Kağıt fabrikası elektrik enerjisi kalitesi analizi

Enerji kalitesi, üretim verimliliği, ekipman ömrü ve sistem güvenilirliği açısından önemlidir. Bu durum, özellikle yüksek enerji tüketen kâğıt sanayi gibi sektörlerde daha da önem kazanmaktadır. Bu tez çalışmasında, bir kâğıt fabrikasında elektrik enerjisinin kalitesi incelenmiş ve özellikle harmonik bozulmaların asenkron motorlar üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Saha ölçümleri ve yapılan analizler sonucunda sistemde en çok 3., 5., 7., 11., 13., 17. ve 19. harmoniklerin bulunduğu görülmüştür. Bu harmonikler, Toplam Harmonik Bozulma (THD) değerini, IEEE standartlarının üstüne çıkarmıştır. Bu da motorlarda ısınma, tork dengesizlikleri ve izolasyonun zarar görmesi gibi sorunlara yol açmaktadır. Özellikle çok sayıda doğrusal olmayan yükün bulunduğu alanlarda bu etkiler daha belirgin hale gelmiştir. Bu sorunlara çözüm bulmak için ileri beslemeli bir yapay sinir ağı (FFNN) modeli geliştirilmiştir. Levenberg-Marquardt algoritmasıyla optimize edilen modelle, harmonik bileşenlerin genlikleri yüksek korelasyonla (R=0.98949) tahmin edilmiş ve oldukça düşük hata oranı (MSE <6.4401e-05) elde edilmiştir. Eğitim, test ve doğrulama sonuçları modelin genelleme başarısını ortaya koymuştur. Modelin öne çıkan yönlerinden biri de yüksek gürültü seviyelerine sahip ortamlarda (0 dB ye kadar varan SNR değerleri) dahi tahmin performansını koruması ve çevrim içi izleme sistemlerine entegre edilebilecek pratik bir yapıya sahip olmasıdır. Bu sayede, klasik periyodik izleme anlayışının ötesine geçilerek, enerji kalitesinin gerçek zamanlı ve adaptif biçimde izlenmesi mümkün hale gelecektir. Sonuç olarak, bu çalışma enerji kalitesinin üretim süreçleri üzerindeki etkilerini nicel verilerle ortaya koymakta; yapay zekâ destekli analiz yaklaşımlarının endüstriyel uygulamalardaki potansiyelini göstermesi açısından alanına anlamlı bir katkı sunmaktadır.