Yeraltı Enerji Kablolarında Meydana Gelen Arızalarda Arıza Mesafesinin Yapay Sinir Ağları Kullanılarak İncelenmesi

Abstract

Bu çalışmada, yer altı kablo iletim sistemi için YSA temelli olarak arıza mesafesinin belirlenmesi çalışması sunulmuştur. Geliştirilmiş Fourier dönüşüm tekniğine dayanan bilgisayar simülasyonu, arıza mesafesinin bulunması için, eğitmede gerekli geçici dataların elde edilmesinde kullanılmıştır. Yer altı kablo sistemlerinde 3 faz arızasında değişik arıza mesafeleri için datalar üretildi ve hatanın geriye yayılması algoritmalı yapay sinir ağları eğitmesinde kullanıldı. Giriş datasının normalizasyonu, sinir ağlarında güvenilir bir eğitme için uyarlandı. Sinir ağlarının uygun bir boyutu deneme yanılma metoduyla bulunmuştur. Bu sistem değişik arıza mesafeleriyle test edildi ve onun güvenirliliği ispatlandı.

This paper presents estimation of fault distance based on Artificial Neural Networks (ANNs) for underground cable transmission systems(UCTS). The computer simulation based on modified Fourier transform technique was used for necessary transient data in training for estimation of fault distance. Data for various fault distances in the underground cable system were generated and were used in trainning artificial neural networks with back- propagation of error algorithm. Normalization of input data is adopted for reliable learning in neural networks. A proper size of the neural network was found via trial and error methot. This system was tested with various fault distances and proved its reliability.