Elektrik dağıtım şebekelerinde yüksek empedanslı arızaların analizi ve tespitine yönelik algoritma geliştirilmesi
Özet
ELEKTRİK DAĞITIM ŞEBEKELERİNDE YÜKSEK
EMPEDANSLI ARIZALARIN ANALİZİ VE TESPİTİNE
YÖNELİK ALGORİTMA GELİŞTİRİLMESİ
ÖZET
Elektrik şebekelerinde şebekenin enerji güvenliğini ve kesintisiz enerji sağlamanması
oldukça önemli bir konudur. Küresel dünyada elektrik su gibi temel bir ihtiyaç haline
gelmiştir ve yokluğu ciddi sonuçlar doğurabilmektedir. Bu sebepten şebekelerde
meydana gelen arızaların hızlıca farkedilip çözülmesi gerekmektedir. Şebekelerde
meydana gelen arızaların birçoğu mevcutta bulunan şebeke koruma elemanları
tarafından farkedilmemektedir. Koruma elemanları hem şebekenin hemde
kullanıcıların güvenliğini sağlamaktadır. Elektrik şebekeleri uzaktan izleme
sistemleriyle izlenebilmektedir, bu sistemler bize güç sisteminin sürekli olarak takip
edilmesinde, kontrol edilmesinde, verilerin toplanmasında kolaylık sağlamaktadır.
Uzaktan izleme sistemleri şebekede açma ve kapama yaparak şebekenin güvenliğe
alınmasında oldukça önemli bir konumdadır. Şebekelerde meydana gelen arızalardan
en sık karşılaşılan asimetrik arızalardır. Asimetrik arızaların içinde ise en sık yüksek
empedanslı arıza olarak adlandırılan tek faz toprak arızaları meydana gelmektedir.
Yüksek empedanslı arızalar şebekede iletkenin kopan bir fazının direkle ya da toprakla
temas etmesi anlamına gelmektedir. Yüksek gerilim hatlarında arıza akımının
yükselmesi mevcut sistemler tarafından farkedilirken, alçak gerilim şebekelerinde
arıza akımları şebekeden geçen nominal hat akımlarına yakın değerlerde olmaktadır.
Bu tip arızalar Türkiye’de alçak gerilim şebekelerinde meydana gelen yüksek
empedanslı arızalar olarak adlandırılır. Türkiye’de dağıtım şirketleri alçak gerilimde
meydana gelen yüksek empedanslı arızaların tespitine ve çabucak giderilmesine
yönelik termal kameralarla izleme, izolasyon testleri ve düzenli hat bakımları
yöntemleriyle önlem almaya çalışsa da bu yöntemler yetersiz kalmaktadır. İletken
kopup toprakla ya da direklerle temas ettiğinde bölgede bulunan canlıların, ekinlerin
ve insanların kaybına yol açmaktadır. Böylesine önemli bir sorunun çözümü için farklı
yöntemler geliştirilmektedir. Bu tez çalışmasında yüksek gerilim hatlarında meydana
gelen yüksek empedanslı arızaların tespitine yönelik çalışmalar incelenmiştir.
Literatürde yüksek empedanslı arızalarda en sık çalışılmış yöntemlerden biri olan
Yapay Sinir Ağlarıyla (YSA) arıza tespiti ve sınıflandırılması alçak gerilim
şebekelerinde uygulanmıştır. Bir alçak gerilim şebeke modellemesi yapılmıştır.
Şebeke tasarımı Matlab/Simpower simülasyon programı üzerine aktarılmış ve bu
model üzerinden YSA için gerekli veriler elde edilmiştir. Elde edilen veriler
çalışmanın YSA eğitim ve test aşamalarında kullanılarak en uygun YSA mimarisiyle
arızanın tespit edilmesi ve sınıflandırılması yapılmıştır. Çalışmada elde edilen başarı
oranının ve performans kriterlerinin %90-95 aralığında olduğu tespit edilmiştir. DEVELOPMENT OF AN ALGORITHM FOR THE ANALYSIS
AND DETECTION OF HIGH IMPEDANCE FAULTS IN
ELECTRICAL DISTRIBUTION NETWORKS
ABSTRACT
Ensuring the energy security and uninterrupted energy supply of the grid in electricity
networks is a very important issue. In the global world, electricity has become a basic
need like water and its absence can have serious consequences. For this reason, faults
occurring in the networks need to be quickly recognized and resolved. Most of the
faults occurring in the networks are not recognized by the existing network protection
elements. Protection elements ensure the safety of both the network and the users.
Electricity networks can be monitored with remote monitoring systems, these systems
provide us with the convenience of continuous monitoring, control and data collection
of the power system. Remote monitoring systems are in a very important position in
securing the network by switching on and off in the network. Asymmetric failures are
the most common failures that occur in the networks. Among asymmetric faults, single
phase ground faults, which are called high impedance faults, occur most frequently.
High impedance faults mean that a broken phase of the conductor in the network comes
into contact with the pole or the ground. While the increase in fault current in high
voltage lines is recognized by existing systems, fault currents in low voltage networks
are close to the nominal line currents passing through the network. These types of
faults are referred to as high impedance faults in low voltage networks in Turkey.
Although distribution companies in Turkey try to take measures to detect and quickly
eliminate high impedance faults occurring in low voltage networks by monitoring with
thermal cameras, insulation tests and regular line maintenance, these methods are
insufficient. When the conductor breaks and comes into contact with the soil or poles,
it causes the loss of living creatures, crops and people in the area. Different methods
are developed to solve such an important problem. In this thesis, studies on the
detection of high impedance faults in high voltage lines are analyzed. Fault detection
and classification with Artificial Neural Networks (ANN), one of the most frequently
studied methods for high impedance faults in the literature, is applied to low voltage
networks. A low voltage network is modeled. The network design was transferred to
Matlab/Simpower simulation program and the necessary data for ANN were obtained
from this model. The obtained data was used in the ANN training and testing phases
of the study to detect and classify the fault with the most appropriate ANN architecture.
It was determined that the success rate and performance criteria obtained in the study
were in the range of 90-95%.
Koleksiyonlar
- Tez Koleksiyonu [698]