Örüntü tanıma yaklaşımı kullanılarak güç sistemlerinde arıza analizi
Analysis of power system faults using pattern recognition approach
Yazar: CEYDA CIRIK
Danışman: PROF. DR. ŞABAN ÖZER ; DOÇ. DR. HÜSEYİN ERİŞTİ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Güç sistemlerinde arıza analizi, sistem üzerinde oluşan arızanın tipinin ve yerinin belirlenmesini içermektedir. Son yıllarda bilgisayarlar sayesinde verilerin işlenmesi ve izlenmesi kolaylaştığı için sistemdeki arızaları tespit eden ve sistemi hızla eski haline döndürebilen sistemlerin geliştirilmesine yönelik çalışmalar önem kazanmıştır.
Bu tez çalışmasında güç sistemlerinde meydana gelen kısa devre ve toprak arızalarının tespit edilmesi, sınıflandırılması ve arıza noktalarının tespit edilmesi amacıyla bir akıllı tanıma tekniği tasarlanmıştır. Akıllı tanıma sistemi tasarlanırken sinyal işleme ve sınıflandırma kısımlarından oluşan bir örüntü tanıma yaklaşımı kullanılmıştır. Bu yaklaşımın sinyal işleme aşamasında Fourier dönüşümü sınıflandırma aşamasında ise yapay sinir ağları kullanılmıştır.
Arıza simülasyonları yapılırken oluşturulan güç sistemi modeli, MATLAB Simulink ortamında tasarlanmış ve IEEE 14 baralı sistem kullanılmıştır. 
İlk aşamada arıza analizi yapılarak, güç sistemi arıza verileri oluşturulmuştur. İkinci aşamada ise özellik çıkarımı yapılmış, arıza türlerine ait akım-gerilim sinyallerinin özellik vektörleri elde edilmiştir. Üçüncü aşama, sınıflandırma aşaması olarak kurgulanmış ve Yapay Sinir Ağları kullanılarak arıza türü belirlenmiştir. Son aşamada ise, Yapay Sinir Ağları kullanılarak arıza oluşum mesafesinin tahmininin yapılması öngörülmüştür.
Elde edilen sonuçlara göre, bu tez çalışmasında geliştirilen arıza sınıflandırma ve arıza oluşum mesafesinin tahmini başarımları için oldukça başarılı değerler elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: 	Örüntü Tanıma, Güç Sistemi Arızaları, Yapay Sinir Ağları, Özellik Çıkarımı, Fourier Dönüşümü, Sınıflandırma.

Abstract:
Fault analysis in power systems involves identifying the type and the place of the fault occured in the system. Studies about fault analysis and systems that rapidly return the system back to its previous condition gained importance thanks to computers having easier data processing and tracking systems.
In this thesis study, a smart recognition technique is designed to identify and classify short circuits and ground faults occured in power systems and to identify the points of fault. A pattern recognition approach that consists of signal processing and classifying is used while designing the smart recognition system. Fourier transform is used in the signal processing phase while artificial neural network is used in the classifying phase. 
The power system model that is obtained with fault simulation is designed in a MATLAB Simulink environment and IEEE 14 busbar system is used. 
In the first phase, power system failure data is obtained by applying fault analysis. In the second phase, feature extraction is applied and feature vectors of current-potential signals with different fault types are obtained. The third phase is fictionalized as the classifying phase and the fault type is identified using Artificial Neural Networks. In the last phase, making predictions on occuring fault distance using Artificial Neural Networks is foreseen. 
According to the results, considerably high values are obtained with the performances of fault classifying and occuring fault distance forecasting techniques that are developed in this thesis study.

Keywords:	Pattern Recognition, Power System Faults, Artificial Neural Networks, Feature Extraction, Fourier Transform, Classification.