karadeniz teknik Üniversitesi elektrik-elektronik ...elektrik makinalar ın n denetimi güç...

1i.h. ai.h. ai.h. altaşltaşltaş www.www.www.altasaltasaltas.org.org.org

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i B

ölü

mü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Karadeniz Teknik ÜniversitesiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik-Bilgisayar Bilim Kolu

2002-2003 Dönemi Seminerleri2 Nisan 2003

Doç. Dr. İsmail H. ALTAŞDoç. Dr. İsmail H. ALTAŞ

Karadeniz Teknik ÜniversitesiKaradeniz Teknik ÜniversitesiMühendislikMühendislik--Mimarlık FakültesiMimarlık Fakültesi

ElektrikElektrik--Elektronik Mühendisliği BölümüElektronik Mühendisliği Bölümü61080 Trabzon61080 Trabzon

Destekleyen Kuruluşlar:Destekleyen Kuruluşlar:KTÜ Elektrik-Elektronik Mühendisliği BölümüEMO – Elektrik Mühendisleri Odası Trabzon Şubesi

www.altas.org


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Ana BaşlıklarAna Başlıklar

Bulanık mantık

Yapay sinir ağları

Genetik algoritmalar

Yapay Zeka

Giriş

Akıllı sistem kavramı

Güç sistemleri problemlerinin çözümünde akıllı yöntemler

Değerlendirme


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

GGüçüç akakışış denklemleri denklemleri

SalSalıınnıım denklemi m denklemi

Santral yakSantral yakııt giderlerinit giderlerininn minimiminimizasyonuzasyonu

Kısa devre hesaplarıKısa devre hesapları

Sistem simülasyonuSistem simülasyonu

GGüçüç SistemlerindeSistemlerinde BilgisayarBilgisayar KullanKullanıımmıı

1980 1980 lili yyııllara kadar sayllara kadar sayıısal sal çöçözzüümlemeymlemeyööntemlerintemleriüüzerinde yozerinde yoğğunlaunlaşşmmışışttıı..

GİRİŞ

GİRİŞ


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Veri tanVeri tanıımlama mlama

Veri Veri saklama, saklama,

Karar verme, Karar verme,

Sistem sSistem sıınnııflandflandıırma rma

İşİşletmeletme

GGüçüç SistemlerindeSistemlerinde BilgisayarBilgisayar KullanKullanıımmıı

1980 1980 lili yyııllarllardan sonra dan sonra

BulanBulanıık mantk mantııkk, , yapay sinir ayapay sinir ağğlarlarıı ve ve genetik genetik algoritmalaralgoritmalar gibi gibi yapay zekayapay zeka uygulamalaruygulamalarıınnıın bir n bir sonucu olarak ortaya sonucu olarak ortaya ççııkan kan ““akakııllllıı sistemlersistemler””bilgisayarlarbilgisayarlarıın gn güçüç sistemlerinde yeni ve farklsistemlerinde yeni ve farklıı uygulama uygulama alanlaralanlarıı bulmasbulmasıına neden olna neden oldudu..

GİRİŞ

GİRİŞ


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

GGüçüç SistemlerindeSistemlerinde BilgisayarBilgisayar KullanKullanıımmıı1980 1980 lili yyııllarllardan sonra dan sonra

Sistem operatörü

Bakım operatörü

Arıza yeri

tesbitünitesi

Röle

Merkezi güç

yönetim ünitesi

Sayısal arıza kaydedici

Arıza yeri

Şebeke durumu

GİRİŞ

GİRİŞ


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Merkezi güç yönetim sistemi içerisinde yer alan elemanların her biri ayrıolarak kendisine özgü yapıve çalışma özelliklerine sahiptir. Bunlardan röle olarak işlem yapan ünite sayısal olarak yani bilgisayar veya mikroişlemci tabanlıolarak tasarlandığında Şekil deki gibi bloklarla temsil edilebilir.

GÜÇ SİSTEMİ

Diğer veri işleme ve karar verme üniteleri

Analog I/O arayüzüAD/DA

Sayısal I/O arayüzü

CPU

bilgisayar

ATVT

GİRİŞ

GİRİŞ


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

İnsan operatörler yerine, bu operatörlerin bilgi, düşünce, ve karar verme özelliklerini simule eden yapay akıllıoperatörler kullanılarak güç sistemi işletim ve korunmasıile birlikte akıllı bir güç sistemi olarak ele alınabilir.

Akıllı güç sistemlerinin oluşumunda insan düşünce, öğrenme ve davranışlarını modellemek için uygulanan yöntemler:

bulanbulanıık mantk mantııkk

yapay sinir ayapay sinir ağğlarlarıı ve ve

genetik algoritmagenetik algoritma

GİRİŞ

GİRİŞ


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Güç elektroniği devrelerinin denetimi

Elektrik makinalarının denetimi

Güç sistemlerinde yük akış problemlerinin çözümü

Uzun dönem karar verme analizi

Dinamik güç üretimi ve denetimi için ekonomi, güvenlik ve kalite koordinasyonu

Senkron generatörde yük-frekans ve gerilim denetimi

Güç sistemleri korumasında arıza yeri ve türünün tespiti

Röle ve sigorta koordinasyonu

Reaktif güç planlaması

Ekonomik paylaştırma

Güç sistemlerinin yönetimi

GGüçüç SistemlerinSistemlerindeki Bazı deki Bazı UygulamaUygulamalarlarGİ

RİŞ

GİRİŞ


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003


Bulanık mantık



Yapay Zeka

Giriş



Değerlendirme


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AkAkııllllıı sistemlersistemler

Karar verebilir, kontrol stratejileri planlar, eğitimle yeni Karar verebilir, kontrol stratejileri planlar, eğitimle yeni fonksiyonlar öğrenip geliştirir.fonksiyonlar öğrenip geliştirir.

Çevre koşullarının insanlar için elverişsiz olduğu ortamlarda Çevre koşullarının insanlar için elverişsiz olduğu ortamlarda problemlerin çözümü için kullanışlı olur.problemlerin çözümü için kullanışlı olur.

Bellek, öğrenme ve çok seviyeli karar verme gibi akla dayalı Bellek, öğrenme ve çok seviyeli karar verme gibi akla dayalı fonksiyonlar kullanarak bulanık ve belirsizlik içeren verileri fonksiyonlar kullanarak bulanık ve belirsizlik içeren verileri işleyebilirler.işleyebilirler.

Akıllı sistemler, insan bilgi, düşünce, öğrenme ve karar verme Akıllı sistemler, insan bilgi, düşünce, öğrenme ve karar verme mekanizmalarını temsil eden yazılıma dayalı sistemlerdir.mekanizmalarını temsil eden yazılıma dayalı sistemlerdir.

Akıllı kontrol sistemi;Akıllı kontrol sistemi;

AKILLI

SİSTEM


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Değer muhakemesi

Algılama işlem

Davranış gelişimi

Dünya modeli

Veri tabanı

algılayıcılar tetikleyiciler

ÇEVRE

Durum değerlendirmesi

Planlama ve gerçekleştirme

Algılama durumları

Algılama durumları

Plan geliştirme

Plan geliştirmeDurum Durum geliştirmegeliştirme

Plan Plan sonuçlarısonuçları

yenileme planlar

Tahmini giriş durumlar

Gözlemlenen girişleri

Verilen komutlar

Olaylar Gerçekleşen tepkeler

İİÇ kısımÇ kısım

DIŞ kısımDIŞ kısım

Akıllı sistem elemanları ve

aralarındaki fonksiyonel

ilişkiler

AKILLI

SİSTEM


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Yapay Yapay ZekaZeka

Bulanık Bulanık MantıkMantık

Bilgi işlemcisiBilgi işlemcisi

Bec

eri işl

emci

siB

ecer

i işl

emci

si

Tanı işl

emci

siT

anı işl

emci

si

AKILLI

SİSTEM


Yapay Yapay Sinir Sinir AğlarıAğları

Üreme işlemcisiÜreme işlemcisi


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AKILLI

SİSTEM

Bulanık mantıkBulanık mantık

BulanBulanıık mantk mantıık, k, ifif -- thenthen -- elseelse yapyapııssıı ile belirsizlik iile belirsizlik iççeren, doeren, doğğrusal rusal olmayan, duruma ve koolmayan, duruma ve koşşullara gullara gööre farklre farklıı anlam ve deanlam ve değğer ifade eden er ifade eden verileri temsil edip deverileri temsil edip değğerlendirebilmektedir. erlendirebilmektedir.

Klasik problem çözümü

Diferansiyel Diferansiyel denklemler, denklemler,

Fonksiyon analizi, Fonksiyon analizi, sayısal formül sayısal formül modeli, ikili modeli, ikili

mantıkmantık

Deneyim, sezgi, Deneyim, sezgi, kurnazlık, vb.kurnazlık, vb.

X


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

0

1

20oC

0

1

30oC

Deneyim, sezgi,

kurnazlık, vb.

Eğer sıcaksa pencereyi

açalım

SICAK

BİRAZ SICAK

0

1

Son değerlendirme ve karar

Bulanık sonuçlandırma,

Bulanık kümeler

Bulanık Bulanık sonuçlandırma,sonuçlandırma,

Bulanık Bulanık kümelerkümeler

Bulanık

mantıkBulanık

mantık

30oC0

1 SICAK

Kesin sonuç:Pencereyi aç

Kesin sonuç:Kesin sonuç:Pencereyi aç


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

1

0

Üye

lik

dere

cesi

0 10 20 30 oC

SO

0 100 % açıklık

Üye

lik

dere

cesi

0

1

Bulanık

mantıkBulanık

mantık

BSO BSI SI AÇIK

Bulanık kümeler, üyelik fonksiyonları, bulanık değişkenlerBulanık kümeler, üyelik fonksiyonları, bulanık değişkenler

Kural tabanı :Kural tabanı : x=A ise y=ise y= B dir. HAVA SOĞUK iseise ISITICIYI AÇ

Veri tabanı :Veri tabanı : x=A1 dir

Sonuçlandırma :Sonuçlandırma : y=B1y=B1

HAVA BİRAZ SOĞUK

ISITICIYI BİRAZ AÇISITICIYI BİRAZ AÇ


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

SO

0

1

Üye

lik

dere

cesi

0 10 20 30 oC

Kural Tabanı

Veri Tabanı

KURAL: KURAL:

0 100 % açıklık

Üye

lik

dere

cesi

0

1

Sonuç

Bulanık

mantıkBulanık

mantık

BSO

SOĞUK ise AÇ (SOĞUK ise AÇ (ifif coldcold thenthen openopen))

Üye

lik

dere

cesi BSO

0

1

0 10 20 30 oC

0 100 % açıklık

Üye

lik

dere

cesi

0

1

?


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

GGüçüç sistemlerindeki belirsizlikleri kapsayan ve bilgi noksanlsistemlerindeki belirsizlikleri kapsayan ve bilgi noksanlığıığı nedeniyle nedeniyle teorinin yeterince desteklenemediteorinin yeterince desteklenemediğği durumlar ve denetim ii durumlar ve denetim işşlemlerinde lemlerinde ggüündeme gelir.ndeme gelir.

BulanBulanıık mantk mantıık tabanlk tabanlıı denetleyicilerin denetleyicilerin ççııkkışışa bakarak giria bakarak girişşi ayarlayabilme i ayarlayabilme öözellikleri de gzellikleri de güçüç sistemlerinin denetimine yeni bir boyut kazandsistemlerinin denetimine yeni bir boyut kazandıırmrmışışttıır. r.

Bulanık

mantıkBulanık

mantık

Elektrik Güç Sistemlerindeki UygulamalarıElektrik Güç Sistemlerindeki Uygulamaları

Örnek


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Yapay Sinir AğlarıYapay Sinir AğlarıYapay Sinir Ağları

AKILLI

SİSTEM

Giriş

Giriş

Giriş

Giriş

Dendrites

axonsynapse

Çıkış

Neuron gövdesi

Girişlerin ağırlıklı toplamı:Girişlerin ağırlıklı toplamı:....332211 +++ xwxwxw

Txwxwxwxwu mm −++++= ......332211

)(ufy =U > 0U > 0


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Yapay

Sinir

AğlarıYap

ay

Sinir

Ağları

Giriş Giriş verileriverileri

hesaplamahesaplama

muhakememuhakeme

çıkışçıkış

ArdışılArdışıl bilgi işleme bilgi işleme (bilgisayar)(bilgisayar)

GİRİŞGİRİŞ

ÇIKIŞÇIKIŞ

Paralel bilgi işleme Paralel bilgi işleme (ANN)(ANN)


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Yapay

Sinir

AğlarıYap

ay

Sinir

Ağları

Eğitim verisiA Bilinmeyen

AA NoksanA Gürültülü

GİRİŞGİRİŞ

ÇIKIŞÇIKIŞ

“A dır.”“A dır.”

A

“A dır.”“A dır.”

Giriş Katmanı

Gizli Katmanlar

Çıkış Katmanı

x1 x2 x3 xm

y1 y2 y3 ym

......

......

......

......X

X

X


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Yapay

Sinir

AğlarıYap

ay

Sinir

Ağları

Bunu bilemem, çünkü Bunu bilemem, çünkü henüz eğitilmedim.henüz eğitilmedim.

Eğitildim ve artık bunun “A” olduğunu biliyorum.


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Yapay

Sinir

AğlarıYap

ay

Sinir

Ağları

GGüçüç sistemlerinde ysistemlerinde yüük tahmini,k tahmini,

ggüüvenlik sorunlarvenlik sorunlarıı, ,

ggüçüç sisteminin kalitesi sisteminin kalitesi

Arıza türü ve yeri Arıza türü ve yeri tesbititesbiti

YükYük--Frekans denetimiFrekans denetimi

Güç Sistemlerinde YSA UygulamalarıGüç Sistemlerinde YSA Uygulamaları


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Genetik AlgoritmalarGenetik AlgoritmalarGenetik Algoritmalar

AKILLI

SİSTEM

ArdışılArdışıl araştırma yaparak çözümleri birleştirip, içlerinden en iyi araştırma yaparak çözümleri birleştirip, içlerinden en iyi olanı seçme özelliğine sahip.olanı seçme özelliğine sahip.

Bu özelliği ile Bu özelliği ile optimaloptimal sonuca çok hızlı ulaşır.sonuca çok hızlı ulaşır.

Çok geniş alanlar ve belirsiz çözüm kümeleri için etkilidir. Çok geniş alanlar ve belirsiz çözüm kümeleri için etkilidir.

Her problem için bir matematiksel model gerekmez, çünkü bazı Her problem için bir matematiksel model gerekmez, çünkü bazı sistemlerin tam bir matematiksel modeli olmayabilir.sistemlerin tam bir matematiksel modeli olmayabilir.

Fena halde Fena halde başım başım ağırıyorağırıyor


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Geneti

k

Geneti

k

Algoritmalar

Algoritmalar

Yeni nesil

Herhangi biri Büro çalışanı

Mühendis Bilim adamı

Bunu daha iyi

anlıyorum

İlginç ve çok doğal

Benim için mükemmel

çalıştı

GA larmatematiksel yöntemler yerine evrimsel yöntemler kullanıyor


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Geneti

k

Geneti

k

Algoritmalar

Algoritmalar

Genetik Algoritmalar (GA)Genetik Algoritmalar (GA)

Genetik Programlama (GP)Genetik Programlama (GP)

Evrimsel Hesaplama (EC)Evrimsel Hesaplama (EC)

GAGA

GPGP


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Geneti

k

Geneti

k

Algoritmalar

Algoritmalar

GENGEN

Gen bir organizmanın karakteristiğini kontrol eden Gen bir organizmanın karakteristiğini kontrol eden kromozom parçası olarak tanımlanabilir. Genler kromozom parçası olarak tanımlanabilir. Genler ebeveynlerden çocuklara ebeveynlerden çocuklara geçerekgeçerek onların boy ve göz rengi onların boy ve göz rengi gibi karakteristiklerine etki eder.gibi karakteristiklerine etki eder.


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Geneti

k

Geneti

k

Algoritmalar

Algoritmalar

Locus

Kromozom (Genler zinciri)

LocusLocus ikili gruplar halinde ikili gruplar halinde birbirine iplik şeklinde birbirine iplik şeklinde dolanan kromozomların dolanan kromozomların yerini alır. Göz rengi v.b. yerini alır. Göz rengi v.b. Özelliklerin her biri için Özelliklerin her biri için belirli bir yer belirli bir yer ayırırayırır..

İİnsanlarda 46 kromozom nsanlarda 46 kromozom bulunması gibi, yaşayan her nesne bulunması gibi, yaşayan her nesne

belirli sayıda kromozoma sahiptir. belirli sayıda kromozoma sahiptir. Bütün kromozomlar çifttir. Öğle ki Bütün kromozomlar çifttir. Öğle ki

bir insan vücudundaki her bir insan vücudundaki her hücresinin çekirdeğinde 23 çift hücresinin çekirdeğinde 23 çift

kromozom bulunur. kromozom bulunur.


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Geneti

k

Geneti

k

Algoritmalar

Algoritmalar

Döllenme Populasyon Büyüklüğü

Yeni kromozomlar ebeveynler tarafından üretilir. Bu yeni kromozoma çocuk, döl, ürün, yeni nesil gibi isimler verilir.

Bir generasyondakikromozomların sayısına popülasyon denir.


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Geneti

k

Geneti

k

Algoritmalar

Algoritmalar

İSTENİLEN KRİTER

HH EE

SEÇ

ÜRET

BİRLEŞTİR

SONUÇ


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Geneti

k

Geneti

k

Algoritmalar

Algoritmalar

Hımmm...

Çantaya mümkün olduğunca fazla malzeme konacak, fakat çantanın ağırlığı 20 kg ‘ı geçmeyecek

Çantaya mümkün olduğunca Çantaya mümkün olduğunca fazla malzeme konacak, fazla malzeme konacak, fakat çantanın ağırlığı 20 kg fakat çantanın ağırlığı 20 kg ‘ı ‘ı geçmeyecekgeçmeyecek

Problem


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Yapay ZekaYapay ZekaYapay Zeka

AKILLI

SİSTEM

İnsanlar deneyim ve bilgilerini günlük hayatlarında tanıma, kıyaslama, değerlendirme, problem çözme, ve çevresinde olup biteni öğrenme gibi akıl gerektiren değişik etkinlikler için bir arada kullanırlar. Yeni bir durum ortaya çıkınca, insan bilgi birikimine bağlı olarak buna bir tepki gösterme yeteneğine sahiptir. AI insanın bu akla dayalı etkinlik ve yeteneklerini bilgisayar kullanarak pratiğe döker.


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Yap

ay

ZekaYap

ay

Yap

ay

Zeka

Zeka

AI araştırmalarının amacı, insan akıl ve yeteneklerini bilgisayarlar yardımıyla pratiğe dökmektir. Bu nedenle 4 temel beceri AI de çok önemlidir.

Ayrıca; Lisan, konuşma ve görüntü gibi bilginin diğer iletişim kısımları da anlaşılır olmalıdır.


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003


Bulanık mantık



Yapay Zeka

Giriş



Değerlendirme


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Güç sistemleri problemlerinin Güç sistemleri problemlerinin çözümünde akıllı yöntemler çözümünde akıllı yöntemler

(AGS (AGS -- Akıllı Güç Sistemleri)Akıllı Güç Sistemleri)

Senkron generatörde yük-frekans ve Uyartım denetimi

Güç üretimi ve denetimi için ekonomi, güvenlik ve kalite koordinasyonu

Güç sistemleri korumasında arıza yeri ve türünün tespiti

Röle ve sigorta koordinasyonu

Reaktif güç planlaması

Ekonomik paylaştırma

Güç sistemlerinin yönetimi

Başlıca Problemler:Başlıca Problemler:


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AGSAGS

Güç denetim sisteminin prensip şeması

Bulanık Mantık Denetimli Uyartım Sistemi


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AGSAGS

Uyarıcı denetim sisteminin blok diyagramı.



Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AGSAGS

SE

K +τ SEE

1τ S1+

K

G

G+-

VR+

-

VREF Ve EFD VtFuzzyLogic

Controller

Exciter

Generator

τ S1+KR

R

VVT and rectifier

BM denetimli uyarıcının denetim blok diyagramı.



Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

1. Hatalı koordine edilen koruma cihazlarının belirle.2. Koordinasyon için daha iyi bir cihaz öner.3. Koordinasyon problemini göster.

KBS SimülasyonuKBS Simülasyonu

KBS kural modülleriKBS KBS kural modüllerikural modülleriKBS modüller koordinasyon hatalarını belirlemek için etkinleştirilirler. Seçilen kaynak ve yük taraflarındaki cihazlara bağlı olarak, her bir hatalı koordinasyon çifti için bir kural modülü tetiklenir.

Bazı genel ayarlamalar:1. Önce yük tarafındaki cihazı ayarla2. Daha hızlı çalışmalarını sağlamak için yük tarafındaki cihazların akım-zaman

karakteristiklerini ayarla.3. Daha yavaş çalışmalarını sağlamak için kaynak tarafındaki cihazların akım-

zaman karakteristiklerini ayarla.

AGSAGS

Koruma koordinasyonu için bilgi tabanlı sistemler (KBS)Koruma koordinasyonu için bilgi tabanlı sistemler (KBS)


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AGSAGS

Günümüzde koruma cihazlarının koordinasyonu genellikle el ile yapılır. Bu iteratif bir işlemdir ve koordine edilmiş davranışı verecek doğru cihazı bulma süresini uzatır. Bir dizi kuralkural içeren KBS modulehatalı koordine edilen cihazlar hakkında bilgi verir ve koruma yapabilecek daha uygun cihazlar önerir. Bu durum, başka işler yapmaları için mühendislere zaman kazandırır.

Koruma koordinasyonu için bilgi tabanlı sistemler (KBS)Koruma koordinasyonu için bilgi tabanlı sistemler (KBS)

MATLAB


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AGSAGS

OtomatizeOtomatize Edilmiş Arıza AnaliziEdilmiş Arıza Analizi

SER-Sequence of Event Recorders

DFR-Digital Fault Recorders

IED-Intelligent Electronic Devices

DR-Digital Relays

GPS- Global positioning system

SCADA-System Control and Data Acquisition

Kullanılan bazı kısaltmalarKullanılan bazı kısaltmalar


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AGSAGS

Sistem çapı analiz

Merkez Server

Trafo merkezi analizi

Trafo merkezi analizi

GPS GPSDFR DFR

SER SER

DR DR

FaxlamaFaxlama

COMTRADE

E-mail, fax ve pager uyarısı

Internet yayınıWWW sağlayıcı


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AGSAGS

::::

Sınıflandırma Sınıflandırma (tasnif) (tasnif) makinesimakinesi

:::: :::

: :::: :::

:

Kullanıcı NKullanıcı N

Windows NT serverWindows NT server

::::

::::

::::

DFR Master

istasyon 1

DFR Master

istasyon 2

DFR Master

istasyon 3

İşlenmemiş DFR veri dosyaları

İşlenmemiş DFR veri dosyaları

tasniflenmişDFR veri dosyaları

tasniflenmişDFR veri dosyaları

DFR: Digital FaultRecorder


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AGSAGS

TasniflemeTasnifleme Kriterleri:Kriterleri:

Arıza durumu var ve giderme süresi yeterliArıza durumu var ve giderme süresi yeterli

Arıza durumu var ve giderme süresi umulandan fazlaArıza durumu var ve giderme süresi umulandan fazla

Arıza durumu var ve kesici yeniden tetikleniyor/ yada Arıza durumu var ve kesici yeniden tetikleniyor/ yada arıza giderme sırasında arıza giderme sırasında ferroferro--rezonans oluşuyor.rezonans oluşuyor.

DFR kayıtlarından alınan veya hesaplanan parametreler:DFR kayıtlarından alınan veya hesaplanan parametreler:

Röle tetikleme ve algılama süreleriRöle tetikleme ve algılama süreleri

Kesici açma/kapama süreleri ve kesici algılama süresiKesici açma/kapama süreleri ve kesici algılama süresi

Kesicinin açmama başlangıç zamanıKesicinin açmama başlangıç zamanı

Taşıyıcı başlama/alma zamanlarıTaşıyıcı başlama/alma zamanları

Hesaplanan arıza başlangıç zamanıHesaplanan arıza başlangıç zamanı


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AGSAGS

Sistem tarafından tanınan ve işaretlenen olaylar:Sistem tarafından tanınan ve işaretlenen olaylar:

Yavaş röle açmasıYavaş röle açması

Kesici çalışmamsı yada yavaş kesici açmasıKesici çalışmamsı yada yavaş kesici açması

Kesicinin tekrar açmasıKesicinin tekrar açması

Taşıyıcının doğru çalışmamasıTaşıyıcının doğru çalışmaması

PT PT ferroferro resonansresonans

RecloserRecloser çalışmaması, hattın devre dışı kalması.çalışmaması, hattın devre dışı kalması.


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AGSAGS

Güç Sistemi İşletim ProgramlamasıGüç Sistemi İşletim ProgramlamasıGüç Sistemi İşletim Programlaması

Ekonomik Yük Paylaşımı

HidroHidro Elektrik Elektrik Santral (HES)Santral (HES)

Termik Elektrik Termik Elektrik Santrali (TES)Santrali (TES)

Nükleer Elektrik Nükleer Elektrik Santrali (NES)Santrali (NES)


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AGSAGS

ŞŞebekeyi değişik noktalardan besleyen santrallerden hangileri hanebekeyi değişik noktalardan besleyen santrallerden hangileri hangi oranda gi oranda işletilirse üretim giderleri ve çevre kirliliği (işletilirse üretim giderleri ve çevre kirliliği (NOxNOx) minimum olur?) minimum olur?

PROBLEMPROBLEM

= +

Üretim

Pi

İletim

bazı Ploss

Dağıtım

Pd= +


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AGSAGS

The IEEE 10-bus test system.

ELD = EYP Problemi için GA İşlemleriELD = EYP Problemi için GA İşlemleri

Başlangıçta, yükleri paylaşacak olan generatörler tekil şahıslar olarak seçilir.

Her bir şahsın uzunluğu 16 bit kromozomla temsil ediliyor.

Popülasyon uzunluğu 50 olarak alınıyor.

Genler binary formatla kodlanıyor.

Mutasyon oranı bütün test sistemleri için sabit tutulmamakla birlikte yaklaşık %1 e ayarlanmıştır. Üreme oranı %60 olarak alınmıştır.


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AGSAGS

%100 yüklü durumda minimum NOx ve giderler minimum olacak şekilde elde edilen sonuçlar:


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

AGSAGS

Yükün %80 ile %120 arasındaki değişimlerinde Yükün %80 ile %120 arasındaki değişimlerinde generatorgeneratorçıkışları. çıkışları.

Minimum giderle çalışan Minimum giderle çalışan generatörgeneratör çıkışlarıçıkışları

ÇIK

IŞ (

pu

)

İSTEK GÜCÜ

BE

DE

L (

$/h

)


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

Yükün %80 ile %120 arasındaki değişimlerinde Yükün %80 ile %120 arasındaki değişimlerinde generatorgeneratorçıkışları. çıkışları.

Minimum Minimum NOxNOx ileile çalışan çalışan generatörgeneratör çıkışlarıçıkışları

ÇIK

IŞ (

pu

)

NO

x(t

on/h

)

İSTEK GÜCÜ


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003


Bulanık mantık



Yapay Zeka

Giriş



Değerlendirme


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

KaynaklarW. Peterson, et al, "Tapping IED data to find transmission faults", IEEE ComputerApplications in Power, April 1999, pp. 36-42.

C.C. Liu and H. Song, "Intelligent system applications to power systems", IEEE Computer Applications in Power, October 1997, pp. 21-24.

B.K. Bose, "Expert system, fuzzy logic, and neural network applications in powerelectronics and motion control", Proceedings of IEEE, Vol. 82, No. 8, August 1994, pp. 1303-1322.

V. Miranda and J.T. Saraiva, “Fuzzy modelling of power system optimal load flow”, IEEE Trans. On Power Systems, Vol. 7, No. 2, pp. 843-849, May 1992.

S.B. Dhar, “Power system long-range decision analysis under fuzzy environment”, IEEE Trans. on Power App. Syst., Vol. PAS-98, No. 2, pp. 585-596, March/April 1979.

R. Rokoyama, K. Yasuda, and T. Niimura, "Fuzzy coordination of economy, security, and quality for dynamic generation control in power systems”, Presented andpublished in the proceedings of the IEEE/NTUA Athens Power Tech Conference: Planning, Operation and Control of Today’s Electric Power Systems, Athens, Greece, pp. 440-444, Sept. 5-8, 1993.

B.J. LaMeres and M.H. Nehrir, "Fuzzy logic based voltage controller for a synchronous generator", IEEE Computer Applications in Power, April 1999, pp. 46-49.


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

İ.H. Altaş, "Bulanık Mantık Denetimli Bir Güç Uyartım Sistemi", Elektrik-Elektronik-Bilgisayar Mühendisliği 8. Ulusal Kongresi, 6-12 Eylül 1999, Gaziantep, Sayfalar 658-661.

A.A.Girgis and M.B.Johns, `À Hybrid Expert System for Faulted Section Identification, Fault Type Classification and Selection of Fault Location Algorithms'', IEEE Tran. on Power Del., Vol.4, No.2, pp.978-985, April 1989.

N.Kandil, V.K.Sood, K.Khorasani, and R.V.Patel, ``Fault Identification in AC-DC Transmission System Using Neural Network'', IEEE Tran. On Power Systems, Vol. 7, No.2, pp.812-819, May 1992.

Z.Yongli, Y.H.Yang, B.W.Hogg, W.Q.Zhang and S.Gao, `Àn Expert System for Power Systems Fault Analysis'', IEEE Tran. On Power Systems, Vol. 9, No.1, pp.503-509, Feb 1992.

K.C.P.Wong, H.M.Ryan and J.Tindle, ``Power System Fault Prediction Using Artificial Neural Network'', Int. Conf. On Neural Inform. Processing, Sept 1996

Z.Z.Zhang, G.S.Hope and O.P.Malik, `Èxpert System in Electric Power Systems-ABibliographical Survey'', IEEE Tran. On Power Systems, Vol. 4, No.4, October 1989.

W. -S. Jwo, C. -W. Liu, C. -C. Liu and Y. -T. Hsiao, ``Hybrid expert system and simulated annealing approach to optimal reactive power planning'', IEE Proc. - Gener. Transm. Distrib., Vol. 142, No. 4, July 1995, pp. 381 --385.


Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik-B

ilgis

ayar

Bili

m K

olu

KTÜ

EMOTrabzon

Ele

ktri

k-E

lekt

ron

ik M

üh

end

isliğ

i Bö

lüm

ü

2002

-20 0

3 S

emi n

erle

ri

2 Nisan 2003

N. I. Santoso and O. T. Tan, ``Neural Net Based Real- Time control of Capacitors Installed on Distribution Systems'', IEEE/PES Summer Meeting, 89SM 768-3 PWRD, Long Beach, California, 1989.

J. T. Ma and L. L. Lai, `Ìmproved Genetic Algorithm for Reactive Power Planning'', Proc. 12th Power Sys- tems Computation Conference, Dresden, Sweden, Au- gust 19-23, 1996, pp. 499 -505.

K. S. Swarup, M. Yoshimi, S. Shimano and Y. Izui, `Òptimization Methods using Genetic Algorithms for Reactive Power Planning in Power Systems'', Proc. 12th Power systems Computation Conference, Dresden, Swe- den, August 19-23, 1996, pp.483 --491.

K. Iba, ``Reactive Power Optimization by Genetic Algorithm'', IEEE/PES PICA 93, pp.195 -201.

K. P. Wong, and Y. W. Wong, ``Genetic and Genetic/Simulated-AnnealingApproaches to Economic Dispatch'', IEE Proc. C. 1994, 141, (5), pp. 685 --692.

M.E. El-Hawary (Ed.), Electric Power Applications of Fuzzy Systems, IEEE, 1998.

M. A. El-Sharkawi, R. J. Makrs II and S. Weerasooriya, ``Neural Networks and Their Application to Power Engineering'', Control and Dynamic Systems, Vol. 41, 1991, pp.359-461.

karadeniz teknik Üniversitesi elektrik-elektronik ...elektrik makinalar ın n denetimi güç...

Documents