Elektrik sayaçlarında hata oranına değişken parametrelerin etkisinin incelenmesi ve yapay sinir ağı ile hata tahmini
Investigation of the effect of variable parameters on the error rate in electricity meters and error estimation with artificial neural network
Yazar: MURAT TAŞCI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HIDIR DÜZKAYA
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektrik = Electricity ; Elektrik akımı = Electric current ; Elektrik sayacı = Electric meter ; Hata = Error ; Hata oranı = Error rate ; Hata tahmini = Error estimation ; Tahmin = Estimation ; Tahmin yöntemleri = Estimation methods

Özet:
Ülkemizde milyonlarca elektrik sayacı kullanıcısı bulunmaktadır. Yasal mevzuat kapsamında izin verilen elektrik sayacının çalışması sırasındaki hatalar abonelerin lehine veya aleyhine olabilmektedir. Dolayısıyla, bu çalışma hataları sayaç abonelerinin kullanım ücretlerini ciddi bir şekilde etkileyebilmektedir. Bu nedenle, çalışma hatasına etki eden parametrelerin etkisini bilmek ve bu değişkenler dikkate alınarak sayacın kullanılacağı bölgeye göre sayaç üretimi ve seçiminin yapılması önem arz etmektedir. Ayrıca, bu durumun, elektrik dağıtım şirketlerinin çalışma verimliliğini arttırmasına, sayaç imalatçısının mevcut hata değerini minimize ederek mevcut tasarımını geliştirmesine ve ilgili Kamu Kurumlarının yapacağı düzenleyici ve denetleyici faaliyetlerinin etkinliğinin ve verimliliğinin artmasına imkân oluşturabileceği değerlendirilmektedir. Bu çalışmada; öncelikle, akım, gerilim, frekans, sıcaklık, harmonik bozulma oranı, aktif ve reaktif güç tüketimi ve sayaç sabitesi gibi belirli parametrelerin değişimlerinin elektrik sayacının çalışması sırasında ortaya çıkan hata miktarlarına etkilerini inceleyen tip testleri araştırılmıştır. Sonrasında, elektrik sayacının yasal olarak teknik düzenlemesine uygun bir şekilde piyasaya arz edilebilmesi için gerekli olan tip onay raporlarında yer alan gerçek veriler kullanılarak korelasyon ve regresyon analizi yapılarak etkileri incelenmiştir. Akabinde, Matlab programı ile uygun bir yapay sinir ağı modeli oluşturulmuş ve minimum hata ve maksimum anlamlılık değerleri ile bu model optimize edilmiştir. Son olarak; belirli sıcaklık, akım, frekans ve güç faktörlerindeki durumlarda, birçok hata tahmini yapılarak kabul edilebilir seviyede sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmada, elde edilen tüm bilgi ve sonuçlar sayaç imalatçıları, dağıtım şirketleri ve ilgili Kamu Otoritesi Kurumlar açısından değerlendirilmiştir. Bu doğrultuda, uygun yapay sinir ağı modelinin kullanımı ile mevcut çalışmaların etkinliğinin ve verimliliğinin arttırılabileceği gösterilmiş olup bu sayede ülkemizin bu alandaki kalite altyapısının geliştirilmesine önemli seviyede katkıda bulunulduğu düşünülmektedir.

Abstract:
There are millions of electricity meter subscribers in Turkey. In scope of legal legislation, the operating error of an electricity meter may be in favor or against the subscriber within in the legal limit. So, this operating error may affect the usage fees of the subscribers significantly. Therefore, knowing and taking into consideration of the impact of the parameters that affect the operating error is important to produce and select the meter according to the region where the meter is used. Also, it is evaluated that it may provide an opportunity to electricity distribution companies to increase the operating efficiency, electricity meter manufacturers to improve its current meter design by minimizing the working error value and relevant Public Departments to increase the efficiency and productivity of their regulatory and supervisory activities. In this study; firstly, the type approval tests which are relevant to examining the impact of variation of an electricity meter's parameters such as current, voltage, frequency, temperature, harmonic distortion rate, active and reactive power consumption and meter constant on the working conditions have been researched. Then, the correlation and regression analysis were made by using the actual data in the type approval reports which are required to be placed on the market legally in accordance with the technical regulations and the impact of result was examined. Afterwards, a suitable artificial neural network model was created with the Matlab program and then this model was optimized by minimizing error and maximizing the significance values. Eventually, at the particular temperature, current, frequency and power factor condition some prediction of working error was made and acceptable results were obtained. In this study, all information and results which are obtained were evaluated in terms of electricity meter manufacturers, distribution companies and relevant Public Departments. In this context, it is showed that the effectiveness and efficiency of existing studies of them can be increased with using suitable artificial neural network model and it is thought that a significant contribution is provided to the development of our country's quality infrastructure by this study in this field.