Reaktif Güç Kompanzasyonu İçin Zeki Bir Simülatör Tasarımı Ve Gerçekleştirilmesi

Elektrik güç sistemlerinden çekilen reaktif güç üretim maliyetlerinin yükselmesine ve enerji sistemlerinin verimsizliğine sebep olmaktadır. Güç sistemlerinden çekilen reaktif gücü azaltmanın yolu, reaktif enerjinin tüketildiği noktada kompanze edilmesidir. Bu çalışmada, senkron motor ile yapılan reaktif güç kompansatörü (RGK) denetiminde kullanılabilen Yapay Sinir Ağları (YSA) modeli tasarımı ve uygulaması gerçekleştirilmiştir. Sonuçta, YSA yapısının gerçek zamanlı uygulamalara kolaylıkla adapte edilebileceği esnek bir sistem elde edilmiştir. Gerçekleştirilen model eğitim amaçlı olarak kullanılabileceği gibi, farklı YSA yapılarının ve algoritmalarının test edilebileceği uygulamalarda da kullanılabilecektir.

DESIGN AND IMPLEMENTATION OF AN INTELLIGENT SIMULATOR FOR REACTIVE POWER COMPENSATION

The reactive power drawn from the electrical power stations increases the cost of the energy produced and reduces the efficiency of energy systems. The reactive energy should be compensated at the load sides in order to reduce the consumption of the reactive power. In this study, an artificial neural network (ANN) model has beendesigned and implemented to control the reactive power compensator (RPC) with a synchronous motor. Since the ANN model obtained has a flexible structure, it can easily be adapted to the real time applications. Furthermore, the model developed can also be used for educational purposes as well as different applications in which ANN algorithms and structures can be tested. 

___

  • Bayram M., Kuvvetli Akım Tesislerinde
  • Reaktif Güç Kompanzasyonu Ağustos 2000,
  • Birsen Yayınevi.
  • Mekhamer, S.F., El-Hawary, M.E., Mansour,
  • M.M., Moustafa, M.A., & Soliman, S.A., “State
  • of the art in optimal capacitor allocation for
  • reactive power compensation in distribution
  • feeders”, IEEE Large Engineering Systems
  • Conference on Power Engineering, LESCOPE
  • , 2002, 61-75.
  • Bal G., Çolak İ., “Reactive power compensator
  • using constant capacitor and thyristor controlled
  • reactor”, Gazi University, J. of Institute of
  • Science and Technology, vol. 8, No. 2, 1995, p.
  • -15.
  • Miller TJE., Reactive Power Control in Electric
  • Systems, October 1982, A Viley-Interscience
  • Publication, New York, p.182-222.
  • El-Sadek, M.Z., Fetih, N.H., & Abdelbar, F.N.
  • “Starting of induction motors by static VAR
  • compensators”, 1988, Third International
  • Conference on Power Electronics and
  • Variable-Speed Drives, 444–447.
  • Al-Hamrani, M.M., Von Jouanne, A., & Wallace,
  • A., “Power factor correction in industrial
  • facilities using adaptive excitation control of
  • synchronous machines”, Pulp and Paper Industry Technical Conference, Conference
  • Record of the 2002 Annual, 148–154.
  • Bayındır R., Sagiroglu S., Colak I, “Yapay sinir
  • ağları tabanlı reaktif güç kompanzasyonu”, Gazi
  • Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi, Politeknik
  • Dergisi, 2007, 10(2), 129-135.
  • Colak I., Bayindir R., Bay O.F.: ‘Reactive Power
  • Compensation Using A Fuzzy Logic Controlled
  • Synchronous Motor’, Energy Conversion and
  • Management, 2003, 44 (13), 2059-2215.
  • Sagiroglu S., Colak I, Bayındır R., “Power Factor
  • Correction Technique Based on Artificial Neural
  • Networks”, Energy Conversion and
  • Management, 2006, Vol. 47/(18-19), 3204-3215.
  • Sağıroğlu Ş., Beşdok E., Erler M.,
  • Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları-I
  • Yapay Sinir Ağları, 2003, Ufuk Yayınevi,
  • Kayseri.
  • Haykin, S., Neural Networks: A
  • Comprehensive Foundation, New York,
  • Macmillan College Publishing Company, 1994,
  • ISBN 0-02-352761-7, 1994.
  • Çetin, M., Uğur, A., Bayzan, Ş., “İleri Beslemeli
  • Yapay Sinir Ağlarında Backpropagation (Geriye
  • Yayılım) Algoritmasının Sezgisel Yaklaşımı”,
  • Akademik Bilişim Kongresi, Pamukkale
  • Üniversitesi, Denizli, Şubat 2006.
  • Hagan M.T., Demuth H.B. and Beale M., Neural
  • Network Design, Boston: PWS Publishing co.,
  • -
  • Arifoğlu A., Doğru A., Yazılım Mühendisliği,
  • , SAS Bilişim Yayınları.
  • Alp M., Cığızoğlu H. K., “Farklı yapay sinir ağı
  • metodları ile yağış-akış ilişkisinin
  • modellenmesi”, İTÜ Dergisi, 2004, 3(1), 80-88.
  • Elmas Ç., “Bulanık mantık denetleyicili bir
  • iklimlendirme sistemi”, Gazi Üniv. Politeknik
  • Dergisi, 2000, 3(3), 15-22.
  • Elmas Ç., “Bulanık mantık denetleyicili fırçasız
  • doğru akım motor hız kontrolü”, Gazi Üniv.
  • Politeknik Dergisi, 2000, 3(3), 7-14.
  • Albostan A., Gökbulut M., “Self-Tuning
  • Adaptive Neurocontroller For Brushless DC
  • Motors”, International Journal of Electronics,
  • , 88,1, 103-114.
  • Dandil B., Gökbulut M., “Asenkron Motorların
  • Sinirsel-Bulanık Denetleyici ile Uyarlamalı
  • Denetimi”, Gazi Üniversitesi, Mühendislik
  • Mimarlık Fakültesi Dergisi, 2005, Vol:20,
  • No:2, 145-153.
  • Güvenç U., Biroğul S., Sönmez Y., “Yapay sinir
  • ağları eğitim seti”, The Proceedings of 7th
  • International Educational Tecnology
  • Conference, North Cyprus, May 2007.