Electrical load demand forecasting application using support vector machines
Destek vektör makineleri ile elektriksel yük talep tahmini uygulaması
- Tez No: 311927
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BELGİN TÜRKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Elektriksel güç sistemlerinin işleyişlerinin planlanmasında yük tahmini oldukça kritik bir sorundur. Günümüzde elektrik endüstrisi kısa dönemde (saatler, günler ya da bir ay öncesinden) orta dönemde (bir aydan bir yıla kadar olan süre öncesinden) ve uzun dönemde (bir yıldan fazla süre öncesinden) yapılan tahminlere ihtiyaç duymaktadır. Bunların arasından orta dönem tahminler özellikle fiyat politikalarının belirlenmesinde, bakım onarım çalışmalarının programlanmasında, yakıt tedariğinin organizasyonunda ve acil durumlarda kullanılacak ünitelerin belirlenmesinde önemli rol oynamaktadır.Bu çalışmada, İstanbul Avrupa Yakası orta dönem yük tahmini, İstatistiksel Öğrenme Teorisinden ortaya çıkan ve bir makine öğrenmesi dalı olan Destek Vektör Makinaları ile yapılmıştır. Bu amaçla üç adet veri kümesi oluşturulmuştur. Bunlardan ilki 2006 yılından 2009 yılına kadar olan geçmiş yük verileri, ortalama hava sıcaklığı, takvim günleri ve elektrik fiyatı ile oluşturulurken, ikincisi yine aynı değerlerle ancak sıcaklık verileri çıkarılarak kurulmuştur. Üçüncü veri kümesinde ise yalnızca takvim günleri ve geçmiş yük değerleri kullanılmıştır. Bu üç veri kümesi kullanılarak modeller oluşturulmuştur. Elde edilen modeller ile de 2010 yılı Nisan ayının günlük puant yük değerleri tahmin edilmiştir.Aynı üç veri seti Destek Vektör Makinelerinde kullanıldığı şekilde Yapay Sinir Ağları ile de kullanılmıştır. Bulunan 2010 Nisan ayı değerleri Destek Vektör Makineleri ile bulunan sonuçlarla ve gerçek değerler ile karşılaştırılmıştır.Bu çalışmanın sonucunda Destek Vektör Makinaları algoritmasının Yapay Sinir Ağlarına oranla daha üstün ve orta dönem yük talep tahmini için uygun olduğu ortaya çıkmıştır.
Özet (Çeviri)
Load forecasting is a very critical issue for the operational planning of electric power systems. Today, the electrical industry requires forecasts in short terms (hours, days or a month in advance), mid-terms (from a month to a year) and long terms (more than a year in advance). Among these, mid-term forecasts plays a vital role in defining the pricing policies, scheduling maintenances, organizing fuel supply and determining the power plants which can be used in urgent conditions.In this study, Support Vector Machines, one of the machine learning techniques based on Statistical Learning Theory, is used in application for mid-term electrical load forecasting in Istanbul European Side. Three data sets are constructed, first one with the past daily peak load data, average temperature, calendar days and electricity price data of 2006 through to 2009, second one including all but temperature values and the third one is with only calendar days and past load values. Using these three data sets, models are obtained. With those models, April 2010?s maximum daily peak load demand is predicted.The same three data sets are used with Artificial Neural Networks and the resulting April 2010?s peak load values are compared with SVM and real values.It is concluded that Support Vector Machine algorithm is superior in all data sets to Artificial Neural Networks and is rather suitable for mid-term electrical load demand forecasting applications.
Benzer Tezler
- Energy demand forecasting in fog computing based microgrids using ensemble learning
Sis bilişimi tabanlı mikro şebekelerde topluluk öğrenme ile enerji talep tahmini
TUĞÇE KESKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Elektrikli araçların kullanımına yönelik yük tahmini ve karar destek sistemi
Load forecasting and decision support system for electric vehicles use
HATİCE MENEKŞE KÖSEMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ORHAN TORKUL
- Güç sistemlerinin yük tahmini analizinde uzun kısa süreli bellek metodunun kullanılması ve uygulaması
Load forecasting analysis of power systems using long short-term memory and applicati̇on
ÜMMÜHAN GÜLSÜM KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KURBAN
DOÇ. DR. EMRAH DOKUR
- Rüzgar hızı yük tahmin modelleri ve Yalova bölgesinde bir uygulama
Wind speed load forecasting models and an application in Yalova
ZELİHA NUR KİRİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Elektrik enerji tüketiminin kısa dönem yük tahmini ve mevsimsellik analizi
Short-term load forecasting and seasonal analysis of electrical energy consumption
SENA ÇADIRCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM GÜRSU TEKDEMİR