İletim hatlarında yapay zekâ yöntemleri kullanılarak kısa devre arıza yerinin tespiti ve sınıflandırılması
Short circuit fault location and classification using artificial intelligence methods in transmission lines
Yazar: MELİH ÇOBAN
Danışman: DOÇ. DR. SÜLEYMAN SUNGUR TEZCAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Arıza tespiti = Fault diagnosis ; Kısa devre arızaları = Short circuit defect ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İletim hatları = Transmission lines

Özet:
Enerji iletim hatları, modern dünyaya hayat veren, evlerinde ve iş yerlerinde tüketicilere elektrik enerjisini sağlayan hayat damarlarıdır. Bu yüzden elektrik iletim hatlarının sorunsuz çalışmasını sağlamak ve oluşan kısa devre arızalarının onarımını hızlandırmak oldukça önemlidir. Bu tez kapsamında, farklı iletim hatlarında meydana gelen kısa devre arızalarının onarım süresini kısaltmak amacıyla arıza tespiti, arıza sınıflandırması, arıza yeri tahmin yöntemleri sunulmuş ve hali hazırda yapılmış çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Sunulan yöntemler yapay zeka tabanlı olup veri setleri üretilerek eğitim ve test işlemleri gerçekleştirilmiştir. Üzerinde çalışılan iletim hatları PSCAD/EMTP ve MATLAB programları yardımıyla modellenmiştir. Arızalı veriler farklı arıza koşulları altında benzetim programları yardımıyla üretilmiştir. Elde edilen arıza verileri Hızlı Fourier dönüşümü, Ayrık Dalgacık Dönüşümü gibi sinyal işleme yöntemleri kullanılarak ön işleme tabi tutulmuşlardır. Ön işlem sonrasında elde edilen özellikler önerilen yöntemlerin girişi olarak kullanılmıştır. Arıza yeri tahmini, arıza sınıflandırılması ve arıza tespit çalışmalarında kullanılan yöntemler eğitim verisi içinde bulunmayan test verileri yardımıyla kontrol edilmiştir. Elde edilen sonuçlar ve yapılan karşılaştırmalar, sunulan yöntemlerin en az literatürde bulunan yöntemler kadar başarılı olduğunu ve alternatif oluşturabileceklerini göstermişlerdir. Ayrıca bu tez kapsamında, Hibrit Taguchi Girdap Arama algoritması tabanlı bir ileri beslemeli yapay sinir ağı, sınıflandırma çalışmalarında kullanılmak üzere sunulmuştur.

Abstract:
Energy transmission lines are the lifelines that give life to the modern world and provide electrical energy to consumers in their homes and workplaces. Therefore, it is very important to ensure the smooth operation of electrical transmission lines and speed up the repair of short-circuit faults. In this thesis, in order to shorten the repair time of short-circuit faults occurring in different transmission lines, fault detection, fault classification and fault location estimation methods are presented and compared with previous studies. The presented methods are based on artificial intelligence. Training and testing processes were carried out by producing data sets. The transmission lines studied were modeled with the help of PSCAD/EMTP and MATLAB programs. Faulted data were produced with the help of simulation programs under different fault conditions. Obtained fault data were preprocessed using signal processing methods such as Fast Fourier Transform, Discrete Wavelet Transform. The properties obtained after preprocessing were used as inputs for the proposed methods. The methods used in fault location estimation, fault classification and fault detection studies were checked with the help of test data not included in the training data. The results obtained and the comparisons made have shown that the presented methods are at least as successful as the methods found in the literature. Proposed methods can create alternatives to other methods in literature. In addition, within the scope of this thesis, a feed forward neural network based on the Hybrid Taguchi Vortex Search algorithm was presented for use in classification studies.