Güç Sistemlerinde Geçici Hal Kararsızlığının Ağaç Tabanlı Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Erken Tespiti

Elektrik güç sistemlerinde sistem güvenliğini tehdit eden kritik arızalar sonrasında oluşan geçici hal kararsızlıkları, hızla gelişen geniş çaplı sistem çökmelerine neden olabilmektedir. Bu çalışmada, arıza giderildikten sonra oluşabilecek geçici hal kararsızlığının erken tespit edilebilmesi için karar ağaçları ve rastgele ağaçlar algoritmaları kullanılmıştır.Rastgele orman algoritması ile önceki çalışmamızda kullanılan, yığınlı seyrek oto kodlayıcı ve çok katmanlı algılayıcılara göre hem doğruluk oranı hem de çevrimdışı eğitim süresi olarak daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Önerilen makine öğrenmesi modellerinin başarımları ve etkinlikleri 29 jeneratörlü 127 baralı Batı Eyaletleri Koordinasyon Kurulu (Western States Coordination Council – WSCC) test sisteminde uygulanarak gösterilmiştir