Kuru Tip Transformatörlerde Çoklu Sensör Tabanlı Hibrit Yaklaşımla Kısmi Deşarj Tespiti, Sınıflandırılması Ve Konumlandırılması

Karaarslan K. (Yürütücü), Alboyacı B., Gündüz H.

TÜBİTAK Projesi, 1001 - Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı, 2026 - 2029

Proje Türü: TÜBİTAK Projesi
Destek Programı: 1001 - Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı
Başlama Tarihi: Eylül 2026
Bitiş Tarihi: Mart 2029

Proje Özeti

Kuru tip transformatörler; organize sanayi bölgeleri, hastaneler, veri merkezleri ve kritik endüstriyel tesislerde yaygın olarak kullanılan, işletme sürekliliği ve güvenliği açısından kritik öneme sahip güç ekipmanlarıdır. Bu transformatörlerde yalıtım sistemi içerisinde meydana gelen kısmi deşarj (PD) olayları, zamanla elektriksel ağaçlanma, karbonlaşma ve lokal termomekanik zorlanmalar yoluyla dielektrik dayanımın azalmasına ve ani arızalara neden olabilmektedir. PD’nin erken aşamada güvenilir biçimde tespit edilmesi, türünün doğru sınıflandırılması ve kaynağının konumlandırılması, kestirimci bakım stratejilerinin etkin biçimde uygulanabilmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Ancak literatürdeki çalışmaların önemli bir bölümü tek sensörlü elektriksel ölçümlere veya yalnızca veri-temelli sınıflandırma yaklaşımlarına dayanmaktadır. Bu durum, dökme reçineli kuru tip transformatörlerde karmaşık elektromanyetik ve akustik yayılım koşulları altında hem tanı doğruluğunu hem de konum kestirim hassasiyetini sınırlamaktadır. Ayrıca mekanik kökenli kusurlar ile elektriksel kökenli PD olaylarının bütünleşik biçimde ele alındığı çalışmaların sınırlı olduğu görülmektedir.

Önerilen projenin özgün değeri; IEC 60270 standardına dayalı klasik PD ölçüm prensibini koruyarak, elektriksel (HFCT), akustik emisyon (AE) ve titreşim (ivmeölçer) sensörlerini senkron biçimde entegre eden çoklu sensör tabanlı hibrit bir teşhis yaklaşımı geliştirmesidir. Projede yalnızca veri-temelli sınıflandırma yapılmayacak; enerji dağılımı, darbe tekrarlama oranı, genlik zayıflama katsayısı, faza bağlı dağılım parametreleri (PRPD) ve sensörler arası varış zamanı farkı gibi fizik-temelli büyüklükler makine öğrenmesi modeline entegre edilerek yorumlanabilir bir karar yapısı oluşturulacaktır. Öz denetimli ön-eğitim ile derin temsil öğrenme yöntemleri ile sınırlı etiketli veri problemi ele alınacak; elde edilen derin temsiller, Ayarlanabilir Q-faktörlü dalgacık dönüşümü (TQWT) tabanlı bant enerjileri ve fizik-temelli parametreler ile birleştirilerek boosting (güçlendirme) tabanlı hibrit bir karar modeli geliştirilecektir. SHAP tabanlı açıklanabilirlik analizi ile model kararlarının fiziksel temeli ortaya konulacaktır. Ayrıca çoklu akustik sensörler üzerinden varış zamanı farkı (TDOA) temelli üç boyutlu konum kestirimi gerçekleştirilerek PD kaynağının hem türü hem de fiziksel konumu birlikte belirlenecektir.

Proje yönteminde; 25 kVA, 10 kV anma gerilimli tek fazlı kuru tip transformatör üzerinde kontrollü yapay kusur senaryoları (boşluk, yüzey, uç deşarjı, delaminasyon ve mekanik gevşeklik) oluşturulacak; farklı gerilim seviyelerinde tekrarlı deneyler gerçekleştirilerek eş zamanlı çoklu sensör veri kümesi üretilecektir. IEC 60270 uyumlu görünür yük ölçümleri, HFCT tetik referansı ve AE sensörleri ile senkron veri toplama altyapısı kurulacaktır. Elde edilen veriler üzerinde gürültü bastırma, zaman–frekans analizleri ve fizik-temelli özellik çıkarımı uygulanarak hibrit tanı modeli geliştirilecektir. Model performansı doğruluk, duyarlılık, özgüllük, F1-skoru ve lokalizasyon hata metrikleri üzerinden değerlendirilecek; tek sensörlü ve yalnızca veri-temelli yaklaşımlar ile karşılaştırmalı analiz yapılacaktır.

Deneysel çalışmalara paralel olarak, kuru tip transformatörün üç boyutlu geometrisi kullanılarak COMSOL Multiphysics ortamında sonlu elemanlar tabanlı çok-fizikli bir sayısal model oluşturulacaktır. Elektrostatik alan dağılımı, boşluk içi alan yoğunlaşmaları ve PD başlangıç koşulları sayısal olarak analiz edilecek; deneysel olarak ölçülen PDIV ve akustik varış zamanı farkı parametreleri ile model kalibre edilecektir. Böylece deneysel olarak doğrulanmış fizik-temelli bir sayısal analiz altyapısı oluşturulacak ve senaryo tabanlı parametrik çalışmalar gerçekleştirilecektir. Bu yaklaşım proje çıktısını deneysel bir teşhis sisteminin ötesine taşıyarak fizik-temelli doğrulanmış bir sayısal ikiz perspektifi kazandıracaktır.

Proje yönetiminde; yüksek gerilim deneyleri, yalıtım sistemleri, sinyal işleme ve makine öğrenmesi alanlarını kapsayan disiplinler arası bir yapı üzerine kurgulanmış olup 30 aylık süreye yayılmış beş iş paketi kapsamında yürütülecektir. Her iş paketi için ölçülebilir başarı kriterleri tanımlanmış; deneysel doğrulama ve model geliştirme süreci iteratif biçimde planlanmıştır.

Proje kapsamında en az 2 adet Q1 sınıfı SCI/SCIE makale, 1 adet TR Dizin makale ve 2 adet uluslararası konferans bildirisi yayımlanması hedeflenmektedir. Geliştirilecek hibrit teşhis yaklaşımı, enerji sektöründe kestirimci bakım uygulamalarını destekleyerek erken arıza tespiti, bakım maliyetlerinin azaltılması ve işletme güvenliğinin artırılmasına katkı sunacaktır. Kontrollü kusur senaryolarına dayalı çoklu sensör veri altyapısının oluşturulması ve deneysel olarak kalibre edilmiş sayısal modelin geliştirilmesi, kuru tip transformatörlerde arıza teşhis literatürüne metodolojik ve kavramsal düzeyde özgün katkı sağlayacaktır.