Elektrik arıza tespiti ve makine öğrenmesi ile sınıflandırması
Electrical failure detection and classification withmachine learning
Yazar: OZAN TURANLI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YURDAGÜL BENTEŞEN YAKUT
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Modern güç sistemlerinde elektriğin üretiminden konutlara iletimine kadar olan süreçte sürekliliğin sağlanması esastır. Genel olarak elektriğin üretimi, iletimi ve dağıtımı simetrik bir yapıya sahiptir. Üç fazlı sistemlerde iletkenler arasındaki gerilim ile her bir fazdan geçen akım mutlak değer olarak eşittir. Tek fazlı yükler üç fazın her birine eşit olarak dağıtılır. Ancak üç fazlı simetrik kısa devre oluşumu dışında, elektrik sisteminde dengesiz yükler veya iletken değerler, iletken ve toprak gibi arızalar, iletkenlerin kendi aralarında kısa devre oluşması, faz iletkenlerinin simetrik olmayan akımlar akması gibi nedenlerle elektrik sisteminde farklı büyüklükte arızalar meydana gelmektedir. Sonuç olarak enerji sabit, kesintisiz veya aynı frekansta olamaz. Bu istenmeyen senaryonun önüne geçebilmek için elektrik güç sistemlerinin nominal çalışma koşullarının ve arızalarının iyi anlaşılması gerekmektedir. Enerji sistemi modellerinin anlaşılmasını kolaylaştırmak için bilgisayar arayüz sistemleirne ihtiyaç duyulmaktadır.
Bu motivasyonla çalışma, güç sistemlerinde elektrik arıza tespitinin makine öğrenmesi ile sınıflandırılmasını amaçlamaktadır. Pilot bölge için enerji sisteminin modeli bir grup araştırmacı tarafından MATLAB/Simulink platformunda oluşturulmuş ve veri seti internette kullanıma sunulmuştur. Bu modelle elde edilen veri seti bu çalışmaya dayanmaktadır. Makine öğrenimi, bir bilgisayarın doğrudan talimatlar olmadan öğrenmesine yardımcı olmak için matematiksel modelleri kullanma sürecidir. Yapay sinir ağları yöntemi makine öğrenmesi kapsamında yer alan bir yöntemdir. Yapay sinir ağları, doğrusal olmayan ve karmaşık girdi ve çıktı verileri arasındaki ilişkileri öğrenme ve modelleme yeteneğine sahiptir. Bu nedenle bu çalışmada yapay sinir ağları yöntemi tercih edilmiştir. Hat akımları ve gerilimleri, çeşitli arıza senaryoları ve bir arızanın gerçekten meydana gelip gelmediği için veri setine dahil edilir. Çalışmada örnek modelden elde edilen veri setleri ile bir arızanın olup olmadığı yapay sinir ağı yöntemiyle tespit edilmiştir. Simülasyon tabanlı veri seti eğitim ve test olmak üzere iki sete ayrılmıştır. Ağımız eğitim veri seti kullanılarak eğitildi ve test seti performansını değerlendirmek için kullanıldı. Sonuçlar çeşitli kriterler ışığında gözden geçirildi ve en az hata içeren sonuçlar değerlendirildi. Gözlem sonucunun düşük çıkması durumunda farklı mimariler denenerek en başarılı model belirlendi.

Abstract:
In modern power systems, it is essential to ensure continuity in the process, from the generation of electricity to the transmission to residential units. Generally, the production, transmission, and distribution of electricity have a symmetrical structure. In three-phase systems, the voltage between the conductors and the current flowing through each phase are both equal in absolute value. The single-phase loads are evenly distributed to each of the three phases. However, except for the three-phase symmetrical short circuit occurrence in the electrical system, either due to imbalanced loads or conductive values, failures such as conductors and soil, or short-circuit occurrences between conductors themselves, phase conductors flow non-symmetric currents of different magnitude tensions. As a result, energy can't be constant, uninterrupted, or at the same frequency. Electrical power systems' nominal operating conditions and breakdowns must be properly understood in order to prevent this undesired scenario. Utilizes computer interfaces to make energy system models easier to grasp. With this motivation, the study aims to classify electrical failure detection in power systems by machine learning. The model of the energy system for a pilot region was created by a group of researchers on the MATLAB/Simulink platform, and the data set was made available on the Internet. The data set obtained with this model is based on this study. Machine learning is the process of using mathematical models to help a computer learn without direct instructions. The artificial neural network method is a method within the scope of machine learning. Artificial neural networks are capable of learning and modeling the relationships between nonlinear and complex input and output data. For this reason, the artificial neural network method is preferred in this study. Line currents and voltages are included in the data set for various failure scenarios and if a failure actually occurred. In the study, with the data sets obtained from the sample model, whether there is a failure or not was determined by the artificial neural network method. The simulation-based dataset is divided into two sets: training and testing. Our network was trained using the training data set, and the test set was used to evaluate its performance. The outcomes were reviewed in light of several criteria, and the study evaluated the outcomes that had the least amount of error. The most successful model was determined by trying different architectures in the event that the observation result was low.