Zırhlı yüksek gerilim kablolarında yalıtım arızalarını önlemek için çok amaçlı optimizasyon ve hibrit yapay zekâ tabanlı kablo topraklama yöntemi
Zırhlı yüksek gerilim kablolarında yalıtım arızalarını önlemek için çok amaçlı optimizasyon ve hibrit yapay zekâ tabanlı kablo topraklama yöntemi
Yazar: Akbal, Bahadir
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 39 No. 3, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Yalıtkan arızası,Kablo topraklaması,Hibrit yapay sinir ağı,Çok amaçlı optimizasyon

Bir yüksek gerilim kablosunda, yalıtkan tabaka üzerinde kullanılan metal kılıf ve zırh elektrik alanını sınırladıkları gibi mekanik etkilere karşı yalıtkanı korurlar.  Ancak kablodan yük akımı geçince, zırh ve metal kılıf üzerinde kablo sıcaklığını artıran ve tehlikeli gerilimlere neden olan akım ve gerilimler oluşur. Aşırı kablo sıcaklığı ve tehlikeli gerilimler yalıtım arızalarına neden olmaktadır. Literatürde bu yalıtım arızalarını önlemek için farklı topraklama yöntemleri önerilmektedir. Ancak, son yıllarda harmonik akımlarının da etkisinin artmasından dolayı bu topraklama yöntemleri yalıtım hatalarını önlemek için yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada yüksek harmonikli akım ve gerilimden dolayı oluşan yalıtım arızalarını önlemek için optimizasyon ve yapay zekâ tabanlı yeni bir topraklama yöntemi önerilmektedir. Bu yöntemde, optimum bir topraklama yapabilmek için metal kılıf ve zırh üzerindeki geriliminin, akımının ve akım harmonik bozunumunun bilinmesi gerekir. Dolayısıyla, bu parametre değerlerinin tespiti için hibrit sinir ağları ve regresyon yöntemlerinden oluşan tahmin yöntemleri kullanılmıştır. Hibrit yapay arı kolonisi-yapay sinir ağı (H-YAK) ve gauss proses regresyon (GPR) yöntemleri minimum eğitim hatalarına göre bu gruplar içinden seçilmiş ve optimizasyon algoritmalarında amaç fonksiyonu olarak kullanılmışlardır. Önerilen topraklama yönteminin optimizasyonunda birçok amaç olduğu için çok amaçlı optimizasyon yöntemi kullanılmıştır. Çok amaçlı optimizasyonda, tahmin yöntemi olarak H-YAK kullanıldığında, metal parçalar üzerinde gerilim, akım ve akım harmoniklerinde optimum değerler sağlanmıştır.

Bir yüksek gerilim kablosunda, yalıtkan tabaka üzerinde kullanılan metal kılıf ve zırh elektrik alanını sınırladıkları gibi mekanik etkilere karşı yalıtkanı korurlar.  Ancak kablodan yük akımı geçince, zırh ve metal kılıf üzerinde kablo sıcaklığını artıran ve tehlikeli gerilimlere neden olan akım ve gerilimler oluşur. Aşırı kablo sıcaklığı ve tehlikeli gerilimler yalıtım arızalarına neden olmaktadır. Literatürde bu yalıtım arızalarını önlemek için farklı topraklama yöntemleri önerilmektedir. Ancak, son yıllarda harmonik akımlarının da etkisinin artmasından dolayı bu topraklama yöntemleri yalıtım hatalarını önlemek için yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada yüksek harmonikli akım ve gerilimden dolayı oluşan yalıtım arızalarını önlemek için optimizasyon ve yapay zekâ tabanlı yeni bir topraklama yöntemi önerilmektedir. Bu yöntemde, optimum bir topraklama yapabilmek için metal kılıf ve zırh üzerindeki geriliminin, akımının ve akım harmonik bozunumunun bilinmesi gerekir. Dolayısıyla, bu parametre değerlerinin tespiti için hibrit sinir ağları ve regresyon yöntemlerinden oluşan tahmin yöntemleri kullanılmıştır. Hibrit yapay arı kolonisi-yapay sinir ağı (H-YAK) ve gauss proses regresyon (GPR) yöntemleri minimum eğitim hatalarına göre bu gruplar içinden seçilmiş ve optimizasyon algoritmalarında amaç fonksiyonu olarak kullanılmışlardır. Önerilen topraklama yönteminin optimizasyonunda birçok amaç olduğu için çok amaçlı optimizasyon yöntemi kullanılmıştır. Çok amaçlı optimizasyonda, tahmin yöntemi olarak H-YAK kullanıldığında, metal parçalar üzerinde gerilim, akım ve akım harmoniklerinde optimum değerler sağlanmıştır.