Yapay zeka algoritmaları kullanarak kompanzasyon kapasitörleri için kalan faydalı ömür kestirimi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SERGEN ATAY
Danışman: Burcu Erkmen
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Her geçen gün teknolojinin gelişmesiyle insanların elektrikli olan sistemlere ihtiyaçlar ve talepler artmaktadır. Bu sistemlerde olan gelişmeler bazı kolaylıklar sağlarken gelişmesiyle beraber bazı sorunlar ortaya çıkarmaktadır. Elektrikli araçlar tüketimi ve iç yapılarıyla alakalı biçimlerine göre elektrik şebekelerine ek yük oluşturabilmektedir. Örneğin bazı kullandığımız cihazlar aktif gücün yanında reaktif güçte çekmektedir. Bu güç kullanılabilir bir güç olmamasına sistemin kaybı olmasına rağmen elektrik üreteçlerine ek yük olarak tesir etmektedir. Elektrik yüklerinin dengelenmesi için geçmişte oluşturulan ve günümüze kadar olan periyotta ciddi gelişmeler yaşanmıştır. Bu geliştirilen teknikler reaktif güç kompanzasyonu başlığının altında toplanmaktadır. Reaktif güç kompanzasyonu sayesinde çok ciddi elektriksel kayıpların önüne geçilmekte ve çok büyük oranda elektriksel tasarruflar sağlanmaktadır. Günümüzde endüstri 4.0 ve gelecekte daha gelişecek olan teknolojik atılımların projeksiyonu ekipmanların ve sistemlerin sürerlilik açısından çalışmasının gerektiği yönündedir. Ekipmanların uzun vadede daha iyi çalışabilmesinin herkes tarafından bilinen yolu bakım uygulamalarının doğru yapılmasıdır. Bakım uygulamalarıda her sektör gibi teknoloji sayesinde yaklaşımı değişen geleceğe yönelik kesin ve net veriler yardımıyla sonuca daha akılcıl yoldan ulaşabilme yeteneği kazanmıştır. Bakım uygulamalarının teknoloji sayesinde gelişen çeşidi kestirimci bakımdır. Kestirimci bakım yaygınlaşan ek ölçüm enstrümanları yardımıyla ekipmanların sağlıklı çalışma ömürlerinin belirlenebilmesine olanak vermektedir. Elde edilen bu sonuç neticesinde kestirimci bakım uygulanan ekipmanlar daha verimli ve daha uzun süreli işletmeleri aksatmadan yada mali olarak daha az ekonomik bedeller harcanarak bakım yapılıp faaliyetlerini devam ettirebilirler. Kestirimci bakım uygulamalarının düzgün işleyebilmesi için sadece ekipmanların enstrümansal olarak geliştirilmiş veya eklentiler yapılmış olması yetmez. Ölçüm cihazları yardımıyla elde edilen veriler yapay zeka metotları yardımıyla işlenir. Verilerin tiplerine ve ekipmanların uygulamalarına göre uygulanacak algoritmalar değişiklik gösterebilir. Bu çalışmada ekipman kalan faydalı ömür tayini yapılması amacıyla bir adet derin öğrenme metotu, üç adet makine öğrenmesi metodu seçilerek başarı oran karşılaştırılması yapılmıştır. Derin öğrenme metodu olarak seçilen uzun kısa süreli bellek algoritması bahsi geçen makine öğrenme algoritmalarından daha iyi performans göstererek ileriye dönük kestirim yapılması için seçilmiştir. Daha sonra zamansal olarak ilerideki durumda ekipmanın kalan faydalı ömür projeksiyonu yapılmıştır.