The reactive power drawn from the electrical power stations increases the cost of the energy produced and reduces the efficiency of energy systems. The reactive energy should be compensated at the load sides in order to reduce the consumption of the reactive power. In this study, an artificial neural network (ANN) model has been
designed and implemented to control the reactive power compensator (RPC) with a synchronous motor. Since the ANN model obtained has a flexible structure, it can easily be adapted to the real time applications. Furthermore, the model developed can also be used for educational purposes as well as different applications in which ANN algorithms and structures can be tested.
Elektrik güç sistemlerinden çekilen reaktif güç üretim maliyetlerinin yükselmesine ve enerji sistemlerinin verimsizliğine sebep olmaktadır. Güç sistemlerinden çekilen reaktif gücü azaltmanın yolu, reaktif enerjinin tüketildiği noktada kompanze edilmesidir. Bu çalışmada, senkron motor ile yapılan reaktif güç kompansatörü (RGK) denetiminde kullanılabilen Yapay Sinir Ağları (YSA) modeli tasarımı ve uygulaması gerçekleştirilmiştir. Sonuçta, YSA yapısının gerçek zamanlı uygulamalara kolaylıkla adapte edilebileceği esnek bir sistem elde edilmiştir. Gerçekleştirilen model eğitim amaçlı olarak kullanılabileceği gibi, farklı YSA yapılarının ve algoritmalarının test edilebileceği uygulamalarda da kullanılabilecektir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Architecture |
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Publication Date | March 1, 2013 |
Submission Date | April 17, 2014 |
Published in Issue | Year 2008 Volume: 23 Issue: 3 |