dc.contributor.advisor |
Bolat, Suna |
|
dc.contributor.author |
Dabaghi, Reza Gholizadeh |
|
dc.date.accessioned |
2017-06-02T11:39:02Z |
|
dc.date.available |
2017-06-02T11:39:02Z |
|
dc.date.issued |
2013-07 |
|
dc.date.submitted |
2013 |
|
dc.identifier.citation |
Dabaghi, Reza Gholizadeh. (2013). Analysis of Electric Field Distribution Along Insulator Surface by Genetic Algorithms. Thesis (M.S.), Eastern Mediterranean University, Institute of Graduate Studies and Research, Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Famagusta: North Cyprus. |
en_US |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/11129/3284 |
|
dc.description |
Master of Science in Electrical and Electronic Engineering. Thesis (M.S.)--Eastern Mediterranean University, Faculty of Engineering, Dept. of Electrical and Electronic Engineering, 2013. Supervisor: Assist. Prof. Dr. Suna Bolat. |
en_US |
dc.description.abstract |
Insulators are essential parts of power systems by means of electrical insulation and mechanical connections. In order to design a cost-effective insulation system, the stress distribution along the insulators should be uniform with keeping the electric field as minimum as possible. Since the electric field heavily depends on geometric shape, to have a uniform stress distribution an optimal contour design for insulators should be used. Using optimal geometries, insulation characteristics of an electrode system can be improved. In this study, Genetic Algorithm (GA) method is used for analyzing stress distribution along a support insulator surface. Genetic algorithm can be applied to solve a variety of optimization problems that are not well suited for standard optimization algorithms, including problems in which the objective function is discontinuous, non-differentiable, stochastic, or highly nonlinear. In this study, electric field distribution is determined by the software COMSOL 4.3 of finite element method and a fitness function is generated to be optimized. GA searches for the optimum solution for insulator geometry having a uniform and as minimum as possible electric field distribution along the surface. Keywords: Contour Optimization Of Insulator, Genetic Algorithm, Finite Element Method |
en_US |
dc.description.abstract |
ÖZ:
İzolatörler, güç sistemlerinin elektriksel yalıtım ve meknik dayanım bakımından vaz geçilmez bir parçasıdır. Etkin ve ekonomik bir sistem tasarlanabilmesi için, izolatör yüzeyindeki zorlanmanın düzgün ve mümkün olduğunca küçük olması gerekmektedir. Elektrik alan, geometrik şekle çok bağlı olduğu için, düzgün alan dağılımı için, izolatör biçimi optimum olacak şekilde tasarlanmalıdır. Optimum geometri kullanarak, bir elektrot sisteminde yalıtım karakteristikleri geliştirilebilir. Bu çalışmada, bir mesnet izolatörü yüzeyindeki alandağılımını incelemek için Genetik Algoritma (GA) kullanılmıştır. Genetic algoritma, amaç fonksiyoları türevi alınamayan, stokastik veya doğrusal olmayan gibi standart opmizasyon yöntemlerine uygun olmayan çeşitli problemlerin çözümün euygulanabilir. Bu çalışmada elektrik alan dağılımı, Sonlu elemanlar çözümü yapan COMSOL 4.3 programı ile hesaplanmıştır ve optimize edilecek amaç fonksiyonu belirlenmiştir. GA, izolatör yüzeyinde düzgün ve olabildiğince küçük alan dağılımı elde edecek şekilde, optimum izolatör geometrisini arar.
Anahtar Kelimeler: İzolatör Biçim Optimizasyonu, Genetik Algoritma, Sonlu Elemanlar Yontemi. |
en_US |
dc.language.iso |
eng |
en_US |
dc.publisher |
Eastern Mediterranean University (EMU) - Doğu Akdeniz Üniversitesi (DAÜ) |
en_US |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
en_US |
dc.subject |
Electrical and Electronic Engineering |
en_US |
dc.subject |
Electric Power Distribution |
en_US |
dc.subject |
Contour Optimization Of Insulator |
en_US |
dc.subject |
Genetic Algorithm |
en_US |
dc.subject |
Finite Element Method |
en_US |
dc.title |
Analysis of Electric Field Distribution Along Insulator Surface by Genetic Algorithms |
en_US |
dc.type |
masterThesis |
en_US |
dc.contributor.department |
Eastern Mediterranean University, Faculty of Engineering, Department of Electrical and Electronic Engineering |
en_US |