Geri Dön

Yapay zeka modelleri kullanarak ankara bölgesinin kısa dönem elektrik enerjisi yük tahmini

Short term electric energy load forecasting of ankara region using artificial intelligence methods

PDF İndir

  1. Tez No: 540684
  2. Yazar: TUĞBA AKMAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEMAL YILMAZ, DOÇ. DR. YUSUF SÖNMEZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

Günlük hayatın vazgeçilmez bir parçası olan enerji, ülkelerin sosyo-ekonomik yapıları içerisindeki yerini ve önemini korurken, enerjinin önemli bir bileşenini oluşturan elektrik enerjisi ise ağırlığını giderek artan bir oranda geliştirmektedir. Elektrik enerjisi talebinin önemi, artan nüfus, şehirleşme, sanayi ve teknolojinin yaygınlaşması ve refah artışına paralel olarak yükselmektedir. Elektrik enerjisi talebi karşılanırken, elektrik güç sistemlerinin gerçek zaman şartları altında gerilim, frekans ve güç akışlarının belirlenen limitler içerisinde kararlılığını kaybetmeden işletme güvenliğinin sağlanması, elektrik iletim sistemlerinin güvenli ve düşük maliyetli olarak planlanması, işletilmesi ve tüketicilere sürekli, güvenilir, kaliteli ve ekonomik olarak elektrik enerjisinin arz edilebilmesi için doğru ve etkin yük tahminlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Son yıllarda, güç sistemi analiz ve kontrolünün birçok alanında, statik ve dinamik güvenlik analizlerinde, dinamik yük modellemesi, alarm işleme ve arıza teşhislerinde yapay sinir ağları kullanımı oldukça yaygındır. Bu nedenle bu tez çalışmasında, özellikle lineer olmayan karmaşık problemlerde oldukça iyi tahmin sonuçları elde edilmesinden dolayı yapay sinir ağlarına dayalı yöntemler kullanılarak oluşturulan kısa dönem yük tahmini modeli ile 24 saatlik yük tahmini yapılmış ve sonuçları incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

While energy, which is an indispensable part of everyday life, maintains its importance and place in socio-economic structures of countries, importance of electricity energy, as an important component of energy, is increasing its gravity exponentially. Importance of electricity energy demand maintains its increasing trend in line with growing population, urbanization, industrialization, becoming widespread of technology and welfare. While meeting electricity energy demand, correct and effective load forecasting is needed in order to ensure operational safety without losing the stability of voltage, frequency and power flows within the limits determined under the real time conditions of electric power systems, operate and plan secure and low-cost electricity transmission systems and supply sustainable, reliable, high quality and affordable electricity to consumers. In recent years, use of the artificial neural networks are quite common in many areas of the power system analysis and control, static and dynamic security analysis, dynamic load modelling and alarm processing and error diagnostics. Therefore, in this thesis study, 24 hours static load forecasting has been carried out with short-term load forecast model created by using methods based on artificial neural networks since fairly good forecasting results are being obtained especially for non-linear complex problems.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    821552

    Cerebrospinal fluid lumen segmentation with artificial intelligence techniques

    Yapay zeka teknikleri ile beyin omurilik sıvısı lümen bölütlemesi

    AYŞE KELEŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH VEHBİ ÇELEBİ

    PROF. DR. OKTAY ALGIN

  2. Tez No

    813719

    Türk televizyon ratinglerinin yapay zeka ile tahmin edilmesi

    Estimating Turkish television ratings by artificial intelligence

    GÖKHAN GÜNEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeİbn Haldun Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET KAPLAN

  3. Tez No

    923278

    Descemet membran endotelyal keratoplasti sonrası kornea endotel hücrelerinin in vivo konfokal mikroskopi ve makine öğrenme tabanlı analizi, greft sağlığının değerlendirilmesi ve klinik korelasyonu

    In vivo confocal microscopy and machine learning based analysis of corneal endothelial cells after descemet membrane endothelial keratoplasty, evaluation of graft health and clinical correlation

    FEYZA DİCLE IŞIK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Göz HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİNE ESRA KARACA

  4. Tez No

    904380

    Karmaşık yapılı fiber ızgaraların yapay zeka algoritmaları ile tersine tasarımı

    Reverse design of complex structured fiber using artificial intelligence algorithms

    CEYLAN ÇİÇEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSA NAVRUZ

  5. Tez No

    934727

    İş kazaları ve meslek hastalıklarının önlenmesinde yapay zekâ kullanımı

    Use of artificial intelligence in preventing work accidents and occupational diseases

    ADNAN KARABULUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mühendislik BilimleriAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    İş Güvenliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BARAN

Geri Dön