Dağıtım Sistemlerinde Güç Kalitesi Sorunları Üzerine Melez Bir Yaklaşım

Abstract

Bir elektrik güç sisteminin, tüketicilere sürekli olarak anma değerde sinüzoidal anma gerilimi ve akımı iletmesi beklenir. Güç elektroniği tabanlı cihazların elektrik enerjisi endüstrisini yeniden yapılandırması ve küçük ölçekli dağıtık üretim sistemlerinin güç sistemine daha çok nüfuz etmesi, müşterilere tedarik edilen elektrik gücünün kalitesi üzerine olan talebi arttırmıştır. Bir güç kalitesi problemi, müşterilerin donanımlarının arızalanması veya hatalı çalışmasıyla sonuçlanan gerilim, akım veya frekans sapmalarında ortaya çıkan herhangi bir güç problemi olarak tanımlanabilir. Eskiden güç kalitesi problemi anahtarlama ve yıldırım dalgalanmaları, indüksiyon ocakları ve diğer döngüsel yükler nedeniyle ortaya çıkıyorken günümüzde, elektrik güç sistemlerine teknolojik ve ekonomik avantajlar sağlasa da, güç elektroniği elemanlarının çok yaygın kullanımı beraberinde güç kalitesi problemlerini de birlikte getirmiştir. Bu çalışmada, yapay sinir ağı (YSA) kullanarak güç kalitesi bozukluklarının sınıflandırılması gerçeklenmiştir. En uygun YSA yapısı Box-Behnken deneysel tasarım yöntemi ile belirlenmiştir. Benzetim ortamında 9 adet (arızasız, gerilim düşmesi, gerilim yükselmesi, kırpışma, harmonik, geçici durum, DA bileşeni, elektromanyetik girişim, anlık kesinti) güç sistem durumu incelenmiştir. Üretilen farklı bozukluk türlerinin tespit edilmesinde kullanılan özellik vektörleri ayrık dalgacık dönüşümü ve temel bileşenler analizi yardımı ile elde edilmiştir. Elde edilen özellikler normalize edilip en iyileştirilerek YSA'ya giriş verileri olarak uygulanmıştır. Dolayısı ile YSA tasarım aşamasının karmaşıklığı ortadan kaldırılmıştır. Benzetim sonuçları irdelendiğinde en iyilemesi elde edilen ileri beslemelli çok katmanlı YSA yapısının güç kalitesi bozukluklarını başarılı bir şekilde ayırt ettiği gözlenmiştir.It is expected that an electrical power system will continuously transmit nominal rated sinusoidal voltage and current to consumers. Power electronics-based devices restructuring the electrical energy industry and small scale distributed generation systems to penetrate the power system more increased demand for the quality of electrical power supplied to customers. A power quality problem can be defined as any power problem that occurs in voltage, current or frequency deviations resulting in malfunction or failure of customers' equipments. While the power quality problem has been caused by switching and lightning fluctuations, induction furnaces and other cyclic loads in the past, today, although it provides technological and economic advantages to electric power systems, the widespread use of power electronics has brought with it power quality problems. In this study, classification of power quality defects was performed using artificial neural network (ANN). The most appropriate YSA structure was determined by the Box-Behnken experimental design method. Nine fault types (no fault, voltage sag, voltage, swell, flicker, harmonics, transient, DA component, electromagnetic interference, instant interruption) were investigated in computer simulations. The feature vectors used in the identification of the different types of faults produced were obtained with the help of discrete wavelet transform and principal component analysis. The obtained features were normalized and applied as artificial neural network input data. Therefore, the complexity of the ANN design phase has been removed. When the simulation results are analyzed, it is observed that the optimized feed forward multi layer ANN structure successfully distinguishes power quality disturbances.