Geri Dön

Short-term on-line load forecasting algorithms in power systems

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 2906
  2. Yazar: İBRAHİM BESLEME
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NEZİH GÜVEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Güç sistemi, Model tanılama, Yük kestirimi. Zaman serileri, Uygulamalı Kalman Süzgeci, Özyineli Enküçük Kareler. iv, Power system, Model identification, Load forecasting, Time series, Adaptive Kalman Filter, Recursive Least- Squares
  7. Yıl: 1988
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 116

Özet

ÖZET GÖÇ SİSTEMLERİNDE KISA-'SÜRELİ ÇEVRİM İÇİ YÜK KESTİRİMİ ALGORİTMALARI BESLEME, İbrahim Yüksek Lisans Tezi, Elk. ve Elkt. Müh. Böl. Orta Doğu Teknik Üniversitesi Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Nezih GÜVEN Şubat 1988,10^ sayfa Bu tezde enerji tesislerinde kullanılmak üzere geliştiril miş iki değişik kısa-süreli çevrimiçi yük modelleme ve kestirim algoritması incelenmiş ve bunların benzetim çalışmaları yapılmış tır. İlk yaklaşım bir tek nokta için zaman serileri yaklaşımını ve beyaz gürültüyü girdi olarak kullanır. Bu yaklaşım otokorelas- yon ve kısmi -otokorelasyon fonksiyonlarını tanılamak için kullanır Model değiştirgeni eri ise özyineli enküçük kareler algoritması ile yenilenir. İkinci yaklaşım durum uzay gösterimine dayanır. Bu yöntem özyineli enküçük kareler ve uyarlamalı Kalman süzgeci algoritmalarını uygun bir şekilde birleştirerek model değiştirgen- lerini ve durumlarını tahmin eder. Geliştirilen bu iki algoritmanın performansları gerçek bir güç sisteminden onar dakikalık ve saatlik aralıklarla alınan iki haftalık yük verileri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Durum uzay yaklaşımının ise katsayı matrisinin başlangıç değerlerine ve aktarıcılarda var olan gürültüye bağımlılığı incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT SHORT-TERM ON-LINE LOAD FORECASTING ALGORITHMS IN POWER SYSTEMS BESLEME, Ibrahim M.S. in E.E.E., M.E.TiU. Supervisor : Assoc. Prof. Dr. A. Nezih. GÜVEN February 1988,103 Pages In this thesis two on-line short-term load modeling and forecasting algorithms are developed and simulated. The first algorithm uses the time series approach with white noise input for a single node. This approach utilizes the autocorrelation and partial autocorrelation functions for identification, and the model parameters are updated by using the recursive least squares algorithm. The second approach is based on the state variable method. This approch combines the two algorithms, the recursive least squares and the adaptive Kalman filtering in a bootstrap manner to estimate the model parameters and states. The performances of the two methods are compared using the two week load data obtained from an existing power system taken in ten minute and. hourly intervals. The dependence of the ötate variable approach to the initial values of the coefficient matrix and its performance under noisy transducers are also investigated.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    728716

    Short term electricity load forecasting with deep learning

    Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini

    İBRAHİM YAZICI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. Tez No

    100993

    Regresyon analizi ve yapay sinir ağı yöntemleri ile uzun dönem yük tahmini

    Long term load forecasting using multiple regression analysis and artificial neural network

    FATİH AKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. BELGİN EMRE TÜRKAY

  3. Tez No

    392940

    Türkiye elektrik piyasası kısa dönemli referans fiyat tahmini

    Turkish electricity market short term market clearing price forecasting

    SERCAN YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERMİN ONAYGİL

  4. Tez No

    143640

    Hybrid learning algorithm for intelligent short-term load forecasting

    Akıllı kısa dönem yük öngörümü için karma öğrenim algoritması

    AYÇA KUMLUCA TOPALLI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMET ERKMEN

  5. Tez No

    733472

    Vibration control of offshore structures using deep learning prediction methods

    Açık deniz yapılarının titreşimlerinin derin öğrenme algoritmaları ile kontrolü

    BARIŞ NAMLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAN BAYINDIR

Geri Dön