Geri Dön

Akıllı sistemler kullanılarak güç sistemlerinde yük tahmini analizi ve uygulaması

Analysis and application of load forecasting in power systems using intelligent systems

PDF İndir

  1. Tez No: 334816
  2. Yazar: İDİL IŞIKLI ESENER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET KURBAN, YRD. DOÇ. DR. TOLGA YÜKSEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    904411

    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

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. ORHAN TORKUL

  2. Tez No

    650303

    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

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK

  3. Tez No

    637477

    Flexible load management in active distribution system

    Esnek dağıtım sistemlerinde yük yönetimi

    SHAHRAM PARCHEHBAF DIBAZARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  4. Tez No

    553329

    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

    İngilizce

    2019

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATA MUGAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA BAYATA

  5. Tez No

    634744

    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

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KIVANÇ BAŞARAN

Geri Dön