TR Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collections

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.13091/4

Browse

Now showing 1 - 2 of 2

DSTATCOM Tabanlı KUAG Sistemlerinde Gerilim Regülasyonu için DQ ve CSD Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Çalışması
(2025) Özer, Ali Sait; Karaca, Hulusi
Kendinden Uyarımlı Asenkron Generatör (KUAG), bağımsız güç üretim sistemlerinde, önemli bir rol oynamaktadır. SEIG'ler yük koşulları değiştiğinde terminal gerilimini korumakta zorluk çektiği için etkili bir kompanzasyon ve kontrol sistemine ihtiyaç duyulmaktadır. Dağıtım Statik Kompanzatörleri (DSTATCOM) hızlı dinamik tepkileri, reaktif güç desteği ve harmonik azaltma yetenekleri ile ön plana çıkmaktadır. DSTATCOM'ların performansı kontrol yönteminin etkinliğine bağlıdır. Bu çalışmada, yaygın olarak kullanılan dq yöntemi ile Akım Senkron Algılama (CSD) yönteminin performansı doğrusal olmayan yükler, dengesiz yükler ve DC ofset koşulları altında karşılaştırılmıştır. CSD yöntemi, PCC gerilimlerini filtrelemedeki etkinliği, tepe değerini tahmin etmesi ve basit algoritması ile öne çıkmaktadır. Ayrıca akım ve gerilimlerde meydana gelen DC ofset durumlarında faz gerilimi kestirimi daha üstündür. dq yönteminde ise faz senkronizasyonundaki yüksek doğruluk ve kararlılığı sayesinde harmonik bastırma, akım ve gerilim dengeleme ve DC ofset etkilerini azaltmada başarılı performans sağlamıştır. Her iki yöntemde de IEEE-519 standartlarına uygun şekilde SEIG akım ve geriliminin toplam harmonik distorsiyonu (THD) %5'in altındadır.
Veri Ön İşleme Tekniklerinin Sağlık Verilerinin Sınıflandırma Başarısına Etkisinin İncelenmesi
(2024) Erdoğan, Feyza; Tongur, Vahit; Uzbaş, Betül
Veri madenciliği sürecinin en temel adımlarından biri olan veri ön işleme teknikleri, literatürde sıklıkla başvurulan bir süreçtir. Bu çalışmada Hepatit hastalığına ait veri kümesi üzerinde sağlık alanında sık kullanılan veri ön işleme tekniklerinin etkinliği incelenmiştir. Sırasıyla eksik veri, dengesiz veri kümesi, aykırı veri, normalizasyon ve özellik seçimi işlemleri uygulanmıştır. Veri kümesinin her adımda elde edilen yeni versiyonu için literatürde sıklıkla kullanılan beş makine öğrenmesi yöntemi (KNN, LR, RF, SVM, ANN) ile sınıflandırma yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, doğru ve gerekli veri ön işleme tekniklerinin seçimi ile model başarısına olumlu katkısını desteklemektedir. Tüm aşama sonunda elde edilen model performansları %85 ve üzerinde olup, tüm performans belirleme ölçütleri bazında tutarlı sonuçlar göstermektedir. Her bir veri ön işleme model performansına kademeli olarak katkıda bulunmuş, en yüksek katkı ise son aşamada uygulanan özellik seçimi ile sağlanmıştır. Özellik seçimi, modelin performansını belirgin şekilde iyileştirerek sınıflandırma başarısına önemli ölçüde katkı sağlamıştır.

Browse

Browsing TR Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collections by Journal "Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi"