Investigation of Fault Distance on Due to Short Circuit Fault Condition in Underground Energy Cables Using Neural Networks
Öz
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Kim, C-H and etc., A Study on the Fault Identification of Underground Cable Using Neural Networks, International Conference on Energy Management and Power Delivery, pp. 571-576, IEEE Singapore Sec., Nov. 1995.
- Wedepohl and Wilcox, D.J. “Transient Analysis of Underground Power Transmission Systems. Systam Model and Wave Propagation Characteristic”, Proc.IEE, Vol. 120, pp.243-257, 1973.
- Unver, U., Yeraltı Enerji Kablolarının Kısa Devre Geçici Rejim Analizi, Doktora Tezi, Sakarya Üni. Fen Bil. Enst., Nisan, 1999.
- Unver, U., Enerji Nakil Hatlarının Kısa Devre Analizi: Çift Taraftan Beslenen Hatlar., Elektrik Mühendisliği 6. Ulusal Kongresi, pp. 180- 196, 1995.
- Üstün, S.V., Asenkron Motorun DSP Temelli Kontrolunda Yapay Sinir Ağları ve Genetik Algoritmalar Kullanılarak PI Katsayılarının Optimizasyonu, Doktora Tezi, Y.T.Ü. Fen Bil. Enst., İstanbul, 2001.
- Gülez, K., Asenkron Motorun DSP (Sayısal İşaret İşleyici) Tabanlı Bir Kontrol Sistemi Kullanılarak YSA (Yapay Sinir Ağları) İle Performansının Arttırılması, Doktora Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bil. Enst., 1999.
- Zurada, M.J., Introduction to Artificial Neural Systems, West Publishing Co., St. Paul, 1992.
- S. Haykin, Neural Networks-A Comprehensive Foundation, Macmillan College Publishing Co., US, 1994.
Yeraltı Enerji Kablolarında Meydana Gelen Arızalarda Arıza Mesafesinin Yapay Sinirir Agları Agları (YSA) Kullanılarak İncelenmesi
Öz
Bu çalışmada, yer altı kablo iletim sistemi için YSA temelli olarak arıza mesafesinin belirlenmesi çalışması sunulmuştur. Geliştirilmiş Fourier dönüşüm tekniğine dayanan bilgisayar simülasyonu, arıza mesafesinin bulunması için, eğitmede gerekli geçici dataların elde edilmesinde kullanılmıştır. Yer altı kablo sistemlerinde 3 faz arızasında değişik arıza mesafeleri için datalar üretildi ve hatanın geriye yayılması algoritmalı yapay sinir ağları eğitmesinde kullanıldı. Giriş datasının normalizasyonu, sinir ağlarında güvenilir bir eğitme için uyarlandı. Sinir ağlarının uygun bir boyutu deneme yanılma metoduyla bulunmuştur. Bu sistem değişik arıza mesafeleriyle test edildi ve onun güvenirliliği ispatlandı
Anahtar Kelimeler
Yeraltı kabloları YSA geçici rejim analizi güç sistemleri fourier dönüşüm tekniği
Kaynakça
- Kim, C-H and etc., A Study on the Fault Identification of Underground Cable Using Neural Networks, International Conference on Energy Management and Power Delivery, pp. 571-576, IEEE Singapore Sec., Nov. 1995.
- Wedepohl and Wilcox, D.J. “Transient Analysis of Underground Power Transmission Systems. Systam Model and Wave Propagation Characteristic”, Proc.IEE, Vol. 120, pp.243-257, 1973.
- Unver, U., Yeraltı Enerji Kablolarının Kısa Devre Geçici Rejim Analizi, Doktora Tezi, Sakarya Üni. Fen Bil. Enst., Nisan, 1999.
- Unver, U., Enerji Nakil Hatlarının Kısa Devre Analizi: Çift Taraftan Beslenen Hatlar., Elektrik Mühendisliği 6. Ulusal Kongresi, pp. 180- 196, 1995.
- Üstün, S.V., Asenkron Motorun DSP Temelli Kontrolunda Yapay Sinir Ağları ve Genetik Algoritmalar Kullanılarak PI Katsayılarının Optimizasyonu, Doktora Tezi, Y.T.Ü. Fen Bil. Enst., İstanbul, 2001.
- Gülez, K., Asenkron Motorun DSP (Sayısal İşaret İşleyici) Tabanlı Bir Kontrol Sistemi Kullanılarak YSA (Yapay Sinir Ağları) İle Performansının Arttırılması, Doktora Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bil. Enst., 1999.
- Zurada, M.J., Introduction to Artificial Neural Systems, West Publishing Co., St. Paul, 1992.
- S. Haykin, Neural Networks-A Comprehensive Foundation, Macmillan College Publishing Co., US, 1994.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 1 Aralık 2007 |
| Gönderilme Tarihi | 8 Ağustos 2015 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2007 Cilt: 7 Sayı: 2 |
Kaynak Göster
Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.