Nehir tipi bulb türbinli hidroelektrik santrallerinde yapay sinir ağları yardımı ile deşarj ringlerinde oluşan titreşimin tahminin yapılması
Estimating the vibration of the discharge ring with the help of articial neural networks in river-type bulb turbine hydroelectric power plants
Yazar: ABDULLAH EMRE ORAL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN ERDAL AKAY
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Deşarj sistemleri = Discharge systems ; Hidroelektrik santralleri = Hydroelectric power plants ; Titreşim = Vibration ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu tez çalışmasında Karkamış nehir tipli hidroelektrik santralinin türbin ünitelerinde oluşan titreşim probleminin çözümü için çalışılmıştır. İncelenen HES'in beş adet türbin ünitesinin deşarj ringi bölgelerinde bulunan menhol kapaklarının çevresinde, çalışma parametrelerinin fonksiyonu olarak türbin gövde titreşimin neden olduğu çatlaklar meydana gelmektedir. Deşarj ringi gövdesinde oluşan çatlakların çözülebilmesi ve santral çalışma parametrelerinin güvenli titreşim bölgelerinde tutulabilmesi için, yapay sinir ağları yardımı ile titreşim tahmin modelinin oluşturulması hedeflenmiştir. YSA eğitimi için kullanılan veriler türbin ünitelerinden aynı zaman dilimlerinde alınmış ve elde edilen yapay sinir ağları zamandan bağımsız oluşturulmuştur. Türbin ünitelerinin çalışma parametrelerine göre titreşim tahminleri gerçekleştirilmiş ve gerçek titreşim verileriyle mukayese edilmiştir. Çalışma sonunda elde edilen sonuçlar; türbin üniteleri için oluşturulan yapay sinir ağları ile, titreşim değerlerinin düşürülmesini sağlayabilecek, çalıştırma parametrelerinin belirlenebileceğini göstermiştir.

Abstract:
In Karkamış hydroelectric power plant with a river-type bulb turbine, vibration-induced capillary cracks occur around the manhole covers located in the discharge ring areas of the turbine units as a function of the operating parameters of the units. In order to reduce or eliminate these cracks, determining the operating parameters of the units for the low vibration zone is an important issue in order to reduce the plant operating efficiency and maintenance costs. In order to solve this problem and to establish the central operating parameters in the safe vibration zone, it is aimed to create a vibration prediction model with artificial neural networks. The operating parameters of the hydroelectric power plant; By using the water inlet-outlet elevation, grid pollution level, power of each unit, total unit power, and vibration data occurring in the discharge rings of the units, artificial neural networks that can make vibration predictions for each unit were created. The data used were taken from the units of the hydroelectric power plant at the same time intervals and artificial neural networks were created independent of time. Based on the operating parameters, vibration estimates were made and compared with actual vibration values. The results obtained showed that the operating parameters for reducing the vibration values of the turbine units of the hydroelectric power plant can be determined with the help of artificial neural networks and it is practically applicable.