Elektrik güç sistemlerindeki geçici olayların dalgacık analizi ve olasılıksal sinir ağları yöntemiyle sınıflandırılması
The classification of transient phenomena in the electrical power systems by using wavelet analysis and probabilistic neural networks
Yazar: TEVFİK DENİZ OKTAY
Danışman: Y.DOÇ.DR. ASLAN İNAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Güç sistem geçici olaylarının, ileri işaret işleme ve örüntü tanıma tekniği kullanarakkarakterize edilmesi ve sınıflandırılmasını gerçekleştirecek bir araştırma yapılmıştır. Dalgacık(wavelet) analizi yardımıyla alınan bilgiler kullanılarak güç sistemi arıza tanıma otomasyonuyöntemi önerilmiştir. Güç sistemi operatörleri için bir yapay danışman olması amacıylageliştirilen sistemde, güç sistemlerindeki geçici olayları karakterize etmek için dalgacıkanalizi uygulanmış ve bu analizden geçici olay dalga şekli ile ilgili özellikler çıkarılmıştır.İşareti yüksek frekans içeriğine sahip detay ve alçak frekans içeriğine sahip yaklaşımkatsayılarına ayırmak için Daubechies dalgacık ailesi kullanılmıştır. Bu yöntemin geçiciolayları ve kombinasyonlarını karakterize etmekte etkinliği değerlendirilmiştir. Sınıflandırmayöntemi olarak, olasılıksal sinir ağları kullanılmış ve bu yöntemle geçici olayın hangi arızasınıfına ait olduğu tespit edilebilmiştir. Her geçici olay için dalgacık katsayı detaylarıkarakteristik olduğundan dolayı, bu katsayılar olasılıksal sinir ağlarında dalga şekillerini vebununla beraber geçici olayları birbirinden ayırmada kullanılmışlardır.Sistemin performansı, Matlab/Simulink ortamında simule edilen geçici olaylar üzerindedeğerlendirilmiştir. Simulasyonu yapılan veriler için olasılıksal sinir ağları, eğitim kümesinde%99.4 ve test kümesinde %96.7 doğruluk oranı vermiştir. Sonuçlar, hem sınıflandırmanınhassasiyeti ve kullanılan dalga şekli özellikleri açısından üstün bir performans olarakdeğerlendirilmektedir.Anahtar Kelimeler: Güç sistem geçici olayları, dalgacık analizi, wavelet analizi, arızasınıflandırma; olasılıksal sinir ağları, hata tanıma

Abstract:
An investigation into the characterization and classification of power system transients, using advanced signalprocessing and pattern classification techniques has been realized. Automation of power system faultidentification using information conveyed by the wavelet analysis of power system transients is proposed. In thesystem developed, which is intended to act as an artificial consultant to power systems operators, theimplementation of wavelet analysis was for characterizing transients in power systems and to extract featuresfrom them. The Daubechies wavelet family used in this thesis decomposes the signal into details andapproximations, which contain the high and low frequency content of the signal, respectively. The usefulness ofthis method in characterizing the transients as well as their combination is evaluated. As a classificationmethod, the probabilistic neural network (PNN) has been used to identify the corresponding class of a transient.Because the wavelet detail coefficient for each type of simple fault is characteristic in nature, these coefficientsare used in PNN for distinguishing between the waveforms and hence the faults.The performance of the system is evaluated on simulated transients in Matlab/Simulink Environement. For thesimulated data, the PNN yielded an average accuracy of 99.4% with the training set and 96.7% with the testingset of data. The results show superior performance, both in the accuracy of the classification and selection of thewaveform features used.Key Words: Power system transients, wavelet analysis, fault classification, probabilistic neural netwoks, faultrecognition