Geri Dön

Dağıtım sisteminin özelleştirilmesi ve yapay sinir ağları ile yük tahmini

Distribution system and long term load forecasting using artificial neural network

PDF İndir

  1. Tez No: 196525
  2. Yazar: HİLAL AYBİKE AKAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CENGİZ TAPLAMACIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 110

Özet

Bu tezin Enerji Dağıtım Sisteminin Özelleştirilmesinde (EDSÖ) rol almak isteyenşirketlere referans olacağı düşünülmektedir. Bu çalışmanın gerçekleştirilmesi birbölgedeki yük tahmininin daha sağlıklı yapılabilmesine olanak tanımaktadır.Bu çalışmada, 12. Bölge ve Türkiye için uzun dönem yük tahmini uygulamasıYapay Sinir Ağları (YSA) ve Regresyon Analizi metoduyla gerçekleştirilmiştir. Geriyayılım algoritması kullanan bir YSA modeli ve çok değişkenli regresyon analizimodeli uygulanmıştır.Yükü etkileyen faktörler olarak nüfus, gayri safi milli hasıla, gelişim hızı, sanayiüretim endeksi, petrol fiyatları gibi ekonomik ve sosyal göstergeler temel alınmıştır.Son olarak, seçilen örnek veriler kullanılarak sonuçlar hem regresyon analizindehem de YSA da test verileri ile karşılaştırılmıştır. Test sonuçlarına göre YSAmodeli 12. görev bölgesinde regresyon modelinden daha başarılı olmuştur.Bilim Kodu : 905Anahtar Kelimeler : Dağıtımın Özelleştirilmesi, Yük Tahmini, YSA, Regresyon.Sayfa Adedi : 98Tez Yöneticisi : Prof. Dr. M. Cengiz TAPLAMACIOĞLU

Özet (Çeviri)

This thesis will be a reference for organizations that are interested in electricitymarketing. In this thesis, using artifical neural network architecture in long termload forecasting, the better results are obtained.Long term load forecasting is achieved using regression analysis and artificialneural network methods in the scope of privatization of energy distributionsystem. In this thesis, a multilayer feed-forward neural network based long termload forecasting method is chosen.It is known that electricity load depends on many factors such as population, GrossNational Product (GNP), Development Velocity (DV), Industrial Production Index(IPI) and petroleum price. Artificial neural network is trained by using past loggeddata and results are compared with both test data of artificial neural network andregression analysis results. As a result of, an artificial neural network model whichsucceeds better than regression analysis model is used for 12th region.Science Code: 905Key Words : Energy Distribution System, Long Term Load Forecasting,Artificial Neural Networks, Regression.Page Number : 98Adviser : Prof. Dr. M. Cengiz TAPLAMACIOĞLU

Benzer Tezler

  1. Tez No

    885503

    Machine learning applications for time series analysis

    Zaman serileri analizi için makine öğrenmesi uygulamaları

    MERT CAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATABEY KAYGUN

  2. Tez No

    904448

    Özel bir piston ve kilit mekanizmasına sahip yüksek başlangıç ivmeli göğüs kompresyon cihazının tasarımı, simülasyonu ve üretimi

    Design, simulation, and fabrication of a high initial acceleration automatic chest compression device with a special piston and locking mechanism

    AHMET KAĞIZMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VOLKAN SEZER

  3. Tez No

    92903

    Türkiye'de enerji sektöründe uygulanan özelleştirme politikalarının mukayeseli analizi

    Başlık çevirisi yok

    BARIŞ TEOMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriGazi Üniversitesi

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. VEDAT BİLGİN

  4. Tez No

    341116

    Classification of electricity customers based on real consumption values using data mining and machine learning techniques and its corresponding applications

    Elektrik abonelerinin gerçek tüketim verilerinin veri madenciliği ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak sınıflandırılması ve ilgili uygulamaları

    MUHAMMET TUĞBERK İŞYAPAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERDANUR ALPASLAN

  5. Tez No

    518491

    The effects of communication delay on the operation ofdistributed energy resources in power distribution systems

    Haberleşme sistemindeki gecikmelerin dağıtım sistemlerindeki dağıtık enerjı kaynaklarının işletimi üzerindeki etkileri

    NEGAR DASHTI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK

Geri Dön