Rüzgar türbinlerinde yapay zeka tabanlı arıza teşhisi mekanizması

Küresel enerji sektörünün artan enerji ihtiyacı, fosil kaynak rezervi ve yeşil bir çevre faktörleri çerçevesinde yeniden şekillenme gereksinimi teknolojinin de gelişmesiyle birlikte enerji kaynaklarının yenilenebilir olması yönünde ilerlemiştir. Rüzgar enerjisinin sürekliliği ve ulaşılabilirliği bakımından rüzgar enerjisi bu kaynaklar arasından en büyük paya sahip olmuştur. Enerji ihtiyacının büyüklüğü türbin boyutlarını da arttırmaktadır. Türbin boyutlarındaki artış türbinlerin kolay ulaşılabilirliğine engel olmaktadır. Artan türbin boyutları ve sisteme müdahalenin zorlaşması sistemlerde kapsamlı bir kontrol yapısı gerekliliğini meydana getirmiştir. Büyüyen türbin boyutları, artan elektriksel güç, güvenlik ve verim faktörleri sistemde kontrol ile beraber bir arıza tahmin, tespit veya teşhis sistemlerini de gerektirmektedir. Bu çalışmada üç kanatlı, yatay eksenli, yunuslama açı kontrollü, 4.8MW gücündeki rüzgar türbininde yapay zeka tabanlı arıza teşhis çalışması yapılmıştır. Rüzgar türbin sistemleri değişken şartlarda değişen sağlıklı çalışma koşullarına sahip oldukları için doğrusal sınıflandırma yöntemleri etkili kontrol sağlayamamaktadır. Sistem üzerinden alınan çeşitli veriler Neural Network Toolbox kullanılarak eğitilmiştir. Karar yapısı tarafından işlenerek sistem durumu hakkında karar vermesi hedeflenmiştir. Ölçülen veya çeşitli hesaplamalar ile elde edilen giriş değerleri, yapar sinir ağı (YSA) yapısı ile arıza kestiriminde kullanılmıştır. Arıza teşhis sistemini uygulayıp geliştirmek için uluslararası düzeyde gerçekleştirilen IFAC yarışmasında kullanılan 'A Wind Turbine Benchmark Model for a Fault Detection and Isolation Competition, Silvio Simani' rüzgar türbini yarışma modeli kullanılmıştır. Sekiz farklı arıza senaryosu MATLAB/SIMULINK ortamında gerçekleştirilerek mekanizmanın başarımı test edilmesi amaçlanmıştır.