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
- Tez No: 540684
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEMAL YILMAZ, DOÇ. DR. YUSUF SÖNMEZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- Cerebrospinal fluid lumen segmentation with artificial intelligence techniques
Yapay zeka teknikleri ile beyin omurilik sıvısı lümen bölütlemesi
AYŞE KELEŞ
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH VEHBİ ÇELEBİ
PROF. DR. OKTAY ALGIN
- Türk televizyon ratinglerinin yapay zeka ile tahmin edilmesi
Estimating Turkish television ratings by artificial intelligence
GÖKHAN GÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İşletmeİbn Haldun Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET KAPLAN
- 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
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSA NAVRUZ
- Modeling of activated sludge process by using artificial neural networks
Aktif çamur projesinin yapay sinir ağları kullanılarak modellenmesi
HAKAN MORAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELAL FERDİ GÖKÇAY
YRD. DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKSOY
- Anti-tank guided missile system design based on an object detection model and a camera
Nesne tespit modeline ve kameraya esas olan tanksavar güdümlü füze sistemi tasarımı
HAMED M. SULIMAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. PROF. DR. SİNAN KİVRAK