Hidroelektrik santrallerde net düşü değişiminin aktif güç çıkışı üzerine etkisinin incelenmesi

Bu tezde dar rezervuar hacmine ve küçük net düşü aralığına sahip hidroelektrik santrallerin (HES) aktif güç üretim dengesizliklerini azaltmak için yapay sinir ağlarından (YSA) faydalanılan farklı bir yaklaşım sunulmuştur. Çalışmada önce hidroelektrik santrallerden ve santrallerde kullanılan türbin tiplerinden bahsedilmiş ve sonra hız regülatörlerinde kullanılan kontrol yöntemlerine değinilmiştir. İlave olarak hidroelektrik santrallerde net düşü gibi aktif güç üretimini olumsuz etkileyen bazı çevresel etkilerden bahsedilmiştir. Uygulama yapılacak HES için ileri beslemeli geri yayılımlı YSA kullanılmıştır. HES'te paralel çalışan senkron generatörler birbirlerini etkileyeceklerinden, tasarlanan YSA'lar her bir senkron generatör için ayrı ayrı eğitilmiştir. Ağ yapılarının tamamında ortalama karesel hata oranı (MSE) performans fonksiyonu olarak kullanılmıştır. Denetleyici kontrol ve veri toplama sistemi (SCADA) verileri minimum-maksimum normalizasyon yöntemi kullanılarak normalize edilmiştir. Normalizasyon işleminden sonra bu veriler YSA eğitim ve test verileri olarak kullanılmıştır. Elde edilen en iyi sonuçlar farklı eğitim fonksiyonları ile de test edilmiş, farklı YSA modeliyle eğitilerek mümkün olan en iyi sonucun elde edilmesi hedeflenmiştir. Yapılan denemelerde en iyi sonuç alınan YSA ağ yapısı; birinci senkron generatör için çok katmanlı, performans fonksiyonu MSE, eğitim fonksiyonu Trainlm, gizli katmanlarında logaritmik-sigmoid ve çıkış katmanında da lineer aktivasyon fonksiyonu kullanan yapı olmuştur. İkinci senkron generatör için en iyi sonuç alınan YSA yapısı ise; çok katmanlı, performans fonksiyonu MSE, eğitim fonksiyonu Trainlm, gizli katmanlarında tanjant-sigmoid ve çıkış katmanında tanjant-sigmoid aktivasyon fonksiyonu olan yapı olmuştur. En iyi sonuç veren ağ yapıları test edilerek elde edilen sonuçlar çizelgeler halinde verilmiş ve sonuçlar tartışılmıştır.