Geri Dön

Kuruluşların enerji talebi analizi ve tahmini

Analysis and prediction of energy demand for institutions

  1. Tez No: 581283
  2. Yazar: SEFA BEYAZTOPRAK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CENGİZ POLAT UZUNOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Elektrik enerjisi dağıtımında büyük güçlü tüketiciler yüksek enerji ihtiyaçları nedeniyle devamlı olarak gözlemlenmelidir. Büyük güçlü tüketicilerin yük durumları şebekelerin düzgün çalışmasını, kararlılığını ve devamlılığını belirlemektedir. Bu tez kapsamında piyasada aktif olarak çalışan bir trafo fabrikası, büyük güçlü endüstriyel tüketici örneği olarak seçilmiştir. Bu fabrikanın enerji talepleri analiz edilmiş ve enerji ihtiyacının tahminine yönelik çalışmalar çeşitli algoritmalar kullanılarak yapılmıştır. Çeşitli ortam ve çalışma şartlarının enerji talebine etkilerinin belirlenmesi için bir senelik veri seti kullanılmıştır. Fabrikanın aktif güç tüketimini tahmin etmek için nem, mevsim, sıcaklık, çalışan sayısı vb. parametreler kullanılmıştır. Çeşitli matematiksel ve makine öğrenmesi yöntemleriyle fabrikanın enerji talebinin incelenmesi ve modellenmesi yapılmıştır. Tahmin modellerinde Doğrusal regresyon, M5P, Çok Katmanlı Algılayıcı, KNN, rassal orman algoritmaları kullanılmıştır. Büyük güçlü tüketiciler için enerji talebi tahminlerinin önerilen yöntemlerle etkili bir şekilde yapılabildiği ortaya konulmuştur.

Özet (Çeviri)

In the power distribution systems high power consumers need to be observed constantly due to their extreme power demand. Loading of high power consumers define proper operation of networks, stability and durability of the power systems. In this thesis a transformer factory is chosen as a high power consumer which is fully operational. Power demand of this factory is analyzed and prediction of energy demand is investigated by using different algorithms. In order to investigate effects of the various environmental and operational effects on energy demand, a one-year data set is used. Active power consumption of the factory is predicted by using environmental and operational factors such as humidity, season, temperature, number of workers and etc. By using various mathematical and machine learning methods energy demand of the factory is investigated and modelled. Linear regression, M5P, multi-layer perceptron, KNN and random forest algorithms are employed for prediction model of the factory. Energy demand predictions of high power consumers can be fulfilled by using proposed methods effectively.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir ağları ile Türkiye elektrik enerjisi talep tahmini ve diğer yöntemlerle karşılaştırmalı analizi

    Turkey electric energy demand forecasting with artificial neural networks and comparative analysis with other methods

    SEVİM AKGÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    EkonomiAtatürk Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF AKAN

  2. Türkiye elektrik piyasasında gelişmeler: Reform, performans ve talep analizi

    Developments in electricity market in Turkey: Reform, performance and demand analysis

    GÜLDEN BÖLÜK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    EkonometriAkdeniz Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. ALİ KOÇ

  3. Assessment of urbanization history of Addis Ababa city, Ethiopia

    Addıs Ababa cıty, Ethıopıa'nın kentleşme tarihinin değerlendirilmesi

    ABDURAHMAN HUSSEN YIMER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ CENAP YOLOĞLU

  4. Elektrik enerjisi piyasaları ve çimento sektöründe elektrik enerjisi tüketim tahmininin önemi

    Electricity markets and the importance of electricity consumption forecasting in cement sector

    EZGİ KAYAHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERMİN ONAYGİL

  5. Rüzgâr santrali bileşenlerinin analitik ağ süreci kullanarak yeni bir yaklaşımla çok ölçütlü seçimi

    Multi criteria selection of wind power plant components with a new approach using analytical network process

    FİKRİ BARIŞ UZUNLAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNDER GÜLER

    PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ