Demiryollarında optimum elektrifikasyon sisteminin tasarımı, analizi ve enerji yönetimi
Optimal electrification system design, analysis amd energy management on railways
Yazar: MEHMET TACİDDİN AKÇAY
Danışman: PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu eserde, demiryolu cer gücü sistemlerinin verimliliğini arttırmak, daha etkili işletme yapmak
için AC beslemeli ve DC beslemeli demiryolu elektrifikasyon sistemi, geliştirilen yeni bir
algoritma ile tasarlanmış ve ideal sonuçlar elde edilmiştir. Geliştirilen bu algoritma ile
benzetimler yapılmıştır. Elde edilen bu benzetim sonuçları daha sonra yapay zeka
yöntemlerinden olan Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makinaları ve Uyarlamalı Sinirsel
Bulanık Çıkarım Sistemi yöntemleriyle tahmin edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Tasarım
için dinamik bir yapı oluşturulmuştur. Tasarlanan devrelere ait sonuçlar aynı zamanda yapay
zeka tekniği kullanılarak elde edilmiştir. Çalışmanın giriş kısmında problemin tanımı
yapıldıktan sonra birinci ve ikinci bölümde AC beslemeli ve DC beslemeli demiryolu
elektrifikasyon sistemleri ve yapay zeka teknikleri hakkında temel prensipler ve teoriler
anlatılmıştır. Cer gücü tasarımı için "Newton Hareket Yasalarına" ve "Kirchoff Yasalarına"
dayalı bir algoritma geliştirilmiştir. Yapay Zeka teknikleri için "Yapay Sinir Ağları", "Destek
Vektör Makineleri" ve "Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi" yöntemleri
kullanılmıştır. Elde edilen devrelerle AC beslemeli ve DC beslemeli iki demiryolu hattına ait
uygulama yapılmış ve bulgular bölümünde yapılan uygulamalar ve yapay zeka ile elde edilen
sonuçlar hakkında karşılaştırmalı olarak bilgi verilmiştir.

Abstract:
In this dissertation, AC fed and DC fed railways electrification systems are designed with a new developed algorithm for enhancing efficiency of railway traction power systems and effective railway operation. Ideal results were obtained. Simulations are done by this developed algorithm. The simulation results are compared with the prediction results of the Articial Neural Networks, Support Vector Machines and Adaptive Network Fuzzy Inference System artificial intelligene methods. A Dynamic structure is created for the design. The results of the designed circuits also predicted with using artificial intelligence techniques. After the problem is described in introduction, fundemental principles and theories about AC fed and DC fed railway elektrification systems and artificial intelligence techniques are given in first and second section. An algorithm depending "Newton's Law of Motion" and "Kirchoff's Law " developed for the traction power design. "Articial Neural Networks", "Support Vector Machines" and "Adaptive Network Fuzzy Inference System" artificial intelligence methods are used. In the last section applications are done with the obtained circuits for AC fed and DC fed two railway lines and the results predicted with artificial intelligence are given comparatively.
February 2018, 116 pages.