısa devre arızaları, Yapay zeka, İletim hatları, Fault diagnosis, Short circuit defect, Artificial intelligence, Transmission lines
- Yıl: 2022
- 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
Enerji iletim hatları, modern dünyaya hayat veren, evlerinde ve iş yerlerinde tüketicilere elektrik enerjisini sağlayan hayat damarlarıdır. Bu yüzden elektrik iletim hatlarının sorunsuz çalışmasını sağlamak ve oluşan kısa devre arızalarının onarımını hızlandırmak oldukça önemlidir. Bu tez kapsamında, farklı iletim hatlarında meydana gelen kısa devre arızalarının onarım süresini kısaltmak amacıyla arıza tespiti, arıza sınıflandırması, arıza yeri tahmin yöntemleri sunulmuş ve hali hazırda yapılmış çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Sunulan yöntemler yapay zeka tabanlı olup veri setleri üretilerek eğitim ve test işlemleri gerçekleştirilmiştir. Üzerinde çalışılan iletim hatları PSCAD/EMTP ve MATLAB programları yardımıyla modellenmiştir. Arızalı veriler farklı arıza koşulları altında benzetim programları yardımıyla üretilmiştir. Elde edilen arıza verileri Hızlı Fourier dönüşümü, Ayrık Dalgacık Dönüşümü gibi sinyal işleme yöntemleri kullanılarak ön işleme tabi tutulmuşlardır. Ön işlem sonrasında elde edilen özellikler önerilen yöntemlerin girişi olarak kullanılmıştır. Arıza yeri tahmini, arıza sınıflandırılması ve arıza tespit çalışmalarında kullanılan yöntemler eğitim verisi içinde bulunmayan test verileri yardımıyla kontrol edilmiştir. Elde edilen sonuçlar ve yapılan karşılaştırmalar, sunulan yöntemlerin en az literatürde bulunan yöntemler kadar başarılı olduğunu ve alternatif oluşturabileceklerini göstermişlerdir. Ayrıca bu tez kapsamında, Hibrit Taguchi Girdap Arama algoritması tabanlı bir ileri beslemeli yapay sinir ağı, sınıflandırma çalışmalarında kullanılmak üzere sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Energy transmission lines are the lifelines that give life to the modern world and provide electrical energy to consumers in their homes and workplaces. Therefore, it is very important to ensure the smooth operation of electrical transmission lines and speed up the repair of short-circuit faults. In this thesis, in order to shorten the repair time of short-circuit faults occurring in different transmission lines, fault detection, fault classification and fault location estimation methods are presented and compared with previous studies. The presented methods are based on artificial intelligence. Training and testing processes were carried out by producing data sets. The transmission lines studied were modeled with the help of PSCAD/EMTP and MATLAB programs. Faulted data were produced with the help of simulation programs under different fault conditions. Obtained fault data were preprocessed using signal processing methods such as Fast Fourier Transform, Discrete Wavelet Transform. The properties obtained after preprocessing were used as inputs for the proposed methods. The methods used in fault location estimation, fault classification and fault detection studies were checked with the help of test data not included in the training data. The results obtained and the comparisons made have shown that the presented methods are at least as successful as the methods found in the literature. Proposed methods can create alternatives to other methods in literature. In addition, within the scope of this thesis, a feed forward neural network based on the Hybrid Taguchi Vortex Search algorithm was presented for use in classification studies.
Benzer Tezler
- Detection and classification of faults on the dc side of photovoltaic systems using logistic model tree algorithm
Lojistik model ağacı algoritması ile fotovoltaik sistemlerin dc tarafındaki hataların tespiti ve sınıflandırılması
BOĞAÇ OĞUZ TOĞAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. COŞKUN FIRAT
- Sürekli rejim şartlarında nükleer yakıt çubuklarında tek ve iki boyutlu ısı iletiminin analizi
In steady-state conditions analyses of one and two dimensional conduction in nuclear fuel rods
İBRAHİM ATILGAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERCAN ATAER
- Çeltik kabuklarının yalıtım malzemesi olarak kullanılması
Başlık çevirisi yok
B.CİHAN ÇELEBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KIRBIYIK
- Realization of transmitter and receiver clock generation units and channel switching unit in a modified analog radio relay
Değiştirilen bir analog radyodaki verici ve alıcı saat üretimi birimleri ve kanal anahtarlama biriminin gerçekleştirilmesi
AYHAN BÜYÜKSEMERCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT AŞKAR
- Yanal su alma yapılı dolu gövdeli bağlamalarda ayırma duvarının sürüntü maddesine etkisi
Einfluss der trennwaendezur verhütung der seitlichen wasserentnahmen der fasten wehranglagen
TÜLAY ÖZBEK