Enerji nakil hatlarında arıza oluşturabilecek unsurların yapay sinir ağları yöntemiyle insansız hava aracı ve termal kamera ile tespitinin gerçekleştirilmesi
Detection of factor that can make failure in energy transmission lines with unmanned aerial vehicle and thermal camera by artificial neural networks method
Yazar: KADİR ERTUNÇ
Danışman: PROF. DR. YÜKSEL OĞUZ
Afyon Kocatepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bakım planlaması = Maintenance planning ; Dağıtım şebekeleri = Distribution networks ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Termal görüntüleme = Thermal imaging ; Veri ambarı = Data warehouse ; Veri setleri = Data sets ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
Gelişen dünyamızda enerji talebi sürekli artış göstermektedir. Bu taleplerin karşılanabilmesi amacıyla elektrik dağıtım şebekesine sürekli olarak yeni bağlantı noktaları dahil edilmektedir. Genişleyen elektrik dağıtım şebekesinin işletilebilmesi ve enerji tedarik sürekliliğinin sağlanması amacıyla EPDK tarafından yayımlanan bakım usul ve esaslarına göre dağıtım şebekesinin oluşturan tüm teçhizatın ve tesisin iki yılda tüm keşif çalışmalarının tamamlanması gerektiği bildirilmiştir. Keşif çalışmaları doğrultusunda bakım çalışmalarının türleri ve planlamaları değişiklik göstermektedir. Bakım çalışmalarının omurgasını oluşturan keşif çalışmaları hali hazırda ekipler tarafından gözle muayene yöntemiyle gerçekleştirilmektedir. Bu geleneksel yöntem ile yapılan keşif çalışmaları yüksek maliyete, iş gücü kaybına, tespit eksikliklerine ve hayati risklere neden olmaktadır. Bu çalışmada geçmiş yıllara göre en fazla arıza oluşumuna sebebiyet veren unsurlar tespit edilerek sahadan aktif olarak görüntüleri toplanmıştır. Bu görüntülere ait sınıflar hatlara ağaç teması, kuş yuvası teması, yabancı cisim bulunması, beton direk ve traversin ekonomik ömrünü doldurması ve orta gerilim hatlarında orijinal sigorta kullanılmamasından oluşmaktadır. Veri setinin durumuna göre evrişimsel sinir ağlarında model tasarımı gerçekleştirilmiştir. Bu modelin insansız hava aracına Pycharm arayüzüyle Pyhton diliyle entegrasyonu sağlanmıştır. Saha ve sistem üzerinde yapılan testler sonucunda oluşturulan hata matrisi 5 farklı sınıf üzerinde %97 başarım oranıyla en yüksek F1 skoruna sahip olan tespitin orta gerilim hatlarında orijinal sigorta kullanılmaması olduğu görülmektedir.

Abstract:
In our developing world, the demand for energy is constantly increasing. In order to meet these demands, new connection points have been included in the electricity distribution network. The exploration of all equipment and facilities that make up the expanding electricity distribution network should be completed within two years. Types and planning of maintenance works vary in line with exploration activities. Exploration with traditional methods causes high costs, loss of workforce, lack of detection and risks to life. The factors causing the most failures compared to previous years were determined and images were actively collected from the field. The classes of these images; tree contact to the lines, bird's nest contact, presence of foreign objects, the concrete pole and sleeper to have completed their economic life and the absence of original fuses. Model design was carried out in convolutional neural networks according to the state of the data set. The integration of this model with the unmanned aerial vehicle with Python language is provided with the Pycharm interface. In the error matrix, it is seen that the original fuse was not used in the determination with the highest F1 score with a success rate of 97% in 5 different classes.