Forecasting of short term and mid term İstanbul natural gas comsumption values by neural network algorithms
Kısa ve orta vadeli İstanbul doğal gaz tüketiminin yapay sinir ağları algoritmaları ile tahmin edilmesi
- Tez No: 237954
- Danışmanlar: PROF. DR. BEKİR KARLIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fatih Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 157
Özet
Bu calışmada yapay sinir ağları algoritmaları kullanılarak saatlik, günlük, haftalık ve aylık doğal gaz enerjisi tahmini için uygun modellerin bulunması amaçlanmıştır. Bilindiği üzere doğal gaz tüketiminin doğru tahmin edilmesi hem gaz dağıtıcıları hem de tüketicileri açısından önemlidir. Doğal gaz dağıtıcısı açısından incelendiğinde, doğru tahmin değerleri sistemde olusabilecek hataları azaltır ve gaz dagıtım limitlerinin doğru şekilde programlanabilir hale getirir. Bu sayede gaz sistemleri cok daha gerçekçi ve karlı hale gelir. Ayrıca tüketici açısından bakıldığında doğru tahmin değerleri sistemde oluşabilecek hatalari azaltacağından ve bu sayede dogal gaz kesintisi olmayacağından dolayı iyidir.Bu calışmada öncelikle gaz tüketimine etki eden faktörleri belirlemek icin kapsamlı faktor analizi calışması gerçekleştirilmistir. Bulunan sonuçlar geri beslemeli yapay sinir ağları modellerine uygulanmıştır. Yapay sinir ağlari tahmin yöntemi uygulamalarının kullanılmasının amacı algoritmaların doğrusal olmayan verilerin modellemesinde iyi sonuçlar vermesi ve birden fazla tahminin ayni anda yapılabilmesidir. Yedi değisik yapay sinir ağları algoritması uygulanıp bunların karşılastırılması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to find a suitable natural gas energy forecasting model for hourly, daily, weekly and monthly values by using artificial neural networks(ANN). As it is known, accurate forecasting is important for both gas distributors and consumers. On the view point of distributors, with accurate forecasting the number of false alarms would be significantly decreased and tranship limits would be scheduled.By this way gas systems would be more reliable and profitable. Although accurate forecasting values are good for general consumers there will be no disconnect and breakdown etc. In this study wide factor analyzing study is done in order to find the factors that effects the gas consumptions. Founded results were applied to ANN feed forward back propogation algorithm models.The reasons behind choosing ANN are the ability of ANN to forecast future values of more than one variable at the same time and to model the nonlinear relation in the data structure. Seven different algorithm models were used and comperison of their performance were done.
Benzer Tezler
- Türkiye elektrik piyasasında kapasite mekanizması uygulaması ve santral gelirlerine katkısına ilişkin inceleme
Capacity mechanism in turkish electricity market and its contribution to power plant revenues
HÜSEYİN VOLKAN YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Uzaktan algılama verileriyle orman yangını analizi
Forest fire analysis with remote sensing data
COŞKUN ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ SUNAR
- Türkiye elektrik piyasası kısa dönemli referans fiyat tahmini
Turkish electricity market short term market clearing price forecasting
SERCAN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Ekonometriİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL
- Dağıtım şebekesinde kısa dönem yük tahmini
Short-term load forecasting in distribution network
MERT SAÇLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN EMRE TÜRKAY