Elektrik dağıtım şebekelerinde yüksek empedanslı arızaların analizi ve tespitine yönelik algoritma geliştirilmesi
Development of an algorithm for the analysis and detection of high impedance faults in electrical distribution networks
Yazar: NUR BAĞNU POLAT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER DURSUN
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Alçak gerilim = Low voltage ; Elektrik dağıtım sistemleri = Electric distribution systems ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Elektrik şebekelerinde şebekenin enerji güvenliğini ve kesintisiz enerji sağlamanması oldukça önemli bir konudur. Küresel dünyada elektrik su gibi temel bir ihtiyaç haline gelmiştir ve yokluğu ciddi sonuçlar doğurabilmektedir. Bu sebepten şebekelerde meydana gelen arızaların hızlıca farkedilip çözülmesi gerekmektedir. Şebekelerde meydana gelen arızaların birçoğu mevcutta bulunan şebeke koruma elemanları tarafından farkedilmemektedir. Koruma elemanları hem şebekenin hemde kullanıcıların güvenliğini sağlamaktadır. Elektrik şebekeleri uzaktan izleme sistemleriyle izlenebilmektedir, bu sistemler bize güç sisteminin sürekli olarak takip edilmesinde, kontrol edilmesinde, verilerin toplanmasında kolaylık sağlamaktadır. Uzaktan izleme sistemleri şebekede açma ve kapama yaparak şebekenin güvenliğe alınmasında oldukça önemli bir konumdadır. Şebekelerde meydana gelen arızalardan en sık karşılaşılan asimetrik arızalardır. Asimetrik arızaların içinde ise en sık yüksek empedanslı arıza olarak adlandırılan tek faz toprak arızaları meydana gelmektedir. Yüksek empedanslı arızalar şebekede iletkenin kopan bir fazının direkle ya da toprakla temas etmesi anlamına gelmektedir. Yüksek gerilim hatlarında arıza akımının yükselmesi mevcut sistemler tarafından farkedilirken, alçak gerilim şebekelerinde arıza akımları şebekeden geçen nominal hat akımlarına yakın değerlerde olmaktadır. Bu tip arızalar Türkiye'de alçak gerilim şebekelerinde meydana gelen yüksek empedanslı arızalar olarak adlandırılır. Türkiye'de dağıtım şirketleri alçak gerilimde meydana gelen yüksek empedanslı arızaların tespitine ve çabucak giderilmesine yönelik termal kameralarla izleme, izolasyon testleri ve düzenli hat bakımları yöntemleriyle önlem almaya çalışsa da bu yöntemler yetersiz kalmaktadır. İletken kopup toprakla ya da direklerle temas ettiğinde bölgede bulunan canlıların, ekinlerin ve insanların kaybına yol açmaktadır. Böylesine önemli bir sorunun çözümü için farklı yöntemler geliştirilmektedir. Bu tez çalışmasında yüksek gerilim hatlarında meydana gelen yüksek empedanslı arızaların tespitine yönelik çalışmalar incelenmiştir. Literatürde yüksek empedanslı arızalarda en sık çalışılmış yöntemlerden biri olan Yapay Sinir Ağlarıyla (YSA) arıza tespiti ve sınıflandırılması alçak gerilim şebekelerinde uygulanmıştır. Bir alçak gerilim şebeke modellemesi yapılmıştır. Şebeke tasarımı Matlab/Simpower simülasyon programı üzerine aktarılmış ve bu model üzerinden YSA için gerekli veriler elde edilmiştir. Elde edilen veriler çalışmanın YSA eğitim ve test aşamalarında kullanılarak en uygun YSA mimarisiyle arızanın tespit edilmesi ve sınıflandırılması yapılmıştır. Çalışmada elde edilen başarı oranının ve performans kriterlerinin %90-95 aralığında olduğu tespit edilmiştir.

Abstract:
Ensuring the energy security and uninterrupted energy supply of the grid in electricity networks is a very important issue. In the global world, electricity has become a basic need like water and its absence can have serious consequences. For this reason, faults occurring in the networks need to be quickly recognized and resolved. Most of the faults occurring in the networks are not recognized by the existing network protection elements. Protection elements ensure the safety of both the network and the users. Electricity networks can be monitored with remote monitoring systems, these systems provide us with the convenience of continuous monitoring, control and data collection of the power system. Remote monitoring systems are in a very important position in securing the network by switching on and off in the network. Asymmetric failures are the most common failures that occur in the networks. Among asymmetric faults, single phase ground faults, which are called high impedance faults, occur most frequently. High impedance faults mean that a broken phase of the conductor in the network comes into contact with the pole or the ground. While the increase in fault current in high voltage lines is recognized by existing systems, fault currents in low voltage networks are close to the nominal line currents passing through the network. These types of faults are referred to as high impedance faults in low voltage networks in Turkey. Although distribution companies in Turkey try to take measures to detect and quickly eliminate high impedance faults occurring in low voltage networks by monitoring with thermal cameras, insulation tests and regular line maintenance, these methods are insufficient. When the conductor breaks and comes into contact with the soil or poles, it causes the loss of living creatures, crops and people in the area. Different methods are developed to solve such an important problem. In this thesis, studies on the detection of high impedance faults in high voltage lines are analyzed. Fault detection and classification with Artificial Neural Networks (ANN), one of the most frequently studied methods for high impedance faults in the literature, is applied to low voltage networks. A low voltage network is modeled. The network design was transferred to Matlab/Simpower simulation program and the necessary data for ANN were obtained from this model. The obtained data was used in the ANN training and testing phases of the study to detect and classify the fault with the most appropriate ANN architecture. It was determined that the success rate and performance criteria obtained in the study were in the range of 90-95%.