Enerji iletim sistemlerinde yük tahmininin gerçekleştirilmesinde yeni bir yaklaşım
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 57544
- Danışmanlar: PROF. DR. ASIM KASAPOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Enerji iletim sistemleri, Yük tahmini algoritması, Energy transmission systems, Load prediction algorithm
- Yıl: 1996
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Teknolojik gelişmeler ve nüfusun hızlı artışı elektrik enerjisinin ekonomik bir biçimde tüketimini ve dağıtımını gerektirmektedir. Bu çalışmada, son yıllarda enerji sistemlerinde uygulama alanı bulan yapay sinir ağlarının (YSA) kısa dönemli yük tahmininde kullanımı incelenmiştir. Yapay sinir ağlan, insan beyninin çalışma sisteminin yapay olarak benzetimi çalışmalarının bir sonucu olarak ortaya çıkmıştır. Çok farklı yapıda ve formlarda bulunabilen verilerin hızlı bir şekilde tanımlama ve kullanışlı bir yaklaşımdır. Yapılan uygulamada TEAŞ-KBA Yük Tevzii Merkezi sorumluluk bölgesi içinde bulunan bir dağıtım istasyonuna ait elektriksel veriler alınarak yük tüketiminin değişimi YSA ile backpropagation algoritması kullanılarak öğretilmiştir. Dizayn edilen YSA ile yapılan simülasyonlar sonucu, elde edilen değerler bize yük tahminine ilişkin interpolasyon ve eksterpolasyon analizlerinin yapılmasını sağlamıştır. İnterpolasyon analizi, bilinen değerler arasındaki non-lineer ilişkileri tahmin etme yeteneğini göstermiştir. Eksterpolasyon analizi ise geçmişteki non-lineer değerleri kullanarak geleceğe ait verilerin tahmin edilmesine olanak tanımıştır. Yapılan hesaplamada parametre olarak rüzgar hızı, nem, yağış miktarı, ortam sıcaklığı, trafo sıcaklığı dikkate alınmış, ayrıca mevsim dönüşleri de göz önünde bulundurulmuştur. Tahmin yeteneğini artırmak için belirli oranlarda gürültü eklenmesi yapılmıştır, eğitim sürecinin artırılması halinde tahmin yeteneğinin iyileşmediği gözlenen sonuçlar arasındadır.. i^ XI
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Nowadays, technological developments and population growth requires an economical way in electrical energy consumption and distributed. In this study, It has been investigated the use of neural networks in the field of short term load forecasting. The operation of neural networks is sometimes referred to as brain like computing. This new method has a wide range of application in different disciplines.. Data obtained from TEAS-KBA load delivery center in Adapazari is used to simulate the short term load forecasting for this substation using neural networks with the backpropagation algorithm. Neural network designed for this simulation allowed us to make the analysis of interpolation and extrapolation. In the interpolation analysis, it is shown that the non-linear relationship between the two values can be recognized by the neural network modeled for this system. In the extrapolation analysis, it is forecasted the future use of load demand by using the past non-linear values. In this study various parameters like wind speed, temperature, transformer temperature, humidity as input data.Also seasonal periods are also take in as a input. To improve the learning rate some random noises are injected to inputs. We have observed that long training periods and excessive data has worsen the prediction capability of neural network. H XII
Benzer Tezler
- Effect of design and operational strategies on thermal comfort and productivity
Tasarım ve işletme stratejilerinin ısıl konfor ve üretkenliğe etkisi
ERGİN KÜKRER
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURDİL ESKİN
- Güneş enerjisi santrali elektrik üretimi tahmininin makine öğrenmesi algoritmalarıyla gerçekleştirilmesi
Performing solar power plant electricity generation forecasting with machine learning algorithms
ALİ RIZA ÖZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER FARUK BAY
- Yük tahmini yöntemleri ve Çukurova Elektrik A.Ş., Kepez Elektrik T.A.Ş. bölgelerine uygulanması
Load forecasting methods and application of Çukurova Elektrik A.Ş., Kepez Elektrik T.A.Ş. regions
EKREM GÜRSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ADNAN KAYPMAZ
- 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
- Data-driven prediction and emergency control of transient stability in power systems towards a risk-based optimal power flow operation
Güç sistemlerinde risk tabanlı optimal güç akışı işletimineyönelik geçici hal kararlılığın veri güdümlü tahmini veacil durum kontrolü
SEVDA JAFARZADEH
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ