Zırhlı yüksek gerilim kablolarında yalıtım arızalarını önlemek için çok amaçlı optimizasyon ve hibrit yapay zekâ tabanlı kablo topraklama yöntemi

Author:

Akbal Bahadir1ORCID

Affiliation:

1. KONYA TEKNİK UNİVERSİTESIİ

Abstract

Bir yüksek gerilim kablosunda, yalıtkan tabaka üzerinde kullanılan metal kılıf ve zırh elektrik alanını sınırladıkları gibi mekanik etkilere karşı yalıtkanı korurlar. Ancak kablodan yük akımı geçince, zırh ve metal kılıf üzerinde kablo sıcaklığını artıran ve tehlikeli gerilimlere neden olan akım ve gerilimler oluşur. Aşırı kablo sıcaklığı ve tehlikeli gerilimler yalıtım arızalarına neden olmaktadır. Literatürde bu yalıtım arızalarını önlemek için farklı topraklama yöntemleri önerilmektedir. Ancak, son yıllarda harmonik akımlarının da etkisinin artmasından dolayı bu topraklama yöntemleri yalıtım hatalarını önlemek için yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada yüksek harmonikli akım ve gerilimden dolayı oluşan yalıtım arızalarını önlemek için optimizasyon ve yapay zekâ tabanlı yeni bir topraklama yöntemi önerilmektedir. Bu yöntemde, optimum bir topraklama yapabilmek için metal kılıf ve zırh üzerindeki geriliminin, akımının ve akım harmonik bozunumunun bilinmesi gerekir. Dolayısıyla, bu parametre değerlerinin tespiti için hibrit sinir ağları ve regresyon yöntemlerinden oluşan tahmin yöntemleri kullanılmıştır. Hibrit yapay arı kolonisi-yapay sinir ağı (H-YAK) ve gauss proses regresyon (GPR) yöntemleri minimum eğitim hatalarına göre bu gruplar içinden seçilmiş ve optimizasyon algoritmalarında amaç fonksiyonu olarak kullanılmışlardır. Önerilen topraklama yönteminin optimizasyonunda birçok amaç olduğu için çok amaçlı optimizasyon yöntemi kullanılmıştır. Çok amaçlı optimizasyonda, tahmin yöntemi olarak H-YAK kullanıldığında, metal parçalar üzerinde gerilim, akım ve akım harmoniklerinde optimum değerler sağlanmıştır.

Publisher

Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3