Partial discharge source identification using PRPD data and deep learning techniques
PRPD verilerini ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak kısmi boşalma kaynağı tanımlama
- Tez No: 849264
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KEYVAN FIRUZI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Güç Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kısmi Boşalma, iletkenler arasındaki yalıtımı yalnızca kısmen köprüleyen ve bir iletkenin yanındayken veya değilken meydana gelebilecek olan bölgesel elektrik boşalması durumudur. Bu durum, yüksek gerilim stresi altındaki kablolarda, trafolarda ve elektrikli ekipmanlarda oluşabilir. Hızla ilerleyen tehlikeli bir olay olduğu için sonunda yalıtım malzemelerinin zarar görmesine ve ekipmanların hizmet dışı kalmasına neden olur. Bu alanda yapılan çalışmalar literatür araştırması ile ortaya konulmuştur. Laboratuvar ortamında gerçek hayattaki durumlara benzer test düzenekleri kurularak korona, iç ve yüzey kısmi boşalmaları ile ilgili deneyler gerçekleştirilmektedir. Laboratuvar deneylerinden elde edilen PRPD verileri kullanılarak gri tonlamalı görüntüler oluşturulmuş ve bunlar kısmi deşarj türlerinin sınıflandırılması için derin öğrenme modellerini eğitmek ve test etmek için kullanılmaktadır. Bu amaçla, öğrenme aktarımı yöntemi ile ResNet50, VGG16, VGG19, Inception ve Xception modelleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre derin öğrenme modelleri yüksek doğruluk seviyelerine ulaşmıştır.
Özet (Çeviri)
Partial discharge is a phenomenon of localized electrical discharge that only partially bridges the insulation between conductors and which can or cannot occur adjacent to a conductor. It can occur within cables, transformers, and electrical equipment under high-voltage stress. As it is a dangerous event that progresses rapidly, it eventually causes the insulation materials to be damaged and the equipment to be out of service. In this thesis, the features of the Partial Discharge phenomenon are investigated. The studies on this field are revealed with the literature research. Test setups similar to real-life situations are constructed in the laboratory environment, and experiments are carried out related to corona, internal, and surface partial discharges. Grayscale images are created using PRPD data obtained from laboratory experiments, and they are used to train and test the deep-learning models for the classification of the partial discharge types. For this purpose, ResNet50, VGG16, VGG19, Inception, and Xception models are used via the transfer learning method. According to the results, the deep learning models have reached high accuracy levels.
Benzer Tezler
- Dağıtım şebekelerinde kısmi deşarj analizi
Partial discharge analysis in distribution networks
HÜSNÜGÜL TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HEYBET KILIÇ
- Yaşam döngüsü analizi ile plastik geri kazanım sektörünün çevresel etkilerinin belirlenmesi
Determination of environmental impacts of the plastic recycling industry through life cycle assessment
ÖZLEM BİLALOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Çevre MühendisliğiSakarya ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİYE SUNA ERSES YAY
- Domuz ciğeri ve bezelye tohumundan diamin enziminin izolasyonu saflaştırılması ve özelliklerinin incelenmesi
The Isolation of DAO from pig liver and pea seedling and purification and specification
YÜKSEL GÜVENİLİR(AVCIBAŞI)
- Referans kısmi boşalma kaynağının yüksek doğru gerilim koşullarında incelenmesi
Analysis of partial discharge reference source under high direct voltage conditions
ÖZCAN KALENDERLİ
Doktora
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. MUZAFFER ÖZKAYA
- Transformatörlerde kısmi boşalmanın ölçümü ve konumunun belirlenmesi için yeni bir yöntem geliştirilmesi
Developing a novel method for partial discharge measurement and location in transformers
KAAN GÜLNİHAR
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUKDEN UĞUR