Hidroelektrik santrallerde net düşü değişiminin aktif güç çıkışı üzerine etkisinin incelenmesi
The investigation of the effect of net head variation on active power output in hydroelectric power plants
Yazar: FATİH ERAYDIN
Danışman: DOÇ. DR. CELAL YAŞAR
Dumlupınar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Hidroelektrik santralleri = Hydroelectric power plants ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu tezde dar rezervuar hacmine ve küçük net düşü aralığına sahip hidroelektrik santrallerin (HES) aktif güç üretim dengesizliklerini azaltmak için yapay sinir ağlarından (YSA) faydalanılan farklı bir yaklaşım sunulmuştur. Çalışmada önce hidroelektrik santrallerden ve santrallerde kullanılan türbin tiplerinden bahsedilmiş ve sonra hız regülatörlerinde kullanılan kontrol yöntemlerine değinilmiştir. İlave olarak hidroelektrik santrallerde net düşü gibi aktif güç üretimini olumsuz etkileyen bazı çevresel etkilerden bahsedilmiştir. Uygulama yapılacak HES için ileri beslemeli geri yayılımlı YSA kullanılmıştır. HES'te paralel çalışan senkron generatörler birbirlerini etkileyeceklerinden, tasarlanan YSA'lar her bir senkron generatör için ayrı ayrı eğitilmiştir. Ağ yapılarının tamamında ortalama karesel hata oranı (MSE) performans fonksiyonu olarak kullanılmıştır. Denetleyici kontrol ve veri toplama sistemi (SCADA) verileri minimum-maksimum normalizasyon yöntemi kullanılarak normalize edilmiştir. Normalizasyon işleminden sonra bu veriler YSA eğitim ve test verileri olarak kullanılmıştır.
	Elde edilen en iyi sonuçlar farklı eğitim fonksiyonları ile de test edilmiş, farklı YSA modeliyle eğitilerek mümkün olan en iyi sonucun elde edilmesi hedeflenmiştir. Yapılan denemelerde en iyi sonuç alınan YSA ağ yapısı; birinci senkron generatör için çok katmanlı, performans fonksiyonu MSE, eğitim fonksiyonu Trainlm, gizli katmanlarında logaritmik-sigmoid ve çıkış katmanında da lineer aktivasyon fonksiyonu kullanan yapı olmuştur. İkinci senkron generatör için en iyi sonuç alınan YSA yapısı ise; çok katmanlı, performans fonksiyonu MSE, eğitim fonksiyonu Trainlm, gizli katmanlarında tanjant-sigmoid ve çıkış katmanında tanjant-sigmoid aktivasyon fonksiyonu olan yapı olmuştur. En iyi sonuç veren ağ yapıları test edilerek elde edilen sonuçlar çizelgeler halinde verilmiş ve sonuçlar tartışılmıştır.

Abstract:
In this thesis, a different approach using artificial neural networks (ANN) to reduce active power generation imbalances of hydroelectric power plants (HEPP) with narrow reservoir volume and small net head range is presented. In this study, firstly hydroelectric power plants and turbine types used in power plants and then the control methods used in speed regulators are explained briefly. In addition, some environmental impacts that negatively affect active power generation, such as net head fall in hydroelectric power plants, are mentioned. The Feed Forward Back Propagation ANN was used for the HEPP to be applied. Since the synchronous generators operating in parallel in HEPP will affect each other, the designed ANNs are trained separately for each synchronous generator. The mean square error rate (MSE) was used as a performance function in all network structures. Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) data was normalized using the minimum-maximum normalization method. After normalization, these data have been used as ANN training and test data.
The best results were tested with different training functions, and it was aimed to obtain the best possible results by training with different ANN models. For this purpose, the first synchronous generator has been modelled as multi-layered network with the performance function of MSE, the Trainlm as training function, the logarithmic-sigmoid function in the hidden layers and the linear activation function in the output layer. The best results for the second synchronous generator topology have been attained with multilayer ANN, having performance function MSE, Trainlm as training function, tangent-sigmoid function in hidden layers and tangent-sigmoid activation function in the output layer. The best results which have been obtained by testing the different network structures are presented in tables and finally the results are discussed.