Mikro şebekeler için derin öğrenme kullanılarak pasif ada çalışma tespit yöntemi geliştirilmesi
Development of passive islanding detection method based on deep learning for microgrids
Yazar: ASİYE KAYMAZ ÖZCANLI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BAYSAL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Mikro şebekeler fotovoltaik, rüzgar ve hidroelektrik enerji gibi başta yenilenebilir enerji kaynakları olmak üzere dağıtık üretim birimlerinin dağıtım şebekesine entegrasyonunu sağlayarak şebekeye bağlı veya ada modunda çalışabilen geleceğin enerji sisteminin önemli bir parçasını oluşturmaktadır. Mikro şebekenin işletilmesinde karşılaşılan zorluklardan biri ana şebekede meydana gelen arıza sonucu oluşan istenmeyen ada çalışma durumunun sonucu olarak gerilim ve frekansta kabul edilmeyen seviyelerin meydana gelmesi, kişilerin can ve mal güvenliği ile bağlı olduğu yüklerin zarar görmesidir.  Bu durumu önlemek için ada çalışma tespiti yapılmakta ve dağıtık üretimler şebekeden izole edilmektedir. Literatürdeki çalışmaların büyük çoğunluğu dağıtık üretim seviyesinde olup, mevcut konvensiyonel ada tespit yöntemleri ihtiyacı karşılamamaktadır. Bu tez çalışmasında derin öğrenmeye bağlı algoritmalardan uzun kısa süreli bellek ağları (LSTM) ve tek boyutlu evrişimsel ağlar (1D CNN) ada çalışmanın tespitinde kullanılmıştır. Veri setindeki özelliklerin daha etkin bir şekilde ortaya çıkarılması amacıyla iki ağın güçlü özelliklerinden yararlanılarak 1D CNN-LSTM yöntemleri birleştirilmiştir. Önerilen yöntemlerde mikro şebekenin ortak bağlantı noktasında ölçümü yapılan gerilim, akım ve harmonik verileri kullanılmıştır. Önerilen yöntemin testi MATLAB/Simulink platformunda kurulan mikro şebeke sistemi üzerinde yaklaşık 4000'e yakın ada olayları (küçük ve büyük çapta aktif ve reaktif güç değişimi) ve ada olmayan şebeke olayları (arızalar ve kapasitör, doğrusal olmayan yükler, motor yükü, dağıtık üretimler gibi çeşitli anahtarlamalar)  dikkate alınarak gerçekleştirilmiştir. Literatürdeki çalışmalardan farklı olarak şebekenin harmonikli olması durumu ilk kez bu çalışmada dikkate alınmıştır. Önerilen ada çalışma tespit yöntemlerinin performansı doğruluk, kayıp, duyarlık, kesinlik, F1 skor gibi farklı performans metrikleri kullanılarak farklı açılardan karşılaştırılmış ve değerlendirilmiştir. Önerilen yöntemler daha önce görülmeyen düşük algılama dışı bölge (NDZ)'ye sahip durumlarla ve mikro şebekeye ilave dağıtık üretimlerin eklenmesi durumunda oluşturulan senaryolarla test edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre uygulaması basit, yüksek doğrulukta, düşük NDZ'ye sahip, yüksek hızda ada çalışmayı tespit edebilen yöntemler ortaya konmuştur.

Abstract:
Microgrid is an important part of the future energy system, which can operate in either grid connected or islanding mode, enabling the increasing integration of distributed generation units such as photovoltaic energy, wind energy and hydroelectric energy into the distribution grid. One of the major problems in the operation of the microgrid is unintentional islanding which can threat to the safety of the utility personnel, distributed generations and loads. In order to prevent this situation, islanding condition should be detected and microgrid should be isolated from the main grid. The most of the literature studies are proposed for inverter or multi-inverter based distributed generation and the existing conventional islanding detection methods (IDMs) are not suitable for microgrids. In this thesis, long-short-term memory network (LSTM) and one-dimensional convolutional network (1D-CNN) based on deep learning are proposed for islanding detection by utilizing voltage and current measured at the point of common coupling (PCC) of microgrid. 1D-CNN and LSTM are combined to extract data features more effectively by utilizing the strengths of both networks. About 4000 cases under the microgrid model are simulated on MATLAB/Simulink platform to evaluate the performance of the proposed architectures.  For the first time, the distorted main grid is taken into account with various islanding and nonislanding operating conditions such as capacitor switching, nonlinear load switching, motor switching, faults. To further investigate the validity of deep learning algorithms, a comprehensive analysis is carried out with performance metrics such as accuracy, loss, sensitivity, dependability and F1-measure. Furthermore, the robustness of the proposed methods is demonstrated with unseen samples under low none detection zone (NDZ) and the expansion of microgrid topology. According to the results, the proposed methods are presented effective islanding detection methods in the terms of high accuracy, low detection time, simple implementation, approximately zero NDZ.