Yüksek gerilim kablolarında k-NN ile arıza konumu belirleme ve veri boyutunun sınıflandırmaya etkileri

Yüksek gerilim elektrik tesislerindeki kablolarda meydana gelen arızaların büyük bir kısmı, kısmi boşalma kaynaklı yalıtım sorunlarından oluşmaktadır. Bu tür arızalar, genellikle kablolar üzerindeki montaj kusurlarından, nadir olarak da üretim hatalarından kaynaklanmaktadır. Bu çalışmada, yüksek ve orta gerilim sistemlerinde kullanılan çapraz bağlı polietilen yer altı kabloları (XLPE) üzerindeki kusurların konumlarının belirlenmesi amacıyla, bir dizi deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Laboratuvar ortamında, farklı mesafelerde kusurları bulunan aynı türde XLPE kablo numunelerine aynı orta gerilim seviyesinde gerilim belirli periyotlarda uygulanmış ve elde edilen kısmi boşalma sinyalleri zaman serisi olarak dijital ortama kaydedilmiştir. Kaydedilen veriler k En Yakın Komşuluklar (k-NN) yöntemiyle sınıflandırılmış ve sınıflandırma doğrulukları, veri azaltma yöntemi ile analiz edilmiştir. Veri azaltmadaki amaç, pek çok farklı ölçüm frekansında modelin doğru sınıflandırmalar yapabildiğini gözlemlemek ve daha düşük frekans bandında çalışan cihazlarla yapılacak ölçümlerin doğruluğunu test etmektir. Sonuçlar k-NN yönteminin, kısmi boşalma sinyallerinin incelenmesinde yüksek oranda başarılı sonuçlar verdiğini göstermekte ve verilerin büyük oranda azaltılmasının, istatistiksel öznitelikler kullanıldığında, sınıflandırma doğruluğunu etkilemediğini göstermektedir.In high voltage electrical installations, most of the faults in cables are caused by insulation problems caused by the partial discharge. Such failures are usually caused by assembly defects on the cables and rarely by manufacturing defects. In this study, a series of experimental studies were carried out to determine the locations of defects on cross-linked polyethylene underground cables (XLPE) used in high and medium voltage systems. The same medium voltage level was applied to the same type of XLPE - cable samples with defects at different distances at specific periods in the laboratory environment. The partial discharge signals obtained were recorded in the digital environment as time series. Recorded data were classified by the k Nearest Neighborhood (k-NN) method, and classification accuracies were analyzed by the data reduction method. The purpose of data reduction is to observe that the model can make accurate classifications at many different measurement frequencies and test the accuracy of the measurements with devices operating in the lower frequency band. The results show that the k-NN method gives highly successful results in analyzing partial discharge signals and shows that the considerable reduction of data does not affect the classification accuracy when statistical features are utilized

Determination of driver behavior from real-time driving data

Bu çalışmada aynı yol şartlarında 2 farklı sürücü tarafından kaydedilen sürüş verileri kullanılarak sürücülerin sürüş karakteristikleri irdelenmiştir. Akıllı telefonların ivme ölçer sensörü ve GPS işareti üzerinden kaydedilen veriler bilgisayar ortamında işaret işleme yöntemleri ile incelenmiştir. Sürüş karakteristikleri, sürücünün şerit değiştirme eğilimi, hız, ivme, fren yapma gibi parametreler göz önüne alınarak oluşturulmuştur. Çalışma sonucunda yol ve trafik şartları aynı olmasına rağmen sürüş karakteristiklerinin nasıl değişkenlik gösterebileceği ortaya konulmuştur. Kaydedilen veriler üzerinde karşılaştırmalı analizler gerçekleştirilmiştir. Elde edilen analizler sürücünün risk maliyeti, karbon emisyonu ve benzeri parametrelerin oluşturulmasında kullanılabilmektedir.In this study, driving characteristics of two drivers were investigated using driving motion data recorded under the same road conditions. The data recorded by accelerator sensor and GPS info of the smartphones were analyzed with signal processing methods. Driving characteristics were tried to be achieved from recorded parameters such as the tendency of the driver to change lanes, speed, acceleration and braking. The results of the study show how the driving characteristics may vary even under the same road and traffic conditions. Comparative analysis are presented. The analysis results are expected to constitute valuable information for the driver insurance risk and carbon emissions

AN EXPERIMENTAL SETUP FOR INSOLATION FAULT DETECTION OF XLPE CABLES

Insulation coordination is one of the most critical issues in high-voltage electrical installations. The smallest defect in the insulation will cause major problems in the near future. Timely insulation failure diagnosis can prevent life-threatening occupational accidents. Insulation fault diagnostics create maintenance costs for the business but prevent much larger costs that are highly likely to occur in the long run. This paper presents an experimental setup to detect insulation problems of XLPE cables. The experimental setup is composed of a coupling capacitor, voltage divider circuit, High-Voltage transformer, coupling device, and coaxial cable. The specimen of XLPE cable is connected from the high-voltage side of the transformer and the data is collected from the measuring device connected at the end of the coupling device. The paper presents different test results for different XLPE cable specimens tested on the presented system. It is possible to test different medium or high-voltage cables using the presented experimental setup