Geri Dön

Short term load forecastingusing GLVQ algorithm cascaded with a supervised ann.

Öğretilmiş yapay nöron ağları ile GLVQ algoritmasını kullanarak kısa dönem yük tahmini

  1. Tez No: 35705
  2. Yazar: BENGÜ BALA BALYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMET ERKMEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Nöron Ağı, Kısa Dönem Elektriksel Yük Tahmini, GLVQ" Algoritması, Backpropagation" Algoritması, Algoritmalar, Yapay sinir ağları, Yük tahmini algoritması, Artificial Neural Network, Short Term Load Forecasting, Backpropagation Algorithm, GLVQ Method, Algorithms, Artificial neural networks, Load prediction algorithm
  7. Yıl: 1994
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

öz ÖĞRETİLMİŞ YAPAY NÖRON AĞLARI İLE GLVQ ALGORİTMASINI KULLANARAK KISA DÖNEM YÜK TAHMİNİ BALYA, Bengü Bala Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Tez Yöneticisi: Doç. Dr. İsmet ERKMEN Eylül, 1994, 124 sayfa. Bu çalışmada, kısa dönemli yük tahmini için ardışık bağlı yapıya sahip bir yapay sinir ağı geliştirilmiştir. Bu amaçla iki temel yapay nöron ağı modeli kullanılmıştır. Birinci yapı olan“Generalized Learning Vector Quantization”tekniği ile, sistemde saatsel yük eğrileri açısından farklılıklar gösteren gün çeşitleri saptanmıştır. İkinci modelleme olan“Backpropagation”algoritması ile, yapay nöron ağına bilinen giriş-çıkış verileri öğretilmiştir. Böylelikle yapay nöron ağı saatsel yük eğrisinde ki maksimum ve minimum noktalan tahmin edebilme yeteneği kazanmıştır. Bu tahminler ve geçmiş veriler kullanılarak, saatsel yük değerleri hesaplanmıştır. Bu işlemler çeşitli gün tipleri ve yılın farklı mevsimleri için tekrarlanarak, önerilen sistemin performansı kontrol edilmiş ve yeterli olduğu gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT SHORT TERM LOAD FORECASTING USING GLVQ ALGORITHM CASCADED WITH A SUPERVISED ANN. BALYA, Bengü Bala M.S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Ass. Prof. İsmet ERKMEN September, 1994, 124 pages. In this study, a new hybrid neural network structure is developed for short term load forecasting. Two main artificial neural network structures are used for this purpose. The first structure is, Generalized Learning Vector Quantization (GLVQ) Technique, which is mainly used for classification purposes. This structure is used to determine the day types which differ considerably in hourly electrical load shapes. The second structure is, backpropagation algorithm. The network is first trained by the known input-output patterns of the same day type; in order to get the functional relationships between peak and valley loads and the inputs. Then the forecasting process is performed and the hourly loads are calculated. The total system is tested with several day types, for different times of the year, to be confident with the developed model.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    56562

    Short term load forecasting using genetically optimized neural network cascoded with a modified kohonen clustering process

    Başlık çevirisi yok

    ALİ ÖZDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMET ERKMEN

  2. Tez No

    476122

    Short term load forecasting in electricity markets in Turkey

    Türkiye elektrik piyasalarında kısa dönem yük ve fiyat tahmini

    ZEYNEP DUYGU TEKLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiIşık Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. KEMAL SARICA

  3. Tez No

    506204

    Short-term load forecasting for microgrids based on fuzzy logic

    Mikroşebekeler için bulanık mantık tabanlı kısa dönem yük tahmini

    JISTO TAPIWA MUTSENA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BAYSAL

  4. Tez No

    513553

    Short-term load forecasting by using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları kullanarak kısa süreli yük tahmini

    USMAN NAJEEB KHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. CAVİT FATİH KÜÇÜKTEZCAN

  5. Tez No

    637657

    Short term load forecasting by using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları kullanılarak kısa dönemli yük tahmini

    ALI GHADIRIASL NOBARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

Geri Dön