GÖRÜNTÜ İŞLEME VE YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İLETİM HATLARINDA ARIZA YERİ BELİRLEME

Abstract

Elektrik enerjisinin kesintisiz ve kaliteli bir şekilde iletilmesi için, üretim yapıldığı noktadan tüketim olan noktaya kadar kontrol edilmesi gerekmektedir. Dolayısıyla üretimden tüketime kadar her aşamada iletim ve dağıtım hatlarında koruma yapılması şarttır. Elektrik tesislerinde koruma rölelerinin temel görevi, sistemde meydana gelen kısa devrelerde arızalı olan bölgenin mümkün olan en kısa sürede devre dışı etmektir. Sistemin en önemli parçası olan enerji iletim hatları ve bu hatları koruyan mesafe koruma rölelerine bu konuda çok önemli görevler düşmektedir. Hızlı ve verimli çalışmalar yapmak için doğru bir hata yeri tespit tekniği gereklidir. İletim hatlarında transformatör nötr nokta topraklaması bir güç sisteminin tek faz – toprak kısa devre arızası sırasında oluşan sıfır bileşen akımı mesafe koruma rölesinin çalışmasını etkilemektedir. Topraklama sistemi ve koruma sistemleri arasındaki ilişki göz önüne alındığında, uygun bir topraklama seçimi yapılmalıdır. İletim hatlarında farklı topraklama sistemlerinde kısa devre arızalarının yerinin doğru bir şekilde belirlenebilmesi için yapay sinir ağı (YSA) kullanılmıştır. YSA’nın performansını test etmek için destek vektör makineleri (DVM) ile karşılaştırılmıştır. İletim hattı modeli PSCAD ™ / EMTDC ™ benzetim programında oluşturulup YSA için gerekli veriler elde edilmiştir. Farklı topraklama sistemlerinde oluşturulan kısa devre arızalarındaki mesafe koruma rölesinin R-X empedans diyagramının empedans değişiminin görüntüsü kayıt altına alınarak veri setleri oluşturulmuştur. Görüntülerde ilgili odak noktaları özellik çıkarım ve görüntü işleme teknikleri kullanılarak farklı YSA modellerine giriş olarak verilmiş ve en iyi arıza yeri tahmini veren YSA modeli seçilmiştir.

In order to transmit electrical energy in a continuous and quality manner, it is necessary to control it from the point of production to the point of consumption. Therefore, protection of transmission and distribution lines is essential at every stage from production to consumption. The main function of the protection relays in electrical installations should be deactivated as soon as possible in the event of short circuits in the system. The most important part of the system is energy transmission lines and distance protection relays that protect these lines. An accurate error location technique is required to make fast and efficient work. Transformer neutral point grounding in transmission lines affects the operation of the zero component current during the single phase to ground short circuit failure of a power system. Considering the relationship between the grounding system and protection systems, an appropriate grounding choice should be made. Artificial neural network (ANN) has been used in order to accurately locate short circuit faults in different grounding systems in transmission lines. Compared with support vector machines (SVM) for testing inside ANN The transmission line model is made in the PSCAD ™ / EMTDC ™ simulation program. Data sets were created by recording the image of the impedance change of the R-X impedance diagram of the distance protection relay in short circuit faults created in different grounding systems. The related focal points in the images are given as an introduction to different ANN models using feature extraction and image processing techniques and the ANN model with the highest fault location estimation accuracy was chosen.