Havai dağıtım hatlarında yapay sinir ağları kullanılarak arıza analizi

Bu tezde 34.5 kV orta gerilim (OG) enerji dağıtım hattında oluşabilecek kısa devre arızaların yeri ve tipinin doğru bir şekilde belirlenebilmesi için yapay sinir ağı'na (YSA) dayanan alternatif bir yaklaşım sunulmuştur. Çalışma ileri beslemeli standart geri yayılım (back-propagation) tekniği kullanılarak YSA algoritması ile modellenmiştir. Arıza tipi belirlemek için farklı bir YSA ve her arıza tipi için de arıza yeri belirlemek üzere farklı bir YSA kullanılmıştır. Hat başından alınan üç faza ait akım ve gerilim bilgileri dijital arıza kaydedicide (DAK) işlendikten sonra belirli frekans gruplarına ayrılarak YSA'ya girişler olarak kullanılmıştır. Enerji dağıtım hattı MATLAB2009b/Simulink kullanılarak modellenmiştir. Çalışmanın gerçeğe uygun olabilmesi için gerilim trafosu (GT) ve akım trafosu (AT) tepkileri, analog arayüz etkileri ve kuantalama hataları gibi pratik te arıza kaydedicilerden kaynaklanan etkiler dikkate alınmıştır. Geliştirilen YSA Kütahya Trafo Merkezinden Enne Kesici Ölçü Kabinine kadar olan 34.5 kV, 14.8 km havai enerji dağıtım hattına uygulanmıştır. Algoritmanın doğruluğu üzerine arıza tipinin, arıza yerinin, arıza direncinin, arıza başlangıç açısının ve hat sonuna kaynak eklenmesinin etkileri incelenmiş ve sonuçlar tablolar halinde sunulmuştur.