Güç sistemlerindeki gerilim kararlılığının yapay zeka yaklaşımları ile incelenmesi

Abstract

Güç sistemlerinde sürekli olarak yük taleplerinin artması, elektrik şebekelerinin sürekli büyümesi, yeni teknolojilerin ve kontrollerin kullanımı gibi olaylar, farklı yapılardaki sistem kararlılık problemlerinin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Güç sistemlerinin, en uygun tasarlanması ve çalışması için farklı şekillerdeki kararsızlıklar ve birbirleri ile olan ilişkileri açık bir şekilde ortaya çıkarılmalıdır. Meydana gelebilecek bu kararsızlığın sistem içinde ekonomik açıdan büyük zararlar meydana getirmesini önlemek için kararlılık kriterlerinin önceden tahmin edilmesi ve gerekli düzenleyici çalışmaların yapılması gereklidir.Bu tez çalışmamızda öncelikli olarak güç sistem kararlılık probleminin tanımı yapılmış ve güç sisteminin kararlılığının sınıflandırılmasına olan ihtiyaç belirtilmiştir. Güç sistemi kararlılık probleminin sınıflandırılmasından gerilim kararlılığı konusuna giriş yapılarak sistem gerilim kararlılığı için kritik değerler, Güç sistemi analiz araç kutusu (PSAT) programı yardımıyla elde edilmiştir. Elde edilen değerler kullanılarak Yapay sinir ağı (YSA) ve En küçük kareler vektör destek makinesi (EKKVDM) algoritmaları ile gerilim kararlılığı kritik değerleri tespit edilmiştir.Güç sistemlerinin değişik çalışma koşullarında elde edilen gerilim kararlılığı kritik değerleri yardımıyla eğitilen YSA ve EKKVDM algoritmalarının gerilim kararlığı analizindeki başarıları gösterilmiştir. Bunun için IEEE 14 baralı bir güç sistemi üzerinde çalışmalar yapılmıştır. Daha sonra Kuzey doğu Anadolu bölgesinde Elazığ, Tunceli, Bingöl ve Muş illerinde belirli bölgeleri içine alan 13 baralı bir güç sistemi kurularak gerilim kararlılığı analizleri yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre oldukça başarılı gerilim kararlılığı tespit işlemleri gerçekleştirilmiştir.

The events such as the increase of load demands constantly in power systems, the continuous growth of electricity networks, the use of new technologies and the controls have led to the emergence of system stability problems in different structures. For the design and operation of the power system in the optimum level, instabilities in different ways and their relations with each other should be revealed clearly. To prevent great economic losses in the system as a result of the possible instabilities, it is necessary to predict stability criteria and do the necessary regulatory works.In this thesis study, the problem of power system stability has been defined as a priority and the need for the classification of the stability of the power system has been stated. By leading in from the classification of power system stability problem to the voltage stability, critical values for the system voltage stability have been obtained with the Power system analysis tool box (PSAT) program. By using obtained values, Artificial neural network (ANN) and Least squares support vector mechanism (LS-SVM) algorithms have been determined with the voltage stability critical values.The achievements of ANN and LS-SVM algorithms, trained with the help of power system voltage stability critical values obtained under different conditions, on the voltage stability analysis have been shown. Therefore, studies have been conducted on IEEE 14 busbar power system. Afterwards, voltage stability analyzes have been carried out by establishing 13 busbar power system which covers specific areas in the provinces of Elazığ, Tunceli, Bingöl and Muş in the North-eastern Anatolia region. According to obtained the results, a very succesful fixation of voltage stability has been carried out.