Elektrik güç sistemlerinde akıllı sistemler yardımıyla arıza tipi ve yerinin belirlenmesi
Determination of fault types and locations in power systems by using intelligent systems
Yazar: SAMİ EKİCİ
Danışman: PROF.DR. MUSTAFA POYRAZ ; YRD. DOÇ. DR. SELÇUK YILDIRIM
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalısmada, iletim hatlarında meydana gelen arızaların tipini ve yerini tahmin edenayrık dalgacık dönüsümü, destek vektör makineler ve radyal tabanlı fonksiyon aglarını kullananbir yöntem sunulmustur. Arıza tipi ve yerinin tahmini için, sadece hat basından ölçülen akım vegerilim degerleri kullanılmıstır. Prototip güç sisteminden ve ATP (Alternative TransientProgram) benzetimlerinden elde edilen akım ve gerilim sinyalleri, ayrık dalgacık dönüsümüyöntemi ile analiz edilmistir. Böylece, arıza geçici durumlarına ait ayırt edici özellikler eldeedilmistir. Özellik vektörünün boyutunu azaltmak için dalgacık detay katsayılarına entropiölçütü uygulanmıstır. Tek-faz toprak, iki-faz, iki-faz toprak ve üç fazlı simetrik arızalarınıbirbirinden ayırmak için istatistiksel ögrenme teorisine dayanan destek vektör makineleryöntemi kullanılmıstır. letim hattında meydana gelen arızaların yerini bulmak için ise, agmimarisi basit ve egitim süresi diger sinir ag yapılarına göre daha kısa olan radyal tabanlıfonksiyon agları kullanılmıstır. Farklı arıza dirençlerini, arıza öncesi yükleri ve hattın beslenmedurumlarını içeren birçok degisik arıza durumu incelenmistir. Elde edilen sonuçlardan, önerilenyöntemin arıza tipinin ve yerinin belirlenmesinde oldukça basarılı oldugu görülmüstür.Anahtar Kelimeler: letim hattı arızaları, ayrık dalgacık dönüsümü, destek vektörmakineler, radyal tabanlı fonksiyon agları.

Abstract:
In this study, an approach based on discrete wavelet transform, support vector machinesand radial basis neural networks is presented for estimating fault types and location ontransmission lines. The current and voltage values measured from only the sending end oftransmission line are used for prediction of fault types and locations. The data obtained fromprototype power system and from ATP simulations are analyzed by using discrete wavelettransform. Thus, the distinctive features of fault transients are obtained. The wavelet entropycriterion is employed to wavelet detail coefficients for reducing the size of feature vector.Support vector machines which are based on statistical learning theory are used to classifydifferent fault types such as single-phase to ground, two-phase, two-phase to ground and threephasesymmetrical faults. Radial basis neural networks which have a simple networkarchitecture and shorter training time than the other neural network types are used for locatingfaults on transmission line. The various test cases including different fault resistances, pre-faultloads and line in feed are investigated. The obtained results show that the proposed approach isvery effective in prediction of fault types and locations.Keywords: Transmission line faults, discrete wavelet transform, support vectormachines, radial basis neural networks.