Kayaboğazı Hidroelektrik Santralinin Elektrik Enerji Üretim Kapasitesinin İncelenmesi/An Investigation for Electric Energy Generation Capacity of Kayaboğazı Hydroelectric Power Plant

Kurt H., Yılmaz Aslan Y., Kayaboğazı Hidroelektrik Santralinin Elektrik Enerji Üretim Kapasitesinin İncelenmesi, Cilt 3, Sayı 6, Syf 81-89, Aralık 2013

Kayaboğazı Hidroelektrik Santralinin Elektrik Enerji Üretim Kapasitesinin İncelenmesi

An Investigation for Electric Energy Generation Capacity of Kayaboğazı Hydroelectric Power Plant

Halil Kurt1¹, Yılmaz Aslan¹2

¹Dumlupınar Üniversitesi Mühendislik Fak., Elektrik Elektronik Müh. Bölümü, 4300, Kütahya

1,2Dumlupınar Üniversitesi Mühendislik Fak., Elektrik Elektronik Müh. Bölümü, 4300, Kütahya

Özet

Bu çalışmada Kütahya İli Tavşanlı İlçesinde bulunan ve genellikle sulama amaçlı kullanılan Kayaboğazı Barajı’ndan elektrik enerjisi üretimi araştırılmıştır. Bu amaçla kurulması düşünülen küçük ölçekli hidroelektrik santral (KÖHES) türbinlerinin işletilmesi bulanık mantık (BM) ve programlanabilir mantık denetleyici (PLC) kullanılarak yapılacaktır. Bu amaçla Devlet Su İşleri (DSİ) tarafından elde edilen geçmiş yıllara ait su verileri dikkate alınarak, su rejiminin mevsimsel olarak farklılık göstermesinden dolayı, farklı güçlerde üç adet Francis türbininin kurulması planlanmıştır. Sistemde türbinlere verilecek olan su miktarı ve türbinlerin kontrolü ise PLC ile yapılacaktır. Bu uygulama ile Kayaboğazı Barajı’nın insansız ve uzaktan uygun bir şekilde işletilmesi ile tarımsal sulamanın yanı sıra güvenilir bir yenilenebilir enerji kaynağı olarak ülke ekonomisine de katkısı sağlanacaktır.

Anahtar kelimeler: Bulanık mantık, PLC, küçük hidroelektrik santrallar.

Abstract

In this study electric power generation from the Kayaboğazı dam which is located in the town of Tavşanlı, Kütahya and mainly used for irrigation and flood control purposes is investigated. For this purpose the control and operation of the projected small-scale hydro-electric power station will be achieved by using fuzzy logic (FL) control and programmable logic controller (PLC). Hence by evaluating the water flow data recorded by the Turkish Water Works (DSI), and considering the seasonal variations in water flow to the dam, installment of three Francis turbines with different power outputs has been planned. The amount of water flow to the turbines and their operation will be controlled by the PLCs. With this implementation, apart from irrigating the agricultural fields of the local area; the Kayaboğazı Dam will serve as a reliable and renewable source and contribute to the economy of the country as a whole.

Key words: Fuzzy logic, PLC, small hydroelectric power plants.

1. Giriş

Gelişen ve kaynakları, teknolojiyle beraber hızla tükenen dünyamızda enerji ihtiyacı had safhadadır. Çok çeşitli enerji elde yöntemleri olmakla birlikte yenilenebilir enerji kaynakları son yıllarda oldukça rağbet görmektedir. Bunlar, rüzgâr santralleri, güneş panelleri, jeotermal kaynaklar, hidroelektrik santraller (HES) olarak sıralanabilir. HES’ler dünyadaki elektrik ihtiyacının yaklaşık olarak %19’unu karşılamaktadır. HES’ler içinde KÖHES’ler önemli bir yere sahiptir ve uluslararası kesin bir tanımlama olmamakla beraber genellikle 2,5 MW ile 25 MW arasında değişmektedir. Kabul edilen üst sınır ise 10 MW’tır. 2,5 MW’ın altındaki güçler mini-hidro, 500 kW’ın altındaki güçler mikro-hidro ve 10 kW’ın altındaki güçler ise piko-hidro olarak sınıflandırılmaktadır [1-3].

Günümüzde BM algoritmalı çalışmalar oldukça fazla olup, mühendislik alanları, sosyal konular, ekonomi, sağlık hatta eğitim alanlarında birçok çalışma bulunmaktadır [4-16]. Bunun da temel sebebi, bulanık algoritmada sayısal verilerin sözel olarak ifade edilebilmesi ya da sözel ifadelerin yerine sayısal verilerin kullanılıp gerekli hesaplamaların ve sistem eğitiminin rahatlıkla yapılabilmesi olarak değerlendirilebilir. Özellikle mühendislik alanları ile ilgili yapılan çalışmalarda yüksek verimlilik hedefi diğer bir ifadeyle optimizasyon, BM algoritmalı çalışmaların amacını oluşturmaktadır. BM algoritmalı otomasyon çalışmalarında temel sistem bileşeni olarak genellikle PLC cihazları kullanılır. PLC, endüstriyel otomasyon ve enerji sistemlerindeki sıra denetimi, hareket denetimi, süreç denetimi ve veri yönetimi uygulamalarındaki yaygın kullanımı, ayrıca kullanım kolaylığı, taşınabilirliği, montajı, haberleşmeye uygunluğu, az arızalanması ve ucuzluğu gibi nedenlerden dolayı BM algoritmalı denetleyici olarak tercih edilmektedir. Bu tür kontrol gerçekleştirilirken PLC’nin içinde gömülü olan bulanık işlemci diğer bir ifadeyle BM bloktan faydalanılır ve bu şekilde bulanık algoritma temelli gerekli kontrol algoritması oluşturulur. BM bloklu PLC’nin olmadığı durumlarda da PLC programı BM algoritmaya uygun bir şekilde yazılmak suretiyle yine BM temelli bir denetim gerçekleştirilebilir [11,17].

Literatürde BM ile yapılan çeşitli optimizasyon çalışmaları, PLC ve merkezi denetim ve veri toplama sistemi (SCADA, Supervisory Control And Data Acquisition) ile çeşitli

endüstriyel otomasyon çalışmaları mevcuttur. Ancak PLC’nin BM kontrolör olarak kullanıldığı çalışmalar oldukça azdır. Bu çalışmalar, BM algoritmalı çalışmalar, PLC ve SCADA ile yapılan otomasyon çalışmaları ve BM algoritmalı PLC ile kontrol çalışmaları şeklinde sınıflandırılabilir.

Bu çalışmada, Kayaboğazı Barajı’nın enerji potansiyeli değerlendirilmiş ve türbinlerin optimizasyonu BM bloklu PLC ile sağlanmıştır. Bu amaçla barajdaki mevcut su potansiyelinden maksimum güç elde etmek için uygun beş üyelik kümeli ve yedi üyelik kümeli BM algoritması oluşturulmuş ve karşılaştırmaları yapılmıştır. BM algoritması ile türbinlere verilen su miktarı kontrol edilerek türbin hız kontrolü sağlanıp devrede kalacak türbin sayısına ve gücüne karar verilmiştir. BM denetleyicisi kullanmanın avantajı mevsimsel şartlara göre su ve şebeke yük miktarının sık değiştiği durumlarda daha fazla dikkat çekmektedir. Modellemede farklı güçlerdeki türbinlerin farklı kombinasyonlarda kullanımları ile arz ve talep dengesine göre en verimli enerji üretimi sağlanmıştır [4-5]. Kayaboğazı barajının verimli bir şekilde işletilmesi Türkiye ekonomisine ve enerji pazarına katkıda bulunacağı gibi, Kütahya ilinde yeni enerji imkânları meydana getirecek, bunun yanı sıra Türkiye’nin yenilenebilir enerji kapasitesine de katkıda bulunacaktır.

2. Kayaboğazı Barajı

Kayaboğazı barajı 1988 yılında işletmeye açılmış olup halen tarımsal sulama ve içme suyu amaçlı işletilmekte olup, ayrıca Seyitömer Termik Santralının soğutma suyu ihtiyacını da karşılamaktadır. Kayaboğazı barajı yapılan planlama çalışmaları neticesinde talvegden 38 m, temelden ise 45 m yüksekliğinde toprak ve kaya dolgu tipinde inşa edilmiştir. Baraj kret kotu 924.75 m olup kret uzunluğu 237 m’dir. Baraj rezervuarında minimum su seviyesi 908.4 m, normal su seviyesi 917.8 m, maksimum su seviyesi ise 922.9 m’dir. Tablo 1’de Kayaboğazı barajına 2007-2011 yılları arası gelen su miktarı, ortalama debi değerleri ile bu değerlere göre sistemin çıkış gücü ve elde edilecek toplam elektrik enerjisi verilmektedir.

Tablo 1: Kayaboğazı barajı debi ve enerji üretim değerleri.

Ortalama Gelen Su Miktarı (m3) Ortalama Debi (m3/s)

Hidro Sistem Çıkış Gücü (kW)

Aylık Toplam Potansiyel Elektrik

Enerji (kWh) Yıllık Toplam Potansiyel Elektrik Enerjisi (kWh)

Aylar

5524736

Ocak Şubat Mart Nisan Mayıs Haziran Temmuz Ağustos Eylül Ekim Kasım Aralık

10274020 3,96 14690988 6,07 18435600 7,11 12825680 4,95 10874720 4,20

8988420 3,47 7759840 2,99 7449520 2,87 7667640 2,96 7529520 2,90 7412500 2,86 8863460 3,42

642 984 1152 802 680 562 485 466 479 471 463 554

462331 661094 829602 577156 489362 404479 349193 335228 345044 338828 333563 398856

Kayaboğazı barajı dolusavağı karşıdan alışlı ve kapaklı tipte olup sol sahilde yer almaktadır. Dolusavak kret kotu 912 m,

kret boyu ise 29.60 m’dir. Dolusavak 1988 m³/s olası en büyük taşkın debisine göre tasarlanmış olup, maksimum deşarjı 1800 m³/s’dir. Dipsavak yapısı barajın sağ sahilinde yer almaktadır. Toplam boyu 373.15 m olan dipsavağın sonunda vana odası yer almakta olup, bu vana odasının bulunduğu bölümde yer alan iki adet branşman vasıtası ile Tavşanlı ilçesi içme suyu ihtiyaçları ve Enne barajına verilecek sular dere yatağına bırakılmadan baraj rezervuarının basıncı yardımı ile alınmaktadır. Kalan su ise vana odası sonunda yer alan enerji kırıcı havuzda enerjisi alınarak dere yatağına bırakılmaktadır. Kayaboğazı barajı, 886.75 m talveg kotunda inşa edilmiş olup drenaj alanı 1024 km²’dir [1-3].

Şekil 1: Aylık bazda debi (m3/s)

Şekil 2: Yıllık bazda debi (m3/s)

3. Türbin Seçimi ve Modellemesi

Hidro-elektrik türbinlerde elde edilen güç net hidrolik düşü ile türbinden akan suyun çarpımıyla doğru orantılıdır. Herhangi bir hidro sistemin çıkış gücünün genel formülü denklem (1)’de verilmiştir.

P  gQH

(1)

Denklemde; P türbinden elde edilen mekanik gücü (W ) ,  türbinin hidrolik verimini,  suyun özgül ağırlığını (kg / m3 ) , g yerçekimi ivmesini (m / s2 ) , Q suyun debisini (m3 / s) ve H etkin düşü yüksekliğini (m)

göstermektedir. Türbin verimi, etkin düşü yüksekliği ile suyun debisine bağlı olup iyi tasarlanmış türbinlerde %80 ile %90 arasında değişmektedir [1-3]. Kayaboğazı barajındaki etkin düşü yüksekliği 18 metredir. Bu değere göre seçilmesi gereken türbin ya da türbinlerin tipleri Francis (salyangozlu) türbin ya

Kurt H., Yılmaz Aslan Y., Kayaboğazı Hidroelektrik Santralinin Elektrik Enerji Üretim Kapasitesinin İncelenmesi, Cilt 3, Sayı 6, Syf 81-89, Aralık 2013

da Crossflow türbin olup etkin düşü yüksekliğine göre uygun tepki türbini tipi ise sadece Francis (salyangozlu) türbindir [13]. Şekil 1 ve Şekil 2’de sırasıyla Kayaboğazı barajını besleyen Kocaçay Irmağı’na ait aylık ve yıllık bazda su debileri verilmiştir. Şekillerden su debilerinin düzenli olmadığı, aylık ve yıllık bazda oldukça fazla değiştiği görülmektedir.

Tablo 1’de verilen aylık ortalama su debi değerleri, 2.86 m3/s ile 7.11 m3/s arasında değişmektedir. Şekil 3’de hidroelektrik santrallerde kullanılan çeşitli türbinlerin verim eğrileri görülmektedir. Şekilde de görüleceği gibi türbinlerin verimleri su debilerine göre değişmekte, düşük debilerde ise oldukça fazla azalmaktadır. Bu durumda Kayaboğazı barajında bir adet büyük güçlü Francis türbin seçildiğinde düşük su debilerinde de türbinin veriminin çok fazla düşmesinden dolayı elektrik enerjisi üretimi mümkün olmayacaktır. Bu durumda bir adet 1150 kW gücünde türbin kullanmak yerine 250 kW (T1), 400 kW (T2) ve 750 kW (T3) güçlerinde üç adet türbin seçilmiştir. Böylece barajdaki su potansiyeline göre uygun sayıda ve güçte türbin devreye alınacak ve türbinlerin her koşulda yüksek verimle çalışması sağlanacaktır [1-2]. BM hesaplamalarında sistemin girdileri olan potansiyel ve talep güçleri, hidro-sistem çıkış güçlerine göre değerlendirilmiştir. Sistemin çıktıları olan berraklaştırma kısmındaki kural tabanı oluşturulurken bu durum dikkate alınmıştır.

Yam uk(X;a,b,c,d)

max



in 

d d

x c

,0  

(2)

Üçgen üyelik fonksiyonu;

Üçgen(X;a,b,c)

ax

m in 

c c

 

(3)

4.1. Çalışmanın Beş Üyelik Kümeli BM Algoritması

Şekil 4’te barajın potansiyel gücünün üyelik kümeleri PCA, PA, PN, PF ve PCF görülmektedir. Burada üç adet üçgen ve iki adet yamuk şekil fonksiyonundan olmak üzere toplam beş üyelik kümesinden oluşan şekiller kullanılmıştır. Potansiyel güç Tablo 1’deki verilerden anlaşılacağı üzere 0 ile 1150 kW arasında değişmektedir. Üyelik fonksiyonlarının karşılıkları da potansiyel çok az (PCA), potansiyel az (PA), potansiyel normal (PN), potansiyel fazla (PF) ve potansiyel çok fazla (PCF) şeklinde sınıflandırılmıştır. Üyelik fonksiyonlarının hesaplanması ve değer aralıkları Tablo 2’de gösterilmiştir.

PCA PA 1

Potansiyel gücün üyelik derecesi (µ)

Şekil 3:Türbin verim eğrileri [2]

4. Bulanıklaştırma

Uygulanan BM denetleyicinin temel amacı, türbinleri sürekli olarak hidrolik verimliliklerini su debisine ve talep gücüne göre uygun değerde tutacak şekilde çeşitli kombinasyonlarda çalıştırmaktır. Bu çalışmada beş üyelik kümeli ve yedi üyelik kümeli olmak üzere iki BM algoritması kullanılmıştır. BM denetleyici kullanmanın avantajları; genel kontrol algoritması kullanılabilmesi, hızlı tepki vermesi olarak sıralanabilir [4]. Kayaboğazı barajında kullanılması düşünülen türbinlerin devreye alınması ve devreden çıkarılması için BM yöntemiyle yapılan hesaplamalarda sistemin girdileri olarak suyun potansiyel gücü (PG) ve talep edilen güç (TG) alınmıştır. Sistemin çıktısı olarak da, bu değerlerine göre sistemden elde edilecek uygun çıkış gücüdür (G). Potansiyel güç ve talep edilen güç değerleri için kullanılacak bulanık algoritma fonksiyonlarındaki üyelik fonksiyonları üçgen ve yamuk üyelik fonksiyonları şeklinde olup aşağıdaki şekilde hesaplanmaktadır [5].

Yamuk üyelik fonksiyonu;

350 450

950 1150

Şekil 4: Beş üyelik kümeli potansiyel güç üyelik derecesi

Tablo 2: Beş üyelik kümeli potansiyel güç üyelik kümeleri

Üyelik Kümeleri PCA

PN PF PCF

μ(x)=1 μ(x)=(450-x)/(450-350) μ(x)=(x-350)/(450-350) μ(x)=(700-x)/(700-450)

μ(x)=(x-450)/(700-450) μ(x)=(950-x)/(950-700) μ(x)=(x-700)/(950-700) μ(x)=(1150-x)/(1150-950) μ(x)=(x-950)/(1150-950) μ(x)=1

x ≤350 50 ≤x ≤450 350≤ x ≤450 450 ≤x ≤700

450 ≤ x ≤ 700 700 ≤ x ≤ 950 700 ≤ x ≤ 950 950≤ x ≤1150 950 ≤x ≤1150 x ≥1150

Barajdan talep edilen gücün üyelik kümeleri TCA, TA, TN, TF ve TCF Şekil 5’te gösterilmektedir. Burada da üç adet üçgen ve iki adet yamuk şekil fonksiyonundan olmak üzere toplam beş üyelik kümesinden oluşan şekiller kullanılmıştır. Talep edilen güç ile potansiyel güç arasında paralellik olması için talep edilen güç 0 ile 1150 kW arasında alınmıştır. Üyelik fonksiyonlarının karşılıkları da potansiyel güçte olduğu gibi talep çok az (TCA), talep az (TA), talep normal (TN), talep fazla (TF) ve talep çok fazla (TCF) şeklinde sınıflandırılmıştır.

TCA TA 1

G3 1

Talep edilen gücün üyelik derecesi (µ)

450 550

1000 1150

Şekil 5: Beş üyelik kümeli talep edilen güç üyelik derecesi

Fonksiyonlar için kabul edilen değer aralıkları Tablo 3’te gösterilmiştir. Örneğin; TA üyelik derecesi 0.69 ve TN üyelik derecesi 0.30 ise talep edilen güç yaklaşık 640 kW olmaktadır.

Tablo 3: Beş üyelik kümeli talep edilen güç üyelik kümeleri

Üyelik Kümeleri TCA TA

TN TF

μ(x)=1 μ(x)=(550-x)/(550-450) μ(x)=(x-450)/(550-450) μ(x)=(800-x)/800-550) μ(x)=(x-550)/(800-550) μ(x)=(1000-x)/(1000-800) μ(x)=(x-800)/(1000-800) μ(x)=(1150-x)/(1150-1000) μ(x)=(x-1000)/(1150-1000) μ(x)=1

x ≤ 450 450 ≤ x ≤ 550 450 ≤x ≤ 550 550 ≤ x ≤ 800 550 ≤ x ≤ 800 800 ≤ x ≤ 1000 900 ≤ x ≤ 1000 1000 ≤x≤ 1150 1000 ≤x≤ 1150 x ≥ 1150

Beş üyelik kümeli BM denetleyici kural tabanı Tablo 4’te verilmiştir. BM, PG ve TG girişlerine karşılık gelecek bulanık çıkış sonuçlarından oluşan kurallar dizisidir. Kural tabanındaki iki giriş bilgisine karşılık gelen çıkış üyelik kümeleri G3, G4, G5, G6 ve G7 olarak belirlenmiştir. Burada G3, T1 ve T2 türbinlerini; G4, T3 türbinini; G5, T1 ve T3 türbinlerini; G6, T2 ve T3 türbinlerini ve G7, T1, T2 ve T3 türbinlerini ifade etmektedir. MATLAB’da yapılan çıkış gücü hesaplamasında ağırlık merkezi yöntemi (COG) uygulanmıştır [5].

.

x

COG



(4)

Tablo 4: Beş üyelik kümeli kural tabanı

Üyelikler TCA

TA

0 0

35 36

51 52

75 76

92 92,5100

Şekil 6: Beş üyelik kümeli çıkış gücü üyelik derecesi

Şekil 6, Tablo 4’te verilen kural tabanına göre oluşturulmuştur. Buna göre G3 çıkış gücü yüzdesi yaklaşık %36, G4 çıkış gücü yüzdesi yaklaşık %16, G5 çıkış gücü yüzdesi yaklaşık %24, G6 çıkış gücü yüzdesi yaklaşık %16 ve G7 çıkış gücü yüzdesi yaklaşık %8’dir [5].

Şekil 7’de beş üyelik kümeli BM algoritması görülmektedir. Algoritmada sürekli bir döngü söz konusudur ve P ile T değerlerinin üyelik derecelerine göre sistemin çıkış gücü hesaplanmaktadır. Bu sistemde öncelikle maksimum çıkış gücünden yola çıkılarak kademe kademe diğer çıkış güçlerine bakılır ve tekrar en başa dönülür.

Potansiyel Gücü Gir (P)

P Üyelik Derecesini

Talep Gücünü Gir (T)

T Üyelik Derecesini

P ve T Değerlerini

Oku

Çıkış Gücünü Hesapla (G)

92<G<100 H

75<G<92,5 H

51<G<76 H

35<G<52 H

0<G<36 H

G=G7=T1+T2+T3

1400 kW

G=G6=T2+T3

G=G5=T1+T3

1000 kW

G=G4=T3

750 kW

G=G3=T1+T2

650 kW

Şekil 7: Beş üyelik kümeli bulanık mantık algoritması [5]

Kurt H., Yılmaz Aslan Y., Kayaboğazı Hidroelektrik Santralinin Elektrik Enerji Üretim Kapasitesinin İncelenmesi, Cilt 3, Sayı 6, Syf 81-89, Aralık 2013

Potansiyel gücün üyelik derecesi (µ) Talep edilen gücün üyelik derecesi (µ)

Çıkış gücü %92’den büyük ya da %100’e eşit ise maksimum güç olan T1, T2 ve T3 türbinleri devrededir. %75’den büyük ya da %92,5 eşit ise T2 ile T3 türbinleri devrededir. %51’den büyük ya da %76’ya eşit ise T1 ile T3 türbinleri devrededir. %35’ten büyük ya da %52’ye eşit ise sadece T3 türbini devrededir. %0’dan büyük ya da %36’ya eşit ise T1 ile T2 türbinleri devrededir. Matlab-Simulink ortamında yapılan benzetimlerde Tablo 5’deki çıkış değerleri bulunmuştur. Bu algoritmada sürekli olarak geri bildirim ve kontrol çevrimi vardır. Böylece sistem kendi kendine karar vererek hangi türbini devreye alacağını ya da hangisini devreden çıkaracağını belirlemektedir [5].

Tablo 5: Beş üyelik kümeli BM algoritması ile elde edilen örnek çıkış güçleri

Potansiyel Güç (P)

400 kW 800 kW 1000 kW

300 kW

900 kW

G3 (%20)

G5 (%73,3)

G6 (%87,5)

T1-T2

T1-T3

T2-T3

4.2. Çalışmanın Yedi Üyelik Kümeli BM Algoritması

Yedi üyelik kümeli bulanık algoritmada da giriş üyelik kümeleri için üçgen ve yamuk fonksiyon, çıkış birimi ve berraklaştırma için ağırlık merkezi yöntemi kullanılmıştır.

Beş tane üçgen ve iki tane yamuk şekil fonksiyonundan oluşan toplam yedi üyelik kümesi Şekil 8’de gösterilmiştir. Üyelik fonksiyonlarının karşılıkları da çok çok az (PCCA), çok az (PCA), az (PA), normal (PN), fazla (PF), çok fazla (PCF)ve çok çok fazla (PCCF) şeklinde sınıflandırılmıştır. Üyelik fonksiyonlarının hesaplanması ve değer aralıkları Tablo 6’da gösterilmiştir.

1 PCCA PCA PA PN PF PCF

200 300 450 600 750 900

Şekil 8:Yedi üyelik kümeli potansiyel güç üyelik derecesi

Barajdan talep edilen gücün üyelik kümeleri TCCA, TCA, TA, TN, TF, TCF ve TCCF olup, burada da beş tane üçgen ve iki tane yamuk şekil fonksiyonundan oluşan toplam yedi üyelik kümesi Şekil 9’da gösterilmiştir. Talep edilen güç de

potansiyel güç ile paralellik olması için beş üyelik kümeli hesaplamadan farklı olarak 0-1200 kW arası alınmıştır.

Tablo 6:Yedi üyelik kümeli potansiyel güç üyelik kümesi

PCCA PCA PA PN PF PCF PCCF

μ(x)=1 μ(x)=(300-x)/(300-200) μ(x)=(x-200)/(300-200) μ(x)=(450-x)/(450-300) μ(x)=(x-300)/(450-300) μ(x)=(600-x)/(600-450) μ(x)=(x-450)/(600-450) μ(x)=(750-x)/(750-600) μ(x)=(x-600)/(750-600) μ(x)=(900-x)/(900-750) μ(x)=(x-750)/(900-750) μ(x)=(1150-x)/(1150-900) μ(x)=(x-900)/(1150-900) μ(x)=1

x ≤ 200 200≤ x ≤ 300 200≤ x ≤ 300 300 ≤ x ≤ 450 300≤ x ≤ 450 450 ≤ x ≤ 600 450 ≤ x ≤ 600 600 ≤ x ≤ 750 600 ≤ x ≤ 750 750 ≤x ≤900 750≤ x ≤ 900 900 ≤ x ≤ 1150 900 ≤ x ≤1150 x ≥ 1150

Üyelik fonksiyonlarının karşılıkları da potansiyel güçte olduğu gibi çok çok az, çok az, az, normal, fazla, çok fazla ve çok çok fazla şeklinde sınıflandırılmıştır. Fonksiyonlar için kabul edilen değer aralıkları Tablo 7’de gösterilmiştir.

1 TCCA TCA TA TN TF TCF

TCCF

250 350 500 650 800 950

Şekil 9: Yedi üyelik kümeli talep edilen güç üyelik derecesi

Tablo 7: Yedi üyelik kümeli talep edilen güç üyelik kümeleri

TCCA TCA TA TN TF TCF TCCF

μ(x)=1 μ(x)=(350-x)/(350-250) μ(x)=(x-250)/(350-250) μ(x)=(500-x)/(500-350) μ(x)=(x-350)/(500-350) μ(x)=(650-x)/(650-500) μ(x)=(x-500)/(650-500) μ(x)=(800-x)/(800-650) μ(x)=(x-650)/(800-650) μ(x)=(950-x)/(950-800) μ(x)=(x-800)/(950-800) μ(x)=(1200-x)/1200-950) μ(x)=(x-950)/(1200-950) μ(x)=1

x ≤ 250 250 ≤ x ≤ 350 250 ≤ x ≤ 350 350 ≤ x ≤ 500 350 ≤ x ≤ 500 500 ≤ x ≤ 650 500 ≤ x ≤ 650 650 ≤ x ≤ 800 650 ≤ x ≤ 800 800 ≤ x ≤ 950 800 ≤x ≤ 950 950 ≤ x ≤ 1200 950 ≤ x ≤ 1200 x≥ 1200

Yedi üyelik kümeli BM denetleyici kural tabanı Tablo 8’de verilmiştir. Kural tabanındaki iki giriş bilgisine karşılık gelen çıkış üyelik kümeleri G1, G2, G3, G4, G5, G6 ve G7 olarak belirlenmiştir. Bulanık algoritmadaki değerler kullanıcının veya programcının tecrübesi ve öngörüsüne göre tespit edilir. Beş üyelik kümeli bulanık algoritma hesaplamasına göre, yedi üyelik kümeli hesaplama daha hassas bir çıkış vermiştir.

Şekil 10’da yedi üyelik kümeli BM algoritması için G1 çıkış gücü yüzdesi %27, G2 çıkış gücü yüzdesi %22, G3 çıkış gücü yüzdesi %12, G4 çıkış gücü yüzdesi %15, G5 çıkış gücü yüzdesi %10, G6 çıkış gücü yüzdesi %6 ve G7 çıkış gücü yüzdesi %2’dir.

Tablo 8: Yedi üyelik kümeli kural tabanı

Üyelikler TCCA TCA TA TN TF TCF TCCF

PCCA

G1 G1 G1 G1 G1

G2 G2 G2 G2 G2

G2 G3 G3 G3 G3

G2 G3 G4 G4 G4

G2 G3 G4 G5 G5

G4 G5 G6 G7

Çıkış gücü %81’den büyük ya da %92’den küçük ise T1 ile T3 türbinleri devrededir. Çıkış gücü %66’dan büyük ya da %82’den küçük ise sadece T3 türbini devrededir. %48’den büyük ya da %67’den küçük ise T1 ile T2 devrededir. %26’dan büyük ya da %49’dan küçük ise T2 devrededir. %0’dan büyük ya da %27’den küçük ise sadece T1 türbini devrededir. Matlab-Simulink ortamında yapılan benzetimlerde Tablo 9’daki çıkış değerleri bulunmuştur.

5. Bulanık Denetleyici Seçimi

PLC, endüstriyel otomasyon ve enerji sistemlerindeki; sıra denetimi, hareket denetimi, süreç denetimi ve veri yönetimi uygulamalarında yaygın kullanımı, ayrıca kullanım kolaylığı, taşınabilirliği, montajı, haberleşmeye uygunluğu ve ucuzluğu gibi nedenlerden dolayı BM denetleyici olarak tercih edilmiştir [18]. Bu kontrolü gerçekleştirirken PLC’nin içinde gömülü olan bulanık işlemci kullanılmıştır. Özellikle analog input ve analog outputlar kullanılarak su debisi ve yük akımları sürekli olarak sensörler ve akım trafoları ile 4-20 mA’lik akım sinyaline dönüştürülmüştür. Bu sinyallere göre PLC ve operatör paneli programlanmış, PLC içerisindeki BM denetleyici modülü ile kontrol algoritması oluşturulmuştur. Su miktarı ve yük değerlerine göre BM algoritmalı PLC’de hangi türbin ya da türbinlerin devreye alınıp alınmayacağına karar verilmektedir [17].

5.1. PLC Programı

Şekil 11’de genel yapısı verilen sistemin PLC programı blok şeması ve PLC programı akış diyagramı sırasıyla Şekil 12 ve Şekil 13’te gösterilmektedir. Motorlu vanaların kontrolü tamamen akım trafosundan alınan akım değeri ile debimetreden alınan su debi bilgisine göre BM algoritmalı PLC tarafından sağlanmaktadır.

BULANIK ALGORİTMA

BLOĞU

26 27

48 49

66 67 81 82 9192 97 98 100

Şekil 10:Yedi üyelik kümeli çıkış gücü yüzdesi üyelik derecesi

Yedi üyelik kümeli BM algoritmasında çıkış gücü %97’den büyük ya da %100’den küçük ise maksimum güç olan T1, T2 ve T3 türbinleri devrededir. Çıkış gücü %91’den büyük ya da %98’den küçük ise T2 ile T3 türbinleri devrededir.

Tablo 9: Yedi üyelik kümeli BM algoritması ile elde edilen örnek çıkış güçleri

Potansiyel Güç (P)

225 kW

450 kW

G1 (%21,2)

T1

600 kW 1000 kW 1100 kW 1125 kW

500 kW 1500 kW 1200 kW 1200 kW

G2 (%55) G6 (%95,8) G6 (%97,6) G7 (%98,05)

T1-T2 T2-T3 T2-T3 T1-T2-T3

TÜRBİN 1

TÜRBİN 2

TÜRBİN 3

Şekil 11: Bulanık kontrollü modellenmiş sistemin genel yapısı

Şekil 12’de MV1, MV2 ve MV3 türbinleri devreye alan motorlu vanaları, T1, T2 ve T3 türbinleri, S1, S2 ve S3 alternatörleri paralel bağlayacak şalterleri ve S4’de santrali yerel orta gerilim (OG) şebekesine bağlayan kesiciyi göstermektedir. Yerel OG şebekesine bağlantı yapacak şalter kapatılmadan önce türbinlerin önündeki vanalar açılarak ilgili alternatör üretime hazır hale getirilir. Başlangıç aşamasında sistem baraj doluluk seviyesine göre maksimum üretilebilecek potansiyel elektrik gücü belirlenir ve buna göre devreye gereken kapasite ve sayıda türbini alarak çalışmaya başlar. Sistem tarafından türbinlerin devreye alınmasının ardından şebeke şalterleri kapalı konuma getirilir. Şebeke bağlantı barasındaki akım trafolarından alınan akım bilgisi, PLC aracılığı ile işlenerek belirli bir süre boyunca yük ihtiyacı izlenir. Sisteme bağlı yüklerin kararlı hale gelme süresi belirlenir. Belirlenen süre sonunda sistemde kararsızlık var ise PLC süreyi tekrar başlatır.

Kurt H., Yılmaz Aslan Y., Kayaboğazı Hidroelektrik Santralinin Elektrik Enerji Üretim Kapasitesinin İncelenmesi, Cilt 3, Sayı 6, Syf 81-89, Aralık 2013

SU PLC

DEBİMETRE MV1

T1 S1

MV2 T2 S4 S2

MV3 T3 S3

Şekil 12: PLC programı blok şeması

AKIM DEĞERİ

YEREL ELELKTRİK ŞEBEKESİ

Bu işlemlerden sonra Şekil 13’te akış diyagramı verilen sonsuz döngüdeki bulanık mantık algoritması devreye girer. Şekil 12’de görüldüğü gibi PLC programının bulanık kontrol kısmı, yük akımının izlenmesi, baraj seviyesinin izlenmesi ve PLC kontrollü motorlu vana blokları arasında gerçekleşmektedir. Şekil 12’deki PLC programı blok şemasında görüldüğü gibi alınan akım değerleri ile su debisine göre türbinlerin kontrolü başlar. Alınan akım değerleri PLC karar bloğunda işlenir ve kaç türbinin kalacağı belirlenir. Devreden çıkacak türbin var ise ilgili şalter açılarak sistemde ihtiyaç oranında türbin devrede bırakılır. Bu döngü bulanık mantık algoritmasında da görüldüğü gibi sürekli olarak tekrar etmektedir [17,18].

ŞEBEKE AKIM DEĞERİNİ OKU

AKIM ÇOK H YÜKSEK

YÜKSEK

AKIM DÜŞÜK

H AKIM ÇOK H DÜŞÜK

6. Ekonomik Analiz

Bu çalışmada bir adet 1150 kW’lık Francis türbin ile 250 kW, 400 kW ve 750 kW’lık üç adet Francis türbin kombinasyonları kullanılarak üretilebilecek elektrik enerjisi miktarı hesaplanmış ve sonuçlar Tablo 10’da verilmiştir.

1150 kW’lık bir adet türbin kullanıldığında üretilebilecek elektrik enerjisi miktarı hesaplanmıştır. Türbinin verimi de hesaba katılarak yapılan hesaplama sonucunda yaklaşık olarak yıllık 4,45 GWh’lik bir hidroelektrik üretimin gerçekleştirilebileceği hesaplanmıştır. Şubat ve Mart aylarında hidro sistem çıkış gücüne yakın değerler elde edilmiş, diğer aylarda hidro sistem çıkış gücünün oldukça altında üretim gerçekleştirilmiştir. Türbin verimi %57’ye kadar düşmüş, en yüksek Şubat ayında %87 verimle üretim gerçekleştirilmiştir. Yıllık ortalama üretim verimi %68 olarak bulunur.

250 kW, 400 kW ve 750 kW’lık üç adet türbin beş üyelik kümeli BM algoritma denetimli şekilde kullanıldığında türbinin verimi de hesaba katılarak yapılan hesaplama sonucunda yaklaşık olarak yıllık 5 GWh’lik bir üretimin gerçekleştirilebileceği öngörülmüştür. Yıllık ortalama üretim verimi %80 olarak bulunmuştur.

250 kW, 400 kW ve 750 kW’lık üç adet türbin yedi üyelik kümeli BM algoritmalı denetimli şekilde kullanıldığında ise türbinlerin verimi de hesaba katılarak yapılan hesaplama sonucunda yaklaşık olarak yıllık 5,3 GWh’lik bir üretimin gerçekleştirilebileceği görülmüştür. Yıllık ortalama üretim verimi de %85 olarak bulunmuştur.

Bir adet türbin kullanıldığında yıllık verim ortalaması %68, beş üyelik kümeli BM algoritmalı denetimli üç adet türbin kullanıldığında yıllık verim ortalaması %80, yedi üyelik kümeli BM algoritmalı denetimli üç adet türbin kullanıldığında yıllık verim ortalaması %85 olarak gerçekleşmiştir. Bu durum üretimi de etkilemiş ve üretim artmıştır. Üretimler de yaklaşık olarak sırasıyla 4,45 GWh, 5 GWh ve 5,3 GWh olarak gerçekleşmiştir.

BARAJ SEVİYESİ DEĞERİNİ OKU

SEVİYE ÇOK H YÜKSEK

SEVİYE H YÜKSEK

SEVİYE

SEVİYE DÜŞÜK

H SEVİYE ÇOK H DÜŞÜK

BULANIK DENETLEYİCİ ÇIKIŞINA GÖRE

TÜRBİN/TÜRBİNLERİ DEVREYE AL/ÇIKAR

Şekil 13: PLC programı akış diyagramı

Şekil 14: GOP, SGOF değerleri [19]

Kayaboğazı HES’de kurulması planlanan türbin sisteminde 1150 kW’lık bir adet türbinin maliyeti yaklaşık olarak 561.600 TL’dir. Üç adet türbinin (250 kW, 400 kW, 750 kW) fiyatı ise 1.190.800 TL’dir. Yedi üyelik kümeli BM algoritmalı denetim sonucu üretilen elektrik enerjisi 5,3 GWh ve 1 adet 1150 kW’lık türbin sonucu üretilen elektrik enerjisi ise 4,45 GWh’tir. İki üretim miktarı arasındaki farkın 850 MWh olduğu görülmektedir. Şekil 14’te görüldüğü gibi gün öncesi piyasa (GOP) ve sistem gün öncesi fiyatı (SGOF) değerlerine göre elektrik enerjisinin MWh birim fiyatı yirmi dört saatlik ortalama değeri 140,36 TL’dir. 850 MWh’lik elektrik enerjisinin toplam fiyatı da 119.306 TL’dir. Bu değerlere göre 629.200 TL’lik türbin sistemi kurulum farkının yaklaşık 5 ile 5,5 yılda karşılanacağı öngörülmektedir.

Tablo 10: Benzetimleri yapılan sistemlerin maliyet karşılaştırması

Kullanılan Türbin Sistemi

1150 kW’lık bir adet türbin BM denetimli üç adet türbin

Kurulum Maliyeti (TL)

561.600

1.190.600

Yıllık Üretim Miktarı (GWh)

4,5

5,3

Yıllık Gelir (TRY)

(0,15*kWh)

675.000

795.000

Sistem Farkı

629.200

0,85

127.500

7. Sonuç

Bu çalışmada Kayaboğazı barajının mevcut su potansiyelinden maksimum güç elde etmek için beş ve yedi üyelik kümeli BM tabanlı kontrol algoritması geliştirilmiştir. PLC ile bulanık kontrolü yapılan Kayaboğazı Barajı HES’de türbinlerin maksimum verimde kullanılmaları sağlanarak maksimum çıkış gücü elde edilmeye çalışılmıştır. BM kontrolü türbinlere su geçişini sağlayan motorlu vanalar tarafında yürütülerek türbin hız kontrolü ve türbinlerin devreye alınıp çıkarılmasında BM algoritmalı PLC’den faydalanılmıştır. Böylece Kayaboğazı barajının KÖHES’lere örnek olarak üretilebilir enerji potansiyeli değerlendirilmiştir. Modellemede farklı güçlerdeki türbinlerin farklı kombinasyonlarda kullanımları ile arz ve talep dengesine göre en verimli enerji üretimi gerçekleştirilmiştir. Sürekli olarak yük akımı miktarı ve su debisi değerleri alınarak kapalı bir döngü üzerindeki BM kontrolü PLC ile gerçekleştirilmiştir. Yedi üyelik kümeli BM algoritmalı kontrolün oldukça verimli olduğu görülmüştür. Yapılan hesaplamalar sonucunda yapılacak fazladan yatırımın kendisini 5-5,5 yılda karşılayacağı öngörülmektedir. Kayaboğazı barajının BM temelli olarak en verimli bir şekilde işletilmesi Türkiye ekonomisine ve enerji pazarına katkıda bulunacağı gibi, Kütahya ilinde yeni enerji imkânları da meydana getirecek, bunun yanı sıra Türkiye’nin ürettiği “yeşil enerji” miktarına da katkıda bulunacaktır.

Teşekkür

Bu çalışma Dumlupınar Üniversitesi Bilimsel Araştırma Komisyonu tarafından desteklenmektedir. Proje No: 2012-39.

8. Kaynaklar

[1] Aslan Y., Yaşar C., Karabörk M.Ç., “Bir Mikro-Hidro Örneği: Kayaboğazı Barajı” ELECO 2004, ElektrikElektronik-Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 20-25, Bursa, 2004.

[2] Aslan Y., Arslan O., Yasar C. “A sensitivity analysis for the design of small-scale hydropower plant: Kayabogazi case study”, Renewable Energy, 33(4), pp.791-801, 2008.

[3] Paish O., ‘Small Hydro Power Technology and Current Status’, Renewable & Sustainable Energy Reviews, Vol.6, pp 537-556, 2002.

[4] Adzic E., Ivanovic Z., Adzic M., Katic V., “Maximum Power Search in Wind Turbine Based on Fuzzy Logic Control” Acta Polytechnica Hungarica, Vol.6(1), 2009.

[5] Güler I., Tunca A. ve Gülbandılar E., “Detection of Traumatic Brain Injuries Using FL Algorithm”, Expert Systems with Applic., Vol.34,pp.1312-1317, 2008.

[6] Lah M. T., Zupancic B., Peternelj J., Krainer A., “Daylight Illuminance Control with Fuzzy Logic”, Solar Energy, Vol.80, pp.307–321, 2006.

[7] Da Ruan and van der Wal, A., 1998, “Controlling the Power Output of a Nuclear Reactor with Fuzzy Logic”, Information Sciences, Vol.110, pp.151-177, 1998.

[8] Özdemir M. T., Orhan, A., “An Experimental System for Electrical and Mechanical Education: Micro Hydro Power Plant Prototype”, Procedia, Vol.47, pp.2114 – 2119, 2012.

[9] Franco I.C., Dall’Agnol M., Costa, T.V., Fileti A.M .F., Silva F.V., “A Neuro-Fuzzy Identification of Non-Linear Transient Systems: Application To A Pilot Refrigeration Plant”, International Journal of Refrigeration, Vol.34, pp.2063-2075, 2011.

[10] Zhang H., Davigny A., Colas F., Poste Y., Robyns B., “Fuzzy Logic Based Energy Management Strategy For Commercial Buildings Integrating Photovoltaic And Storage Systems”, Energy and Buildings, Vol.54, pp.196–206, 2012.

[11] Saad N. and Arrofiq M., , “A PLC-Based ModifiedFuzzy Controller For PWM Driven Induction Motor Drive with Constant V/Hz Ratio Control”, Robotics and Computer-Integrated Manufac.,Vol.28, pp.95–112, 2012.

[12] Aydoğmuş Z., “Implementation of a Fuzzy-Based Level Control Using SCADA”, Expert Systems with Applications, Vol.36, pp.6593–6597, 2009.

[13] Omid M., Lashgari M., Mobli H., Alimardani R., Mohtasebi S., Hesamifard, R., “Design of FL Control System Incorporating Human Expert Knowledge for Combine Harvester”, Expert Systems with Applications, Vol.37, pp.7080–7085, 2010.

[14] Yılmaz S., Çakır B., Gedik A., Dinçer H., “Speed Control of a Conveyor System By Means of Fuzzy Control Aided PLC”, ISIE'99, Slovenia, pp.1328-1332, 1999.

[15] Zidani Z., Said R.N., “Direct Torque Control of Induction Motor with Fuzzy Minimizatıon Torque Ripple”, Electrical Engineering, Vol. 56, pp.183–188, 2005.

[16] Bayındır R., Çetinceviz Y., “A Water Pumping Control System with a PLC and Industrial Wireless Modules for Industrial Plants—An Experimental Setup”, ISA Transactions, Vol. 50, pp.321–328, 2011.

[17] Özçalık H.R., Türk A., Yıldız C., Koca Z., “Katı Yakıtlı Buhar Kazanında Yakma Fanının BM Denetleyici ile Kontrolü”, KSÜ Fen ve Mühendislik Dergisi, 11(1), 2008.

[18] Aslan Y., Türe Ş., “Location of faults in power distribution laterals using superimposed components and programmable logic controllers”, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, Vol.33(4), pp.1003-1011, 2011.

[19] http://dgpys.teias.gov.tr/dgpys/

Kurt H., Yılmaz Aslan Y., Kayaboğazı Hidroelektrik Santralinin Elektrik Enerji Üretim Kapasitesinin İncelenmesi, Cilt 3, Sayı 6, Syf 81-89, Aralık 2013 ELECO Makalesi

H1.alYilaKzaurr:tH2a2liNl Kisaunrt1975 tarihinde Kütahya’da doğdu. 1998’de Marmara Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Elektrik-Elektronik Eğitimi Bölümünde lisans eğitimini tamamladı. 2011 yılında Dumlupınar Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümünde başladığı yükHseakliliKsaunrsteğitimini 2013 yılında tamamladı. Halen Seyitömer Çok Programlı Lisesinde Elektrik Öğretmeni olarak çalışmaktadır. Bulanık mantık, yalaapnalyarısainrairsıanğalgarirı,mperkotegdrHnFaiaarmar.kliüÜllalntKneisuvairebtErsi2llie2tiekrsNtriimiEksa-laEennkl1ettrk9ıikt7kr5oEndtlaieekrknithEreioğntnildteiiekmyKMiicüBüitölahehleürynmadv’iüdse’laniğddyieoBeğlniödsliuaüln.ems1nü9ee’9ğnb8idti’iedlmiebrinaMişelatanardmmeırğaajımriaylüaÜilkdgnsı.ieivk2e0rl1issi1atenyssıilıeTnğediktainmDikiunEmi ğ2liu0tpi1mı3- yılında tamamladı. Halen Seyitömer Çok Programlı Lisesinde Elektrik Öğretmeni olarak çalışmaktadır. Bulanık mantık, yapay sinir ağları, programlanabilir mantık denetleyiciler ve yenilenebilir enerji ilgi alanları arasına girmektedir. 2. Yazar: Doç. Dr. Yılmaz Aslan

Halil Kurt 22 Nisan 1975Dotaçr.ihDinr.dYe ıKlmüatazhAyas’ldaan doğdu. 1998’de Marmara Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Elektrik-Elektronik Eğitimi Bölümünde lisans eğitimini tBÇaöomlküammPlüraondgdır.eamb2a0lış1l1aLdiıysğeıılsıinynüddkaesMYhBeeDöıEünkllmhudüleelimmasinkzlsüdiltağ’AuirnsniipnlsdksildığeaneienlÖaBiyğsr1üöğait9knlriü8Üssemme6teknmiüğynil’iviıetnislieındamn2neridi0ssngai1voiöt,ee3Grl1easda9viryoz9eaıki7klbEtıÜoaynlşrenıçdallaikıaavenmtleğdrıtıriaşişastkmiimvimtseeeaisaEnhkiUmialtTelbnaelekiidantvkitdıenrrarerıoiy.skr.nneitHıkBiyEükDğauonilfuiltevMiamBmennralüıustSFkihhptaeeıe(nkdyİmnaüenirdltgagtöÜieiönslsmtnrltieeiiırvevğkEeeiri,)lnr,esekEittdlereeiskkvi-taErEmilklee-ekkEtttmrlreiokeknk-tEirtkoeldenEkiirkğt.riBoMtinamüişk--i yapay sinir ağları, progralımcalaçanlaışbmilairkomnualanrtııeknedrjei nileettilmeyviecdilaeğrıtıvmehaytleanrıinldeanaerbızialiyrereintaehrmjiiniil,gyienilenebilir enerji kaynakalanları arasına girmektedilra.rı ve programlanabilen mantık denetleyiciler olarak sıralanabilir.

Yılmaz Aslan 1986 yılında Gazi Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Elektrik2E.Yleakztarro:nDikoç.EDğri.tYimılmi abzöAlüslmanünde lisans eğitimini, 1997 yılında ise University of Bath (İngiltere), Elektrik-Elektronik Mühendisliğinde yüksek lisans ve doktora eğitimini bitirerek Dumlupınar Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği bölümünde göreve başlamış ve halen aynı üniversitede görevine devam etmektedir. Başlıca çalışma konuları enerji iletim ve dağıtım hatlarında arıza yeri tahmini, yenilenebilir enerji kaynakları ve programlanabilen mantık denetleyiciler olarak sıralanabilir.

Yılmaz Aslan 1986 yılında Gazi Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi ElektrikElektronik Eğitimi bölümünde lisans eğitimini, 1997 yılında ise University of Bath (İngiltere), Elektrik-Elektronik Mühendisliğinde yüksek lisans ve doktora eğitimini bitirerek Dumlupınar Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği bölümünde göreve başlamış ve halen aynı üniversitede görevine devam etmektedir. Başlıca çalışma konuları enerji iletim ve dağıtım hatlarında arıza yeri tahmini, yenilenebilir enerji kaynakları ve programlanabilen mantık denetleyiciler olarak sıralanabilir.