Şebekeye Bağlı Rüzgar Türbin Sistemi için Yapay Zeka Temelli Yeni Kontrol Modelinin Tasarlanması

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: NAZLIHAN ÖZDOĞAN

Danışman: Serkan Bahçeci

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Elektrik enerjisi üretiminde yenilenebilir enerji kaynaklarından etkili bir şekilde yararlanılması ve enerji verimliliği için güç kalitesinin iyileştirilerek sistem kararlılığının sağlanması oldukça önemlidir. Güç kalite sorunlarının belirsiz ve doğrusal olmayan yapıları dikkate alınarak LCL filtreli Dağıtım Statik Senkron Kompanzatör (DSTATCOM) modeli için Yapay Sinir Ağı (ANN) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) tabanlı olmak üzere iki yeni zeki kontrol sistem yaklaşımları önerilmiştir. Çünkü zeki algoritmalar, doğrusal olmayan sistemleri kontrol etmek ve karmaşık problemleri güçlü hafızalarıyla çözmek için kullanılabilecek uygun yöntemlerdir. ANN ve LSTM tabanlı kontrol modelleri tasarlanırken Parçacık Sürü Optimizasyon (PSO) algoritması ile ayarlanmış geleneksel Oransal İntegral (PI) kontrol sisteminden yararlanılmış ve LCL DSTATCOM, Çift Beslemeli Asenkron Generatörlü (ÇBAG) rüzgar türbini sisteminin bağlı olduğu şebekeye entegre edilmiştir. Kontrol sistemleri şebekede oluşabilecek ani gerilim değişimleri esnasındaki katkıları, bara akım harmonik iyileştirmeleri, filtre parametre değişimine karşı duyarlıkları, kontrol sonuçları ve dengesiz şartlarda türbin entegrasyon etki azaltma katkıları bakımından karşılaştırılmıştır. Detaylı analiz çalışmaları sonucunda önerilen zeki kontrol yaklaşımlar ile DSTATCOM performansının iyileştirilerek, güç kalite sorunlarının azaltıldığı ve LSTM tabanlı kontrol sisteminin en başarılı model olduğu gözlemlenmiştir. Çalışma, derin öğrenme algoritmalarının kontrol sistemlerinde kullanılabilirliğini test etmesi ve rüzgar türbini sisteminden kaynaklanan entegrasyon etkilerini azaltarak güç kalitesinin iyileştirilmesine yönelik literatüre yeni bir alternatif yaklaşım sunması açısından önemlidir.