IEEE 14-Baralı Güç Sisteminde Gerilim Kararlılığının Uç Öğrenme Makinesi İle Analizi
IEEE 14-Baralı Güç Sisteminde Gerilim Kararlılığının Uç Öğrenme Makinesi İle Analizi
Yazar: Açıkgöz, Hakan; Poyraz, İlhami; Çöteli, Resul
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 7 No. 3, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Gerilim kararlılığı,Uç öğrenme makinesi,Hat kararlılık indeksi

Günümüzde elektrik enerjisi ihtiyacı, teknolojikgelişmeler sonucunda nüfusla orantılı olarak hızla artmaktadır. Artan bu talebikarşılamak için büyük güçlü üretim merkezleri kurulmuştur. Üretim merkezlerinintüketim merkezlerinden uzakta kurulma gerekliliği, üretilen elektrikenerjisinin çok yüksek gerilimle ve uzun iletim hatlarıyla tüketim merkezlerineiletim zorunluluğu getirmiştir. Güç sistemleri de bu duruma bağlı olarak hızlabüyümüş ve karmaşık bir yapı oluşturmuştur. Bu durum önemli işletme ve kontrolsorunlarını da beraberinde getirmiştir. Bu çalışmada, IEEE 14-baralı güç sistemindegerilim kararlılığı Uç Öğrenme Makinesi (UÖM) yardımıyla incelenmiştir. Buamaçla, IEEE 14-baralı güç sistemi modeli Matlab ortamında oluşturulmuş ve bumodel kullanılarak Newton-Raphson yöntemi yardımı ile yük akış analiziyapılmıştır. Bu güç sisteminde gerilim kararlılığı Hat Kararlılık İndeksi (HKİ)hesaplanarak değerlendirilmiştir. Yük akış analizinde tüm baraların aktif vereaktif güçleri 0.05 birim değer (pu) artırılmış ve her bir baraya ait toplam1000 adet aktif güç, reaktif güç, ilgili baranın gerilimi ve faz açısı eldeedilmiştir. Bu değerler kullanılarak HKİ değerleri hesaplanmıştır. UÖM’yegirişler; aktif güç, reaktif güç, ilgili baranın gerilimi ve faz açısı seçilmiştir.UÖM’nin çıkışı ise HKİ değerleri olarak belirlenmiştir. UÖM’nın test başarımı5-kat çapraz doğrulama ile verilmiştir. Ayrıca UÖM’nın başarımı farklı sayıdagizli katman hücre sayısı ve farklı tip aktivasyon fonksiyonları içinincelenmiştir. Önerilen yöntemin en iyi test başarımı gizli katman hücre sayısı100 olan ve tanjant sigmoid aktivasyon fonksiyonu kullanan UÖM’den eldeedilmiştir. Elde edilen sonuçlardan, IEEE 14-baralı güç sistemlerinde gerilimkararlılığının tespitinde UÖM’nin HKİ’yi oldukça yüksek bir başarımla tahminettiği görülmüştür.

Günümüzde elektrik enerjisi ihtiyacı, teknolojikgelişmeler sonucunda nüfusla orantılı olarak hızla artmaktadır. Artan bu talebikarşılamak için büyük güçlü üretim merkezleri kurulmuştur. Üretim merkezlerinintüketim merkezlerinden uzakta kurulma gerekliliği, üretilen elektrikenerjisinin çok yüksek gerilimle ve uzun iletim hatlarıyla tüketim merkezlerineiletim zorunluluğu getirmiştir. Güç sistemleri de bu duruma bağlı olarak hızlabüyümüş ve karmaşık bir yapı oluşturmuştur. Bu durum önemli işletme ve kontrolsorunlarını da beraberinde getirmiştir. Bu çalışmada, IEEE 14-baralı güç sistemindegerilim kararlılığı Uç Öğrenme Makinesi (UÖM) yardımıyla incelenmiştir. Buamaçla, IEEE 14-baralı güç sistemi modeli Matlab ortamında oluşturulmuş ve bumodel kullanılarak Newton-Raphson yöntemi yardımı ile yük akış analiziyapılmıştır. Bu güç sisteminde gerilim kararlılığı Hat Kararlılık İndeksi (HKİ)hesaplanarak değerlendirilmiştir. Yük akış analizinde tüm baraların aktif vereaktif güçleri 0.05 birim değer (pu) artırılmış ve her bir baraya ait toplam1000 adet aktif güç, reaktif güç, ilgili baranın gerilimi ve faz açısı eldeedilmiştir. Bu değerler kullanılarak HKİ değerleri hesaplanmıştır. UÖM’yegirişler; aktif güç, reaktif güç, ilgili baranın gerilimi ve faz açısı seçilmiştir.UÖM’nin çıkışı ise HKİ değerleri olarak belirlenmiştir. UÖM’nın test başarımı5-kat çapraz doğrulama ile verilmiştir. Ayrıca UÖM’nın başarımı farklı sayıdagizli katman hücre sayısı ve farklı tip aktivasyon fonksiyonları içinincelenmiştir. Önerilen yöntemin en iyi test başarımı gizli katman hücre sayısı100 olan ve tanjant sigmoid aktivasyon fonksiyonu kullanan UÖM’den eldeedilmiştir. Elde edilen sonuçlardan, IEEE 14-baralı güç sistemlerinde gerilimkararlılığının tespitinde UÖM’nin HKİ’yi oldukça yüksek bir başarımla tahminettiği görülmüştür.