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: 84

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. 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

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALTUĞ BOZKURT

    DOÇ. DR. BEDRİ KEKEZOĞLU

  3. 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

  4. Hibrit elektrikli araçlarda batarya performans ve yakıt tüketimi değerlerinin modellenmesi ve optimizasyonu

    Modeling and optimization of battery performance and fuel consumption in hybrid electric vehicles

    YAVUZ ERAY ALTUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN AKIN KUTLAR

  5. Panoramik görüntüler üzerinden su altı hedef tespiti: DBSCAN ve derin öğrenme ağları ile bütünleşik bir yaklaşım

    Underwater target detection via panoramic images: An integrated approach with DBSCAN and deep learning networks

    FATMA KÜBRA AKIN KÜÇÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ÖZKOL