Theses supervised by Prof. Dr. İsmail Hakkı Altaş
13 theses · Karadeniz Technical University
Dağıtım şebekelerinde güç kalitesi için optimum kapasitör yerinin ve değerinin belirlenmesi
Elektrik enerjisinin kalitesi ve ekonomik olarak sağlanabilmesi her zaman güç sistemlerindeki en önemli konulardan biridir. Sosyal yaşamın gelişmesiyle birlikte yerleşik alanlarda artan reaktif güç tüketimi, hatları gereksiz şekilde yükleyerek gerilim düşümünün ve güç kayıplarının artmasına neden olurken hattın taşıma kapasitesinin de düşmesine yol açar. Bu olumsuz etkileri ortadan kaldırmak için yaygın olarak kullanılan en etkili yöntemlerden biri dağıtım şebekesine şönt kapasitörler yerleştirmektir. Bu tez çalışmasında, artan reaktif güç tüketiminden dolayı meydana gelen kayıpları azaltarak verimliliği arttırmak ve gerilimi düzenleyerek enerjiyi yüksek kalite ile daha ekonomik olarak iletebilmek için dağıtım şebekesine yerleştirilecek şönt kapasitörlerin optimum yeri ve değeri belirlenmiştir. Bulanık Uzman Sistemler, Bulanık Optimizasyon Tekniği ve sezgisel optimizasyon tekniği olan Guguk Kuşu Optimizasyon Algoritması bu çalışmada kullanılan yöntemlerdir. Güç dağıtım sistemindeki yük akış analizi için ise Forward and Backward Sweep algoritması kullanılmıştır. Önerilen yöntemler MATLAB'de programlanmış ve 9 baralı standart IEEE dağıtım şebekesinde test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürdeki çalışmalarla karşılaştırılarak tezde kullanılan yöntemlerin performansı değerlendirilmiş ve sistemdeki güç kayıpları ve yıllık maliyet optimum düzeye indirgenerek yöntemlerin uygulanabilirlikleri ve üstünlükleri gösterilmiştir.
Paralel mekanizmalı ayak bileği rehabilitasyon robotu üzerinde kontrol stratejilerinin geliştirilmesi ve uygulanması
Klinik rehabilitasyon tedavisinde kullanılan yardımcı robotların modellenmesi ve tasarımı ile ilgili literatürde çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmalarda robotun dinamik yapısı, modellenmesi, kinematik denklemlerinin çıkarılması üzerinde durulduğu, sistemin denetiminin ağırlıklı olarak geleneksel denetleyiciler ile gerçekleştirildiği görülmektedir. Bu tez kapsamında paralel mekanizmalı bir ayak bileği rehabilitasyon robotu geliştirilerek farklı rehabilitasyon egzersizleri için kullanılacak olan kontrol stratejileri irdelenmiştir. Yörünge takibinde insan-robot etkileşiminin bozucu etkilerini en aza indirmek için optimize edilmiş farklı tür denetleyiciler önerilmiştir. Ayrıca, rehabilitasyon robotunun hastaya uygulayacağı destek/direnç seviyesini hastanın sakatlık seviyesine göre ayarlanabilmesi için bulanık mantık tabanlı adaptif admitans kontrol düzeneği önerilmiştir. Parçacık sürü optimizasyon ve guguk kuşu arama algoritmaları kullanılarak optimize edilen PID, kesir dereceli PID ve bulanık mantık denetleyiciye ek olarak periyodik referans yörüngelerde başarılı sonuç veren tekrarlamalı denetleyici de tasarlanmış ve hata tabanlı performans ölçme yöntemleri kullanılarak denetleyici performansları insan-robot etkileşiminin bozucu etkisi altında incelenmiştir. Ek olarak, hem adaptif admitans kontrol düzeneği hem de statik admitans kontrol düzeneği ile yapılan deneylerde bulanık mantık tabanlı adaptif admitans kontrol düzeneğinin etkinliği ortaya konulmuştur.
Dalga enerji sistemlerinde elektrik gücü üzerindeki düzensiz dalga etkilerinin akıllı kompanzasyon yöntemleriyle giderilmesi
Rüzgâr ve güneş enerjisi gibi popüler yenilenebilir enerji kaynaklarına göre daha fazla enerji yoğunluğuna ve gün içerisinde daha fazla kullanılabilirlik durumuna sahip olmasına rağmen dalga enerjisinin kullanımı, dalgaların doğal yapısı gereği üretilen enerjinin düzensiz karakteristik göstermesi, dalga enerji dönüştürücülerinin karmaşık ve maliyetli yapısı nedenleriyle yeteri kadar yaygın değildir. Özellikle doğrudan sürüşlü dalga enerji sistemlerinde üretilen düzensiz gücün şebekeye veya yüke aktarılmadan önce güç elektroniği ara yüzleri, enerji depolama üniteleri veya karma enerji sistemleri ile birlikte kullanılması gerekmektedir. Bu çalışmada doğrudan sürüşlü dalga enerji dönüştürücülerinde karşılaşın güç salınımlarını ve dengesizliklerini gidermek için seri bağlı senkron DA/DA artıran-azaltan çevirici güç elektroniği ara yüzü ile fotovoltaik paneller kullanılarak şarj edilen ultra-kondansatör ünitesinden oluşan karma bir enerji sistemi sunulmaktadır. Modelleme başarımlarının da incelendiği güç elektroniği devrelerinin denetiminde bulanık mantık, kesir dereceli PID ve klasik PID denetleyiciler kullanılmış ve bu denetleyicilerin performans analizi yapılmıştır. Denetleyicilerin optimizasyonunda sezgisel arama algoritmalarından çiçek tozlaşması algoritması ve parçacık sürü optimizasyonu kullanılmıştır. Benzetim ve deneysel ortamda tasarlanan sistemlerin etkinliği hem düzenli dalga hem de düzensiz dalga durumunda farklı yük durumları için test edilmiştir.
Yenilenebilir enerji sistemlerinde süreklilik için akıllı bir enerji yönetim sistemi
Bu tezde, Yenilenebilir Enerji Sistemleri'nde (YES) enerji sürekliliğini sağlamak amacıyla bir Akıllı Enerji Yönetim Sistemi (AEYS) geliştirilmiştir. Önerilen AEYS'i test etmek amacıyla rüzgar ve Fotovoltaik (FV) güneş panellerinden oluşan YES kurulmuş ve çalıştırılmıştır. Rüzgar ve FV panellerden elde edilen gücün güvenilir ve istenilen kalitede olmaması nedeniyle yük için gerekli gücün temini için bu tür YES'lerde enerji yönetim sisteminin uygulanması zorunlu hale gelmektedir. Rüzgar ve FV sistemlerden elde edilen güç yenilenebilir yeşil güç havuzu da denilebilecek ortak DA barasında toplanarak DA ve AA yüklerin beslenmesinde kullanılmaktadır. Yenilenebilir yeşil DA güç barası uygun şekilde işletilerek sürekli deverede kalması gereken yüklere gerekli taban güç aktarımı sağlanabilmektedir. Taban güç sağlandıktan sonra gerek duyulan yük gücü, rüzgar ve FV'den uygun olan birinden veya her ikisinden karşılanmaktadır. Rüzgar ve FV kaynaklardan hangisinin kullanılacağına önerilen bulanık mantık tabanlı AEYS karar vermektedir. Üretilen ve ihtiyaç duyulan güç değerlerine ait bilgiler geliştirilen akıllı karar verme algoritması tarafından kullanılarak hangi kaynaktan ne kadar gücün yüke ne kadar gücün depolanmaya aktarılması gerektiğine karar verilmektedir. Bunun yanı sıra rüzgar enerji sisteminin üretilen maksimum gücünde çalıştırılması da AEYS tarafından denetlenmektedir. AEYS aynı zamanda gerektiğinde, YES'i şebekeye bağlayabilmekte ve güç yönetimini de yapabilmektedir. Bu nedenle aslında geliştirilmiş olan AEYS aynı zamanda oluşturulan YES içinde bir akıllı şebeke uygulaması olarak da değerlendirilebilir.
Doğrusal sistem simülasyonu ve kontrolü için interaktif sanal laboratuvar
Kontrol sistemleri eğitiminde bilgisayar destekli tasarım ve uygulamalar gün geçtikçe artarken, bu konuya yönelik bilgisayar yazılımları ve araçları da derslerin vazgeçilmez birer parçası haline gelmektedir. Ancak bu yazılımlar eğitim amaçlı da olsa pahalı satılmakta ve genellikle problem çözümünü yaparken kullanıcı katkısını minimuma indirerek hazır çözümler sunmakta, bu durum da, eğitim amaçlı kullanımlarda öğrencinin çözüme hazır ulaşmasını sağlayarak öğrenme sürecine olan katkıyı azaltmaktadır.Bu çalışmada öğrenciyi problem çözümü için gerekli modelleme ve formül oluşturma aşamalarından koparmadan, doğrusal sistemlerin durum uzayı modellerini test edebileceği, sonuçlarını gözlemleyebileceği ve bu sistemlere klasik ya da bulanık mantık tabanlı denetleyiciler tasarlayabileceği görsel özellikli bir sanal laboratuvar ortamı geliştirilmiştir. Özellikle öğrencilerin otomatik kontrol sistemleri derslerinde doğrusal sistem simülasyonu için model geliştirme ve denetleyici tasarlama becerilerine katkı sağlanacaktır. Bu yazılımda Oransal (P), İntegral (I) ve Türev (D) denetleyiciler ayrı ayrı ya da birbirleriyle ikili/üçlü gruplar halinde ve bulanık mantık denetleyici tasarlanabilmektedir. Hem PID hem de bulanık mantık denetleyici tasarımında gerçekleştirilecek olan bütün adımların sistem davranışına olan etkileri görsel olarak izlenebilmekte ve gerekli parametrik önlemler alınabilmektedir. Ayrıca tasarlanan ve kullanılan bütün denetleyicilerin performansları kontrol sistemleri teorisinde yaygın olarak kullanılan performans ölçüm yöntemleri kullanılarak ölçülebilmektedir.
An intelligent controlled novel power conditioning for wave energy converter systems
The wave energy is the biggest and untapped energy sources on planet Earth. However, the wave energy conversion is not ubiquitous enough due to its structure complexities, sea conditions and high cost. However, the need of using alternative energy sources has an impact on developing energy conversion schemes from various sources that seems to be costly but have promising future. The wave energy is one of these promising energy sources and has been installed in some specific sites around the world. Since the characteristic behavior of the wave energy is irregular rather than being stable and predictable for time durations, the electrical power obtained by wave energy converters has an irregular behavior, as well. Therefore wave energy conversion systems require interfacing power conditioners to compensate the irregular characteristics of the wave power.A novel power conditioner FACTS device, called Switched Power Filter - Green Plug is introduced in this study in order to compensate and isolate the load side electrical quantities from the source side irregularities. The novel SPF-GP is a DC-DC type FACTS device and controlled by developing proper switching sequences. In order to comply the irregularity on the source side, adaptive based intelligent controllers are required to be developed. Therefore classical, fuzzy, and classical-fuzzy combined controllers are also studied to be operated by including adaptively in terms of the variations in control parameters such as voltage, current, and power. All system models are developed and tested both by simulation and implementation. Simulation model results are compared with those of obtained from implementation for model validation and system performances.
Rüzgar/fv güneş enerji sistemleri için pıd kontrol parametrelerinin ga ve pso ile optimizasyonu
Günümüzde yaygın olarak kullanılmakta olan konvesnsiyonel enerji kaynakları yerlerini yavaş yavaş yenilenebilir alternatif enerji kaynaklarına bırakmaktadırlar. Bunun birçok nedeni olmakla birlikte başlıca iki nedeni bu konvesiyonel kaynakların sınırlı miktarda olmaları ve olumsuz çevre etkileridir. Olumlu çevre etkileri ve düşmekte olan kurulum maliyetleri nedeniyle Rüzgar ve Güneş gibi yenilenebilir enerji kaynaklarından elektrik üretimi hızla artmaktadır. Ancak bu kaynaklardan üretilen elektrik enerjisinin yüke uygulanmadan önce bir süreçten geçirilmesi ve uygun standartların sağlanması gerekmektedir. Bu standartların sağlanması kullanılacak ara elemanların tasarımı ve kontrol edilmeriyle gerçekleştirebilmektedir. Bu çalışmada Rüzgar/FV hibrit sistemlerden elde edilen elektrik enerjisinin yüke veya şebekeye aktarılabileceği standart değerin sağlanmasında kullanılacak olan dönüştürücü ve filtre kontrolü için kontrol algoritmaları ğeliştirilmekte ve kullanılan kontrol parametrelerinin optimizasyonu yapılmaktadır. Optimizasyon yöntemi olarak türevsiz işlem yapabilen yumuşak hesaplama yöntemlerinden PSO ve GA kullanılmaktadır. Yapılan çalışma sonunda elde edilen optimum parametrelere sahip olan kontrol algoritmalarının daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir.
Kesintisiz güç kaynaklarında model öngörülü kontrol ve akıllı karar verici uygulamaları
Bu tez çalışmasında, üç fazlı kesintisiz güç kaynağı (KGK) çıkış gerilimi kontrolü amaçlı bozucu etki gözlemleyici tabanlı model öngörülü kontrol yöntemleri kullanılarak kontrol sistemi tasarlanmış, tasarlanan bu kontrolörlerin performansları benzetim ve deneysel ortamda hazırlanan KGK sistem modelinde incelenmiştir. İlk önce bir üç fazlı iki seviyeli KGK modeli ayrık zamanda elde edilmiş ve elde edilen bu model kullanılarak KGK sistemindeki model belirsizlikleri politopik belirsizlikler sınıfı biçiminde modellenmiştir. Yük akımı bozucu etkisi ve model belirsizlikleri birleştirilerek toplu bozucular elde edilmiş ve elde edilen bu toplu bozucular KGK dinamik denklemlerine eklenmiştir. Eklenen bu toplu bozucuları kestirmek için model belirsizlikleri dikkate alınarak bir dayanıklı bozucu etki gözlemleyicisi önerilmiştir. Önerilen bu gözlemleyici tabanlı CCS-MPC (Continuous Control Set Model Predictive Control) ve FCS-MPC (Finite Control Set Model Predictive Control) kontrolörler tasarlanarak KGK çıkış gerilimi kontrol edilmiştir. Kontrol algoritması C programlama dilinde yazılmış ve dll (dynamic link library) fonksiyonu kullanılarak PSIM yazılımı ortamında elde edilen KGK benzetim modeline uygulanmış ve TMS320F283F377D mikro denetleyicisi kullanılarak laboratuvar ortamında oluşturulan 6KW gücüne sahip KGK prototipinde gerçek zamanlı deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir.
Dağıtık elektrik şebekelerindeki arızaların tespiti için makine öğrenimi
Bu araştırma, elektrik şebekelerinde simetrik ve asimetrik kısa devrede meydana gelen arazaların algılanması, sınıflandırılması ve analizleri için makine öğrenimi algoritmalarının uygulamalarını kapsamaktadır. Gerekli üç fazlı voltaj ve akım değerleri DIgSILENT yazılımı ile değişik kısadevre durumlarına göre simülasyon yapılarak üretilmiş ve analizler Python yazılımı ile gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, ayrık dalgacık dönüşümü uygulanarak ön veri işleme yapılmış, sonrasında da minimum entropi ayrışma ve Destek Vektör Makinesi algoritması uygulanarak ana dalgacık ve ayrışma seçimi seviyesi için bir model geliştirilmiştir. Eğitmenli makine öğrenimi modellerinin performansını artırmak için makine öğrenimi eğitim adımı sırasında eğitmensiz boyut azaltma teknikleri uygulanmıştır. Son olarak, düşünülen özellikler özellik çıkarma yoluyla minimize edilmiş ve daha az özellik göz önünde bulundurarak, model veri kümelerinin aşırı yüklenmesi veya yetersiz kalması önlenmiş ve algoritmaların performansı artırabilmiştir. Geliştirilen algoritma ve yaklaşımlar daha güvenilir koruma yöntemleri elde etmek için farklı arıza problemleri için de uygulanabilir.
Yılan robotun öğrenme tabanlı adaptif hareket kontrolü
Yılan robotun gerçek dünyadaki potansiyel uygulamaları için oldukça önemli olan enerji verimli adaptif hareketi bu tez çalışmasında ele alınmıştır. Tekerleksiz bir yılan robot mekanizmasının göz önüne alındığı bu çalışmada simbiyotik organizma arama algoritmasına dayanan iki farklı çok amaçlı optimizasyon yöntemi kullanılarak yılan robotun enerji verimli hareketi için optimum yürüyüş parametreleri araştırılmıştır. Önerilen her iki yöntem ile tatmin edici kararlı sonuçlar elde edilirken hızlı baskın olmayan sıralamalı çok amaçlı simbiyotik organizma arama algoritmasının tek bir çalışmada daha çok çözüm üreterek Pareto cephesinde daha düzgün bir dağılım sağladığı görülmüştür. Önerilen yöntemin yılan robotunun farklı çevre koşullarındaki enerji verimli adaptif hareketi için optimum yürüyüş parametrelerini bulmadaki performansı, robotun hareket ettiği yüzeyin camdan ahşaba kadar oldukça geniş bir aralıkta değiştiği dokuz farklı ortamda test edilerek gösterilmiştir. Yılan robotun eklem yörünge kontrolü için geleneksel kontrol yöntemlerinden farklı olarak değişen çevre koşullarına uyum sağlama yetenekleriyle öne çıkan derin pekiştirmeli öğrenme tabanlı dört farklı denetleyici geliştirilerek yörünge takip performansları birbirleriyle ve PD denetleyici ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlardan transfer öğrenmenin, ajanın yakınsama hızını ve genelleştirme özelliğini iyileştirerek daha üstün bir performans sunduğu görülmüştür. Son olarak, yılan robotun enerji verimli hareketi için ikiz gecikmeli derin deterministik politika gradyanı algoritmasının kullanıldığı bir denetleyici ile hız kontrolü yapılarak biyolojik yılanların yürüyüş biçimlerine benzer adaptif yörüngeler üretilmiştir.
Bulanık sunuçlandırma tabanlı güç filtresi ve dinamik gerilim regülatörünün bir fazlı mikro rüzgar güç üretim sistemlerine uygulanması
Dünyada artan enerji ihtiyacı nedeniyle insanlar farklı kaynak arayışlarına girmişlerdir. Yenilenebilir enerji kaynakları bu ihtiyacı gidermede üzerinde en çok durulan enerji kaynaklarındandır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının en önemlilerinden birisi de rüzgardan enerji üretimidir. Rüzgar türbin teknolojisi gün geçtikçe hızla gelişmektedir.Rüzgarın sürekli aynı kararlılıkta olmaması, hızının değişmesi, tüketici tarafındaki yüklerin değişken olması ve doğrusal olmayan yükler kullanılması nedenleriyle, rüzgar türbinlerinden yüklere iletilen güç, hat boyunca iletim ve dağıtım sırasında gerilim dalgalanmalarından çok fazla etkilenmektedir. Asenkron generatörlerin yapılarından dolayı, güç transferinde rüzgar hız değişimlerinin etkisini azaltmak için rüzgar güç sistemlerinde uygun kontrolörler kullanılarak farklı hızlarda aynı güç üreten generatör tipleri tercih edilir. Ancak, tek başına asenkron generatör, çeviricilerin ve anahtarlama tipli yüklerin sebep olduğu güç, frekans ve gerilim dalgalanmalarını ve harmonikleri azaltmak için yetersizdir.Bu tezde, yukarıda tanımlanan hem güç kalitesi hem de gerilim kararlılığı problemlerini gidermek için bir Dinamik Voltaj Regülatörü/Anahtarlamalı Güç Filtresi (DVR/AGF) önerilmiştir. Bu DVR/AGF'nin yanında, filtreleme kontrol işleminde kullanılan yeni dinamik üç çevrimli hata toplamına bağlı bir denetleyici yapısı önerilmiştir. Daha sonra bu toplam dinamik hata sinyali, yüksek güç kalitesi, sabit frekans ve gerilim seviyesi için istenilen kriterleri yerine getirmek amacıyla bir Modifiye edilmiş Bulanık Mantık Denetleyici (MBMD) kullanılarak en aza indirgenir. MBMD'nin performansı, klasik PI türü denetleyici kullanılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak doğrulanmıştır.Geliştirilen DVR/AGF ve dinamik hata çevrimli PI ve BMD, MATLAB/SIMULINK Simpower ortamında modellenerek benzetimler yapılmıştır. Benzetim sonuçları, önerilen filtre ve denetleyicilerin performansını doğrulamak için değerlendirilmiştir.
İki tekerlekli mobil robotun denge kontrolü
Bu tez, Matlab / Simulation kullanarak LQG ve bulanık mantık kontrol yöntemlerini kullanarak kararsız ve doğrusal olmayan iki tekerlekli kendini dengeleyen robotun kontrolünü sunmaktadir. Kontrol amacı, robot hareket ederken sistemin dengesini bir denge noktası etrafında tutmaktır. Robotun açısını ve konumunu kontrol etmek için bir LQG kontrolörü geliştirmek amacıyla doğrusallaştırılmış bir durum-uzay modeli elde etmek için doğrusallaştırılmış bir matematiksel model çıkarılmıştır. Sistemin durum değişkenlerini tahmin etmek için optimal doğrusal kuadratik tahminci tasarlanmış ve optimal tam durum geri besleme regülatörüne (LQR) bağlanmıştır. Bundan sonra tasarlanan kontrolör robotun doğrusal olmayan dinamik modeline uygulanmıştır. Kontrol algoritması akıllı kontrole genişletilmiş, robotun açısını kontrol etmek için bulanık mantık denetleyicisi geliştirilmiş. Ayrıca, tasarlanmış kontrolör Matlab / Simulink'te robotun doğrusal olmayan dinamikleri üzerine uygulanmıştır. Matlab / Simulink'te elde edilen simülasyon sonuçları, önerilen kontrolörlerin tekerlekler hareket halindeyken robotun kendi kendini dengelemesini başarabildiğini göstermektedir. Anahtar Kelimeler: İki tekerlekli kendi kendini dengeleyen robot, Doğrusal kuadratik regülatör, Doğrusal kuadratik gauss, Bulanık mantık kontrolü
Enerji sürekliliği için gölge etkili fotovoltaik sistemin şebeke/yük entegrasyonu
Yenilenebilir enerji kaynaklarının şebeke entegrasyonu arttıkça, bu sistemlerin düşük gerilimde şebekede kalma kapasitesinin iyileştirilmesi şebeke kararlılığı ve enerji güvenliği için kritik önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında, şebeke bağlantılı fotovoltaik sistemin düşük gerilimde şebekede kalma kapasitesinin geliştirilmesi ele alınmıştır. İki aşamalı üç fazlı şebeke bağlantılı fotovoltaik sistem Matlab/Simulink'te modellenmiştir. Dinamik ve belirsiz şebeke koşullarına uyum sağlama ve çeşitli arıza senaryolarında genelleme yapma yetenekleriyle geleneksel yöntemlerden ayrılan derin pekiştirmeli öğrenme tabanlı üç farklı denetleyici geliştirilmiştir. Bu denetleyicilerin dengeli ve dengesiz arızalar altındaki performansları birbirleriyle ve simbiyotik organizma arama algoritması ile optimize edilmiş oransal-integral denetleyici ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, genelleme kapasitesini iyileştiren transfer öğrenmenin, daha üstün bir performans sağladığını göstermiştir. Ayrıca, fotovoltaik sistemin dayanıklılığını artırmak için düşük gerilimde şebekede kalma kapasitesi ile çevresel faktörlerden kaynaklanan gölgelenme durumu birlikte incelenmiştir. Derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi, değiştir-gözle algoritmasına kıyasla genelleme kapasitesini artırarak sistem dayanıklılığını geliştirmiştir.