K-ORTALAMALAR KÜMELEME YÖNTEMİ İLE GÜÇ TRANSFORMATÖRLERİNİN BAKIM STRATEJİLERİNİN BELİRLENMESİ
Abstract
Teknolojik gelişmelere bağlı olarak elektrik enerjisine olan ihtiyacın hızla artması sebebiyle, güç transformatörlerinde oluşabilecek arızaların sosyal hayata ve ekonomik gelişime etkilerinin kritik bir öneme sahip olduğu açıktır. Çeşitli sebeplere bağlı olarak, güç transformatörlerinde oluşabilecek arızalar, sensörler ve bakım-onarım yöntemleri sayesinde, meydana gelmeden veya başlangıç aşamasında tespit edilebilmektedir. Bu makalede, meydana gelmiş arıza istatistikleri incelenerek, transformatörlerin yaşları, yüklenme oranları ve güçleri dikkate alınarak uygun bakım-onarım yönteminin belirlenmesine yönelik bir çalışma yapılmıştır. Belirli bir transformatör grubuna uygun bakım-onarım yönteminin belirlenmesine yönelik bir yaklaşım olması açısından K-ortalamalar algoritması tercih edilmiştir. Kümeleme sonuçları yorumlanmış ve güç transformatörlerine uygun bakım-onarım yöntemleri belirlenmiştir.
Keywords
References
- Abu-Elanien, A.E.B., Salama, M.M.A., 2010. Asset management techniques for transformers. Electric Power Systems Research, 80(4): 456‑464.
- Biçen, Y., 2012. Güç transformatörlerini izleme ve arıza önleme odaklı akıllı yönetim sisteminin gelştirilmesi. Doktora Tezi, Kocaeli Üniversitesi, 197 s.
- CIGRE Working Group, 1983. An international surveys on failures in large power transformers in services, Electra, 88: 21‑48.
- Das, A.K., Tian, H., Wei, Z., Vaisambhayana, S., 2017. Accurate calculation of winding resistance and ınfluence of ınterleaving to mitigate ac effect in a medium-frequency high-power transformer. 2017 Asian Conference on Energy, Power and Transportation Electrification (ACEPT).
- Duval, M., 2002. A review of faults detectable by gas-in-oil analysis in transformers. IEEE Electrical Insulation Magazine, 18(3): 8‑17.
- Fan, J., Wang, F., Sun, Q., Bin, F., Ye, H., Liu, Y., 2017. An Online Monitoring System for Oil Immersed Power Transformer Based on SnO2GC Detector with a New Quantification Approach. IEEE Sensors Journal, 17(20): 6662‑6671.
- Kung, P., Idsinga, R., Fu, J. Bin, Durand, H.C.V., Yang, C.S., Comanici, M.I., 2016. Online detection of windings distortion in power transformers by direct vibration measurement using a thin fiber optics sensor. 34th Electrical Insulation Conference, EIC 2016, pp: 576‑578.
- Masoum, A.S., Hashemnia, N., Abu-Siada, A., Masoum, M.A.S., Islam, S.M., 2017. Online Transformer Internal Fault Detection Based on Instantaneous Voltage and Current Measurements Considering Impact of Harmonics. IEEE Transactions on Power Delivery, 32(2): 587‑598.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Electrical Engineering
Journal Section
Research Article
Authors
Evren İşen
This is me
0000-0002-3107-9255
Publication Date
September 15, 2019
Submission Date
November 19, 2018
Acceptance Date
March 12, 2019
Published in Issue
Year 2019 Volume: 7 Number: 3
Cited By
DENETİMSİZ GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME İÇİN NAÏVE SHARDING İLE MPI KULLANARAK PARALEL K-MEANS KÜMELEMESİ
Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
https://doi.org/10.21923/jesd.748209Kuzey Kafkasya Sosyoekonomik Yapısının Kümeleme ve Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Analizi
MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi
https://doi.org/10.33206/mjss.806549Sequential predictive maintenance and spare parts management with data mining methods: a case study in bus fleet
The Journal of Supercomputing
https://doi.org/10.1007/s11227-024-06297-1Yer bilimi eğitiminin öğrencilerin sürdürülebilir çevre bilinci düzeylerine etkisinin incelenmesi
Kocaeli Üniversitesi Eğitim Dergisi
https://doi.org/10.33400/kuje.1609420