Yüksek Gerilim Kablo Başlık Arızalarını Önlemede Kılıf Gerilimi Tahmin Yöntemlerinin Karşılaştırılması
Comparison of Sheath Voltage Prediction Methods to Prevent High Voltage Cable Termination Faults
Yazar: Akbal, Bahadir
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; High voltage cable,cable termination fault,regression,artificial neural network,optimization ; Yüksek gerilim kablosu,,Kablo başlığı arızası,Optimizasyon

Yüksek gerilim yeraltı kablolarının metal kılıflarında oluşan gerilimi sıfırlamak ve kablo arızalarını önlemek amacıyla IEEE 575-1988 standardında yer alan yöntemlerle kablo topraklaması yapılmaktadır. Fakat kablonun metal kılıfından akan akım, yük akımının harmonik içermesine ve dengesizlik durumuna göre kılıf akımı, akım harmonikleri ve sıfır bileşen akımlarını içerebilir. IEEE 575-1988 standardında yer alan yöntemler ile yapılan topraklama, sıfır bileşen ve harmonik akımlarının neden olduğu kablo başlığı arızalarını önlemede yetersiz kalmaktadır.  Bu yüzden Parçalı Çift Taraflı Topraklama (PÇT) yöntemi sıfır bileşen akımları ve akım harmonikleri kaynaklı arızaların önlenmesi için geliştirilmiştir. PÇT yöntemindeki optimum parametre değerlerinin belirlenmesi için kabloda oluşacak olan kılıf geriliminin de bilinmesi gereklidir. Bu yüzden kabloda oluşacak kılıf gerilimi için tahmin yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada daha iyi bir topraklama yapabilmek için kılıf gerilimi tahmininde kullanılan yöntemlerin doğrulukları karşılaştırılmıştır. Tahmin yöntemleri için yapay sinir ağları, genetik algoritma ile yapılan melez yapay sinir ağı ve regresyon yöntemleri kullanılmış, optimizasyon yöntemi olarak da genetik algoritma kullanılmıştır. Çalışma sonunda genetik algoritma ile yapılan melez yapay sinir ağının doğruluğu yaklaşık olarak %99 ile en yüksek orandadır.  Dolayısıyla genetik algoritma ile yapılan melez yapay sinir ağının tahmin yöntemi olarak kullanıldığı bir PÇT optimizasyonunda elde edilen parametreler ile yapılan topraklama daha güvenilir olacaktır.

High voltage cable bonding is carried out by the methods in the IEEE 575-1988 standard in order to reset the voltage on the metal sheaths of high voltage underground cables and prevent cable failures. However, the current flowing through the metal sheath of the cable may include the sheath current, current harmonics and zero component currents according to the harmonics of the load current and the imbalance state. Bonding by the methods in the IEEE 575-1988 standard is insufficient to prevent cable head failures caused by zero component and harmonic currents. Therefore, the Sectional Solid Bonding (SSB) method has been developed to prevent failures caused by zero component currents and current harmonics. In order to determine the optimum parameter values in the SSB method, it is necessary to know the sheath voltage that will occur in the cable metallic sheath. Therefore, estimation methods are used for the sheath voltage. In this study, the accuracy of the methods used in the sheath voltage estimation is compared to make better grounding. For estimation methods, artificial neural networks, a hybrid artificial neural network with genetic algorithm and regression methods are used, and genetic algorithm is used as an optimization method. The accuracy of the hybrid neural network made with the genetic algorithm at the end of the study is approximately 99%. Therefore, grounding with the parameters obtained in a SSB optimization using the hybrid artificial neural network made by the genetic algorithm will be more reliable.