Short-term load forecasting for microgrids based on fuzzy logic
Mikroşebekeler için bulanık mantık tabanlı kısa dönem yük tahmini
- Tez No: 506204
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BAYSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 163
Özet
Dağıtık ve yenilenebilir enerji üretimin her yerde nüfuzu ve entegrasyonu, mikroşebekelerde yük tahmini gerekli kılmıştır. Enerjinin üretimi, arzı ve depolanması, mikroşebekedeki yük talebine uygun bir şekilde planlanmalıdır. Bu çalışmada, bulanık mantığa dayanan bir kısa dönem yük tahmini (STLF) tekniği geliştirilmiş ve analiz edilmiştir. Geliştirilen STLF yöntemi, Rhode Island'daki küçük bir şehir olan Providence'dan alına küçük bir şehirden gerçek bir sisteme uygulanmaktadır. Güç tüketimi veya yük talebi bir saat arayla tahmin edilir. Önceki yıla ait yük talebine, gün sıcaklıklarına ve zaman parametrelerine dayanan bulanık kurallar hazırlanmaktadır. Providence'deki dört mevsimin her biri için bir tane olan dört bulanık çıkarım sistemi, Bulanık Mantık Araç Kutusu (FLT) kullanılarak Matlab'da modellenmiştir. Ardından Simulink yazılımının Simulink Editör yazılımı kullanılarak dört Simulink modeli oluşturuldu. Matlab'da Simulink yazılımı kullanılarak yapılan simülasyon aşamasında, Providence'de 11 kilo-volt (kV) bir trafo merkezinin gerçek hayat verileri kullanılmıştır. Dört modelin her birinin performansını değerlendirmek için ortalama mutlak yüzdesi hatası (MAPE) hesaplanır.
Özet (Çeviri)
The ubiquitous penetration and integration of distributed and renewable generation has necessitated load forecasting in microgrids. Generation, supply and storage of energy must be suitably planned with respect to load demand on the microgrid. In this study, a short-term load forecasting (STLF) technique, which is based on fuzzy logic, is developed and analyzed. The developed fuzzy logic (FL) based STLF method is used to forecast load demand supported by an 11 kilo-volt (kV) substation in Providence, Rhode Island. Power consumption or load demand is predicted over an interval of one hour. Fuzzy rules which are based on previous year load demand, temperature and time of the day parameters are prepared. Four fuzzy inference systems (FIS) or four models for the sake of simplicity, one for each of the four seasons in Providence are modeled in Matlab using the Fuzzy Logic Toolbox (FLT). Subsequently, using Simulink Editor of the Simulink software four Simulink models are built. Real-life data of the 11 kV substation in Providence and temperature values (i.e weather data) for Providence are used at the simulation stage which is done using the Simulink software in Matlab. The mean absolute percentage error (MAPE) is then calculated to evaluate the performance of each of the four models.
Benzer Tezler
- Energy demand forecasting in fog computing based microgrids using ensemble learning
Sis bilişimi tabanlı mikro şebekelerde topluluk öğrenme ile enerji talep tahmini
TUĞÇE KESKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Endüstriyel mikro şebekelerde dinamik enerji yönetim modeli önerisi ve örnek uygulama
A dynamic energy management model proposal for energy management in industrial microgrids and a case study
ZEYNEP BEKTAŞ
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Forecasting and reinforcement learning strategies for efficient energy exchange in peer-to-peer energy trading game among nano/microgrids: Empirical analysis
Nano/mikro şebekelerde eşler arası enerji ticaret oyunundaki etkili enerji ticareti için tahmin ve pekiştirmeli öğrenme stratejileri: Ampirik analiz
RABİA ŞEYMA GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
EnerjiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVGİ ÖZKAN YILDIRIM
- Mikro şebekelerde yeniden yapılandırma problemine üretim ve tüketim tahmini destekli yeni bir algoritmik yaklaşım
A novel algorithmic approach for reconfiguration problem in microgrids considering generation and consumption forecasts
FATMA YAPRAKDAL
Doktora
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BAYSAL
- Clustering based deep learning strategy for the short-term load aggregate load forecasting for smart grids
Akıllı şebekeler için kısa vadede yük toplam yük tahmini için kümeleme tabanlı derin öğrenme stratejisi
MİRAY ALP
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN DEMİRKIRAN