Geri Dön

Yapay sinir ağları ile çevre koşulları etkili bölgesel yük kestirimi

Regional load forecasting using artificial neural networks considering weather conditions

  1. Tez No: 198656
  2. Yazar: YUSUF ÇİLLİYÜZ
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. FARUK ARAS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde teknolojinin gelişmesi ile artan enerji ihtiyacının karşılanabilmesi için üretim, iletim ve dağıtım sistemlerinin geleceğe dönük olarak tesis edilmesi gerekmektedir. Bu sistemlerin düzenli bir şekilde tesis edilebilmesi için geçmiş yıllara bağlı olarak artan yük talebi ve meteorolojik veriler göz önünde bulundurularak uzman sistemler aracılığı ile yük kestirimi yapılmaktadır. Bu tezde yapay sinir ağlarının ileri beslemeli geri yayılım algoritmalı modeli kullanılarak Bursa İli'ndeki 154kV'luk iletim sistemi için bölgesel olarak çevre koşullarını dikkate alan yük kestirimi yapılmaktadır. Bu çalışmada yapay sinir ağları ile çok fazla matematiksel hesaplamalara ve zamana ihtiyaç duyulmaksızın gerçekleştirilen yük kestirimi, rüzgar, nem ve sıcaklık gibi çevresel değerler ile ilişkilendirilmektedir.

Özet (Çeviri)

Today energy production, transmission and distribution systems should be installed to compensate the increasing of energy demand that is caused by the development of technology. The load demand and weather condition data of recent years are used to install the system properly and the load is forecasted by using expert systems. In this thesis, load is forecasted by using the model of the feed forward-back propagation algorithm of artificial neural networks (ANN) by considering regional weather conditions for 154kV transmission system of Bursa City. It has been observed that load forecasting by using ANN does not require much mathematical computation and time. It has been also deduced that weather conditions such as wind, humidity and temperature affect the result of load forecasting.

Benzer Tezler

  1. Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace

    Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı

    ALİ CENK KESKİN

    Doktora

    Fransızca

    Fransızca

    2009

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JEAN MARC SOREL

    PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM

  2. Prostat adenokarsinomlarında psa değerlerinin gleason skor ve klinik evre ile ilişkisi

    The relation between psa and gleason score and clinical phase in prostate adenocarsinoma

    HACI HASAN ESEN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    PatolojiSelçuk Üniversitesi

    Patoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MUSTAFA CİHAT AVUNDUK

  3. Bölgesel güneş enerji potansiyelinin belirlenmesinde yeni bir yaklaşım

    A new approach in determining the regional solar energy potential

    ERŞAN ÖMER YÜZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EnerjiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALTUĞ BOZKURT

    DOÇ. DR. BEDRİ KEKEZOĞLU

  4. Turizmin çevresel etkilerinin değerlendirilmesi ve çevre duyarlı sürdürülebilir turizm modeli

    Environmental impact assesment of tourism and environment sensitive sustainable tourism model

    FUAT GÜNDÜZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. GÜLDEN ERKUT

  5. A video dataset of incidents & video-based incident classification

    Felaket video veriseti & video-tabanlı felaket sınıflandırması

    DUYGU SESVER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL