YSA Ve DVM Yöntemlerinin Bir Metro Hattında Gerilim Düşümünün Tahmini İçin Karşılaştırılması

Authors : İlhan KOCAARSLAN, Mehmet taciddin Akçay, Abdurrahim Akgündoğdu, Hasan Tiryaki

Pages : 56-65

Doi:10.29137/umagd.352946

View : 15 | Download : 8

Publication Date : 2017-01-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, 1500 V DC beslemeli bir raylı sistemde cer gücünün meydana getirdiği gerilim düşümünün maksimum değeri Yapay Sinir Ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA); ve Destek Vektör Makineleri insert ignore into journalissuearticles values(DVM); yardımıyla belirlenmiştir. YSA ve DVM yöntemleriyle hatta oluşan gerilim düşümü işletmesel parametrelere bağlı olarak hesaplanmıştır. YSA ve DVM teknikleri açıklanarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. YSA modeli için levenberg marquardt insert ignore into journalissuearticles values(LM); algoritması kullanılmıştır. Levenberg-Marquardt algoritması yapay sinir ağlarının eğitiminde sağladığı hız ve kararlılık nedeni ile tercih edilmektedir. Raylı sistemlerde elektrifikasyon sistemi işletmesel verilere ve hat parametrelerine bağlı olarak tasarlanmaktadır. Elektrifikasyon sistemi oluşturulurken işletme esnasında cer gücünün gereksinimi olan minimum besleme gerilim değerinin sağlanması gerekmektedir. Cer gücü geriliminin en düşük değerini hatta oluşan gerilim düşümünün en yüksek değeri belirlemektedir. Bu değerin işletme sürekliliği için belirli limitler içinde tutulması gerekmektedir. Benzetim için tek yönlü ve çift yönlü beslenme durumlarına ait oluşturulan veriler incelenmiştir. Bu çalışma ile demiryolu elektrifikasyon sistemine ait cer gücü simülasyonuna ait sonuçlar yapay zeka yoluyla tahmin edilmektedir. Bu sayede sisteme ait değişkenler farklı olsa dahi tekrar tekrar benzetim yapılmasının önüne geçilmektedir. Tasarlanan sistem ile %95 üzeri başarı oranı elde edilmiştir.
Keywords : Cer Gücü, DVM, Elektrifikasyon, Hat, Raylı Sistem, YSA