Geri Dön

Yük tahmini yöntemleri ve Çukurova Elektrik A.Ş., Kepez Elektrik T.A.Ş. bölgelerine uygulanması

Load forecasting methods and application of Çukurova Elektrik A.Ş., Kepez Elektrik T.A.Ş. regions

  1. Tez No: 100948
  2. Yazar: EKREM GÜRSOY
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ADNAN KAYPMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 144

Özet

YÜK TAHMİNİ YÖNTEMLERİ VE ÇUKUROVA ELEKTRİK AŞ., KEPEZ ELEKTRİK T.A.Ş. BÖLGELERİNE UYGULANMASI ÖZET Elektrik enerji sistemlerinde, tüketicilerin talep ettikleri elektrik enerjisinin ekonomik, güvenilir, yeterli, kaliteli ve sürekli olarak sağlanmasının sosyal ve ekonomik yaşam üzerine büyük etkisi nedeniyle, elektrik enerji sistem planlaması çok dikkatli bir şekilde yapılmalıdır. Elektrik enerji sistem planlaması yük tahmini ile başlar. Yük tahmini sistem planlaması ve işletilmesinde büyük öneme sahiptir. Yük tahmini elektrik üretim, iletim ve dağıtım sistemlerinin kurulmasında ve genişletilmesinin belirlenmesinde kullanılır. Yeni enerji sistemi kurulması ve genişletilmesi uzun zaman aldığından ve büyük yatırımlar gerektirdiğinden, 2 yıldan 10 yıla kadar kararların alınması gerekir. Ayrıca planlama işletme ve üretim maliyetlerinin ekonomik analizini de gerektirdiğinden güç sistemi planlaması gelecekteki 15 ile 30 yıllık bir süreyi kapsayabilir. ileriye yönelik yapılan tahminlerin gerçek değerlerin altında kalması enerji sisteminin aşın yüklenmesine ve düşük enerji kalitesine neden olur. Tahminlerin yüksek olması maliyetlerin artmasına ve sistemin düşük kapasite ile çalışmasına sebep olmaktadır. Bunun için yeni veriler elde edildikçe tahminler de yenilenmelidir. Yük tahmini kısa, orta ve uzun dönem tahminleri olmak üzere üç gruba ayrılabilir. Kısa dönem yük tahmini güç üretim ve enerji yönetim sistemlerinin gerçek zamanlı kontrolü için en önemli prosedürlerden biridir. Enerji santralının ve grupların çalışmasının planlanması, hidro-termal koordinasyonu ve üretimin minimum maliyetle yapılması için kullanılır. Özellikle hava koşullan ve gün tipleri kısa dönem yük tahminlerini etkiler. Orta dönem yük tahminleri 1 ile 8 yıllık bir süreyi ve uzun dönem tahminleri 8-30 yıllık bir süreyi kapsar. Sistem kapasitesinin belirlenmesi ve planlamasının yapılması xııiçin kullanılır. Orta ve uzun dönem yük tahminlerini ekonomik ve sosyal faktörler etkiler. Yük tahmini yapılırken yükler genel olarak 5 alt gruba ayrılabilir: konutlar, ticari, endüstri, resmi daireler ve diğer yükler. Yük tahmini metodu ve serbest değişkenler tahminin doğruluğunu etkiler. Eldeki veriler ve yükün özelliği tahmin metodunu ve değişkenleri belirler. Yük tahminini etkileyen birçok faktör vardır. Bunlardan bazıları nüfus, ekonomik veriler, sezonluk değişimler (sıcaklık, nem,...), endüstriyel ve şehir planlan, sosyal ve teknolojik faktörler. Literatürde bulunan tahmin metotlarım genel olarak üç grupta toplayabiliriz: İstatistiksel yöntemler, yapay sinir ağlan, bulanık mantık. Bunların yanında uzman sistemler, son kullanım metodu, yüzeysel yük tahmini, uzman sistemler gibi yük tahmini yöntemleri de vardır. Bu çalışmada ÇEAŞ ve KEPEZ ELEKTRİK T.A.Ş. Bölgelerinin 2020 yılma kadar enerji ve puant güç tahminleri istatistiksel metotlar ve yapay sinir ağlan kullanılarak yapılmıştır. Bölgeler için elde edilen sonuçlar: Tablo l.ÇEAŞ ve KEPEZ ELEKTRİK T.A.Ş. görev bölgeleri enerji ve puant güç tahminleri X111

Özet (Çeviri)

LOAD FORECASTING METHODS AND APPLICATION OF ÇUKUROVA ELEKTRİK AS., KEPEZ ELEKTRİK T.A.S. REGIONS SUMMARY Electric energy used by consumers in electric energy systems, has to be supplied in economic, reliable, sufficient, quality manner, as it has an important effect in social and economic life, electric energy system planning must be done carefully. Electric energy system planning begins with load forecasting. Load forecasting has a great importance in system planning and managament. Load forecasting is used to define electric production, transmission and distribution system establishing and expansion. Since new energy system establishing and expansion takes so much time and require big financial investment, 2 to 10 years decisions have to be made. Also, because of forecasts require production and managament analyses, power system planning covers 15 to 30 years in the future. Under estimation of loads in the future cause overloading of energy systems and low energy quality; over estimation of loads cause system to work with low capacity factor and increase the costs. In order to provide a good forecast, load forecasts can be renewed when new data are obtained. Load forecast can be classified into short time, medium time and long time predictions. Short time load forecasting covers one hour to a month ahead forecasts. Short time load forecasting is one of the most important procedure in the real time control of power generation and energy management systems. It is used for establishing power station operation planing, unit commitment, hydro-termal coordination. Especially wheather conditions and day type affect the short time load forecasting. The medium time covers 1 to 8 years and long term load forecasts covers 8 to 30 years ahead predictions. They are used to predict capacity and planning of the system. Mid-long term forecast refer to industry, aggriculture, peoples daily life, social development and other factors. xivLoads used in the forecasting can be classified into 5 groups: houses, comercial, industrial, public places and other loads. Load forecasting method and free parameters affect the correctness of forecast. Historical data and the type of load specify the forecasting method and the parameters. There are so many factors that influence load forecasts. Some of them are: population, economic data, seasonal factors (heat, humudity,...), historical data, industrial and city plans, social factors, technology,... In literature there are so many forecasting methods. Generally there are 3 groups of method: Statistical Methods, Neural Networks, Fuzzy Logic. Regression analyses, exponantial smoothing, Box- Jenkins Models are some statistical methods. There are some other methods that are rarely found in literature: end-use methods, spatial load forecasting, expert systems. This study forecasts the the power consumption and peak power demand of ÇEAŞ and KEPEZ ELEKTRİK T.A.Ş. regions, using statistical and neural networks through the years, 1999 and 2020. Forecasting results for the regions are: Table 1. ÇEAŞ and KEPEZ ELEKTRİK T.A.Ş. regions load and peak power forecasts. XV

Benzer Tezler

  1. Tez No

    95508

    Yarıiletkenlerde elektron taşınımının Monte Carlo yöntemi ile incelenmesi

    Investigation of electron transport in semiconductors using Monte Carlo method

    MEHMET ESEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Fizik ve Fizik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. METİN ÖZDEMİR

  2. Tez No

    180054

    Elektrik enerjisinde yük tahmini yöntemleri ve Türkiye'nin 2005-2020 yılları arasındaki elektrik enerjisi talep gelişimi ve arz planlaması

    Load forecast methods of electrical energy and electrical energy demand development and supply planning of Turkey between years 2005-2020

    UĞUR CAN YOLDAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ TAPLAMACIOĞLU

  3. Tez No

    196526

    Yük tahmin yöntemleri ve Ankara merkez metropol alan için regresyon analizi yöntemi kullanılarak uygulanması

    Load forecasting methods and an appplication for Ankara central metropolitan area by using regression analysis

    FATİH ŞENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ TAPLAMACIOĞLU

  4. Tez No

    501435

    Brushless DC motor control under varying load conditions

    Değişken yük koşulları altında fırçasız DC motor denetimi

    SALİH MURAT KARA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BARBAROS ÖZDEMİREL

  5. Tez No

    639896

    Elektrik piyasalarında talep yönetimi

    Demand management in electricity markets

    MUSTAFA CANBERK CEYLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAMAZAN ÇAĞLAR

Geri Dön