Yapay sinir ağı uyarlamalı paralel aktif güç filtresi ile harmonik eliminasyonunun MATLAB/SIMULINK ortamında gerçekleştirilmesi

Tüketiciye ulaşan enerjinin kaliteli ve kesintisiz olması enerji üreticilerinin temel hedeflerindendir. Güç elektroniği elemanlarının yaygın kullanımı ve bu elemanların doğası gereği yüksek frekansta anahtarlama yapmaları, ayrıca doğrusal olmayan yük karakteristiği göstermeleri kalite problemlerini oluşturmaktadır. Bu noktada doğrusal olmayan yükler içeren cihazların kullanımı elektrik güç sistemlerinde akım ve gerilim harmoniklerinin oluşmasına neden olur. Oluşan bu harmonikler hem güç dağıtım sistemlerine hem de cihazlara zarar vermektedir. Bu nedenle harmoniklerin giderilmesi ve izin verilen standartlara getirilmesi gerekmektedir. Harmoniklerin bastırılmasının ilk adımı tasarım aşamasında alınabilecek önlemlerdir. Ancak bu önlemler çoğu zaman tahminlenemeyen sistem koşulları yüzünden yetersiz kalmaktadır. Sonuç olarak sonradan oluşan harmonikler filtreler kullanılarak yok edilebilir. Harmonik eliminasyon işlemleri farklı filtreleme yöntemleri ile yapılmaktadır. Bu yöntemlerden pasif filtreler değişen yük durumlarına karşı sabit kalması ve şebeke veya yük ile rezonansa girmesi problemi yüzünden tercih edilmemektedir. Aktif filtreler günümüzde sık kullanılmaya başlayan filtre çeşitleridir ancak burada da tasarım zorluğu ve maliyet ön plana çıkmaktadır. Son yıllarda özellikle karmaşık sorunların çözümü için yapay sinir ağlarının (YSA) kullanımı yaygın hale gelmiştir. Harmonik analizi de karmaşık matematiksel işlemler içermekte olup bu çalışmada harmoniklerin bastırılması için çeşitli YSA yöntemlerine dayanan Paralel Aktif Güç Filtresi (PAGF) önerilmiştir. PAGF, literatürde en çok kullanılan 3 fazlı 4 telli bir sistemde p-q teorisine göre tasarlanmıştır. Gerilim düzenleyici olarak PI kontrol tekniği, akım denetleyici olarak ise histerezis bant kontrolü kullanılmıştır. YSA modellerinden çok katmanlı algılayıcı (Multilayer Perceptron- MLP), Elman sinir ağı ve tekrarlayan sinir ağı (RNN) modelleri ile filtre uyarlaması yapılmıştır. Eğitim algoritması olarak Levenberg-Marquardt (LM) ve Ölçekli Eşlenik Gradyan (SCG) yöntemleri kullanılmıştır. Aktivasyon fonsiyonu olarak da sigmoid fonksiyonu seçilmiştir. Gizli katman sayısı ve nöron sayısı değiştirilerek karşılaştırmalar yapılmıştır. Bütün sistem Matlab/Simulink ortamında oluşturulmuştur. Sonuç olarak anlık reaktif güç teorisi (p-q) ile tasarlanan PAGF ile harmoniklerin ciddi oranda bastırıldığı gözlemlenmiştir. Buna karşılık YSA tabanlı sistem çok daha iyi sonuçlar vermiş ve uygulanabilirliği test edilmiştir. En iyi YSA modeli ise iki gizli katman içeren Elman sinir ağı ve en iyi eğitim algoritması ise ölçekli eşlenik gradyan olarak belirlenmiştir.