Dc Hatlarda Seri Ark Arızasının Algılanması

Abstract

Elektrik arkı, yenilenebilir kaynakların bağlı olduğu dağıtım şebekelerinde ve Doğru Akım (DA) mikro şebekelerde yaşanan seri bir problemdir. Arkın özellikleri ve geçici tepkileri modellenir ve tahmin edilirse, ark davranışı etkin bir şekilde belirlenebilir. Bu tez çalışmasında, DA hattında ark arızası olup olmadığını ayırt edebilmek ve arıza var ise hattın başında mı, ortasında mı, sonunda mı olduğuna karar vermek için melez bir yöntem kullanılmıştır. Bu çalışmadaki veriler laboratuvar ortamında gerçek deneysel kuruluma dayanmaktadır. Birinci aşamada hat üzerinde gerçekleşen arızalı ve arızasız durum karşılaştırması yapılmıştır. Sonrasında ise hat başında, ortasında ve sonunda adım motoru kullanılarak ark arızası oluşturulup hat üzerindeki yerinin belirlenmesi üzerinde çalışılmıştır. Veri toplama kartı ile 1 KHz, 5 KHz, 2 MHz örnekleme sıklığıyla ark gerilimi ve ark akımı örnekleri elde edilmiştir. Bu çalışmanın amacı Diferansiyel Eşitlik Algoritması (DEA), Fourier Dönüşümü (FD) ve Belirleyici İstatistiklerden (Bİ) oluşan melez bir yöntem kullanılarak ark yerlerini tespit etmektir. DEA hat direncini ve empedansını hesaplamak için kullanılırken FD ve bazı Bİ özellik vektörlerinin çıkarılmasında kullanılmıştır. Bağıl hata eğrisinde görüldüğü gibi hata neredeyse sıfırdır. Tez çalışmasında kullanılan melez algoritma ile DA hattı üzerinde arızasız ve arızalı durum ayırt edilebilmektedir. Ayrıca bu algoritma ile arıza durumunda oluşan seri DA ark arıza yerinin tespit edilebildiği kanıtlanmıştır.

Electric arc is a series problem in modern distribution lines where Direct Current (DC) microgrids and renewables are connected. If its characteristics and transient responses are modeled and predicted, behaviour of arc can be determined effectively. In this thesis, a hybrid method was used to distinguish whether there was an arc fault on the DC line and, if so, to decide whether it was at the beginning or middle or end of the line. The data in this study are based on real experimental setup in laboratory environment. In the first stage, the comparison of the fault and non-fault conditions on the line was made. Afterwards, an arc fault was created using a stepping motor at the beginning, middle and end of the line and it was studied to determine its location on the line. Arc voltage and arc current samples were obtained with a sampling frequency of 1 KHz, 5 KHz, 2 MHz with the data acquisition card. The aim of this study is to detect arc locations using a hybrid method consisting of Differential Equation Algorithm (DEA), Fourier Transform (FT) and Determinative Statistics (DS). The DEA is used to calculate the line resistance and impedance, while the FT and some DS are used to extract the feature vectors. As seen on the relative error curve, the error is almost zero. With the hybrid algorithm used in the thesis study, fault-free and fault situations on the DC line can be distinguished. In addition, with this algorithm, it has been proven that the serial DC arc fault location that occurs in the event of a fault can be detected.