Güç sistemi sinyal örneklerinden derin öğrenme ile harmonik kestirimi için elektrik ark ocağı akımlarının istatistiksel modellenmesi
Statistical modeling of electric arc furnace currents for harmonic estimation from power system signal samples using deep learning framework
Yazar: NAGİHAN SEVEROĞLU KÜÇÜK
Danışman: PROF. DR. ÖZGÜL SALOR DURNA
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektrik ark fırını = Electric arc furnace

Özet:
Bu doktora tezinde, güç sistemlerindeki harmonik bileşenlerin analizi için Derin Öğrenme (DÖ) tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Yöntemin amacı, herhangi bir öznitelik hesaplanmasına ihtiyaç duyulmadan, doğrudan gerilim ya da akım dalgasının örnekleri kullanılarak harmoniklerin kestirilmesidir.  Önerilen yöntemde, harmonik genliklerin kestirilmesine odaklanan araştırma çalışmalarının çoğundan farklı olarak harmonik bileşenlerin hem genliklerinin hem de fazlarının kestirilmesi hedeflenmiştir. Böylece, yöntemin aktif süzgeç gibi modern güç sistemi kompanzasyon cihazlarına hizmet etmesi mümkündür. Tez çalışmasının bir diğer amacı da, DÖ sistemlerindeki büyük eğitim verisi ihtiyacını karşılamak üzere gerçeğe yakın yüksek miktarda sentetik akım ya da gerilim verisi oluşturan bir yöntem geliştirmektir. Çalışma kapsamında elektrik iletim sisteminin Elektrik Ark Ocağı (EAO) fabrikalarını besleyen transformatör merkezlerinden toplanan akım ve gerilim örnekleri kullanılmıştır. EAO zamanda hızlı değişen yüksek miktarda karakteristik ve karakteristik olmayan akım harmonikleri oluşturan özel bir yüktür. DÖ sistemini eğitmek için ihtiyaç duyulan veri miktarı, saha verisinin harmonik istatistikleri çıkartılıp, oluşturulan bu istatistiklere uygun olarak üretilen sentetik veriyle sağlanmıştır. Dolayısıyla EAO harmoniklerinin genlik ve fazlarının dağılım modeli de elde edilmiştir. Böylece, önerilen kestirim işlemi sürecinde herhangi bir zaman veya frekans özelliği hesaplanmadan, doğrudan dalga formunu kullanarak EAO akımlarının harmoniklerinin kestirimi sağlanmaktadır. EAO akımlarının dökümden-döküme süresinde elde edilen istatistiklere dayanarak büyük miktarlarda ve gerçeğe uygun zamanda hızlı değişen harmoniklere sahip EAO akım verileri üretilmiş ve önerilen DÖ sistemi kullanılarak harmonik analizi yapılmıştır. Önerilen yöntemin bir kompanzasyon sistemine uyarlanabilirliğinin gösterilebilmesi için, benzetim ortamında harmonik eleme için kullanılarak aktif süzgeçe uyarlanma başarımı da gösterilmiştir.

Abstract:
In this dissertation, a new method is developed for the analysis of harmonic components in the power system using a Deep Learning (DL) framework. The method aims to estimate harmonics by supplying the DL system with the current or voltage samples directly, without computing any features from the data. The proposed method computes both the amplitudes and phases of the harmonics in contrast to many harmonic estimation methods listed in the literature, which focus on amplitudes only. Hence, the proposed method can serve reference signals to the modern compensation systems in a power grid, such as active power filters. Another aim of the thesis work is to develop a method to generate synthetic but realistic current or voltage waveform samples to satify the big data needs of the DL framework. Field data for this work is collected from a transformer substation supplying Electric Arc Furnace (EAF) plants. EAF is a special load of the power system which draws highly time-varying harmonics at both characteristic and uncharacteristic frequencies. Syntetic signals to train the DL framework have been generated based on the amplitude and phase statistictics of the field data, which is much smaller in size than the required by DL. Therefore, amplitude and phase distribution models of the EAF harmonics have also been obtained through the thesis work. Hence, EAF harmonic amlitudes and phases are estimated directly from the waveform samples without computing any features in time or frequency domain. Based on a single EAF tap-to-tap time data, synthetic but realistic EAF data with time-varying harmonics is generated for training the DL framework and EAF harmonics are estimated from field data. The applicability of the developed system to possible active filtering applications has also been demonstrated by active filtering the estimated harmonics from the field data in the simulation environment.