Yanıt yüzey yöntemi ve genetik algoritma kullanılarak transformatör sargı en sıcak nokta sıcaklığının modellenmesi ve optimizasyonu

Abstract

Elektrik enerjisine olan talebin artmasıyla, bu enerjinin iletimi ve dağıtımında kullanılan en önemli donanımlardan birisi olan transformatörlerin önemi de artmaktadır. Transformatörlerin verimli bir şekilde uzun süreli çalışabilmeleri için izlenmesi gereken en önemli parametrelerden birisi sargı en sıcak nokta sıcaklığı (Hot-Spot Temperature-HST) değeridir. Bu parametrenin belirlenmesi için çeşitli termal modeller kullanılmaktadır. Fakat transformatör içindeki termal olaylar karmaşık olduklarından HST değerini tam olarak veren termal modeller geliştirilememiştir. Bu çalışmanın amacı, yanıt yüzeyi yöntemi (Response Surface Method-RSM) ile kombine edilen üç seviye BoxBehnken tasarımı ve genetik algoritma (GA) yöntemlerini kullanarak maksimum HST’nin tahmin edilmesinde kullanılan optimum parametre değerlerini bulmak için regresyon modeli oluşturmaktır. Böylece HST değeri tahmin edilerek transformatörlerin ömrü ve verimi artırılabilecektir. Çalışmada, 5kVA 380/220V tek fazlı kuru tip transformatör ile deney düzeneği hazırlanmıştır. Deneyler, üç farklı akım değeri (4, 8 ve 12 A), akım uygulama süresi (3, 6 ve 9 saat) ve ortam sıcaklığında (20, 25 ve 30 oC) Box-Behnken tasarımı dikkate alınarak yapılmıştır. Deneylerden elde edilen yanıtlar Design Expert 11.0.5 programında analiz edilerek HST için matematiksel bir tahmin modeli geliştirilmiş ve parametrelerin optimum değerleri elde edilerek maksimum HST tahmin edilmiştir. Daha sonra, RSM’den elde edilen matematiksel tahmin modelinden yararlanılarak HST tahmini için GA kullanılmıştır. Çalışma sonunda her iki yöntem vasıtasıyla elde edilen tahmin değerleri karşılaştırılmış ve birbirine çok yakın olduğu görülmüştür