Zırhlı yüksek gerilim kablolarında yalıtım arızalarını önlemek için çok amaçlı optimizasyon ve hibrit yapay zekâ tabanlı kablo topraklama yöntemi
Yükleniyor...
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Oğuzhan YILMAZ
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
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.
High voltage cable insulation fault is a major problem in high voltage lines. Armour current, armour voltage and current harmonics are major causes of the insulation faults in high voltage underground cables. These factors are major factors for high voltage insulation faults. Thus, cable bonding methods are used to prevent the cable insulation faults. The used methods in the literature do not prevent insulation faults that are based on armour harmonic current. In this study, a new cable bonding method is developed with multi-objective optimization and hybrid intelligence algorithm to prevent cable insulation faults. The proposed bonding method is shown in Figure A, and the parameters of these method is optimized with multi-objective optimization and hybrid intelligence algorithms.
High voltage cable insulation fault is a major problem in high voltage lines. Armour current, armour voltage and current harmonics are major causes of the insulation faults in high voltage underground cables. These factors are major factors for high voltage insulation faults. Thus, cable bonding methods are used to prevent the cable insulation faults. The used methods in the literature do not prevent insulation faults that are based on armour harmonic current. In this study, a new cable bonding method is developed with multi-objective optimization and hybrid intelligence algorithm to prevent cable insulation faults. The proposed bonding method is shown in Figure A, and the parameters of these method is optimized with multi-objective optimization and hybrid intelligence algorithms.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Yalıtım Arızaları, Çok Amaçlı Optimizasyon, Hibrit Yapay Sinir Ağları, Kablo Topraklaması, Optimizasyon, Insulation Faults, Multi-objective Optimization, Hybrid Artificial Neural Networks, Cable Grounding, Optimization
Kaynak
Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
39
Sayı
3
