Akıllı sistemler kullanılarak güç sistemlerinde yük tahmini analizi ve uygulaması
Analysis and application of load forecasting in power systems using intelligent systems
- Tez No: 334816
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET KURBAN, YRD. DOÇ. DR. TOLGA YÜKSEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Elektrik enerji sistem planlamasının ilk adımı olan yük tahmini, elektrik enerjisinin ekonomik üretim ve dağıtımının gerçekleştirilebilmesi, sistem işletme koşullarının iyileştirilebilmesi, sistem kontrolünün daha verimli sağlanabilmesi ve elektrik enerji fiyatlandırması konularında büyük önem taşımaktadır. Kısa dönem yük tahmini ekonomik işletme koşullarının sağlanmasına olanak tanımaktadır. Bu çalışmada, sıcaklık verisi kullanmadan Türkiye geneli için 24 saatlik yük tahmini amaçlanmıştır. Bu amaçla, Yapay Sinir Ağları (YSA), Dalgacık Dönüşümü (DD) ve YSA, DD ve Radyal Tabanlı Fonksiyon Sinir Ağları (RTFSA), Görgül Kip Ayrışımı (GKA) ve RTFSA olmak üzere dört yapı oluşturulmuştur. Yerel tatil günlerinin tahmindeki bozucu etkisini kaldırmak için bu günlerin verileri değiştirilerek normal gün karakteristiğine getirilmiş ve bu günlere ait tahmin sonuçları hata hesabına katılmamıştır. Daha doğru sonuçlar elde edebilmek adına regüleli yük tahmini önerilmiştir. Regülesiz ve regüleli tahmin hata yüzdeleri, ortalama günlük Ortalama Mutlak Yüzdelik Hata (MAPE), maksimum günlük MAPE olarak hesaplanmış ve dört yapı için hata karşılaştırılması yapılmıştır. Simülasyon çalışması, MATLAB GUI kullanılarak hazırlanan kullanıcı ara yüzü ile 2009-2010 yılları için gerçekleştirilmiştir.Anahtar Kelimeler Kısa dönem yük tahmini, yapay sinir ağları, radyal tabanlı fonksiyon sinir ağları, görgül kip ayrışımı
Özet (Çeviri)
Load forecasting, the first step of power system planning, is of great importance in economic electric power generation and distribution, improvement of system operating conditions, effective system control and energy pricing. Short-term load forecasting enables the provision of economic operation conditions. In this study, Turkey?s 24-hour-ahead load forecasting without temperature data is aimed. For this purpose, four structures, Artificial Neural Networks (ANN), Wavelet Transform (WT) and ANN, WT and Radial Basis Function Neural Network (RBF NN), Empirical Mode Decomposition (EMD) and RBF NN are constructed. Local holidays? load data is replaced with normal day?s characteristics to remove the disturbing effects of those days on estimation, and estimation results of these days are not included in error computation. To have more accurate forecast, regulated load forecasting is proposed. Unregulated and regulated forecast error percentages are computed as average daily Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and maximum MAPE. All MAPE values are compared between the proposed structures. Simulation is performed for years 2009-2010 via the user interface created using MATLAB GUI.Key Words Short-term load forecasting, artificial neural networks, radial basis function neural networks, wavelet transform, empirical mode decomposition
Benzer Tezler
- 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
- Elektrik güç sistemlerinde transformatörlerin yaşlanması koşulları altında verimlilik artışı amaçlı işletim koşullarının iyileştirilmesinin araştırılması
Research on improving the operational conditions of the transformers in the electric power system under ageing studies
BANU ÖZTÜRK UÇAR
Doktora
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- Flexible load management in active distribution system
Esnek dağıtım sistemlerinde yük yönetimi
SHAHRAM PARCHEHBAF DIBAZARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY
- Design and structural finite element analysis of an artificial neural network based optimized alpha type stirling engine
Yapay sinir ağı bazlı optimize edilmiş bir stırlıng motorunun tasarımı ve yapısal sonlu elemanlar analizi
CENGİZ YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA MUGAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA BAYATA
- Talep tarafı yönetimi kullanılarak konutlar için merkezi batarya veya elektrikli araç bataryası ile desteklenen PV güç sisteminin boyutlandırılması,enerji yönetimi ve ekonomik analizi
Sizing, energy management and economic analysis of PV powered micro grid with community battery or ev battery storage considering demand response
GÜL FERAY SEZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiManisa Celal Bayar ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KIVANÇ BAŞARAN