Akıllı şebeke uygulamaları için güç kalitesi olaylarının örüntü tanıma yöntemleri ile otomatik kümelendirilmesi
Automatic clustering of power quality events using  
pattern recognition techniques for smart grid applications
Yazar: EBRAHİM BALOUJİ
Danışman: DOÇ. DR. ÖZGÜL SALOR DURNA
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada, akıllı şebeke uygulamalarının ihtiyaçlarını karşılamak için öz-çözümleme tabanlı Güç Kalitesi (GK) olay verisi kümeleme yöntemi geliştirilmiştir. Önerilen kümeleme yaklaşımı ile, gerilim çukurları, tepeleri ve kesintileri olarak tanımlanan çok sayıdaki GK olay verisi sonlu sayıda kümeye atanmakta ve bu kümelerin yapısı elektrik şebekesinin çeşitli kısımlarının özelliklerinin belirlenmesini sağlamaktadır. Önerilen yöntem, öznitelik uzayının k-ortalama yöntemi ile kümelenmesine dayanmaktadır. Öznitelik uzayı IEC 61000-4-30 Standardına göre gerilimin kök-ortalama-karesi (KOK) olarak seçilmiştir. k-Ortalama kümelemeden önce, eniyi küme sayısını azaltmak ve kümeleme verimliliğini ve doğruluğunu artırmak için, üç öz-çözümleme esaslı dönüşüm, Ana Bileşen Çözümlemesi (PCA- Principle Component Analysis), Doğrusal Ayırtaç Çözümlemesi (LDA- Linear Discriminant Analysis) ve Tekil Değer Ayrıştırma (SVD - Singular Value Decomposition), öznitelik uzayı üzerinde uygulanmıştır. Böylece, öznitelik kümeleme mesafeleri azaltılmış ve daha verimli kümeleme sağlanmıştır. Sonuçlar, SVD + k-ortalama kümeleme algoritmasının PQ olayların ayrıştırılması açısından en iyi kümelemeyi oluşturduğunu göstermiştir. Tez çalışması kapsamında ayrıca KOK hesabının değişen şebeke temel frekansına göre doğruluğu incelenmiştir. Bu çalışmada, Milli Güç Kalitesi İzleme Projesi kapsamında geliştirilen PQ+ cihazlarından alınan gerçek GK olay verileri kullanılmıştır. Önerilen kümeleme yöntemleri ile transformatör merkezlerinin olay karakteristiklerinin çıkartılabileceği ve akıllı şebekeler için otomatik karşı önlemler geliştirilmesi için bir altyapı oluşturulabileceği gösterilmiştir.

Abstract:
In this work, an eigen-analysis based power quality (PQ) event data clustering and classification method has been developed, which is aimed to serve the needs of the smart-grid applications. With the proposed clustering approach, huge amount of PQ event data, which corresponds to voltage sags, swells and interruptions, are classified into finite number of classes and spatial classification of those clusters provides characterization of specific parts of the grid. The proposed method is based on k-means clustering of the feature space, which is selected as the voltage root-mean-square (RMS) values, suggested by the IEC 61000-4-30 Standard. To reduce the number of optimum clusters and to increase clustering efficiency, three eigen-analysis based transformations, principle-component-analysis (PCA), linear-discriminant-analysis (LDA) and Singular Value Decomposition (SVD), have been applied on feature space before k-means clustering. Eigen-analysis has reduced the clustering distances and provided more efficient clustering and SVD + k-means algorithm has given the best clustering in terms of PQ event characterization. Computation of voltage RMS values in case of fluctuating fundamental frequency has also been investigated throughout this thesis work. PQ event data obtained from PQ+ monitors of the National Power Quality Project of Turkey has been used throughout this thesis work. It has been shown that the proposed clustering method can be used to determine event characteristics per transformer substation, which can be used to develop automatic countermeasures for future smart grid applications