Güç sistemi harmoniklerinin gerçek zamanlı olarak belirlenmesi /
Yazar: MEHMET GÖK
Danışman: PROF. DR. MEHMET AKBABA ; PROF. DR. İBRAHİM SEFA
Karabük Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu çalışmada, güç sistemlerinde karşılaşılan harmonikleri gerçek zamanlı olarak belirleyebilen bir cihaz geliştirilmiştir. Bu cihaz ile 100. dereceye kadar olan harmonikler detaylı olarak incelenebilmektedir. Geliştirilmiş olan cihaz USB bağlantılı bir sinyal yakalama cihazı ve sinyal işleme görevini yerine getiren bir bilgisayardan oluşmaktadır. Veri yakalama donanımı hem kişisel bilgisayarlarla hem de tek kart bilgisayarla uyumludur. Sinyal işleme yazılımı ise çoklu platform uyumludur. Bu yazılım sadece harmonikleri gerçek zamanlı belirlemekle kalmayıp aynı zamanda güç kalitesi izleme ve güç sisteminde meydana gelen hataları da kayıt edebilecek şekilde geliştirilmiştir. Güç kalitesi bozulmalarının tespit edilebilmesi için Stockwell dönüşümü ve ileri beslemeli yapay sinir ağları kullanılmıştır. Güç kalitesi sınıflandırma işlemi için 5 periyotluk güç sinyali kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi Raspberry Pi 3 tek kart bilgisayarı üzerinde üç fazlı gerilim sinyali için 41 ms'nin altında sınıflandırma işlemini tamamlanmaktadır. Bu süre 100 ms'lik gerçek zaman eşiğinin altındadır. Bu performans, Stockwell dönüşümü işleminin sadece özellik çıkartma basamağında kullanılan özellikler için çalıştırılması ile yakalanmıştır. Buna ek olarak, gerçek şebeke sinyalinde gözlemlenen harmonikler eğitim için kullanılan sinyallere kısmi olarak eklenmiş ve sınıflandırma algoritmasının gerçek güç sinyali bozulmalarına karşı sınıflandırma hassasiyeti iyileştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen sistemin güç sistemi dağıtım hatlarında kullanılabileceğini göstermektedir.

Abstract:
In this work, a device that can detect the harmonics encountered in power systems in real time, has been developed. Harmonics up to the 100th order can be examined with the help of this device in detail. The device consists of a USB interfaced data acquisition hardware and a computer that performs signal processing tasks. The data acquisition device is compatible with both personal computer and single board computers. On the other hand signal processing software is multi-platform compatible. This software has been developed not only to detect harmonics in real time, but also to monitor power quality and record the detected faults in the power system. Stockwell transform and feed forward artificial neural networks are employed to detect power quality disturbances. Five periods of power signal is used for power quality classification. Classification task is completed under 41 ms for three phase voltage signals on Raspberry Pi 3 single board computer. This time is  
under the real-time limit of 100 ms. This performance is achieved by implementing the Stockwell transform only for the frequency rows that are used in the feature extraction step. In addition to this, the harmonics observed in the real power signal are partially added to the signals used for training and the classification accuracy is improved against the real power qaulity disturbances in this way. The obtained results show that the developed system can be used in power system distribution lines.