Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2011
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Dildade Aşkın
Danışman: İRES İSKENDER
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Transformatör, büyük maliyeti ve yatırımı açısından enerji taşıma ve dağıtım sistemleri içerisinde en önemli elemanlardan biridir. Transformatörlerde çekirdek ve sargılarda oluşan kayıplar önemli ısı artışlarına neden olur. Transformatör izolasyonunun sıcaklığı transformatörün faydalı ömrünü etkilediğinden izolasyonun hızlı yaşlanmasına neden olan transformatör izolasyon sıcaklığının bilinmesi gerekmektedir. Bu çalışmada kuru tip transformatörlerin sargı sıcaklık davranışını modellemek için yapay sinir ağ modelleri sunulmuştur. Yapay sinir ağlarının kullanılmasındaki amaç, kompleks ve lineer olmayan yapıların öğrenebilme yeteneğidir. Transformatörlerin sargı sıcaklığı davranışı dinamik olduğu için geri beslemeli yapay sinir ağ modelleri kullanılmıştır. Aynı ağ yapısı ve eğitim algoritması 5 KVA ve 3KVA ‘lık transformatörlerden alınan iki farklı deney seti verileri için uygulanmıştır. Performans belirleyici faktörü kullanarak yapılan değerlendirmeler sonucunda Bayesian Regulation eğitim algoritması ile eğitilen NARX yapay sinir ağ modelinin sistemimiz için en uygun yapı olduğu belirlenmiştir.