Havai dağıtım hatlarında yapay sinir ağları kullanılarak arıza analizi
Artificial neural network based fault location for overhead 
distribution lines
Yazar: YUNUS EMRE YAĞAN
Danışman: DOÇ. DR. YILMAZ ASLAN
Dumlupınar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Arıza mesafesi tahmini = Fault location estimation ; Enerji dağıtım sistemleri = Energy distribution systems ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu tezde 34.5 kV orta gerilim (OG) enerji dağıtım hattında oluşabilecek kısa devre arızaların yeri ve tipinin doğru bir şekilde belirlenebilmesi için yapay sinir ağı'na (YSA) dayanan alternatif bir yaklaşım sunulmuştur. Çalışma ileri beslemeli standart geri yayılım (back-propagation) tekniği kullanılarak YSA algoritması ile modellenmiştir. Arıza tipi belirlemek için farklı bir YSA ve her arıza tipi için de arıza yeri belirlemek üzere farklı bir YSA kullanılmıştır. Hat başından alınan üç faza ait akım ve gerilim bilgileri dijital arıza kaydedicide (DAK) işlendikten sonra belirli frekans gruplarına ayrılarak YSA'ya girişler olarak kullanılmıştır. 
Enerji dağıtım hattı MATLAB2009b/Simulink kullanılarak modellenmiştir. Çalışmanın gerçeğe uygun olabilmesi için gerilim trafosu (GT) ve akım trafosu (AT) tepkileri, analog arayüz etkileri ve kuantalama hataları gibi pratik te arıza kaydedicilerden kaynaklanan etkiler dikkate alınmıştır. Geliştirilen YSA Kütahya Trafo Merkezinden Enne Kesici Ölçü Kabinine kadar olan 34.5 kV, 14.8 km havai enerji dağıtım hattına uygulanmıştır. Algoritmanın doğruluğu üzerine arıza tipinin, arıza yerinin, arıza direncinin, arıza başlangıç açısının ve hat sonuna kaynak eklenmesinin etkileri incelenmiş ve sonuçlar tablolar halinde sunulmuştur.

Abstract:
In this thesis, a fault location and classification technique based on artificial neural network (ANN) for 34.5 kV medium voltages (MV) overhead power distribution line is presented. Feedforward networks have been employed along with back-propagation algorithm for fault location and classification process. The separate ANNs are used for classifying and locating the shunt faults on the distribution system. The technique utilizes voltage and current pre- and post-fault data at one line end only. These values are stored as waveform samples by a digital fault recorder (DFR) in the substations. Spontaneous three phase voltages and currents acquired from the fault locator at different frequencies are employed for testing and training the ANNs.
The power distribution line is simulated using MATLABR2009b/Simulink. In the development of the DFR, the important aspects of the practical fault recorders such as voltage transformer (VT) and current transformer (CT) responses, analogue interface effects and quantization errors are taken into account. This is made to ensure that the performance obtained is considerably close to a real-life situation. The ANNs which have been developed for different fault types are implemented for 34.5 kV medium voltage overhead power distribution line between Kütahya and Enne circuit breaker measurement cabin. The accuracy of the technique is evaluated for the fault type and the location, the presence of remote-end in-feed and the fault inception angle and the corresponding results are given as tables.