Bulanık Mantık Tabanlı Rogers ve IEC Metotlar Kullanarak Transformatör Arızaların Belirlenmesi

Abdurrahim Turan; Abuzer Çalışkan

doi:10.24012/dumf.1442331

Bulanık Mantık Tabanlı Rogers ve IEC Metotlar Kullanarak Transformatör Arızaların Belirlenmesi

Öz

Elektrik enerjisinin iletimi ve dağıtımında kullanılan teçhizatlardan biri olan güç transformatörlerinde meydana gelebilecek arızaların önceden tespit edilmesi; sistemin ve teçhizatın korunmasını sağlar. Arızaların tespiti için kullanılan yağda çözünmüş gaz analizi ile daha arızanın başlangıç aşamasında arızaya müdahale edilebilmektedir. Arızaların sonucu oluşan bu gazlar transformatör yağından örnekler alınarak yağda çözünmüş gaz analiz (DGA) sistemlerinde değerlendirilir. DGA temel olarak iki şekilde uygulanır. Bunların en bilineni klasik yöntemler ve son zamanlarda geliştirilen akıllı sistemler yani esnek hesaplama yöntemleridir. Klasik sistemlerin arıza belirlemedeki doğruluğunu arttırmak için akıllı sistemler kullanılır. Bu çalışmada gaz oranları kullanarak bulanık Rogers ile bulanık IEC (International Electrotechnical Commission) oran ve klasik IEC ve Rogers oran yöntemleri kullanarak arızaların tespiti yapılmıştır. Bulanık yöntemlerin klasik yöntemlere göre daha iyi sonuç verdiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Etik Beyan

Hazırlanan makalede etik kurul izni alınmasına gerek yoktur.

Teşekkür

Bu çalışmamda, çalışmanın hazırlanma sürecinin her aşamasında bilgilerini, tecrübelerini ve değerli zamanını esirgemeyerek bana her fırsatta yardımcı olan danışman hocam Sn. Dr. Öğr. Üyesi Abuzer ÇALIŞKAN’a teşekkür ederim.

Kaynakça

[1] Afiqah, R. N., Musirin, I., Johari, D., Othman, M. M., Rahman, T. K. A., & Othman, Z. (2010). Fuzzy logic application in DGA methods to classify fault type in power transformer. In International Conference on Electric Power Systems, High voltages, Electric machines, International conference on Remote sensing–Proceedings (pp. 83-88)
[2] Ahmed, M. R., Geliel, M. A., & Khalil, A. (2013, June). Power transformer fault diagnosis using fuzzy logic technique based on dissolved gas analysis. In 21st Mediterranean Conference on Control and Automation (pp. 584-589). IEEE.
[3] Jha, M. K., Barle, N., & Trivedi, R. (2010). Application of artificial intelligence techniques for dissolved gas analysis of transformers-A review. International Journal of Innovative Science, Engineering & Technology, Vol. 2 Issue 12,244-251.
[4] Lakehal, A., Ghemari, Z., & Saad, S. (2015, April). Transformer fault diagnosis using dissolved gas analysis technology and Bayesian networks. In 2015 4th International Conference on Systems and Control (ICSC) (pp. 194-198). IEEE.
[5] Su, Q., Mi, C., Lai, L. L., & Austin, P. (2000). A fuzzy dissolved gas analysis method for the diagnosis of multiple incipient faults in a transformer. IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 15 Issue 2, 593-598.
[6] Atalar, F., & Kuntman, A. Bulanık Mantık Yöntemi Kullanılarak Güç Transformatörleri Arızalarının Belirlenmesi Diagnosis of Power Transformers Faults using Fuzzy Logic Method, https://www.emo.org.tr/ekler/b7f07f081e2e0f6_ek.pdf, Erişim:28 Ocak 2024.
[7] Abdullayev, İ. (2021). Güç transformatörlerinin güvenilirliğinin arttırılması, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Gelişim Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü.
[8] Khan, S. A., Equbal, M. D., & Islam, T. (2015). A comprehensive comparative study of DGA based transformer fault diagnosis using fuzzy logic and ANFIS models. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, Vol.22 Issue 1, 590-596.

[9] Ramesh, K., & Sushama, M. (2014, November). Inter-turn fault detection in power transformer using fuzzy logic. In 2014 International Conference on Science Engineering and Management Research (ICSEMR) (pp. 1-5). IEEE.
[10] Aziz, A. A., Ali, A. A., & Abbas, A. H. (2009). Power Transformer Protection by Using Fuzzy Logic. Iraqi Journal for Electrical & Electronic Engineering, Vol.5 Issue 1.
[11] Köroğlu, S., Demirçalı, A., Yıldız, M., Çalı, M. E., & Mıhcı, G. , (2014) Güç Transformatörleri Arızalarının Yağda Çözünmüş Gaz Analiziyle Tanılanması, Eleco 2014 Elektrik – Elektronik – Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, Bursa.
[12] Genc, S., & Karagol, S. (2020, June). Fuzzy logic application in DGA methods to classify fault type in power transformer. In 2020 International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications (HORA) (pp. 1-4). IEEE.
[13] Abu-Siada, A., Hmood, S., & Islam, S. (2013). A new fuzzy logic approach for consistent interpretation of dissolved gas-in-oil analysis. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, Vol. 20 Issue 6, 2343-2349.
[14] K. Alawode, K. O., & Olowolafe, F. (2023). Fuzzy Logic and Decision Tree Models for Dissolved Gas Analysis in Power Transformer Fault Diagnosis. Adeleke University Journal of Engineering and Technology, Vol. 6 Issue 1, 56-63.
[16] Apte, S., Somalwar, R., & Wajirabadkar, A. (2018, December). Incipient fault diagnosis of transformer by DGA using fuzzy logic. In 2018 IEEE International Conference on Power Electronics, Drives and Energy Systems (PEDES), pp. 1-5. IEEE.
[16] Dhote, N. K., & Helonde, J. B. (2014). Improvement in transformer diagnosis by DGA using fuzzy logic. Journal of Electrical Engineering and Technology, Vol.9 Issue 2, 615-621.
[17] Hussein, A. R., Dakhil, A. M., Rashed, J. R., & Othman, M. F. (2022). Intelligent expert system for diagnosing faults and assessing quality of power transformer insulation oil by DGA method. Misan Journal of Engineering Sciences, Vol.1 Issue 1, 47-57.
[18] Nemeth, B., Laboncz, S., & Kiss, I. (2009, May). Condition monitoring of power transformers using DGA and fuzzy logic. In 2009 IEEE Electrical Insulation Conference, pp. 373-376. IEEE.
[19] Taha, I. B., Ghoneim, S. S., & Zaini, H. G. (2016). A fuzzy diagnostic system for incipient transformer faults based on DGA of the insulating transformer oils. International Review of Electrical Engineering (IREE), Vol. 11 Issue 3, 305-313.
[20] Permana, S., Sumarto, S., & Saputra, W. S. (2018, July). Analysis of transformer conditions using triangle duval method. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering ,Vol. 384, No. 1, p. 012065. IOP Publishing.
[21] Poonnoy, N., Suwanasri, C., & Suwanasri, T. (2020). Fuzzy logic approach to dissolved gas analysis for power transformer failure index and fault identification. Energies, Vol.14 Issue 1, 36.
[22] Wani, S. A., Gupta, D., Farooque, M. U., & Khan, S. A. (2019). Multiple incipient fault classification approach for enhancing the accuracy of dissolved gas analysis (DGA). IET Science, Measurement & Technology, Vol.13 Issue 7, 959-967.
[23] Akkaptan, A. (2012). Hayvancılıkta Bulanık Mantık Tabanlı Karar Destek Sistemi, Yüksek Lisans Tezi, Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Elektrik Makineleri ve Sürücüler

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Abdurrahim Turan ^*
0000-0001-8582-9720
Türkiye

Abuzer Çalışkan
0000-0001-8262-7912
Türkiye

Erken Görünüm Tarihi

30 Haziran 2024

Yayımlanma Tarihi

30 Haziran 2024

Gönderilme Tarihi

24 Şubat 2024

Kabul Tarihi

24 Haziran 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 15 Sayı: 2

DOI

https://doi.org/10.24012/dumf.1442331

IZ

https://izlik.org/JA35FK37RK

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

IEEE

[1]A. Turan ve A. Çalışkan, “Bulanık Mantık Tabanlı Rogers ve IEC Metotlar Kullanarak Transformatör Arızaların Belirlenmesi”, DÜMF MD, c. 15, sy 2, ss. 387–396, Haz. 2024, doi: 10.24012/dumf.1442331.