GÜÇ SİSTEMLERİNDE ENERJİ KALİTESİ BOZUKLUKLARININ EŞZAMANLI TESPİT EDİLMESİ

Transkript

1 ISSN: e-journal of New World Sciences Academy 2009, Volume: 4, Number: 2, Article Number: 2A0011 TECHNOLOGICAL APPLIED SCIENCES Received: December 2008 Accepted: March 2009 Series : 2A ISSN : Sertaç Bayhan Şevki Demirbaş serbay@baskent.edu.tr University of Başkent Ankara-Türkiye GÜÇ SİSTEMLERİNDE ENERJİ KALİTESİ BOZUKLUKLARININ EŞZAMANLI TESPİT EDİLMESİ ÖZET Bu çalışmada enerji kalitesi bozulmalarının eşzamanlı tespiti için bir ölçüm sistemi gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen sistemde bir ölçme kartı yardımıyla değişik yükleri besleyen bir dağıtım panosundan akım ve gerilim değerleri ölçülmüş ve bir veri toplama kartı aracılığıyla bilgisayara aktarılmıştır. Bilgisayarda hazırlanan yazılım yardımıyla elde edilen akım ve gerilim verilerinin analizi gerçekleştirilmiştir. Yazılımın hazırlanmasında LabVIEW programı kullanılmıştır. Hazırlanan yazılımda harmonik analizi için FFT(Fast Fourier Transform) algoritması kullanılırken, anlık olayların tespiti için DWT(Discrete Wavelet Transform) algoritması kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar, gerçekleştirilen ölçüm düzeneğinin akım ve gerilim harmoniklerinin yanında, dalga şekillerinde meydana gelen ani değişimler, gerilim yükselmesi, düşmesi veya kesilmesi gibi enerji kalitesi bozulmalarının tespitinde ve sınıflandırılmasında kullanışlı bir sistem olduğunu göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Güç Sistemleri, Enerji Kalitesi, LabVIEW, Harmonik, Dalgacık Dönüşümü REAL TIME DETECTION OF POWER QUALITY DISTURBANCES IN POWER SYSTEMS ABSTRACT In this study a measurement system has been implemented for detection of power quality disturbances in real time. In the system current and voltage of distribution panel that feeds several loads are measured using a measurement board and then measured values are transferred to the computer via data acquisition board. The obtained data is analysed using the software written in LabVIEW. In developed software FFT(Fast Fourier Transform) algorithm is used for harmonic analysis while DWT(Discrete Wavelet Transform) algorithm is used for determining instantaneous events. Experimental results show that the implemented system is useful not only analysis of current and voltage harmonics but also determining and classification of power quality disturbances such as instantaneous changing, voltage swell, voltage sag and interruptions. Keywords: Power Systems, Power Quality, LabVIEW, Harmonic, Wavelet Transform

2 1. GİRİŞ (INTRODUCTION) Son yıllarda, güç sistemlerindeki doğrusal olmayan yük sayısının artmasıyla beraber enerji kalitesi bozuklukları hem elektrik enerjisi üreticileri hem de tüketicileri açısından önemli bir konu başlığı haline gelmiştir. Harmonikler, çentik etkisi, gerilim azalması, gerilim yükselmesi, kesintiler ve geçici durumlar güç sistemlerinde yaşanan enerji kalitesi bozukluklarına örnek olarak gösterilebilir. Güç sistemlerinde meydana gelen bu bozukluklar, sabit genlikli ve frekanstaki gerilim ve/veya akım dalga şekillerini bozarak cihazların yanlış çalışmasına veya hiç çalışmamasına, transformatör ve motorların aşırı ısınmasına, ölçümlerin yanlış yapılmasına, elektrikli aygıtların ömürlerinin azalmasına, alıcıların ve sistemlerin güç kayıplarının artmasına neden olmaktadır. Yukarıda sayılan nedenlerden dolayı, enerji kalitesinde yaşanan bozuklukları düzeltmek veya asgari düzeye indirmek için öncelikle güç sistemlerinde meydana gelen bozukluk veya bozuklukların tespit edilmesi ve daha sonra bozukluğun türüne göre çözüm teknikleri üretilmesi gerekmektedir. Bozuklukların tespit edilmesi için güç sistemlerindeki akım ve gerilim dalga şekillerinin frekans karakteristiklerinden yararlanılmaktadır. Çünkü her bir enerji kalitesi bozukluğu farklı frekans bantlarında karakterize edildikleri için güç sistemlerindeki bozukluklar, gerilim veya akım dalga şekillerinin farklı frekans bantlarına ayrıştırılmasıyla kolaylıkla tespit edilebilmektedir. Örneğin ark fırınlarının neden olduğu gerilim titremeleri 25 Hz den daha düşük bir frekans ile karakterize edilirken, darbesel geçici olayların neden olduğu bozukluklar 1-4 Mhz gibi yüksek frekanslar ile karakterize edilirler [1]. İşaret işleme yöntemlerindeki gelişmelere paralel olarak, enerji kalitesi bozulmalarının tespitinde farklı yöntemler önerilmeye başlanmıştır [2, 3, 4, 5, 6 ve 7]. Güç sistemlerinde meydana gelen harmoniklerin tespiti için gerçekleştirilen çalışmaların birçoğunda Fourier dönüşümü [8, 9, 10 ve 11] tek başına kullanılırken bazı çalışmalarda Dalgacık dönüşümü [12 ve 13] bazı çalışmalarda ise hem Fourier hem de Dalgacık dönüşümü [14] birlikte kullanılmaktadır. Fourier dönüşümü bir sinyalin harmonik bileşenleri hakkında bilgi verirken herhangi bir zaman bilgisi içermemektedir. Dolayısıyla herhangi bir anda meydana gelen özel durumları gözlemlemek mümkün değildir. Bu nedenle güç sistemlerinde meydana gelen ani ve geçici durumların tespiti, kısa ve uzun süreli enerji değişimlerinin tespiti ve sınıflandırılması Fourier dönüşümü yerine Dalgacık dönüşümü kullanılarak rahatlıkla yapılabilmektedir [15, 16, 17, 18 ve 19]. 2. ÇALIŞMANIN ÖNEMİ (RESEARCH SIGNIFICANCE) Gerçekleştirilen bu çalışmada, değişik yükleri besleyen bir dağıtım panosundan ölçümler alınarak, enerji kalitesi bozukluklarının gerçek zamanlı tespiti yapılmıştır. Gerçekleştirilen çalışmada akım ve gerilim bilgileri, tasarlanan bir ölçme kartı yardımıyla okunup veri toplama kartı aracılığıyla bilgisayara aktarılmıştır. Bilgisayarda LabVIEW programı ile hazırlanan yazılım yardımıyla okunan bu veriler kullanılarak, ölçüm yapılan sistemin üç faz akım ve gerilim eğrileri izlenebilmekte, akım ve/veya gerilim eğrileri hem Fourier dönüşümü ile hem de Dalgacık dönüşümü ile analiz edilerek güç sistemlerinde yaşanan bozulmalar tespit edilebilmektedir. Ölçüm yapılan güç sistemindeki gerilim ve akıma ait harmoniklerin tespit edilmesi için FFT algoritması kullanılırken, akım ve gerilimde meydana gelen ani değişimlerin tespit edilmesi için DWT algoritması kullanılmıştır. Gerçekleştirilen bu çalışmada akım ve gerilim eğrilerinin analizinde Dalgacık dönüşümünün de kullanılması, özellikle uzun süreli veri kaydı gerektiren güç sistemlerinde meydana gelen bozulma anlarının 121

3 kolaylıkla tespit edilmesini sağlamıştır. Aynı zamanda hazırlanan yazılım yardımıyla güç sistemlerinde, analiz sonucu tespit edilen bozulmalar otomatik olarak zaman bilgileri ile beraber sabit diske kaydedilmektedir. Bu sayede şebeke sorunlarının çözümüne yönelik yapılacak olan çalışmaların, sabit diske kaydedilen bu veriler yardımıyla daha etkin hale getirilmesi sağlanmıştır. Gerçekleştirilen bu sistemle, sadece güç sistemlerindeki bozulmaların tespit edilmesi sağlanmamış, aynı zamanda geliştirilen görsel kullanıcı arayüzü yardımıyla sistemin kullanılabilirliği artırılarak özgün bir tasarım ortaya çıkartılmıştır. 3. DÖNÜŞÜM YÖNTEMLERİ (TRANSFORM METHODS) Fourier dönüşümü zaman içinde durağan kabul edilen sinyallerin analizleri için uygunken, Dalgacık dönüşümü, daha çok durağan olmayan sinyallerin analizinde kullanılan ve bir sinyali farklı ölçeklerdeki çözünürlük seviyelerinde tek bir fonksiyona genişleterek ayrıştıran, önemli bir matematiksel yöntemdir [20]. Ayrıca Fourier dönüşümü bir sinyalin frekans bileşenleri hakkında bilgi verirken herhangi bir zaman bilgisi içermemektedir. Dolayısıyla herhangi bir anda meydana gelen özel durumları gözlemlemek mümkün değildir [21]. Dalgacık dönüşümünde ise verilen bir sinyalin aynı anda hem zaman hem de frekans bilgisi elde edilmekte ve bunun sonucu olarak frekansı zamanla değişen sistemlerin analizi ve geçici durum analizleri oldukça hassas bir şekilde yapılabilmektedir. Gerçekleştirilen bu çalışmada güç sistemlerinde meydana gelen harmoniklerin ve doğru akım bileşenin tespiti için Fourier dönüşümü kullanılırken, güç sistemlerinde yaşanan diğer enerji kalitesi bozukluklarının (kesintiler, gerilim yükselmesi, ani değişimler, vb) tespiti için Dalgacık dönüşümü kullanılmıştır. Bu sayede Fourier ve Dalgacık dönüşümlerinin özellikleri beraber kullanılarak güç sistemlerindeki bozulmalar eşzamanlı olarak tespit edilmiştir Fourier Dönüşümü (Fourier Transform) Fransız fizikçisi ve matematikçisi J.Fourier, sinüsoidal olmayan periyodik dalgaların; genlik ve frekansları farklı birçok sinüsoidal dalgaların toplamından oluştuğunu, başka bir deyişle; sinüsoidal olmayan periyodik dalgaların genlik ve frekansları değişik (temel dalga frekansının tam katları) olan sinüsoidal dalgalara ayrılabileceğini göstermiştir. Periyodik fonksiyonlar Fourier serisine açıldıklarında, birinci terimi bir sabit, diğer terimleri ise bir değişkenin katlarının sinüs ve cosinüslerinden oluşan bir seri halinde yazılabilir. T periyot boyunca sinüsten farklı bir biçimde değişen f (t) sinyali Fourier serisine açıldığında; n= 1 f ( t) = A0 + [ An cos( nt) + Bn sin( nt)] (1) şeklinde yazılabilir. Bu eşitlikte t bağımsız değişkeni temsil etmektedir ve güç sistemlerinde bu değer ωt olarak bilinmektedir. A 0 sabit bir terim olup güç sistemlerinde doğru akım bileşenini temsil etmektedir. A 1 ile gösterilen birinci terime, temel bileşen adı verilirken, 2, 3, 4,, n indisi ile gösterilen bileşenlere ise harmonik adı verilmektedir. A 1, A 2, A 3,.A n, B 1, B 2, B 3,.B n ise f(t) fonksiyonunun Fourier katsayılarıdır. Fourier dönüşümü yardımıyla elde edilen bu katsayılar kullanılarak güç sistemlerinde meydana gelen ve temel dalga frekansından farklı frekanslardaki sinyallerin varlıkları tespit edilerek harmonik analizi gerçekleştirilebileceği gibi güç sistemlerinde bulunan doğru akım bileşeni de tespit edilebilmektedir. 122

4 3.2. Dalgacık Dönüşümü (Wavelet Transform) Dalgacık dönüşümü, daha çok durağan olmayan sinyallerin analizinde kullanılan ve bir sinyali farklı ölçeklerdeki çözünürlük seviyelerinde tek bir fonksiyona genişleterek ayrıştıran, önemli bir matematiksel yöntemdir. Dalgacık dönüşümü sürekli ve ayrık olmak üzere iki farklı şekilde incelenebilir. Sürekli dalgacık dönüşümü, sinyalle ilgili birçok detay verdiğinden ve hesaplamada bütün ölçekleri kullandığından hesaplama zamanı büyümektedir. Ayrık dalgacık dönüşümünde ise bütün ölçekler yerine ayrık zaman aralıkları ve ölçekleri için dalgacık katsayıları hesaplanmakta, bu sayede sürekli dalgacık dönüşümüne göre daha az zaman harcanmakta ve daha az detay elde edilmektedir. Bu nedenle hesaplama süresinin önemli olduğu ve çok fazla detaya ihtiyaç olmayan sinyaller için ayrık dalgacık dönüşümü tercih edilmektedir. Verilen bir f(t) sinyalinin K seviye ayrık dalgacık dönüşümü, hem ölçek hem de dalgacık fonksiyonu terimleriyle aşağıdaki gibi tanımlanabilir: K 1 ck ( n) ( t n) + n n k = k / 2 k f ( t) = ϕ d ( n)2 ψ (2 t n) (2) 0 k Burada c K, K seviye ölçekleme katsayısını, d k, k seviye dalgacık katsayısını, φ(t), ölçek fonksiyonunu, ψ(t) dalgacık fonksiyonunu, K dalgacık dönüşümünün en yüksek seviyesini ve t zamanı temsil etmektedir. Ölçek fonksiyonu ve dalgacık fonksiyonu, çok çözünürlük ayrışımında farklı çözünürlük seviyelerinde işareti ayrıştırmak için kullanılmaktadır. Ayrıştırılmış sinyalin dalgacık fonksiyonu detay katsayılarını (d k ), ölçek fonksiyonu ise yaklaşım katsayılarını (c k ) oluşturmaktadır. c = k + 1 ( n) h( m 2n) ck ( n) (3) m d = k + 1 ( n) g( m 2n) ck ( n) (4) m Burada h ve g sırasıyla alçak geçiren ve yüksek geçiren filtrelerin filtre katsayılarıdır. Şekil 1 bir sinyalin j seviyeli çok çözünürlük ayrışımını göstermektedir. Şekil 1. j seviyeli çok çözünürlük ayrışımı (Figure 1. j-level multi-resolution decomposition) Burada c j, en düşük frekans bandının yaklaşım katsayısını ve d 1, d 2, d j ise yüksek frekans bantlarının detay katsayılarını temsil etmektedir. Sinyalin bu şekilde farklı ölçeklere ayrılması ile her frekans bandı ayrı bir şekilde analiz edilebilmektedir. Ayrıca ayrık dalgacık dönüşümü sonucunda elde edilen yaklaşım ve detay katsayıları, yeniden birleştirilerek ana sinyal elde edilebilmektedir. Bu işlem ters dalgacık dönüşümü olarak adlandırılmaktadır [22]. 123

5 4. GERÇEKLEŞTİRİLEN SİSTEM (SYSTEM IMPLEMENTED) Bu çalışmada enerji kalitesi bozulmalarının tespiti için Dalgacık ve Fourier dönüşümünün beraber kullanıldığı bir ölçüm sistemi gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen sistemin blok diyagramı Şekil 2 de görülmektedir. Sistem genel olarak iki basamaktan oluşmaktadır. Birinci basamağı ölçme kartı ile veri toplama kartı oluştururken, ikinci basamağı kişisel bilgisayarda LabVIEW programı yardımıyla hazırlanan kullanıcı arayüz yazılımı oluşturmaktadır. Şekil 2. Gerçekleştirilen sistemin blok diyagramı (Figure 2. Block diagram of the system implemented) 4.1. Ölçme Kartı ve Veri Toplama Kartı (Measurement Card and Data Acquisition Card) Ölçüm yapılacak güç sisteminden akım ve gerilim bilgileri tasarlanan bir ölçme kartı yardımıyla okunmaktadır. Şekil 3 te tasarlanan ölçme kartının görünümü ve bir faz için gerilim-akım okuma devresi verilmiştir. Ölçme kartının görevi gerilim ve akım sinyallerini veri toplama kartının girişine uygun düzeye dönüştürmektir. Bu amaçla akım bilgileri 1000/1 dönüştürme oranına sahip akım transformatörleri ile gerilim bilgileri ise akım transformatörlerinin bağlı olduğu fazlara bağlanan 250/13,5 Volt gerilim transformatörleri yardımıyla okunmaktadır[23]. Ölçüm transformatörleri yardımıyla okunan akım ve gerilim sinyalleri, ölçme kartı üzerinde bulanan sinyal koşullama devrelerinin girişlerine uygulanarak veri toplama kartının girişine uygun düzeye dönüştürülmektedir. Ölçme kartının çıkışından alınan uygun düzeydeki akım ve gerilim sinyalleri veri toplama kartının analog giriş kanallarına uygulanmaktadır. Veri toplama kartı olarak National Instruments firmasına ait USB-6259 model veri toplama kartı kullanılmıştır. Bu kart yardımıyla veriler 5120 örnek/saniye örnekleme hızıyla okunmaktadır. Gerçekleştirilen bu sistemle yapılan ölçümlerde veriler IEC /Sınıf B [24] standardına göre toplanmakta ve IEC /Sınıf B [25] ve IEEE [26] standartlarına uygun olarak eşzamanlı veri analizi yapılmaktadır. 124

6 Şekil 3. Tasarlanan ölçme kartının görünümü ve bir faz için gerilimakım okuma devresi (Figure 3. Photograph of the measurement board designed and one phase voltage and current sensing circuit) 4.2. Hazırlanan Yazılım (Prepared Software) Veri toplama kartı aracılığıyla bilgisayara aktarılan veriler eşzamanlı olarak LabVIEW programında hazırlanan yazılım yardımıyla analiz edilmekte ve kullanıcıya sunulmaktadır. Şekil 4 te gerçekleştirilen yazılımın akış diyagramı verilmiştir. Program başlatıldığında ilk olarak veri toplama kartının ön ayarları yapılmaktadır (örnekleme frekansı, analog kanalların yapılandırılması, vb.), daha sonra veri toplama kartı aracılığıyla veriler okunarak, akım ve gerilim dalga şekilleri ekrana çizdirilmektedir. Akım ve gerilim dalga şekillerinin analiz edilmesi için iki farklı sinyal işleme algoritması kullanılmıştır, birincisi güç sistemlerinde bulunan harmonikleri ve doğru akım bileşenini tespit etmek için kullanılan FFT algoritması, diğeri ise kesintiler, gerilim yükselmesi, gerilim azalması, vb. bozuklukları tespit etmek için kullanılan DWT algoritmasıdır. İki farklı algoritma yardımıyla tespit edilen enerji kalitesi bozuklukları kullanıcıya grafiksel olarak gösterilip bu bozulmalar daha sonradan ulaşılabilecek şekilde sabit diskte saklanmaktadır. Gerçekleştirilen yazılım kullanıcı etkileşimli olup, hazırlanan yazılımın kullanıcı arayüz görüntüleri Şekil 5 te verilmiştir. 125

7 Şekil 4. Yazılımın akış diyagramı (Figure 4. Flow chart of the software) 126

8 Kullanıcı arayüz programı dört farklı bilgilendirme sekmesinden oluşmaktadır. İlk sekmede gerilim ve akım dalga şekilleri ile birlikte, 3 faz akım ve gerilim etkin değerlerinin, her faz için gerilim ve akım toplam harmonik bozulumu değerlerinin gösterildiği kutucuklar yer almaktadır. Akım ve gerilim dalga şekillerinin alt taraflarına yerleştirilen butonlar yardımı ile istenilen fazın akım ve gerilim dalga şekilleri tek başına veya birlikte gösterilebilmektedir. Bu ekrana ait görüntü Şekil 5.a da görülmektedir. (a) (b) 127

9 (c) (d) Şekil 5. Hazırlanan yazılımın ön görünüşleri (Figure 5. Preview of prepared software) İkinci bilgilendirme sekmesinde ise harmonik analiz sonuçlarını gösteren ekranlar yer almaktadır. Bu kısımda FFT algoritması yardımıyla güç sistemlerinde bulunan harmoniklerin analizi ile birlikte akım ve gerilim dalga şekilleri üzerindeki doğru akım bileşeninin varlığı tespit edilmektedir. Analizi gerçekleştirilen akım ve gerilim sinyallerinin harmonikleri ayrı ayrı ekranlarda gösterilerek analiz kolaylaştırılmıştır. Ayrıca, her ekranın altına eklenen butonlar yardımıyla istenen harmonik derecesinin etkin değeri 128

10 de kullanıcıya gösterilmektedir. Bu sayede kullanıcı hangi faz akımı veya geriliminde kaçıncı dereceden harmoniğin yer aldığını ve bunun etkin değerini kolayca tespit edebilmektedir. Bu ekrana ait görüntü Şekil 5.b de görülmektedir. Üçüncü bilgilendirme sekmesinde zamana göre değişim gösteren bozuklukların(kesintiler, gerilim yükselmesi, vb) tespit edilmesi amacıyla kullanılan DWT algoritmasının yaklaşım ve detay katsayılarının gösterildiği ekranlar yer almaktadır. Hazırlanan yazılımda güç sistemlerinde yaşanan bozuklukların tespiti için db4 dalgacığı kullanılarak iki seviyeli ayrıştırma yapılmıştır. Bu ekrana ait görüntü Şekil 5.c de görülmektedir. Dördüncü bilgilendirme sekmesinde ise güç sistemlerinde yaşanan gerilim yükselmesi, gerilim düşmesi, kesintiler ve anlık olaylar gibi bozuklukların başlangıç ve bitiş zamanlarının yer aldığı tablolar yer almaktadır. Hazırlanan yazılım sayesinde otomatik olarak tespit edilip sınıflandırılan bu bozulmalar ilgili tablolara yazdırılmaktadır. Bu sayede güç sistemini izleyen kullanıcı bu bozulmaların başlangıç ve bitiş zamanlarını rahat bir şekilde takip edebilmektedir. Bu ekrana ait görüntü Şekil 5.d de görülmektedir. 5. DENEYSEL ÇALIŞMALAR (EXPERIMENTAL STUDY) Enerji kalitesi bozukluklarının gerçek zamanlı tespiti için gerçekleştirilen sistem Başkent Üniversitesi Denetim Laboratuarında bulunan bir dağıtım panosuna bağlanmış ve gerekli ölçümler yapılmıştır. Tasarlanan bir ölçme kartı yardımıyla dağıtım panosundan okunan akım ve gerilim bilgileri bir veri toplama kartı yardımıyla eşzamanlı olarak bilgisayara aktarılmış ve gerekli analizler hazırlanan yazılım yardımıyla gerçekleştirilmiştir. Şekil 6 da ölçüm sisteminin fotoğrafı verilmiştir. Şekil 6. Enerji kalitesi izleme sisteminin fotoğrafı (Figure 6. Photograph of power quality monitoring system) Gerçekleştirilen deneysel çalışmaların ilkinde omik karakterli bir yükün sisteme etkisi incelenmiştir. Saf omik yük olarak 3 kw gücündeki 3 fazlı direnç kullanılmıştır. Şekil 7.a da şebeke gerilimlerinin dalga şekilleri ile omik yükün şebekeden çektiği akım dalga şekilleri, Şekil 7.b de ise bu akım ve gerilim dalga şekillerinin harmonik analiz sonuçları görülmektedir. Harmonik analiz sonuçları incelendiğinde sadece 50 Hz değerli temel bileşen görülmektedir. Bunun nedeni olarak omik karakterli yüklerin doğrusal özelliğe sahip olmaları gösterilebilir. 129

11 (a) (b) Şekil 7. Omik yüklerde akım-gerilim dalga şekli ve harmonik dağılımı (Figure 7. Current and voltage waveforms and their harmonic spectrums of resistive loads) Gerçekleştirilen ikinci deneysel çalışmada sisteme gücü 0,37 kw olan bir asenkron motor bağlanmış ve sistem üzerindeki etkisi incelenmiştir. Şekil 8.a da şebeke gerilim dalga şekilleri ile asenkron motorun şebekeden çekmiş olduğu akım dalga şekilleri görülürken, Şekil 8.b de gerilim ve akım dalga şekillerine ait harmonik analiz sonuçları grafiksel olarak görülmektedir. 130

12 (a) (b) Şekil 8. Asenkron motorun akım-gerilim dalga şekilleri ve harmonik dağılımları (Figure 8. Current and voltage waveforms and their harmonic spectrums of induction motor) Analiz sonuçları incelendiğinde asenkron motorun şebekeden çektiği akımların harmonik bileşenler içerdiği ve akım dalga şekillerinin sinüsoidaldan uzaklaştığı görülmektedir. Asenkron motorlar doğrusal olmayan bir karakteristik gösterdiklerinden şebekeden çektikleri akımlarda doğrusal olmamaktadır. Burada kullanılan asenkron motorun düşük güçlü olması çekilen akımında küçük olmasına neden olmuş ve akım harmoniklerinin görünmesini zorlaştırmıştır. 131

13 Gerçekleştirilen bir diğer deneysel çalışmada asenkron motor boşta çalışırken miline akuple bağlanan bir yük birimi tarafından anlık olarak mili kilitlenmiş ve bu durumda şebekeden çektiği akımın bozulması dalgacık dönüşüm ekranında izlenmiştir. Şekil 9 da bir faz için bozulma anındaki akım dalga şekli ve ayrık dalgacık dönüşüm analiz sonuçları görülmektedir. Şekil 9. Bir faz için akım dalga şeklindeki bozulma anı ve dalgacık dönüşümü analiz sonuçları (Figure 9. Disturbance time of current waveform for single phase and analysis result of wavelet transform) Akım dalga şekli üzerindeki bozulma anı iki seviye db4 dalgacığı kullanılarak ayrıştırılmış ve o andaki bozulma d 1 ve d 2 detay katsayılarında rahatlıkla görülmüştür. Burada meydana gelen bozulma orijinal sinyalde de fark edilmesine rağmen, uygulamalarda kaydedilen verinin büyük boyutlarda olması bu bozulmanın takibini zorlaştırmaktadır. Ayrık dalgacık dönüşümü sayesinde kontrol edilecek sinyalin büyüklüğü önemli olmayıp, dalga şeklinde yaşanan bu bozulmalar anlık olarak tespit edilebilmektedir. Son olarak gerçekleştirilen deneysel çalışmada güç sistemlerinde yaşanan kesintiler, gerilim düşmesi, gerilim yükselmesi ve anlık olaylar tespit edilmeye çalışılmıştır. Tasarlanan ölçme sistemi bir haftalık süre boyunca güç sistemine bağlı halde bırakılarak sistemin tepkisi gözlemlenmiştir. Şekil 10 da şebeke üzerinde meydana gelen değişimlerin kaydedildiği tablolar görülmektedir. Gerilimde yaşanan değişimler (kesintiler, düşmeler, yükselmeler) hazırlanan yazılım yardımıyla sınıflandırılmakta ve ilgili tablolara başlangıç zamanı ve bitiş zamanı olarak kaydedilmektedir. Enerji kesintilerinden ölçüm sisteminin etkilenmemesi için ölçüm sistemi kesintisiz bir güç kaynağı ile beslenmiştir. 132

14 Şekil 10. Olaylar penceresi (Figure 10. Window of events) 6. SONUÇ VE DEĞERLENDİRME (RESULT AND CONCLUSION) Bu çalışmada güç sistemlerinde yaşanan enerji kalitesi problemlerinin eşzamanlı olarak tespit edilmesi ve sınıflandırılması için bir ölçüm sistemi gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen sistem ile akım ve gerilim değerleri 5120 örnek/saniye/kanal hızında ölçülmüş ve bu değerler bilgisayar ortamına aktarılmıştır. Elde edilen ölçüm değerleri kullanılarak 3 faz akım ve gerilim etkin değerleri, frekans değerleri ve THD (Total Harmonic Distortion) leri hesaplanmış ve bilgisayar ekranında görüntülenmiştir. Hazırlanan yazılımda harmonik analizi için FFT algoritması kullanılırken anlık olayların tespit edilmesi için DWT algoritmasından yararlanılmıştır. Bu sayede iki farklı algoritma yapısının avantajları kullanılarak daha güçlü bir yazılım ortaya çıkartılmıştır. Bu algoritmalar kullanılarak elde edilen analiz sonuçları grafiksel olarak bilgisayar ekranında gösterilmiştir. Ayrıca 3 faz gerilim dalga şekillerinde yaşanan bozulmalar (gerilim düşmesi, gerilim yükselmesi, kesintiler ve anlık olaylar) otomatik olarak başlangıç ve bitiş zamanlarıyla beraber tabloya yazdırılarak kullanıcı bilgilendirilmiştir. Geliştirilen bu ölçüm sistemi yardımıyla güç sistemini izleyen kullanıcının sistem başında beklemesine gerek kalmadan tüm analizler otomatik olarak gerçekleştirilmekte ve yaşanabilecek bozulmalar sabit diske kaydedilmektedir. Deneysel sonuçlar, gerçekleştirilen ölçüm düzeneğinin güç sistemlerinde yaşanan enerji kalitesi bozulmalarının tespiti ve sınıflandırılmasında kullanışlı bir sistem olduğunu göstermiştir. Ayrıca gerçekleştirilen sistem ile ayrı bir donanıma gerek kalmadan yazılımda yapılacak değişikler ile diğer güç kalitesi problemlerinin (flicker, vb) ölçülmesi mümkündür. TEŞEKKÜR (ACKNOWLEDGMENT) Yazarlar, bu çalışmaya proje kapsamında 07/ nolu proje ile destek veren Gazi Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi ne teşekkür ederler. 133

15 KAYNAKLAR (REFERENCES) 1. Santoso., S., Powers, E., and Grady, W., (1997). Power Quality Disturbance Data Compression using Wavelet Transform Methods. IEEE Transactions on Power Delivery, 12(3), Poisson, O., Rioual, P., and Meunier, M., (1999). New Signal Processing Tools Applied to Power Quality Analysis. IEEE Transactions on Power Delivery, 14(2), Vega, Y.T., Roig, F.V., and Segundo, H., (2007). Evolution of Signal Processing Techniques in Power Quality. 9 th International Conference Electrical Power Quality and Utilisation, Barcelona, Katsaprakakis, D., Christakis D., Zervos, A., and Voutsinas, S., (2008). A Power-Quality Measure. IEEE Transactions on Power Delivery, 23(2), Shin, Y., Powers, E., Grady, M., and Arapostathis, A., (2006). Power Quality Indices for Transient Disturbances. IEEE Transactions on Power Delivery, 21(1), Haliloğlu, B., Buhan, S. ve Boyrazoğlu, B., (2007). Elektrik İletim Sisteminde Güç Kalitesi Bozulmalarının Tespiti ve Ölçülmesi. II.Enerji Verimliliği ve Kalitesi Sempozyumu, Kocaeli, Mostafa, M.A., (2007). Kalman Filtering Algorithm for Electric Power Quality Analysis: Harmonics and Voltage Sags Problems. Large Engineering Systems Conference on Power Engineering, Zhang F., Geng, Z., and Yuan, W., (2001) The Algorithm of Interpolating Windowed FFT for Harmonic Analysis of Electric Power System. IEEE Transaction on Power Delivery, 16(2), Lin, H., (2006). An Internet-Based Graphical Programming Tool for Teaching Power System Harmonic Measurement. IEEE Transactions on Education, 49(3), Chang, G., Chen, C., Liu, Y., and Wu, M., (2008). Measuring power system harmonics and interharmonics by an improved fast Fourier transform-based algorithm, Generation, Transmission & Distribition IET, 2(2), Lin, H., (2004). Remote Power System Harmonics Measurement and Monitor via the Internet. IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent Systems, Singapure, Barros, J. and Diego, R., (2008). Analysis of Harmonic in Power Systems Using the Wavelet-Packet Transform. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,57(1), Zhenmei, L., Jin, S., Tianze, L., and Shulian, Y., (2007). Harmonic Analysis System of Power Network Based on Wavelet Transform. 8 th International Conference on Electronic Measurement and Instruments, Tarasiuk, T., (2007). Hybrid Wavelet-Fourier Method for Harmonics and Harmonic Subgroups Measurement-Case Study. IEEE Transaction on Power Delivery, 22(1), Chen, S. and Zhu, H., (2007). Wavelet Transform for Processing Power Quality Disturbances. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Vol.2007, Radil, T., Matz, V., Janeiro, F., Ramos, P., Serra, A. (2007). On-line Detection and Classification of Power Quality Disturbances in a Single-phase Power System. POWERENG, Portugal, Hua, L., Yuguo, W., and Wei, Z., (2007). Power Quality Disturbances Detection and Classification Using Complex Wavelet 134

16 Transformation and Artificial Neural Network. Proceedings of the 26 th Chinese Control Conference, China, Wen, X. and Chen, Y., (2007). Measurement of Voltage Fluctuation and Flicker in Electric Power System Based on Wavelet Transform. Proceedings of the 2007 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition, China, Basu, M. and Basu, B., (2007). Analysis of Power Quality Signals by Continuous Wavelet Transform. Power Electronics Specialists Conference, Uyar, M., Yıldırım, S. ve Gençoğlu, M.T., (2007). Güç Kalitesi Bozulmalarının Sınıflandırılmasında Dalgacık Dönüşümüyle Enerji Dağılımına Dayalı Özelliklerin İncelenmesi, 12. Elektrik, Elektronik, Bilgisayar, Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Kongresi, Eskişehir, Özgenel, O., Önbilgin, G. ve Kocaman, Ç., (2004). Wavelets and Its Applications of Power System Protection. G.Ü. Fen Bilimleri Dergisi, 17(2), Bayhan, S. ve Yılmaz, D., (2008). Güç Sistemlerindeki Dalga Şekli Bozukluklarının Tespiti. Elektrik Elektronik-Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu. Bursa/Türkiye, Demirbaş, Ş. ve Bayhan, S., (2009). Güç Sistemi Harmoniklerinin uzaktan İzlenebilmesi için LabVIEW Tabanlı Görüntüleme Sistemi Gerçekleştirilmesi. e-journal of New World Sciences Academy, Technological Applied Sciences, 4(1), Testing and Measurement Techniques-Power Quality Measurement Methods Power Quality Measurement Standard (2002). IEC Testing and Measurement Techniques-General Guide on Harmonics and interharmonics measurements and instrumentation, for power supply systems and equipment connected thereto (2002). IEC Standard IEEE Recommended Practices and Requirements for Harmonic Control in Electrical Power Systems (1995). IEEE Standard