Geri Dön

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

  1. Tez No: 346768
  2. Yazar: KÜBRA KAYSAL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FATİH ONUR HOCAOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Machine learning analysis on nanomaterials literature data and knowledge exploration

    Makine öğrenimi ile nanomalzeme literatür verisinin analizi ve bilgi keşfi

    CUMHUR YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLGÜN BAYDOĞAN

  2. 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

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

  3. 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

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL

  4. Akıllı şebekelerde yük yönetimi ve yük tahmini

    Load forecasting and load management in smart grid

    MEHMET ŞEFİK ÜNEY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURETTİN ÇETİNKAYA

  5. 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

    İngilizce

    2023

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. MUSTAFA BERKER YURTSEVEN