Elektrik dağıtım işlerinde bulanık mantık yöntemiyle risk değerlendirmesi
Risk assessment with fuzzy logic method in electricity distribution works
- Tez No: 989339
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM SEFA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Halk Sağlığı, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Kazalar, Public Health, Electrical and Electronics Engineering, Accidents
- Anahtar Kelimeler: Bulanık kümeler, Elektrik dağıtım sistemleri, Risk tahmini, İş sağlığı, Fuzzy sets, Electric distribution systems, Risk forecasting, Occupational health
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, elektrik dağıtım işlerinde iş sağlığı ve güvenliği açısından tespit edilen risklerin bulanık mantık yöntemiyle analiz edilmesini amaçlanmaktadır. Yapılan çalışmada 1994-2019 yılları arasında 18 549 iş kazası meydana geldiği tespit edilmiştir. Bu kazaların 666'sı ölümlü, 1826'sı ağır yaralanmalı, 14 903'ü hafif yaralanmalı ve 1154'ü maddi hasarlı olarak kaydedilmiştir. Kazaların büyük bir kısmının elektrik çarpması, elektrik arkı ve yüksekten düşme neticesinde gerçekleştiği tespit edilmiştir. Çalışmada, elektrik dağıtım işlerinde tespit edilen 152 adet risk analiz edilmiştir. Tespit edilen risklerin, risk skorlarının hesaplanması amacıyla MATLAB bulanık mantık araç kutusu yardımıyla 3 giriş ve 1 çıkıştan oluşan bulanık mantık tip-1 ve tip-2 sistemleri tasarlanmıştır. Tasarlanan sistemlerin MATLAB 2023b versiyonunda çalıştırılmasıyla 152 adet riske ait risk skorları hesaplanmıştır. Sistemin tip-1 yöntemiyle analiz edilmesi sonucu; 67 olası, 24 önemli, 38 yüksek, 23 çok yüksek risk tespit edilirken tip-2 yöntemiyle analizi sonucu ise 12 düşük, 55 olası, 31 önemli, 31 yüksek ve 23'te çok yüksek risk tespit edilmiştir. Hesaplanan risk skorlarının güvenilirliği ve öngörü yeteneğini ölçmek amacıyla oluşturulan modeller, Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ile eğitilerek sistem optimize edilmiştir. ANFIS öğrenme yeteneği ile hata payı minimize edilen modelin güvenilirliği, Monte Carlo simülasyonuyla test edilmiştir. 10 000 döngülü doğrulama süreci sonucunda elde edilen R2 = 0,9812 belirlilik katsayısı; ANFIS ile eğitilen modelin verilerle %98,12 oranında mükemmel bir uyum sağladığını göstermiştir.
Özet (Çeviri)
This study aims to analyze the risks identified within the scope of occupational health and safety in electrical distribution operations using the fuzzy logic method. The study determined that 18,549 occupational accidents occurred between the years 1994 and 2019. These accidents were recorded as follows: 666 fatal, 1,826 involving severe injuries, 14,903 involving minor injuries, and 1,154 resulting in property damage. It was observed that the majority of these accidents occurred as a result of electric shock, electric arc, and falls from heights. In the study, 152 distinct risks identified in electrical distribution operations were analyzed. To calculate the risk scores of the identified risks, Type-1 and Type-2 fuzzy logic systems consisting of 3 inputs and 1 output were designed using the MATLAB Fuzzy Logic Toolbox. Risk scores for the 152 risks were calculated by running the designed systems in the MATLAB 2023b version. Analysis using the Type-1 method identified 67 possible, 24 significant, 38 high, and 23 very high risks, whereas analysis using the Type-2 method identified 12 low, 55 possible, 31 significant, 31 high, and 23 very high risks. The models created to measure the reliability and predictive capability of the calculated risk scores were optimized by training them with the Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS). The reliability of the model, in which the margin of error was minimized through ANFIS learning capability, was tested using Monte Carlo simulation. The coefficient of determination (R2 = 0.9812), obtained as a result of a 10,000-iteration validation process, demonstrated that the model trained with ANFIS provided an excellent fit of 98.12% with the data.
Benzer Tezler
- Dağıtım transformatörlerinde bulanık mantık temelli arıza olasılığı tespiti
Fuzzy logic-based fault probability detection in distribution transformers
BAHADIRHAN GÜLHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENK GEZEGİN
- Bulanık sunuçlandırma tabanlı güç filtresi ve dinamik gerilim regülatörünün bir fazlı mikro rüzgar güç üretim sistemlerine uygulanması
Application of fuzzy reasoning based power filter and dynamic voltage regulator for single phase micro wind power generation systems
KENAN YANMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI ALTAŞ
- Şebeke bağlantısız FV-YP birleşik sistemleri için anahtarlamalı bir güç ve gerilim düzenleyici
A power and voltage compensator for utility independent PV-FC
GÖKSU GÖREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL H. ALTAŞ
- Yapay zeka teknikleri kullanılarak yüzey modelleme
Surface modeling using artificial intelligence techniques
ERKAN ÜLKER
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ARSLAN
- Harp gemisi elektrik dağıtım sisteminde arıza yerinin belirlenmesinde bulanık karar verme yönteminin uygulanması
Fault location in shipboard power distribution system using fuzzy decision making method
İZZET EMRE AFACAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK