The losses in the power systems should be low as possible as. Saving energy instead of loses (kWh) in power utilities can supply much more energy to the consumers. The lower losses the more energy is saved and thus the power system becomes more economical. In recent years, the increasing number of applications and power ratings of the devices which have nonlinear voltage-current characteristics cause voltage waveform distortion and additional losses. While evaluating losses considering harmonics will provide more contribution to obtain more accurate results. In this study, Artificial Neural Networks (ANN) method has been presented to predict the harmonic losses in unbalanced power systems by using the data from balanced power system with nonlinear loads.
Harmonic losses Artificial neural networks Nonlinear loads Unbalanced loading
Elektrik güç sistemlerinde meydana gelen kayıpların mümkün olduğunca küçük tutulmasına çalışılmalıdır. Tasarruf edilen her kayıp kWh'in yerine mevcut üretim tesislerinden tüketicilere faydalı enerji verilebilir. Şebeke kayıplarındaki her azalma, üretim maliyetinin azalması ve böylece enerji sisteminin ekonomikliğinin artması anlamındadır. Son yıllarda lineer olmayan gerilim-akım karakteristiğine sahip cihazların sayı, uygulama ve güç değerlerinin artması, gerilim dalga şeklinin bozulmasına ve ek kayıpların oluşmasına neden olmaktadır. Kayıplar hesaplanırken harmoniklerin de dikkate alınması daha doğru sonuçlara ulaşmamıza katkı sağlayacaktır. Bu çalışmada; dengeli ve lineer olmayan yükler içeren elektrik sistemi verilerinden faydalanarak, dengesiz güç sistemlerinde harmonik kayıplarının tahmin edilmesi için Yapay Sinir Ağları (YSA) yaklaşımı sunulmuştur.
Harmonik kayıplar Yapay sinir ağları Lineer olmayan yükler Dengesiz yüklenme
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Makale |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 1 Ocak 2005 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2005 Cilt: 11 Sayı: 1 |