Elektrik bakım ve onarımında yapay sinir ağlarının kullanımı
The use of artificial neural networks in electrical maintenance and repair
Yazar: ÖMER KAPLAN
Danışman: DOÇ. DR. ERKAN ATMACA
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Arıza analizi = Fault analysis ; Bakım onarım = Maintenance repairing ; Elektrik = Electricity ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Genel olarak elektrik üretim, iletim ve dağıtım sistemlerinde elektriksel arızaları minimize etmek veya arızaları en hızlı ve doğru bir şekilde tespit edip onarmak kullandığımız enerjinin kesintisiz ve kaliteli olması için önemlidir. Geleneksel elektrik bakım ve onarım sistemlerinde arıza olduğunda devreye giren röle ve devre kesicilerle koruma sağlanmaktadır. Fakat bu yöntemde hem arızanın vermiş olduğu zarar hem de bakım süresi gibi kayıplar söz konusudur ki bu da enerji tedarikinde kesinti ve mali açıdan kayıplara sebep olmaktadır. Tezimizde yapay sinir ağları yöntemiyle sistemde oluşacak arızanın meydana geldikten sonra hızlı ve doğru bir şekilde tespiti, sınıflandırılması ve öngörülü bir bakım algoritması geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Bu tez kapsamında, yapay sinir ağlarının eğitiminde verili bir şebekenin elektriksel arızalara ilişkin veri setleri kullanılacaktır. Elektriksel arıza tipleri, mevcut bakım ve onarım yöntemleri genel olarak anlatılacak olup, yapay zeka yöntemleri hakkında da bilgiler verilmiştir. Söz konusu yöntemlerin elektriksel güç koruma sistemlerinde kullanılması ile ilgili olarak bir simülasyon ve uygulama çalışması yapılması planlanmaktadır. Bu sebeple,
bir elektriksel sistemin mevcut işletme, bakım ve onarım programına ilişkin veriler alınarak (fabrika, elektrik dağıtım şirketi vb.) bu verilerin yapay sinir ağları simülasyonunda kullanılması ile sistemin bir kısmında yapay sinir ağları benzetiminden elde edilen sonuçlara göre öngörülü bir bakım programı uygulanması, sistemin diğer kısmında ise geleneksel bakım yöntemleri uygulanması sağlanmıştır. Sonuç kısmında ise elde edilen uygulama sonuçları doğrultusunda yapay sinir ağları ile yapılan elektriksel koruma yönteminin verimliliği analiz edilip yorumlanacaktır. Bu sayede sisteme zamanında bakım yapılarak sistem kesintiye uğramadan kayıplar en aza indirilecek ve tüketicilere daha kaliteli enerji sağlanması
hedeflenmektedir.

Abstract:
In general, minimizing electrical faults in electricity generation, transmission and distribution systems or detecting and repairing faults in the fastest and most accurate way is important for the uninterrupted and high quality of the energy we use. In traditional electrical maintenance and repair systems, protection is provided by relays and circuit breakers that are activated when there is a malfunction. However, in this method, there are losses such as both the damage caused by the malfunction and the maintenance time, which causes interruptions in energy supply and financial losses. In our thesis, it is aimed to quickly and accurately detect, classify and develop a predictive maintenance algorithm after the malfunction that will occur in the system with the artificial neural networks method. In this thesis, datasets on electrical faults of a given network will be used in the training of artificial neural networks. Types of electrical failures, current maintenance and repair methods will be explained in general, and information about artificial intelligence methods is also given. A simulation and application study is planned for the use of these methods in electrical power protection systems. For this reason, a predictive maintenance program should be applied according to the results obtained from the artificial neural network simulation in a part of the system by taking data on the current operation, maintenance and repair program of an electrical system (factory, electricity distribution company, etc.) and using these data in artificial neural network simulation, in the other part of the system traditional maintenance methods are applied. In the conclusion part,
the efficiency of the electrical protection method made with artificial neural networks will be analyzed and interpreted in line with the application results obtained. In this way, it is aimed to provide timely maintenance to the system, minimizing losses without interrupting the system, and providing higher quality energy to consumers.