Doğrusal ve doğrusal olmayan yük tahmini algoritmalarının Güney İlçesi için performanslarının karşılaştırılması
Linear and non-linear load forecasting performance comparison of algorithms for Guney Town
- Tez No: 346768
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FATİH ONUR HOCAOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Yapılan bu çalışmada, ilk olarak yük tahmin yöntemleri incelenmiştir. Bu yük tahminlerinden regresyon analizi ve yapay sinir ağları seçilerek Denizli ilçesi olan Güney için yük tahmini yapılmış ayrıca elde edilen veriler hibrit sistem oluşturularak hata en aza indirilmeye çalışılmıştır. Çalışmada küçük bir bölgenin yük tahminin yapılmasının yanı sıra yük tahminin önemi ve bu gibi bölgelerde yük tahminini etkileyen faktörler de ele alınmaktadır. Güney ilçesi elektrik sistemi incelenmiş ve bu sistem hakkında bilgiler verilmiştir. Güney ilçesi için mevcut olan 2011 yılına ait veriler kullanılarak kısa dönem ve orta dönem yük tahminleri yapılmıştır. Güney fiderlerinden çekilen yük yıllık ve mevsimlik olarak incelenmiş olup dönemsel değişiklikler ele alınarak yük tahminini etkileyen dış faktörler araştırılmıştır. Bulunan hatalar tüm yöntemlerle kıyaslanıp en uygun tahmin yöntemi tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this work, Firstly load estimates methods have been analyzed. From these estimates regression analyze and artificial Neural Networks have been chosen to make an analyze for the town of Güney in Denizli and the obtained data were studied to minimize the error by creating the hybrid system. In this work not only calculating the load estimation of a small region and the factors influcing the estimation of the load in these regions and the importance of the calculation but the external factors influencing the estimation have also been studied. Güney's electricity grid network has been studied and information about this grid network has been provided. Using Güneytown?s present electricity system data for the year 2011 short term and midterm load estimations have been made. The load taken annually from the Güney feeders has been estimated seasonally and annually and external factors influencing load estimation by processing the seasonal changes have been analyzed the best method to estimate has been derived by comparing the failures with all kinds of methods available.
Benzer Tezler
- Machine learning analysis on nanomaterials literature data and knowledge exploration
Makine öğrenimi ile nanomalzeme literatür verisinin analizi ve bilgi keşfi
CUMHUR YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLGÜN BAYDOĞAN
- Deep learning for wind energy systems using the hurst exponent and statistical parameters
Hurst üslü ve istatistiksel parametreleri kullanarak rüzgar enerjisi sistemleri için derin öğrenme
BEHNAZ ALAFI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- A fuzzy logic based real-time air-to-air attack algorithm for unmanned combat air vehicles
Savaşan İHA'lar için bulanık mantık tabanlı gerçek zamanlı hava saldırı algoritması
HASAN İŞCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Akıllı şebekelerde yük yönetimi ve yük tahmini
Load forecasting and load management in smart grid
MEHMET ŞEFİK ÜNEY
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURETTİN ÇETİNKAYA
- Machine learning-based energy consumption forecastingfor stores in a shopping center - A case study
Alışveriş merkezindeki dükkânların enerji tüketimininmakine öğrenmesiyle tahmini - Vaka çalışması
NADIA AHBAB
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. MUSTAFA BERKER YURTSEVEN