Geri Dön

Research and application of real-time short-term electrical energy consumption forecasting using artificial intelligence based techniques

Gerçek zamanlı kısa dönem elektrik enerjisi tüketim tahmininin yapay zeka tabanlı yöntemler kullanılarak araştırılması ve uygulanması

  1. Tez No: 577457
  2. Yazar: KASIM ZOR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET TEKE, DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE BAŞAK YILDIRIM
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 181

Özet

7 gün 24 saat sürekli çalışmaları nedeniyle enerji ihtiyacı devamlılık arz eden hastanelerin verimli, güvenilir ve ekonomik işleyişi için kısa dönem elektrik enerjisi tüketim tahmini hayati önem taşımaktadır. Bu tezin ana hedefleri sırasıyla sahadaki nem-sıcaklık sensörüne bağlı bir enerji kayıt cihazından ve MERRA-2 verilerinden faydalanarak, R programlama dilinin kullanıldığı RStudio ortamında çok kısa dönem bir ham veri seti oluşturmak için büyük bir hastane kompleksinin gerçek zamanlı elektrik enerjisi tüketim ve meteorolojik verilerini toplamak; oluşturulmuş ham veri setindeki kayıp ve hatalı değerleri saptama, bu değerleri NA ile değiştirme, NA değerlerinin yerine farklı metotlar ile veri atama ve dönüştürme işlemini tamamlayarak temizlenmiş bir kısa dönem veri seti yaratma yeteneklerine sahip özgün bir metodoloji geliştirmek; yapay zeka tabanlı yöntemler kullanarak hastanenin kısa dönem elektrik enerjisi tüketimini tahmin etmek; belirleme katsayısı, varyasyon katsayısı, ortalama mutlak hata, kök ortalama karesel hata ile ortalama mutlak yüzdesel hatayı değerlendirerek ve gelecek öngörülerini tartışarak elde edilen sonuçların karşılaştırmalı analizlerini sunmaktır.

Özet (Çeviri)

Short-term electrical energy consumption forecasting is crucial for efficient, reliable, and economic operations of hospitals due to serving 24/7, and they require round-the-clock energy. The main objectives of this thesis are to gather real-time electrical energy consumption and meteorological data of a large hospital complex by utilising an energy logger connected to a humidity-temperature transducer on-site and MERRA-2 data to form a very-short term raw data set in RStudio environment wherein R programming language is used; to develop a novel methodology that has the capability of identifying missing and erroneous values in the raw data set, replacing these values with NA values, imputing the NA values with different methods, and completing the conversion process by creating a cleansed short-term data set; to forecast short-term electrical energy consumption of the hospital by using artificial intelligence based techniques; and to present benchmark analyses of the obtained results by evaluating coefficient of determination, coefficient of variation, mean absolute error, root mean squared error, mean absolute percentage error, and discussing the future perspectives respectively.

Benzer Tezler

  1. Düşük bir hızlarında konuşma kodlama ve uygulamaları

    Low bit rate speech coding and applications

    TARIK AŞKIN

  2. Akıllı şebekelerde makine öğrenmesi teknikleriyle kısa dönem rüzgâr hızı tahmini: Kocaeli-Türkiye örneği

    Short–term wind speed forecasting in smart grids with machine learning techniques: A case study in Kocaeli-Türkiye

    MAYSA GAIDOUM AHMED GAIDOUM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU

  3. Yüklenici firmalar için sürdürülebilir yapım kılavuzu oluşturulması ve leed uygulamalarında karşılaşılan zorlukların incelenmesi

    Developing a sustainable construction manual for contractor corporations and analyzing the difficulties encountered in leed applications

    DİNÇER İNANÇ YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DENİZ ARTAN İLTER

  4. Combined approaches for prediction of short-term wind power and applications in electirical energy systems

    Kısa dönem rüzgar gücü tahmininde birleştirilmiş yaklaşımlar ve elektrik enerji sistemlerindeki uygulamaları

    AKIN TAŞCIKARAOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET UZUNOĞLU

    DR. ŞEREF NACİ ENGİN

  5. Perakendecilik, mağazacılık ve Türkiye uygulamaları

    Başlık çevirisi yok

    ESER ERKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN VEHBİ KOÇ