Güç jeneratörlerinin yapay sinir ağlarıyla denetimi

Abstract

Anahtar kelimden Senkron Jeneratörler, Güç Sistem Kararlılığı, Kararlayıcılar, Yapay Sinir Ağlan, YSA ile denetim. Son iki yüzyıldır bütün dünyada yaşanan sanayileşme süreci, elektrik enerjisi talebinde patlamalara yol açmış, dolayısıyla günümüzün milyonlarca watt gücünde yüzlerce jeneratör, transformatör ve haraların birbirine bağlandığı büyük güçte enterkonnekte şebekeleri kaçınılmaz kılmıştır. Artan güç miktarlarına bağlı olarak geliştirilen büyük güçlü senkron jeneratörler ve diğer sistem elemanlarının birlikte çalıştırıldığı bu şebekelerde, güç arz ve talebinde oluşan sürekli değişimlere bağlı olarak senkronizasyon, sabit frekans ve genlikte kesintisiz gerilim sağlama ihtiyacı, denetim ve koruma problemlerini öne çıkarmıştır. Elektrik çıkış gücünün yük ve çeşitli etkenlerle sürekli ve farklı genliklerde değişimler göstermesi, güç üreteçleri olan senkron jeneratörlerin çıkış gerilim genliği ve frekansında salınımlara neden olur. Bu salınanların, güç sistem kararlayıcıları yardımıyla regüle edilip sönümlenmesi gerekir. Kararlayıcılar, hız veya çıkış gücüne bağlı gerilim değişimlerini, geri besleme denetimli olarak sönümlendirmeye çalışırlar. Tez konusunu klasik yöntemlere bir alternatif olarak geliştirilen, güç sistem kararlılığım artırıcı, pahalı donanımlara ve karmaşık denetim algoritmalarına gerek duymayan Yapay Sinir Ağlan tabanında gerçek-zamanlı bir denetleyici uygulaması oluşturmaktadır. Birinci bölümde, güç sistem kararlayıcıları tanımlanarak çeşitleri hakkında bilgiler verilmiş ve tezin amacı tanımlanmıştır. İkinci bölümde, elektrik enerji sistemi elemanlan, modellemeleri ve kararlılık problemi tanımlanarak klasik güç sistem kararlayıcı çeşitleri açıklanmıştır. Üçüncü bölümde, güç sistemine ait bir modelleme gerçekleştirilerek, bunu oluşturan temel elemanlar ve gerekli algoritmik yapı açıklanmıştır. Dördüncü ve beşinci bölümlerde, denetleyici tabam olarak kullanılan Yapay Sinir Ağlan tanımlanarak, senkron jeneratörlerin Yapay Sinir Ağlan ile denetimi için gerekli olan denetleyici modeli açıklanmıştır. Senkron jeneratörün ölçülen uç gerilim ve frekansına bağlı olarak bulunan değerler uygun dönüşümler yoluyla ağa uygulanmıştır. Denetleyicinin performansı, senkron jeneratör üzerinde değişik yük durumları için test edilerek, sonuçları verilmiştir. Altıncı bölümde, model YSA denetimli sistem kararlayıcıdan elde edilen sonuçlar değerlendirilmiş ve performans geliştirilmesine yönelik öneriler sunulmuştur.

CONTROL OF POWER GENERATORS USING ANN SUMMARY Keywords: Synchronous Generators, Power System Stability and Stabilisers, Artificial Neural Network, Adaptif Control. A rapid growing need of electrical energy and an almost doubling of energy consumption on every decade, has made most of the utility companies (generating companies) to generate more electrical energy to meet this demand. Initially, an electrical network was simple and sufficient to meet relatively small demand, but over the years energy consumption has increased very fast. The initial network has gradually evolved and expanded and eventually became a very large interconnected network. In parallel with this rapid expansion some problems such as synchronisation, supplying uninterrupted voltage with constant amplitude and Frequency, controlling and protection have emerged. In traditional approach, stability of power system is achieved by power system stabiliser. In this research, Artificial Neural Network (ANN) based stabiliser is proposed. Neural network algorithm was developed and implemented in real time application and computer-aided real time controller design was also investigated. In the first chapter, some knowledge has been given about the power system stabilisers and their kinds and than the aim of the thesis has been explained. In the second chapter, the types of classic power system stabilisers has been defined by explaining electrical energy system equipments, models and stability problem. Thirdly, the control aimed power system has been modified. Basic parts of the system and its algoritmic structure has been explained. In the fourth and fifth sections. Artificial Neural Network (ANN) which is used as the base of control has been defined. The control of synchronous generators using ANN wihch is chosen for controlling the model structure has been explained. The values which have been obtained by measuring synchronous generator's line voltage and frequency have been applied on the control network by using suitable transformations. The performance of the controller has tested by different load consumptions for synchronous generator and the results have been given. In the last chapter, the results obtained from the ANN controlled power system model have been checked and some offers about performance developping have been given. XIU