Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 15
 İndirme 5
Karma İletim Hatlarında Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanarak Hata Yeri Tahmini
2020
Dergi:  
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
Yazar:  
Özet:

Havai hatlar genellikle elektrik enerjisi iletimi için kullanılır. Ayrıca XLPE yeraltı kablo hatları genellikle şehir merkezinde ve kalabalık alanlarda elektrik güvenliğini sağlamak için kullanılır, bu nedenle iletim hatlarında havai hat ile birlikte yüksek gerilim yeraltı kablo hatları kullanılır ve bu hatlar karma hatları olarak adlandırılır. Mesafe koruma röleleri, iletim hatlarındaki akım ve gerilim büyüklüklerine göre empedans tabanlı ölçüm sonucu arıza yerini belirler. Ancak yüksek gerilim kablo hattının karakteristik empedansı havai hattan önemli ölçüde farklı olduğundan, birim uzunluk başına farklı karakteristik empedans nedeniyle karma iletim hatlarında arıza konumu doğru bir şekilde tespit edilemez. Bu nedenle karma iletim hatlarında mesafe koruma röleleri ile arıza bölümünün ve yerinin tespiti zordur. Bu çalışmada, 154 kV havai iletim hattı ve yer altı kablo hattı, mesafe koruma röleleri için karma iletim hattı olarak incelenmiştir. Karma iletim hattında faz-toprak arızaları oluşturulur ve havai hat bölümü ve yeraltı kablo bölümü PSCAD / EMTDC ™ kullanılarak simüle edilir. Kısa devre arıza görüntüleri, havai iletim hattı ve yer altı kablo iletim hattı arızaları için mesafe koruma rölesinde oluşturulur. Görüntüler, arızanın R-X empedans diyagramını içerir ve R-X empedans diyagramından elde edilen görüntüler görüntü işleme adımları uygulanmıştır. Regresyon metotları, arıza yerinin tahmini için kullanılır ve görüntü işlemenin sonuçları, regresyon metotlarının eğitim süreci için girdi parametreleri olarak kullanılır. Regresyon yöntemlerinin sonuçları, bu çalışmanın sonunda iletim hatlarında arıza yerinin tahmini için en uygun metotu seçmek için karşılaştırılmıştır. Havai iletim hat kısmı arıza yeri çalışmasında kullanılan metot ve performans kriterlerine bakıldığında, “RMSE 0.017652” değeri ile en doğru sonuç veren Doğrusal Regresyon (Güçlü Doğrusal) metotudur. Yeraltı kablo iletim hat kısmı arıza yeri çalışmasında kullanılan metot ve performans kriterlerine bakıldığında, “RMSE 0.0060709” değeri ile en doğru sonuçları veren Doğrusal Regresyon (Kademeli Doğrusal) metotudur. Arıza yeri tahminleri incelendiğinde yüksek tahmin değerleri elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Fault Location Estimation By Using Machine Learning Methods In Mixed Transmission Lines
2020
Yazar:  
Özet:

Overhead lines are generally used for electrical energy transmission. Also, XLPE underground cable lines are generally used in the city center and the crowded areas to provide electrical safety, so high voltage underground cable lines are used together with overhead line in the transmission lines, and these lines are called as the mixed lines. The distance protection relays are used to determine the impedance based fault location according to the current and voltage magnitudes in the transmission lines. However, the fault location cannot be correctly detected in mixed transmission lines due to different characteristic impedance per unit length because the characteristic impedance of high voltage cable line is significantly different from overhead line. Thus, determinations of the fault section and location with the distance protection relays are difficult in the mixed transmission lines. In this study, 154 kV overhead transmission line and underground cable line are examined as the mixed transmission line for the distance protection relays. Phase to ground faults are created in the mixed transmission line, and overhead line section and underground cable section are simulated by using PSCAD/ EMTDC ™. The short circuit fault images are generated in the distance protection relay for the overhead transmission line and underground cable transmission line faults. The images include the R-X impedance diagram of the fault, and the R-X impedance diagram have been detected by applying image processing steps. The regression methods are used for prediction of the fault location, and the results of image processing are used as the input parameters for the training process of the regression methods. The results of regression methods are compared to select the most suitable method at the end of this study for forecasting of the fault location in transmission lines. When looking at the method and performance criteria used in the overhead transmission line fault location study, it is the Linear Regression (Robust Linear) method that gives the most accurate results with RMSE 0.017652. When looking at the method and performance criteria used in the underground cable transmission line fault location study, it is the Linear Regression (Stepwise Linear) method, which gives the most accurate results with RMSE 0.0060709. When the accuracy of the method was examined, it was seen that it was higher than other methods.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler






Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 3.175
Atıf : 5.595
2023 Impact/Etki : 0.178
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi