Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Görkem GÖK
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Müslüm Cengiz Taplamacıoğlu
Eş Danışman: Özgül Salor Durna
Özet:
Bu tez çalışması, zaman alanında örneklenmiş güç sistemi verisinin ayrık Fourier dönüşümlerinin genlik ve faz dağılımlarını kullanarak, iki ayrı konuda geliştirilen çözümleri içermektedir. Bunlardan birincisi, Fazör Ölçü Birimi (Phasor Measurement Unit - PMU) frekans ölçüm verisinden güç sistemi geçici olaylarını sınıflandırmada kullanılan derin öğrenme (DL) tabanlı bir sınıflandırma sisteminin eğitim kümesini zenginleştirmek için sentetik veri üretme çalışmasıdır. Sentetik olarak geliştirilmiş eğitim setinin, yalnızca gerçek veri eğitim setinin kullanıldığı duruma kıyasla sınıflandırma başarımını arttırdığı gösterilmiştir. Önerilen sınıflandırma sistemi, özellikle küçük bir eğitim verisi seti mevcut olduğunda, görece düşük frekanslı bir örnekleme ile toplanan PMU ölçümlerinden, yüksek frekans içerikli geçici olayların sınıflandırılmasına yardımcı olmuştur. Sentetik PMU frekans verisi, PMU frekans verisi üzerindeki Ayrık Fourier Dönüşüm (Discrete Fourier Transform - DFT) analiz istatistiklerine dayalı olarak ters DFT kullanılarak üretilmiştir ve sınıflandırmayı gerçekleştiren derin öğrenme sisteminin eğitim kümesine eklenmiştir. Bu şekilde sentetik olarak zenginleştirilmiş eğitim kümesi kullanılarak, derin öğrenme yapısı, güç sistemi geçici olaylarını sınıflandırmak üzere eğitilmiştir. İkinci konu ise, Elektrik Ark Ocaklarının (EAO) dökümden döküme geçen süre boyunca akım davranışının, DFT genlik dağılımlarına bağlı olarak modellenmesidir. Önerilen yöntem, EAO’nun dökümden döküme geçen her bir fazı için (ön ergitme, ergitme ve arıtma) EAO akım davranışını ayrı ayrı modeller. Model, orijinal ve modellenmiş EAO akım dalgalarının Toplam Harmonik Bozulma (Total Harmonic Distortion - THD) histogramlarını ve kırpışma ölçümlerini karşılaştırarak doğrulanmıştır. Bu model, herhangi bir EAO'nun kurulumu öncesinde çeşitli amaçlarla benzetim ortamında model olarak kullanılabilir. Ayrıca, yalnızca ilk 13 harmonik bileşeni için genlik dağılım parametrelerini ve yüksek dereceli harmonikleri temsil eden tek çevrim uzunluğunda gürültü sinyali kullandığından dolayı diğer tekniklere göre düşük hesaplama yüküne sahip olduğu gösterilmiştir.
Anahtar Kelimeler : Güç kalitesi, güç sistemi olayları, güç sistemi olay sınıflandırması, derin
öğrenme, Gramian Açısal Alan, sentetik veri üretimi, elektrik ark ocağı
(EAO), EAO modellemesi