Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Melih ÇOBAN
Danışman: Süleyman Sungur Tezcan
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.
| Anahtar Kelimeler : İletim hattı, kısa devre arızası, arıza yeri bulma, arıza türü belirleme, yapay zeka |