FBE- Elektrik Mühendisliği Lisansüstü Programı - Doktora
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Son Başvurular
1 - 5 / 87
-
ÖgeDynamic security enhancement of power systems via population based optimization methods integrated with artificial neural networks(Institute of Science and Technology, 2015-03-23)Increasing consumption of electricity, penetration of renewable energy sources into electric power systems, uncertainties caused by the nature of these sources, enforcements of economics and energy markets, bring various and unplanned power flow patterns, which represents different and more stressed conditions than planned operating conditions of power systems. These new power flow patterns and their increasing diversity should be redesigned, to satisfy an acceptable security level for power systems. When a power system is operated under stressed conditions that are close to security limits, the system can be vulnerable from disturbances (contingencies), which can cause loss of synchronism and cascading blackouts. Therefore, online monitoring of dynamic security of the system becomes an important task for detecting an insecure current operating condition and applying proper control actions to regain the ability of the system to withstand contingencies such as faults, or sudden loss of any system component. Electric power is extremely important for economy and daily life. Safe and sustainable operation of power systems requires fast and accurate dynamic security assessment methods. Accurate methods with mathematical background exist for determining angular instability in power systems. Time-domain-simulation is the most straightforward method that directly shows the behavior of the system dynamics in time domain. However, dynamic model of power system involves linear and nonlinear equations that include large number of continuous and discrete state variables. When time domain simulations are applied for the stability analysis, the calculations required for recursively solving nonlinear differential equations of the system model over thousands of time steps, require significant time for the occurrence of one critical contingency. This drawback reduces the practicability of using time domain simulations. Although, direct methods based on energy function assess the stability of the system without solving differential equations, they involve modeling limitations for large-scale power systems, which make them impractical. Probabilistic methods are considered as a suitable method for system planning due to their detailed considerations and computation requirements. Measurable features of power systems can be associated with the stability of the system through machine learning methods. This study suggests using data collected from different buses of the system and processing these measurements by designed fast and accurate artificial neural networks to assess the dynamic security of the current operating point of the system. Several, recent studies suggest using machine learning methods for dynamic security assessment. Nevertheless, it is still a challenging task for large sized power systems. Large sized systems involve large number of critical contingency, which increase the computational complexity. In addition, large set of various system topologies and wide range of loading conditions should be taken into account by the designed security assessment tool. After the detection of insecure current operating point, system operator should apply control actions to move the system to a secure operating point, where the system can withstand contingencies. Objective of security enhancement is preventing the system from undesired situations, and avoiding large blackouts. Generally, security enhancement is categorized into two sub-categories such as preventive control and corrective control. The objective of preventive control is successfully preventing the power system from losing its stability against uncertain disturbances (contingencies). In this thesis, applications of generation rescheduling and load curtailment preventive control actions for enhancing the dynamic security of the power system are studied. Generation rescheduling is a useful preventive control action to restore and enhance the system security by shifting the generation among controllable generators. System operator can monitor the generation and demand of electric power. When an insecure operating point is detected, the system operator can request from available loads to curtail their electric power demand. This load curtailment action can collaborate with generation rescheduling and a proper adjustment of these preventive control actions can change the power flow patterns within the network. Then, power system can move to a secure operating point so that the stability of the system is preserved despite of the occurrence of a critical contingency. If preventive control actions cannot move the system to a secure point for any critical contingency, or the cost of preventive control is considered as high, power system can be armed by corrective control actions, which are ready to be applied in case of occurrence of any contingency. In this thesis, load shedding method is studied as a corrective control action to regain the stability of the system if preventive control action cannot be applied and protect the system against critical contingencies. Although both load shedding and load curtailment methods decrease the electrical power consumption in the related load buses, they are different methods by means of their application schedules, magnitudes and costs. As different from load curtailment method, load shedding is a fast switching operation that applied after the occurrence of contingency, and the amount of load to be shed is relatively larger than curtailment, since the maximum amount of load to be curtailed is based on the amount of available loads in the selected load buses. Dynamic security assessment and enhancement is under the responsibility of system operator. The complexity of the large sized power systems does not let the system operators to determine a proper control action, immediately. In addition, deregulation of power systems, integrates many participants into the market, and control actions designed for security enhancement, are generally contrary to the market-based strategies of participants. In other words, enhancing the system security brings a cost. Although, system operator may find a proper control action to enhance the system security, generally, the operator may not determine a cost effective control action, immediately. To overcome that problem, dynamic security enhancement can be considered as a constrained optimization problem to minimize the costs of required control actions. Due to the size of the real power systems, mentioned optimization problem involves multi-dimensional search space with many continuous and discrete control variables, many local optimum solutions and large number of equality and inequality constraints. In addition, constraints related with dynamic security of the system are highly nonlinear and too complex to be defined mathematically. Therefore, conventional optimization methods may not converge to a satisfactory solution for dynamic security enhancement. This study suggests using evolutionary algorithms to solve mentioned optimization problem. In addition, previously suggested artificial neural networks based dynamic security assessment methodology is integrated into the optimization process for estimating the violations of security based system constraints for candidate solutions. This integration can enable optimization methods to find a proper and cost effective solution for control actions within an acceptable time. Since the mentioned optimization problem involves too many constraints due to the size of the power systems, optimization methods should use constraint-handling methods. This study suggests applying an adaptive penalization technique to infeasible candidate solutions during the optimization. Adaptive penalization reduces the parameter adjustment process of static penalty function, which requires considerable effort and significantly affects the result of optimization. The main objective of this study is to research the applications of heuristic, population based optimization methods and their collaboration with artificial neural networks to develop a fast and powerful methodology to assess and enhance dynamic security of power systems. Different artificial neural networks are designed for dynamic security assessment, which are considered as both regression and classification problems. In regression approach, designed multi-layer perceptron neural networks estimates defined security indexes such as critical clearing time and minimum oscillatory damping value for each operating point. In classification approach, designed probabilistic neural network classify operating points as secure or insecure. Proposed artificial neural networks are designed to capture various topological changes in the system according to N-1 criterion and different loading conditions. For monitoring of a power system where all system parameters continuously change, ability of capturing topological and loading level changes is mandatory. In addition, artificial neural networks with that ability can directly be used during the optimization to enhance the security of insecure initial operating point with any topology and loading condition. Designed artificial neural networks process the data collected from different buses of the system. To increase the accuracy of the artificial neural networks, feature selection process is applied to all measurements. In addition, the feature set is enriched with an additional index that involves relevant information about the stability of the system such as inertia constants of synchronous generators, which cannot be obtained from measurements. The proposed methodology for dynamic security enhancement involves both preventive and corrective control strategies with mixture of various control actions such as generation rescheduling, load curtailment and load shedding. For the designed control strategies, various optimization methods such as genetic algorithms, differential evolution, particle swarm optimization, artificial bee colony, big bang-big crunch and mean variance mapping optimization are used. This study proposes artificial neural networks based dynamic security assessment methodology to estimate the security based constraint violations of candidate solution during the optimization of control actions. This will speed up the optimization, reduce the required time to find a cost-effective control action for enhancing the security of the system to an acceptable security level and increase the online applicability of proposed methodology. During the latter iterations of optimization, search methods tend to converge to an operating point near security boundary. To prevent the misdetection of an insecure operating point, artificial neural networks based dynamic security assessment tools are trained by using the training data that is enriched around the security boundary. Proposed dynamic security assessment and enhancement methods are demonstrated on the 16-generator, 68-bus system, 17-generator, 163-bus Iowa system and on the IEEE 50-generator, 145-bus system. The results of the studies are represented in Sections 4,5 and 6.
-
ÖgeModified hilbert huang transform for data analysis and its application to vibration signals(Institute of Science and Technology, 2011-03-28)The Hilbert Huang Transformation, which is an empirical method currently and known as an efficient method in analysis of non-stationary and non-linear signals due to its data-driven nature, constitutes the basis for this thesis. Within the thesis:?Attributed fundamental concepts of data analysis are briefly mentioned,?The original Hilbert Huang Transformation is presented with attribution to various studies,?A new algorithm, which concerns modifications in the formulation of the local mean approximation and adjustment of boundary values, is proposed,?Frequency resolution capabilities of the original and modified transformations are presented comparatively over analysis of a deterministic signal,?Vibration signals acquired from an electric motor, which is subject to an experimental accelerated aging process, are analyzed with:oThe Fourier Transform,oThe Continuous Wavelet Transform,oThe Hilbert Huang Transform, andoThe Modified Hilbert Huang Transform.The first and general justification to include the Continuous Wavelet Transformation in this study is, its theoretical completeness. The second and particular one is, the original and published results obtained in analyses of the mentioned vibration signals with the Continuous Wavelet Transform.The major impacts of the proposed modifications in the algorithm are increased resolution in identification of intrinsic frequencies and reduction in number of iterations to identify them, respectively.Planned future work is stated with justifications in the conclusion part of the thesis.
-
ÖgeÜstün iletkenli senkron makinalarda kararlılık analizi(Fen Bilimleri Enstitüsü, 1994-09-24)Bu çalışmada, üstüniletkenli senkron generatörlerinin kararlılık analizi, makinanın tek ve çift rotor ekranı olması durumu için yapılmıştır. Günümüzde, elektrik enerjisine olan gereksinimin gün geçtikçe artması, güç sistemlerinde, üretim birimlerinin (generatörlerin) güçlerinin gittikçe büyütülmesine, iletim ve dağıtım şebekelerinin gittikçe karmaşıklaşmasına yol açmaktadır. Bunun sonucu olarak, gittikçe büyüyen güç sistemlerinde kararlılık sorunu daha da önem kazanmaktadır. Diğer taraftan, artan elektrik gereksinimini karşılamak için, gittikçe daha büyük güçlü senkron generatörler gerekmektedir. Bu sorunların gelecekte de önemini koruyacağı görüşü ile bu çalışmada, son yıllarda üzerinde yoğun çalışmalar yapılan üstüniletkenli senkron makinanın kararlılık açısından simülasyonu yapılmıştır. Tezin birinci bölümünde, önce güç sistemlerinde artan üretim gücü ve kararlılık sorunu hakkında bilgi verilmiş ve üstüniletkenli generatörlerin üstünlükleri belirtilmiştir. Daha sonra, üstüniletkenliğin tanımı yapılmış ve üstüniletkenler konusunda yapılmış olan çalışmalar hakkında bilgi verilmiştir. Son olarak, üstüniletkenlerin uygulama alanları, özellikle güç sistemlerindeki uygulamaları konusunda yapılmış olan çalışmalar anlatılmıştır. Tezin ikinci bölümünde, üstüniletkenlerin temel özellikleri anlatılmış, sınıflandırılması yapılmış, Tip-1 ve Tip-2 üstüniletkenlerin özellikleri incelenmiştir. Daha sonra, üstüniletkenlerin kararlılığı açıklanmıştır. Tezin üçüncü bölümünde, üstüniletkenli senkron makinaların yapısal özellikleri tanıtılmış, alışılagelmiş senkron makinalardan olan farklılıkları verilmiştir. Sonra, tek ve çift rotor ekranına sahip üstüniletkenli senkron makina için matematiksel modeller elde edilmiştir. Son olarak, düzeltilmiş merdiven tipi eşdeğer devre kullanılarak, çift rotor ekranına sahip üstüniletkenli senkron makina için bir matematiksel model oluşturulmuştur. Tezin dördüncü bölümünde, tezde yapılmış olan simülasyon çalışması açıklanmış ve elde edilen sonuçlar verilmiştir. Son bölümde ise, sonuçlar değerlendirilmiş ve gelecekte bu konuda yapılabilecekler ile ilgili önerilerde bulunulmuştur.
-
ÖgeElektrik dağıtım sistemlerinde birey odaklı konfor öncelikli talep yönetimi için akıllı yöntem geliştirilmesi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021)Günümüz akıllı şebekesinde, tüketicilerin artan ekonomik beklentileri ve uygulanabilirliği yüksek ileri kontrol mekanizmaları sayesinde elektrik şebekesinde arz ve talep arasında dinamik bir denge geçişken enerji sistemleri ile aranmaktadır. Eskiden talep ve onu karşılayacak güç tahmini üzerine bir çalışmada izin verilen gün öncesi üretim planlarının yetersiz kalması halinde beklenmedik yükler için plansız kesintiler ile denge sağlanmaktaydı. Arz ve talep dengesini korumak için günümüzde talep yönetimi önem kazanmıştır. Talep yönetimi; son kullanıcıların elektrik tüketim veya üretim davranışlarının otomatik veya elle, bir fiyat sinyaline yanıt olarak (örneğin zamanla değişen elektrik fiyatına) veya elektrik piyasasında oluşan teklife göre doğrudan veya bir talep yönetim toplayıcı aracılığıyla (enerji sağlayıcı veya üçüncü taraf), ödül veya gönüllülük esaslı olarak çeşitli yöntem, strateji ve uygulamalarla şebeke olaylarına yardım edecek şekilde değiştirilmesi eylemleridir. Talep yönetiminin elektrik şebekesinde arz ve talebi, üretimin sınırlı olduğu yerlerde, zamanlarda dengelemek için kullanılması yeni bir kavram olmamakla birlikte değişen güç sistemi yapısında kullanımı üzerine yoğun pek çok çalışma yapılmaktadır. Bu çalışmaların yoğun olarak yapıldığı tüketicilerin başında, toplam elektrik tüketiminde sahip olduğu yüksek pay nedeniyle ev elektrik kullanıcıları gelmektedir. Elektrik dağıtım sistemi işleticileri özellikle ev enerji yönetim sistemleri ile evsel ısıtma, soğutma sistemlerini kapatarak, sıcaklık ayar değerleri ile oynayarak talep yönetiminin etkinliğini bu tüketici grubunda tecrübe etmektedir. Tüketicinin konforu (memnuniyeti) için ev enerji yönetim sistemleri aracılığıyla gerçekleşecek talep yönetiminde; tüketici tercihlerine göre gerekli evsel elektrik yük çalışma koşullarını oluşturabilen, katılımcı geri beslemeleri ve tepkilerine uygun yanıt veren bir yapı gerekmektedir. Kişilerin yaşam şekilleri, davranış biçimleri talep yönetiminde çok önemlidir çünkü aslında talep yönetimi; tüketim davranışlarını değiştirmek, geliştirmek için tasarlanmıştır. Talep yönetimi; talep toplayıcının yükü azalt, çoğalt, beklet gibi emrine müşterilerin davranış değişimleri ile cevap verebilme yeteneğinden söz etmektir. Dolayısıyla elektrik sağlayıcılar, iletim ve dağıtım sistemi yük tevzi birimleri, bağımsız sistem işletmecileri, talep yönetimi sağlayıcılar, talep yönetiminin başarısından etkilenirler. Bu tez çalışmasında elektrik dağıtım sistemlerinde birey odaklı konfor öncelikli talep yönetimi için akıllı bir yönetim yönteminin geliştirilmesi konu edilmiştir. Elektrik dağıtım sistemlerinde, birey odaklı talep yönetiminde ortaya çıkabilen konforsuzluk problemine farklı yaklaşımlarla yanıt aranmıştır. Literatürde talep yönetiminde yeteri kadar yer verilmeyen birey davranışının elektrik tüketimi ile ilişkisi araştırılmış, analizlerde elde edilen sonuçlara uygun birey davranışı odaklı elektrikli cihaz modelleri gerçekleştirilmiştir. Tüketici davranışlarını içeren kısa ve uzun dönem tüketim profilleri oluşturularak bunların her bir yük, sınıflandırılmış faaliyet, kategorilenmiş yük türleri, farklı zaman dilimi ve tüketim payları için ayrıntılı analizleri yapılmıştır. Talep yönetiminde bireylerin talep yönetim programına katılımında önemli bir teşvik unsuru olan ancak literatürde yeteri kadar yer verilmeyen karbondioksit salınımlarının yönetilebilir potansiyelinin belirlenmesi yine ele alınan bir başka konudur. Birey davranışları ile şekillenen elektrik tüketimi kaynaklı oluşan karbondioksit salınımının her bir faaliyet, yük, kategorilendirilmiş yük türleri ve zaman dilimleri için toplam karbondioksit salınımdaki payları elde edilmiştir. Ev enerji yönetim sistemleri aracılığıyla gerçekleştirilecek konfor tabanlı talep yönetimi için uygulanabilir, yeni konfor ölçme ve değerlendirme yöntemi geliştirilmiştir. Literatürde yaygın kullanılan yük yönetim yöntemlerinin talep yönetimindeki yetersizlikleri yapılan analizlerle gösterilmiştir. Yeni konfor temelli yönetim yöntemi ve literatürde yaygın tercih edilen mevcut yönetim yöntemi için konfor ve maliyet değerlendirmeleri yapılmıştır. Tüketici konforunu, tüketim maliyetini en iyilemek için bulanık mantık temelli yönetim, kural tabanlı yönetim ve dinamik programlama esaslı en iyilemeler yapılmıştır. Parçacık sürü algoritması ve genetik algoritmalar güneş santrali varlığını da içerecek şekilde farklı amaç en iyilemeleri için kullanılmıştır. Çoklu amaç en iyileme için yine genetik algoritmalarla farklı durumlara ait çözümler aranmıştır. Konfor temelli yönetim için talep yönetimi ve mevcut ev enerji sistemleri yönetim altyapıların bu uygulamalara ne derece yatkın olduğu incelenmiş, yetersizliklerinin nasıl giderilebileceği gösterilmiş, konforu ölçen, arttıran önerilerde de bulunulmuştur. Birey davranışının incelenmesi ve modellenmesi kapsamında yapılan çalışmada, birey davranışına dayalı az girişli oldukça gerçekçi çıkış üreten yük modellerinde, enerji analizörü ile alınmış birer dakikalık ve saniyelik ölçüm verileri kullanılmıştır. Evde elektrik tüketiminde etkin on altı farklı yük için yönetilebilirlik durumu, ilgili yükün çalışmasında yürütülen her bir işlem aşamaları ve süreleri oldukça detaylı sunulmuştur. Bulaşık makinesi, çamaşır makinesi için hem blok hem de kısmi ertelenebilirlik durumları incelenmiş ve buna özgü erteleme yapılabilir yük modelleri oluşturulmuştur. Her bir cihazın kullanıcı ile ilişkisi; kullanım alışkanlığı, davranış uyarlaması, davranış, evin fiziksel ve çevreye özgü iklimsel etkilerine göre kurulmuştur. Buzdolabı ve derin dondurucunun soğuk yük talep artışını önleyen bir biçimde çalışması sağlanmıştır. Elektrikli süpürge kullanım davranışı gerçekte olduğu gibi ev işi faaliyetinde çok sayıda kısa süreli kullanımlara imkan verebilmektedir. Elektrikli fırın için kullanıcının çalışmasını sonlandırabildiği bir yük modeli elde edilmiştir. Pişirme süreleri kullanım durumuna uygun rastgele atanmıştır. Televizyon ve uydu alıcı için bekleme modunu da içeren yük modelleri sağlanmıştır. Televizyon izleme süresine uygun kullanım alışkanlığı modele yansıtılmıştır. Bilgisayar kullanımı internet faaliyeti ile ilişkilendirilmiştir. Aspiratörün yemek faaliyetinde kullanımı gerçekleştirilmiştir. Ütü ev işi faaliyetinde, kullanım süresi rastgele atanarak çalıştırılabilir. Termosifon elektrik tüketiminde belirleyici bir yüktür. Buna ait modellemede sıcak su kullanım profillerinin üretilmesi sağlanmıştır. Banyo, temizlik ve bulaşık yıkama gereksinimleri bu yükün kullanımı ile ilişkilendirilmiştir. Kombinin hem sıcak su hem de ortam ısıtması için kullanımı mümkündür. Oda termostatı bulunması hali de modellerde yer almıştır. Hem ev hem de dış çevrenin iklimsel yansımaları klimanın kullanımını gerektirecek biçimde modellenmiştir. Çalışmada soğutma amaçlı kullanımı sağlanmıştır. Çamaşır kurutucusu için çamaşır yıkama ile bağlılık kurulmuştur. Evler için elektrikli araba yüksek tüketime sahip bir yüktür. Kullanım durumuna uygun başlangıç şarj düzeyi ve hedeflenen şarj seviyesine göre bir modellemeye yer verilmiştir.Aydınlanma şiddeti yetersizliği kullanıcıları lamba kullanımına yönlendirecek biçimde modeli oluşturulmuştur. Yönetilebilir cihazlara müdahaleler ile konforda meydana gelen değişimler ele alındığında bulaşık makinesi ve çamaşır makinesinin kısmi erteleme sürelerinin 30 dakika, blok erteleme sürelerinin ise sekiz saate kadar mümkün olabildiği elde edilmiştir. Belirlenmiş bir güç seviyesi altında kalacak biçimde bazı cihazların çalışmasının durdurulması veya ertelenmesinin hem ısıl konfor hem de görev zamanı bitişine ait konforu etkilediği görülmüştür. Birey odaklı konfor öncelikli talep yönetimi için oluşturulan yapıda faaliyetlerin bir saat önceye veya sonraya alınması toplam tüketimde büyük bir değişime yol açmamasına rağmen gece, sabah, kuşluk, öğleden sonra ve akşam zaman dilimlerinde değişimler oluşturmuştur. Faaliyetlerin normal faaliyet süresinden bir saat öncesi başlamasının kuşluk ve gece 2 olarak belirtilen (22.00-24.00) zaman aralığında tüketimleri azalttığı elde edilmiştir. Faaliyetlerin bir saat sonra başlatılmasının sabah ve akşam elektrik tüketimlerinde normal faaliyet başlangıç zamanına göre azalma sağladığı görülmüştür. Normal faaliyet kalıbında gece 1 (24.00-6.00) ve öğleden sonra zamanları bir saat ertelenmiş senaryolara göre en az tüketime sahiptir. Yönetilebilir talep büyüklüğünün toplam tüketimde önemli bir paya (%56,7) sahip olduğu elde edilmiştir. Yönetilebilir yük potansiyelinin bilinmesi evsel talep yönetiminin başarısını arttıracak tarife ve teşvikler için önemli kazanımlar sunmaktadır. Evsel talep yönetiminde yönetilebilir karbondioksit salınım potansiyelinin elde edilmesi yönetilebilir elektrikli cihazların kontrolü ile hedeflenmiştir. Gün öncesi planlanan üretim kaynaklarının hedeflenen karbondioksit salınım değerinin altına indirilmesinin talebin yönetilmesi ile gerçekleştirilebilir olduğu görülmüştür. Yönetilebilir doğrudan karbondioksit salınım değerlerinin farklı zamanlardaki durumuna uygun politikalarla çevreye duyarlılığı yüksek katılımcıların talep yönetimine katılımı mümkün olabilir. Konfor en iyileyen öncelik temelli yeni bir yönetim yöntemi çalışmasıyla ev enerji sistemlerinde kolayca uygulanabilir kural tabanlı yeni bir yöntem gerçekleştirilmiştir. Statik öncelik temelli yönetimlerin neden olduğu konforsuzluklar dinamik öncelikleme yöntemiyle azaltılmıştır. Geliştirilen yöntemin başarısı tüm olası farklı önceliklemeler için analiz edilmiş en iyi fiyat ve en iyi konfor sağlayan çözümlerin ısıl esneklik ekli dinamik öncelikleme temelli yönetimle sağlandığı görülmüştür. Ev enerji sistemlerinde uygulanabilirliği mümkün konfor ölçme, izleme ve değerlendirme yöntemi tanıtılmıştır. Önceliklemeler için bulanık mantık temelli yaklaşımlar da sergilenmiştir. Evsel talep yönetiminde en iyilemeler popülasyon temelli algoritmalarla güneş santrali mevcut olma durumu da göze alınarak gerçekleştirilmiştir. Önceliklemesiz yönetimde, güç sınırı olup olmama durumuna göre çeşitli en iyilemeler yapılmıştır. Parçacık sürü algoritması ve genetik algoritma tek amaç en iyilemeleri için tercih edilmiştir. MATLAB ortamında yazılan algoritmalarla farklı tarife tiplerinde konfor en iyilemelerini sağlayacak yük çalışma planları elde edilmiştir. Öncelik temelli yönetimlerle belirli güç sınırı altında en iyilemeler genetik algoritmalarla yine farklı tarife seçenekleri için analiz edilmiştir. Konforu en iyileyen çözümler için yük çalışma planlarının ev enerji sistemleri tarafından elde edilmesine yönelik çözümler sunulmuştur. En iyileme çalışmaları aynı zamanda 100 ev için yine toplu maliyet ve karbon salınımı azaltan çözümler için yapılmıştır. Bu tez çalışmasında hem şebeke hem de tüketici beklentilerine özgü çözümlerin mümkün olduğu görülmüştür.
-
ÖgeSensor validation and fusion for system monitoring(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021)With the thesis, it will be feasible to bring state surveillance up to date with modern technologies and build a platform for scientific research. Through academic works, studies on this issue will give direction and solution partnerships to Turkey's industry. When a defect occurs in industry, it can harm the system, causing it to stop operating for a period of time or to perform inefficiently. Maintenance of the system results in increased expenses for business in certain scenarios. State monitoring methods are model-based tools that are commonly used in industries. During the rise of the fault, no error signal is created in these systems. To avoid this problem, detection and diagnosis are focused on the time between the onset of the fault and its discovery. As a result, an intelligent signal-based monitoring application for usage in an industrial system is required. The goal is to monitor the system and assess the status by merging and evaluating data from several sensors (data fusion). As a result, focusing on these topics will help us detect early faults before they cause system damage and lower maintenance costs. In this thesis a data fusion technique is used for condition monitoring (CM) and fault detection (FD) of electrical motors (EM) utilizing Kalman filtering method. One of the most well-known data fusion approaches is Kalman filtering. It has difficult mathematics. The core mathematics of the kalman filter, on the other hand, is discussed here. In this thesis, it is decided to employ the Kalman filtering method, which is one of the most well-known methods, for data fusion. As a result, in the next parts of this study, the Kalman filter is chosen as the major approach for data fusion application. Note that, there is no example of distinguishing the fault source in the literature utilizing a data fusion strategy powered by Kalman filtering. In other words, the application of FD and CM via data fusion using the KF technique is innovative in this thesis. An EM data set is used as a case study, along with potential sensor and process problems. This technique also allows for sensor validation (SV) and fault tracking (either the sensor or the process). Two case studies are investigated in this thesis separately. The purpose of that, is to apply the proposed method on two types of signals with different characteristics, to demonstrate the capability of the suggested approach. First case study is current signals which are received from two sensors with different biases and noises. In other words, biases and noises with varying characteristics are considered to be present in the sensors. Kalman filtering is used to calculate fused current information. Following that, the impact of measurement and process noises on the fused signal is discussed. consequently, the suggested method can distinguish if a sensor or a process is malfunctioning. Then, the fused and original signals are compared in terms of spectral and statistical characteristics. To illustrate, related figures and tables are shown in following chapters. In mentioned tables you can find statistical data including mean square error, root mean square, standard deviation, mean value and kurtosis, correspondingly. In addition, to perform SV, the Kalman gain is monitored to examine the influence of process and measurement noise. Kalman Gain eliminates the process defect. Following that, the defects in the sensors are identified using spectrum outputs such as power spectral densities and coherences. Finally, the defective sensor(s) are effectively removed. Second case study is vibration signals which have stochastic characteristics. However, current signal has deterministic characteristics. Vibration signals indicating various aging stages of an induction motor are employed as the case study. For this conditions, an Integrated Fault Evaluation (IFE) approach is proposed. The suggested approach makes use of a data fusion algorithm that is further improved by the Kalman filter (KF). furthermore, IFE is accomplished using statistical and frequency domain features. The capacity of distinguishing between system aging and process issues is the study's most significant contribution. For this purpose, a health information (HI) rate is determined that can distinguish the influence of process noise and system age. Three scenarios are developed and investigated individually using the IFE method. The first scenario is a measuring issue in which all sensors are defective. The second scenario is a sensor issue, in which one of the sensors is malfunctioning. The third scenario is a defective process with growing process noise as the system ages. It is attempted to distinguish between process noise and system aging in this case. The HI idea is provided for this aim. The most significant aspect of the IFE strategy is HI. Because, as the process noise grows, the information about aging included in the fused signal is lost. A threshold must be specified to differentiate between process noise and system aging. Therefore, initially, two important factors are determined, and then the HI idea is created around those factors. The previously described threshold is extracted following detailed examinations and observations.