Elektrik güç sistemlerinde ferrorezonans analizi yapay zeka tabanlı tespit ve matlab simülasyonu
Ferroresonance analysis in electric power systems artificial intelligence based detection and matlab simulation
Yazar: FATİH SALİHOĞLU
Danışman: PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Ferrorezonans, yüksek gerilimli elektrik güç sistemlerinde meydana gelebilecek
karmaşık ve potansiyel olarak tehlikeli bir fenomendir. Genellikle, trafolar,
kondansatörler ve anahtarlar gibi sistemin doğrusal olmayan bileşenlerinin etkileşimi
ile ilişkilidir ve sistemin bileşenleri belirli frekansta rezonansa girdiğinde ortaya çıkar.
Ferrorezonans, aniden yük değişiklikleri, arızalar veya anahtarlama işlemleri gibi
belirli koşulların tetiklemesiyle başlar ve bunun sonucunda anormal gerilim ve akım
salınımları meydana gelir. Bu salınımlar, elektrikli ekipmanlara ciddi zararlar
verebilir, güç tedarikini kesebilir ve onarım maliyetleri, duruş süreleri ve sistem
arızaları nedeniyle finansal kayıplara yol açabilir. Ferrorezonansın öngörülemezliği,
geleneksel koruma sistemleri için bir zorluk oluşturur ve bu olayı gerçek zamanlı
olarak tespit etmek ve önlemek zordur.
Ferrorezonansın etkileri, trafolar ve kondansatörler gibi önemli elektrikli bileşenlere
kalıcı zararlar verebilecek yüksek gerilim zirveleri ve bozulmuş akım dalgaları olarak
kendini gösterir. Bu etkiler genellikle öngörülemezdir ve uzun süre devam edebilir, bu
da güç şebekesine yönelik riskleri daha da artırır. Ferrorezonans meydana geldiğinde,
izolasyon arızaları, ekipman aşırı ısınması ve hatta trafoların ve diğer kritik altyapıların
felakete uğraması gibi felaket sonuçları doğurabilir. Ferrorezonansın neden olduğu
zararlı elektriksel dalgalanmalar, sistem genelinde yayılabilir ve yakınlardaki trafolara
etki ederek geniş çaplı elektrik kesintilerine yol açabilir. Böyle olaylar güç kaybı,
ekipman arızası, uzun kurtarma süreleri ve büyük finansal kayıplara neden olabilir. Bu
nedenle, ferrorezonansın doğru bir şekilde tespit edilmesi ve önlenmesi, güç
sistemlerinin güvenilir bir şekilde çalışabilmesi için çok önemlidir. Gelişmiş tespit
tekniklerinin geliştirilmesi, ferrorezonansın etkisini azaltmaya ve güç şebekelerinin
dayanıklılığını artırmaya yardımcı olabilir.
Geleneksel ferrorezonans tespit yöntemleri genellikle frekans analizi, zaman alanı
simülasyonları ve sistem modelleme gibi tekniklere dayanır. Ancak, bu yöntemler
genellikle gerçek zamanlı tespit açısından yetersiz kalır, çünkü yüksek hesaplama
gereksinimleri vardır ve güç sistemlerinin dinamik doğasını hesaba katmak için
esneklikten yoksundurlar. Ayrıca, geleneksel yaklaşımlar zamanında uyarılar
sağlamayabilir, bu da müdahale gecikmelerine ve ekipmanlara daha fazla zarar
verilmesine yol açabilir. Buna karşılık, yapay zeka (YZ) tabanlı teknikler, makine
öğrenmesi (ML), derin öğrenme ve zaman serisi analizi gibi yöntemler, ferrorezonansı
daha doğru ve hızlı bir şekilde tespit etmek için umut verici alternatifler sunmaktadır.
YZ tabanlı yöntemler, sistem verilerindeki desenleri ve anormallikleri analiz ederek
ferrorezonansın başlangıcını tahmin edebilir ve potansiyel arızalar için erken uyarılar
sağlayabilir. Bu yaklaşımlar, tespit hızını artırmanın yanı sıra, olaylara daha hızlı yanıt
verilmesini sağlayarak maliyetleri ve duruş sürelerini de azaltır. Tespit sürecini
otomatikleştirerek, YZ tabanlı izleme sistemleri manuel müdahalelere olan bağımlılığı
azaltır ve güç sistemlerinin genel verimliliğini ve güvenilirliğini artırır.
Bu çalışma, ferrorezonans olaylarını tespit etmek ve analiz etmek için üç farklı YZ
tabanlı tekniğin kullanımını incelemektedir: K-En Yakın Komşular (KNN), Destek
Vektör Makineleri (SVM) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları. Bu teknikler,
ferrorezonans tespiti ile ilgili farklı yönleri ele almak ve zaman serisi verileri için
uygunlukları nedeniyle seçilmiştir. Çalışmanın amacı, her makine öğrenmesi
modelinin gerçek zamanlı gerilim ve akım ölçümleri temelinde ferrorezonans
olaylarını tespit etme performansını değerlendirmektir. Bu çalışmada kullanılan veri
seti, normal ve ferrorezonans koşullarını temsil eden simüle edilmiş güç sistemi
verilerini içermektedir ve her model için eğitim ve test setlerine ayrılmıştır. Simüle
edilmiş veri kullanımı, modellerin çeşitli ferrorezonans senaryolarında eğitilmesi ve
test edilmesi için kontrollü deneyler yapılmasını sağlamaktadır, bu da etkinliklerinin
kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesini garanti eder. Ayrıca, veri artırma teknikleri
uygulanarak modellerin sağlamlığı artırılmış ve farklı senaryolarda genelleme yapma
yetenekleri geliştirilmiştir.
KNN, küçük ve orta ölçekli veri setleri üzerinde etkili olan basit ancak güçlü bir
sınıflandırma algoritması olduğu için seçilmiştir. KNN, veri noktalarını yakınlarındaki
diğer veri noktalarına göre sınıflandırır, bu da onu güç sistemi verilerindeki desenleri
tespit etmek için uygun hale getirir. Ancak, KNN'nin hesaplama karmaşıklığı veri
setinin büyüklüğü arttıkça artar, bu da büyük veri setleri için ölçeklenebilirliğini
sınırlayabilir. SVM ise, doğrusal olmayan verileri sınıflandırabilme yeteneği ve
karmaşık sınıflandırma görevlerinde doğruluğu ile seçilmiştir. SVM, veri noktalarını
ayrıştıran hiper düzlemler oluşturur ve karmaşık ferrorezonans desenlerinde doğrusal
olmayan karar sınırlarını işlemek için özellikle etkilidir. SVM, doğrusal olmayan karar
sınırlarını işleyebilmesi sayesinde zorlu senaryolarda bile ferrorezonans olaylarını
doğru bir şekilde sınıflandırmıştır. LSTM ağı ise, ferrorezonans olaylarının dinamik
ve sıralı doğasını modellemek için kullanılmıştır, özellikle zaman serisi verileri için
idealdir. LSTM ağları, sıralı verilerde uzun vadeli bağımlılıkları öğrenebilme
yeteneğine sahip olup, ferrorezonans olaylarının zaman içindeki dinamiklerini
modelleyerek potansiyel arızaların erken uyarılarını sağlar.
Her modelin performansı, doğruluk, hassasiyet, hatırlama ve F1 puanı gibi çeşitli
metriklerle değerlendirilmiştir. Sonuçlar, KNN'nin küçük veri setlerinde iyi
performans gösterdiğini ve ferrorezonans olaylarını yüksek doğrulukla tespit ettiğini
göstermiştir. Ancak, veri seti büyüdükçe KNN'nin hesaplama karmaşıklığı bir
sınırlama haline gelmiş ve verimliliğini azaltmıştır. SVM ise, daha büyük ve daha
karmaşık veri setlerinde üstün performans sergileyerek yüksek doğruluk ve sağlam
sınıflandırma yetenekleri sunmuştur. SVM, doğrusal olmayan karar sınırlarını işleme
yeteneği sayesinde zorlu senaryolarda bile ferrorezonans olaylarını doğru bir şekilde
sınıflandırmıştır. LSTM ağları ise, zaman serisi verilerinde ferrorezonans olaylarını
tespit etmede hem KNN hem de SVM'den daha iyi performans göstermiştir. LSTM,
verilerdeki uzun vadeli bağımlılıkları ve desenleri yakalayarak, ferrorezonans olayları
kritik hale gelmeden önce erken uyarı sinyalleri sağlamıştır. Ferrorezonansın zaman
içindeki dinamiklerini modelleme yeteneği, LSTM'yi güç sistemlerinin gerçek
zamanlı izlenmesi için değerli bir araç yapmıştır.
Bu bulgular, YZ tabanlı yaklaşımların, güç sistemlerinde ferrorezonans tespitini
iyileştirme potansiyelini doğrulamaktadır. Sonuçlar, özellikle LSTM'nin, geleneksel
yöntemlere göre ferrorezonans olaylarını daha doğru ve verimli bir şekilde tespit
xxi
edebileceğini ve operatörler için değerli gerçek zamanlı uyarılar sağlayabileceğini
göstermektedir. Bu olayların erken tespiti, ekipman hasarını ve sistem kesintilerini
önemli ölçüde azaltabilir. Gelecekteki araştırmalar, veri setini gerçek dünya ölçümleri
ile genişletmeyi ve tespit doğruluğunu daha da artırmak için ek YZ modellerini
keşfetmeyi hedefleyebilir. YZ teknikleri gelişmeye devam ettikçe, ferrorezonans
olaylarının güç sistemlerine olan etkilerini azaltmada kritik bir rol oynamaları, sistem
güvenilirliğini artırmaları ve daha proaktif bakım stratejilerini mümkün kılmaları
beklenmektedir.
YZ tabanlı izleme sistemlerinin güç şebekelerine entegrasyonu, tespit sürecini
otomatikleştirerek manuel müdahalelere olan bağımlılığı azaltacak ve potansiyel
ferrorezonans olaylarına daha hızlı yanıt verilmesini sağlayacaktır. Ayrıca, bu
sistemler yeni verilerden sürekli olarak öğrenebilir ve zamanla performanslarını
iyileştirebilirler. YZ alanı ilerledikçe, daha sofistike modeller ve teknikler ortaya
çıkacak, bu da ferrorezonansı tespit etme ve hafifletme yeteneğini daha da geliştirecek
ve nihayetinde daha dayanıklı ve verimli güç sistemlerine yol açacaktır.

Abstract:
Ferroresonance is a complex and potentially hazardous phenomenon that can occur in
high-voltage electrical power systems, often leading to significant equipment damage,
prolonged outages, and safety risks. It is typically associated with the interaction
between nonlinear components of the system, particularly transformers, capacitors,
and circuit breakers, when the system's components resonate at certain frequencies.
Ferroresonance is triggered by specific conditions such as sudden load changes, faults,
or switching operations, leading to abnormal voltage and current oscillations. These
oscillations can cause severe damage to electrical equipment, disrupt the power supply,
and lead to financial losses due to repair costs, downtime, and system failure. The
unpredictability of ferroresonance poses a challenge to traditional protection systems,
making it difficult to detect and prevent in real-time.
The effects of ferroresonance manifest as high voltage spikes and distorted current
waves that can cause permanent damage to key electrical components, including
transformers and capacitors. These effects are often unpredictable and can last for
extended periods, further exacerbating the risks to the power grid. When
ferroresonance occurs, it can result in catastrophic consequences such as insulation
failures, overheating of equipment, and even catastrophic failures of transformers and
other critical infrastructure. The damaging electrical surges that result from
ferroresonance can also propagate throughout the system, affecting nearby substations
and potentially leading to widespread power outages. Such events can cause power
loss, equipment failure, long recovery periods, and significant financial losses. As a
result, accurate detection and prevention of ferroresonance are crucial for the reliable
operation of power systems. The development of advanced detection techniques can
help mitigate the impact of ferroresonance and improve the resilience of power
networks.
Traditional methods for detecting ferroresonance typically rely on techniques such as
frequency analysis, time-domain simulations, and system modeling. However, these
methods often fall short in terms of real-time detection, as they tend to have high
computational requirements and lack the flexibility needed to account for the dynamic
nature of power systems. Furthermore, conventional approaches may not provide
timely alerts, leading to delays in intervention and further damage to equipment. In
contrast, artificial intelligence (AI)-based techniques, such as machine learning (ML),
deep learning, and time-series analysis, offer promising alternatives for more accurate
and faster detection of ferroresonance. AI-based methods can analyze patterns and
anomalies in system data to predict the onset of ferroresonance and provide early
warnings for potential failures. These approaches not only improve detection speed
but also reduce costs and downtime by enabling quicker responses to incidents. By
xxiv
automating the detection process, AI-based monitoring systems reduce reliance on
manual interventions and improve the overall efficiency and reliability of power
systems.
This study explores the use of three different AI-based techniques for detecting and
analyzing ferroresonance events: K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector
Machines (SVM), and Long Short-Term Memory (LSTM) networks. These techniques
were chosen for their ability to address different aspects of ferroresonance detection
and their suitability for time-series data. The goal of the study is to evaluate the
performance of each machine learning model in detecting ferroresonance events based
on real-time voltage and current measurements. The dataset used in this study consists
of simulated power system data representing both normal and ferroresonance
conditions, with the data split into training and testing sets for each model. The use of
simulated data allows for controlled experiments where the models can be trained and
tested under various ferroresonance scenarios, ensuring a comprehensive evaluation
of their effectiveness. Additionally, data augmentation techniques were applied to
increase the robustness of the models and enhance their ability to generalize across
different scenarios.
KNN, a simple yet powerful classification algorithm, was selected as the first classifier
due to its effectiveness on small to medium-sized datasets. KNN classifies data points
based on their proximity to nearby data points, making it well-suited for detecting
patterns in power system data. However, KNN's computational complexity increases
as the dataset size grows, potentially limiting its scalability for large datasets. SVM,
on the other hand, was chosen for its ability to classify nonlinear data and its proven
accuracy in handling complex classification tasks. SVM creates hyperplanes that
separate data points into distinct classes and is particularly effective at dealing with
intricate decision boundaries. It performs well even with complex ferroresonance
patterns, where nonlinearities are present. LSTM was employed to model the dynamic
and sequential nature of ferroresonance events, particularly for time-series data. LSTM
networks are capable of learning long-term dependencies in sequential data, making
them ideal for capturing the temporal aspects of ferroresonance events and detecting
early warning signs of potential failures.
The performance of each model was evaluated using various metrics, including
accuracy, precision, recall, and F1-score. The results showed that KNN performed well
on smaller datasets, achieving high accuracy rates in identifying ferroresonance events.
However, as the dataset size increased, KNN's computational complexity became a
limitation, reducing its efficiency. SVM, by contrast, demonstrated superior
performance on larger, more complex datasets, with high accuracy and robust
classification capabilities. SVM's ability to handle nonlinear decision boundaries
allowed it to classify ferroresonance events accurately even in challenging scenarios.
LSTM networks, however, outperformed both KNN and SVM in detecting
ferroresonance events in time-series data. LSTM was able to capture long-term
dependencies and patterns in the data, allowing it to provide early warning signals of
ferroresonance events before they became critical. The ability of LSTM to model the
temporal dynamics of ferroresonance made it an invaluable tool for real-time
monitoring of power systems.
These findings confirm the potential of AI-based approaches for improving the
detection of ferroresonance in power systems. The results show that AI models,
especially LSTM, can detect ferroresonance events more accurately and efficiently
than traditional methods, providing valuable real-time alerts for operators. The ability
to detect these events early can significantly reduce the risk of equipment damage and
system outages. Future research could focus on expanding the dataset to include realworld measurements and exploring additional AI models to further enhance detection
accuracy. As AI techniques continue to evolve, they are expected to play a critical role
in reducing the impact of ferroresonance events on power systems, improving overall
system reliability, and enabling more proactive maintenance strategies.
The integration of AI-based monitoring systems into power grids will automate the
detection process, reducing the reliance on manual interventions and allowing for
faster response times to potential ferroresonance events. Furthermore, these systems
can continuously learn from new data, improving their performance over time. As the
field of AI progresses, more sophisticated models and techniques will emerge, further
enhancing the ability to detect and mitigate ferroresonance, ultimately leading to more
resilient and efficient power systems.