GÜÇ KALİTESİ PROBLEMLERİNİ GERÇEK ZAMANLI OLARAK BELİRLEYEN FPGA TABANLI AKILLI TANIMA SİSTEMİ

Abstract

Bu tez çalışmasında, güç kalitesi problemlerinin belirlenmesine yönelik FPGA tabanlı akıllı güç kalitesi tanıma sistemleri gerçekleştirilmiştir. FPGA kullanılarak gerçekleştirilen akıllı tanıma sistemleri çevrimiçi bir yapıya sahip olup, güç kalitesi problemlerinin gerçek zamanlı olarak tespiti ve sınıflandırılmasına yöneliktir. Tasarımlarda gerçekleştirilen, güç sistemleri üzerinde meydana gelen güç kalitesi olayları ve güç kalitesi bozulmaları eş zamanlı olarak belirlenmektedir. Gerçekleştirilen çevrimiçi tanıma sistemlerinde, bu yapıya uygun olan üç farklı akıllı tanıma yaklaşımı kullanılmıştır. Bu yaklaşımlar; Fourier dönüşümü, dalgacık dönüşümü ve Hilbert Huang dönüşümü yöntemlerini içeren sinyal işleme tekniklerinden oluşmaktadır. Bu yöntemlerde, sınıflandırma işlemleri için karar ağacı algoritması kullanılmıştır. Tanıma sistemlerinden elde edilen sonuçları ve güç sistemine ait gerilim bilgilerini görsel olarak izleyebilmek ve bu bilgileri kaydedebilmek için bilgisayar ortamında bir grafiksel ara yüz yazılımı oluşturulmuştur. Bu tez çalışmasında gerçekleştirilen diğer bir yaklaşım ise güç kalitesi olayları ve güç kalitesi bozulmaları için yapılan çevrimdışı tanıma sistemi uygulamalarıdır. Bu yaklaşımlarda, çevrimiçi tanıma sistemlerinden elde edilen özellik vektörleri kullanılarak akıllı tanıma uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Çevrimdışı uygulamalarda; en küçük kareler destek vektör makineleri, aşırı öğrenme makineleri ve yapay sinir ağları sınıflandırıcıları kullanılmıştır. FPGA tabanlı çevrimiçi akıllı tanıma sistemlerini test etmek, doğruluk oranlarını belirlemek ve başarımlarını değerlendirmek için laboratuar ortamında prototip bir güç sistemi modeli oluşturulmuştur. Bu model üzerinden, geniş parametre aralıklarında farklı güç kalitesi olay türleri elde edilmiştir. Bu tez çalışmasında gerçekleştirilen çevrimiçi ve çevrimdışı tanıma sistemlerinden elde edilen sonuçlar incelendiğinde ve literatürle karşılaştırıldığında, donanımsal ve yazılımsal tasarımların oldukça etkili, hızlı ve yüksek bir başarım performansına sahip oldukları görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Güç Kalitesi Problemleri, FPGA, Sinyal İşleme, Akıllı Tanıma Sistemleri.

In this thesis, intelligient, embedded system-based power quality recognition systems have been developed to identify power quality problems. The intelligient recognition systems that are developed by using FPGA have an online structure and aim at identifying and classifying real-time power quality problems. In the designs that are developed, the recognition systems, which simultaneously determine power quality events and power quality disturbances in power systems, have been created by using FPGA. Three different intelligient recognition approaches exist in the developed online recognition systems. These approaches are signal processing techniques that include Fourier transform, wavelet transform and Hilbert Huang transform. Decision tree algorithm has been used for classification in these three different that are suitable for online recognition. A graphical interface software is created in computer to monitor the results obtained from the recognition systems visually and save them. The other approach realized in this thesis is the offline recognition applications that have been created for power quality events and power quality disturbances. In these approaches, intelligient recognition applications have been realized by using feature vectors obtained from online recognition systems. The least squares support vector machines, extreme learning machines and artificial neural networks classifiers have been used in offline applications. A prototypical power system has been created in laboratory for the purpose of testing FPGA-based online intelligient recognition systems, determining accuracy rates and assessing their performances. Different power quality event types have been created within broad parameter intervals on this model. When the results obtained from the online and offline recognition systems developed within the framework of this thesis are examined and compared with the literatüre, it can be seen that hardware and software designs have a very efficient, fast and high performance. Key Words: Power Quality Problems, FPGA, Signal Processing, Smart Recognition Systems