Yapay sinir ağları kullanılarak kısa dönem yük tahmini
Short term load frocasting using artificial neural network
- Tez No: 165811
- Danışmanlar: PROF.DR. SEZAİ DİNÇER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Ill YAPAY SINIR AĞLARI KULLANARAK KISA DÖNEM YÜK TAHMİNİ (Yüksek Lisans Tezi) Erhan KARABAŞ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Mayıs 2005 ÖZET Bu tezde, kısa dönem yük tahmini uygulaması için güncel bir teknik olan yapay sinir ağları önerildi. Planlamacının bilgisi ve tecrübesi kullanılarak yapılan yük tahminlerine göre çok daha başarılı olan, geri yayılım algoritması kullanan bir yapay sinir ağı modeli seçildi. Yükü etkileyen faktörler olarak zaman, sıcaklık, nem, rüzgar ve geçmiş günlerden gelen elektrik yük verileri temel alındı. Son olarak, seçilen yapay sinir ağı örnek veriler kullanılarak denendi ve sonuçlar karşılaştırıldı. Bu çalışma kapsamında tasarlanan yapay sinir ağı modeli için bir MATLAB kodu ve bir Java programı yazılmış, programlar geçmiş veriler ile çalıştırılmış ve elde edilen sonuçlar gerçek yük verileri ile karşılaştırılmıştır. Bilim Kodu : Anahtar Kelimeler : Yük Tahmini, Yapay Sinir Ağları, Sayfa Adedi : 85 Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Sezai DİNÇER
Özet (Çeviri)
IV SHORT TERM LOAD FROCASTING USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (M.Sc. Thesis) Erhan KARABAŞ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ May 2005 ABSTRACT In this study, an approach in short term load forecasting is proposed by using artificial neural network architecture. For forecasting the electricity load more efficient and prosperous, artificial neural network model is chosen. This method is more accurate then the forecaster knowledge and experience based forecasting methods. In this thesis, a multilayer feed-forward neural network based short term load forecasting method chosen. It is known that electricity load depends on many factors such as time, temperature, humidity and wind. In this work there is a MATLAB code and a JAVA based computer program written for prediction of the load. The network is trained by using historical data and results are compared with actual load values. Science Code : Key Words : Short term Load Forecasting, Artificial Neural Networks Page Number: 85 Adviser : Prof. Dr. Sezai DİNÇER
Benzer Tezler
- Ann based electricity consumption forecasting in Yasar University
Yapay sinir ağları kullanılarak Yaşar Üniversitesi yük tahmini
TUTKU ÇİMENDERE BUTEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HACER ÖZTURA
- Elektrik enerji tüketiminin kısa dönem yük tahmini ve mevsimsellik analizi
Short-term load forecasting and seasonal analysis of electrical energy consumption
SENA ÇADIRCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM GÜRSU TEKDEMİR
- Doğrusal ve doğrusal olmayan yük tahmini algoritmalarının Güney İlçesi için performanslarının karşılaştırılması
Linear and non-linear load forecasting performance comparison of algorithms for Guney Town
KÜBRA KAYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FATİH ONUR HOCAOĞLU
- Short-term load forecasting by using artificial neural networks
Yapay sinir ağları kullanarak kısa süreli yük tahmini
USMAN NAJEEB KHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. CAVİT FATİH KÜÇÜKTEZCAN
- Yapay zeka modelleri kullanarak ankara bölgesinin kısa dönem elektrik enerjisi yük tahmini
Short term electric energy load forecasting of ankara region using artificial intelligence methods
TUĞBA AKMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMAL YILMAZ
DOÇ. DR. YUSUF SÖNMEZ