Yüksek gerilim kablolarında oluşan kılıf akımının yapay sinir ağı tabanlı melez yöntemlerle tahmin uygulamaları
Kılıf akımı yüksek gerilim yeraltı kablolu hatlarda arızalara ve elektrik çarpılmalarına neden olmaktadır. Ayrıca kabloda ek ısı meydana getirerek kablonun akım taşıma kapasitesini düşürür. Kılıf akımını düşürmek için farklı önlemler alınabilir. Fakat en uygun önlemin alınabilmesi için öncelikle hat...
Main Author: | |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Pamukkale University
2017-04-01
|
Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
Subjects: | |
Online Access: | http://dergipark.org.tr/pajes/issue/30196/306373?publisher=pamukkale |
id |
doaj-87237ba1f62842f3809df13c045fa4e0 |
---|---|
record_format |
Article |
spelling |
doaj-87237ba1f62842f3809df13c045fa4e02020-11-24T22:16:04ZengPamukkale UniversityPamukkale University Journal of Engineering Sciences1300-70092147-58812017-04-01232119125218Yüksek gerilim kablolarında oluşan kılıf akımının yapay sinir ağı tabanlı melez yöntemlerle tahmin uygulamalarıBahadır AkbalKılıf akımı yüksek gerilim yeraltı kablolu hatlarda arızalara ve elektrik çarpılmalarına neden olmaktadır. Ayrıca kabloda ek ısı meydana getirerek kablonun akım taşıma kapasitesini düşürür. Kılıf akımını düşürmek için farklı önlemler alınabilir. Fakat en uygun önlemin alınabilmesi için öncelikle hatta oluşacak kılıf akımının, hat daha kurulmadan proje aşamasında belirlenmesi gerekir. Bu çalışmada yeni kurulacak olan bir yüksek gerilim yeraltı kablolu hattın kılıf akımı, yapay sinir ağı ile parçacık sürü optimizasyonu, inertia ağırlıklı parçacık sürü optimizasyonu ve genetik algoritma kullanılarak oluşturulan melez yöntemler ile tahmin edilmiştir. Yapay sinir ağı tabanlı melez yöntemlerin eğitimi için PSCAD/EMTDC programında modeli oluşturulan yüksek gerilim yeraltı kablolu hattın benzetimlerinden elde edilen veriler kullanılmıştır. Çalışmalar sonunda melez yöntemlerin yapay sinir ağına göre doğruluk bakımından üstünlük sağladığı görülmüştür. Melez yöntemlerin sonuçları kendi içlerinde karşılaştırıldığında ise inertia ağırlıklı parçacık sürü optimizasyonu ile yapay sinir ağının kullanımı sonucu elde edilen melez yöntem sonuçlarının diğer yöntemlere göre üstün olduğu görülmüştür. Böylece önerilen yöntem ile yüksek gerilim yeraltı kablolu hattın kılıf akımı proje aşamasında tespit edilecek ve kılıf akımının düşürülmesi için en uygun önlemler uygulanarak arızaların ve elektrik çarpmaların önüne geçildiği gibi kablo performansı da artırılacaktır.http://dergipark.org.tr/pajes/issue/30196/306373?publisher=pamukkaleHigh voltage underground cableArtificial neural networkOptimization methodsThe sheath currentHybrid methodsYüksek gerilim yeraltı kablosuYapay sinir ağıOptimizasyon yöntemleriKılıf akımıMelez yöntemler |
collection |
DOAJ |
language |
English |
format |
Article |
sources |
DOAJ |
author |
Bahadır Akbal |
spellingShingle |
Bahadır Akbal Yüksek gerilim kablolarında oluşan kılıf akımının yapay sinir ağı tabanlı melez yöntemlerle tahmin uygulamaları Pamukkale University Journal of Engineering Sciences High voltage underground cable Artificial neural network Optimization methods The sheath current Hybrid methods Yüksek gerilim yeraltı kablosu Yapay sinir ağı Optimizasyon yöntemleri Kılıf akımı Melez yöntemler |
author_facet |
Bahadır Akbal |
author_sort |
Bahadır Akbal |
title |
Yüksek gerilim kablolarında oluşan kılıf akımının yapay sinir ağı tabanlı melez yöntemlerle tahmin uygulamaları |
title_short |
Yüksek gerilim kablolarında oluşan kılıf akımının yapay sinir ağı tabanlı melez yöntemlerle tahmin uygulamaları |
title_full |
Yüksek gerilim kablolarında oluşan kılıf akımının yapay sinir ağı tabanlı melez yöntemlerle tahmin uygulamaları |
title_fullStr |
Yüksek gerilim kablolarında oluşan kılıf akımının yapay sinir ağı tabanlı melez yöntemlerle tahmin uygulamaları |
title_full_unstemmed |
Yüksek gerilim kablolarında oluşan kılıf akımının yapay sinir ağı tabanlı melez yöntemlerle tahmin uygulamaları |
title_sort |
yüksek gerilim kablolarında oluşan kılıf akımının yapay sinir ağı tabanlı melez yöntemlerle tahmin uygulamaları |
publisher |
Pamukkale University |
series |
Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
issn |
1300-7009 2147-5881 |
publishDate |
2017-04-01 |
description |
Kılıf
akımı yüksek gerilim yeraltı kablolu hatlarda arızalara ve elektrik
çarpılmalarına neden olmaktadır. Ayrıca kabloda ek ısı meydana getirerek
kablonun akım taşıma kapasitesini düşürür. Kılıf akımını düşürmek için farklı
önlemler alınabilir. Fakat en uygun önlemin alınabilmesi için öncelikle hatta
oluşacak kılıf akımının, hat daha kurulmadan proje aşamasında belirlenmesi
gerekir. Bu çalışmada yeni kurulacak olan bir yüksek gerilim yeraltı kablolu
hattın kılıf akımı, yapay sinir ağı ile parçacık sürü optimizasyonu, inertia
ağırlıklı parçacık sürü optimizasyonu ve genetik algoritma kullanılarak
oluşturulan melez yöntemler ile tahmin edilmiştir. Yapay sinir ağı tabanlı
melez yöntemlerin eğitimi için PSCAD/EMTDC programında modeli oluşturulan
yüksek gerilim yeraltı kablolu hattın benzetimlerinden elde edilen veriler
kullanılmıştır. Çalışmalar sonunda melez yöntemlerin yapay sinir ağına göre
doğruluk bakımından üstünlük sağladığı görülmüştür. Melez yöntemlerin sonuçları
kendi içlerinde karşılaştırıldığında ise inertia ağırlıklı parçacık sürü
optimizasyonu ile yapay sinir ağının kullanımı sonucu elde edilen melez yöntem
sonuçlarının diğer yöntemlere göre üstün olduğu görülmüştür. Böylece önerilen
yöntem ile yüksek gerilim yeraltı kablolu hattın kılıf akımı proje aşamasında
tespit edilecek ve kılıf akımının düşürülmesi için en uygun önlemler
uygulanarak arızaların ve elektrik çarpmaların önüne geçildiği gibi kablo
performansı da artırılacaktır. |
topic |
High voltage underground cable Artificial neural network Optimization methods The sheath current Hybrid methods Yüksek gerilim yeraltı kablosu Yapay sinir ağı Optimizasyon yöntemleri Kılıf akımı Melez yöntemler |
url |
http://dergipark.org.tr/pajes/issue/30196/306373?publisher=pamukkale |
work_keys_str_mv |
AT bahadırakbal yuksekgerilimkablolarındaolusankılıfakımınınyapaysiniragıtabanlımelezyontemlerletahminuygulamaları |
_version_ |
1725791483217313792 |