Elektrik enerji kalitesi olayları için gömülü sistem uygulamaları

Abstract

Bu çalışmanın amacı enerji kalitesi olayları olarak bilinen gerilim düşmesi, gerilim yükselmesi ve ark hatası gibi yüksek frekans bileşenleri oluşturan anlık geçici olayların, gömülü sistemler kullanılarak tespit edilmesi, sınıflandırılması ve uzaktan izlenmesidir. Çalışma kapsamında farklı ihtiyaçlara yönelik olarak düşük, orta ve yüksek maliyetli sistemler oluşturulmuştur. Sadece bilgisayar ortamında uygulanmış olan ve sırası ile düşük, orta ve yüksek işlem karmaşasına sahip olan yüksek seviyeli istatistiksel parametrelere dayalı, ortak vektör yaklaşımlı ve görüntü formuna dayalı yöntemler gömülü sistemlere uygulanabilecek şekilde iyileştirilmişlerdir. İlk iki yöntem için gerçek veriler kullanılarak laboratuar ortamında farklı özelliklerde çok sayıda gerilim düşmesi, gerilim yükselmesi ve ark hatası yapılarak sınıflandırıcılar oluşturulmuştur. Yöntemlerin başarı oranları gerçek veriler kullanılarak denenmiştir.Son olarak enerji kalitesi olaylarının sınıflandırma sonuçlarının ve olaya ait dalga şeklinin merkezi bir web sunucusuna aktarılması amacı ile kablolu ve kablosuz internet bağlantısı kurabilen iki ayrı gömülü sistem daha gerçeklenmiştir. Kablolu bağlantı için ethernet ara yüzü bulunan bir donanım kullanılarak yazılım geliştirilmiştir. Kablosuz internet bağlantı ise GPRS kullanılarak sağlanmıştır.

Propose of this work is detection, classification and remote monitoring of instant transients that includes high frequency components like voltage sags, voltage swells and arcing faults known as power quality events. During the work low, medium and high cost systems were developed for different requirements. Detection and classification algorithms; high order statistical parameters, common vector approach and 2D signal representation with low, medium and high computing complexity which are only implemented to computer systems was optimized for embedded systems. For first two methods many voltage sags, voltage swells, arcing faults with different features was done to generate classifiers. Performance rates of the methods were tested with real data.Finally to send classification results and the wave form of the event to the central server with wired or wireless internet connection, two more embedded systems was developed. For wired connection software was developed on hardware with Ethernet interface. For wireless connection GPRS was used.