Fotovoltaik güç santrali ile desteklenen güç sisteminde zayıf kaynak besleme koşullarında destek vektör makinalarıyla mesafe korumanın geliştirilmesi
Improvement of distance protection with SVM on PV fedtransmission lines in for infeed conditions
Yazar: YAŞAR BEYAZIT YOLDAŞ
Danışman: DOÇ. DR. RECEP YUMURTACI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Fourier dönüşümü = Fourier transformation ; Güneş enerjisi santrali = Solar energy plant ; Koruma sistemleri = Protection systems

Özet:
Fotovoltaik (PV) güç santralleri, geleneksel senkron generatörlerin aksine, nispeten zayıf kaynak besleme özelliklerine sahiptir. Şebekeye bağlı inverterlerin kontrol edilebilirliği ve güç elektroniği cihazlarının sınırlı aşırı akım kapasitesi, PV güç santralleri tarafından beslenen iletim hatlarındaki arızaların özelliklerinin geleneksel kaynaklardan farklı olmasına neden olur. Bu çalışmada Türkiye Elektrik İletim A.Ş. (TEİAŞ) tarafından işletilen güç sistemindeki 400 kV iletim hattına bağlanan PV güç santrali sistemi incelenmiştir. İletim hattındaki arıza sinyalleri Digsilent PowerFactory yazılımı tarafından üretilmiştir. Üretilen veriler, MATLAB yazılımı ile ayrık Fourier dönüşümü (DFT) ile analiz edilmiştir. Ölçülen akım ve gerilim sinyalleri mesafe korumada kullanılmak üzere önce DFT ile ön işleme tabi tutulmuştur. Elde edilen fazörlerle arıza empedansı hesaplandıktan sonra Destek Vektör Makinesi (SVM) ile makine öğrenme tekniği kullanılarak arıza tespiti iyileştirilmiştir. Bu çalışma, PV santralle beslenen iletim hatlarındaki zayıf besleme koşullarındaki arızaları tespit etmek için DFT ve SVM yöntemlerinin bir arada kullanılmasını önermektedir. Çalışmadan elde edilen veriler %97,3'e varan ortalama doğruluğa erişmektedir. PV enerji santraliyle desteklenen güç sistemi modelinde iletim hattı boyunca farklı konumlarda ve farklı tiplerde arızalar oluşturularak simülasyon gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
Photovoltaic (PV) power stations have relatively weak infeed characteristics, unlike conventional synchronous generators. The controllability of grid-connected inverters and the limited overcurrent capability of power electronic devices means that the characteristics of faults on transmission lines fed by PV power stations are different than conventional sources. The 400 kV transmission system in the Turkish Electricity Transmission Corporation (TEIAŞ) power system is studied in this paper. Fault signals on the transmission line were generated by Digsilent PowerFactory software. Then, fault signals were analyzed by discrete Fourier transformation (DFT) with MATLAB software. The measured current and voltage signals were first preprocessed with DFT to be used in distance protection and then used machine learning technique with Support Vector Machine (SVM) for fault detection. This research proposes a combined use of DFT and SVM methods for detecting faults in infeed conditions on transmission lines. The results obtained from the study were found an average accuracy of up to 97.3% in the study. The simulation was performed at different locations along the transmission line with different types of faults on a given power system model with the PV power plant.