Yüksek gerilim izolatörlerinde atlama olayının yapay sinir ağları kullanılarak incelenmesi
Investigation of flashover phenomena on high voltage insulators using artificial neural network
Yazar: MUHSİN TUNAY GENÇOĞLU
Danışman: PROF. DR. MEHMET CEBECİ
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2003
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Atlama gerilimi = Flashover voltage ; Yalıtım = Insulation ; Yalıtım malzemeleri = Insulating materials ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yüksek gerilim = High voltage

Özet:
ÖZET Doktora Tezi YÜKSEK GERİLİM İZOLATÖRLERİNDE ATLAMA OLAYININ YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK İNCELENMESİ Muhsin Tunay GENÇOĞLU Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı 2003, Sayfa: 112 Yüksek gerilimli iletim hatlarında kullanılan izolatörlerde görülen kirlenme atlaması, enerji iletiminde karşılaşılan en önemli problemlerden biridir. İzolatörün kompleks şeklinden dolayı modelini çıkarmadaki zorluk, farklı bölgelerin farklı kir yoğunlukları, izolatör yüzeyinde biriken kir tabakasının homojen olmayışı ve nemin kir üzerindeki etkisinin tam olarak anlaşılamaması gibi nedenlerle kirlenme atlaması problemi oldukça karmaşık bir hale gelmektedir. Kirli izolatörlerin atlama gerilimlerinin önceden belirlenmesi amacıyla, bazı kabuller ve ihmaller yapılarak çeşitli statik ve dinamik modeller geliştirilmiştir. Statik modeller, kuru band oluşumundan sonra meydana gelen kısmi arkı statik olarak dikkate aldıklarından, kesin sonuçları önceden belirlemek için uygun değildir. Deşarj parametrelerindeki ani değişikliklerin atlama gerilimi üzerindeki etkisini göz önüne alan dinamik modeller, atlama olayını statik modellerden daha iyi temsil ederler. Bu çalışmada kirlenme atlamasının tanımı, fiziksel mekanizması ve önemi açıklanarak, izolatör eşdeğer modelleri karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Ayrıca yapay sinir ağları detaylı olarak araştırılmıştır. İncelenen izolatörlerin ölçekli şekilleri üçgen elemanlara bölünerek, Sonlu Elemanlar Yöntemi uygulanmış ve izolatör yüzeyindeki potansiyel dağılımı, kir direncinin değişimi ve atlama gerilimi, geliştirilen yeni bir dinamik ark modeli üzerinden hesaplanmıştır. Seçilen on zincir tipi izolatörün atlama gerilimi karakteristikleri, doğru ve alternatif gerilimler için hesaplanarak diğer araştırmacıların elde etmiş oldukları sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Hesaplanan değerlerle eğitilen ve diğer araştırmacıların deneysel sonuçlarıyla test edilen yapay sinir ağı yardımıyla izolatörlerin kirlenme atlama davranışları incelenmiştir. Anahtar Kelimeler : İzolatör, Kirlenme atlaması, Kir direnci, Atlama gerilimi, Dinamik ark modeli, Yapay sinir ağları. XI

Abstract:
ABSTRACT PhD Thesis INVESTIGATION OF FLASHOVER PHENOMENA ON HIGH VOLTAGE INSULATORS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Muhsin Tunay GENÇO?LU Fırat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical and Electronics Engineering 2003, Page: 112 Pollution flashover, observed on insulators in high voltage transmission, is one of the most important problem for power transmission. Pollution flashover is a very complex problem, because of the modeling difficulties of the insulator complex shape, different pollution density at different regions, non-homogenous pollution distribution on the surface of insulator and unknown effect of humidity on the pollution. In literature, some static and dynamic models were developed by making some assumptions and neglections to predict the flashover voltages of polluted insulators. Static models, which take the partial arc observed after the dry band existence into account statically; are not suitable for exact prediction. Dynamic models, which take the effect of instant variations of discharge parameters on flashover voltage into account, represents flashover event better than static models. In this study after presenting the definition, physical mechanism and importance of pollution flashover, insulator equivalent models are investigated and the models are compared. Artificial neural networks are also given in detail. For this purpose, concerned insulators' scaled shapes are partitioned into triangular elements, then Finite Element Method is implemented and finally potential distribution on the surface of insulator, variation of pollution resistance and flashover voltage are determined with the help of developed new dynamic arc model. The computed flashover voltage characteristics of selected ten types of string insulators have been compared with the results obtained by other researchers for direct and alternative voltages Insulator pollution flashover behaviour has been investigated by using Artificial Neural Networks and the obtained results are verified by other researchers' experimental results. Keywords : Insulator, Pollution flashover, Pollution resistance, Flashover voltage, Dynamic arc model, Artificial neural networks. ^j^y-a XII