Geri Dön

Yapay sinir ağları yöntemiyle doğalgaz şehir giriş istasyonlarının projelendirilmesi

Project of natural gas city gate stations by artificial neural network

  1. Tez No: 603750
  2. Yazar: VEDAT BALIKÇI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET SELİM DALKILIÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Makine Mühendisliği, Energy, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Isı Proses Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 101

Özet

Doğalgaz dağıtım şebekesindeki doğal gaz talebi tahmini hem gaz dağıtımcıları hem de tüketiciler için oldukça önemlidir. Doğalgaz dağıtım şirketi tarafından bakıldığında, doğru tahmin yapılabilirliği sistemde oluşabilecek hataları azaltır ve gaz dağıtım planlamasını doğru yapmaya olanak sağlar. Bu şekilde, gaz sistemleri çok daha gerçekçi ve karlı hale gelir. Ayrıca, müşteri tarafından bakıldığında ise doğru tahmin değerleri, sistemde oluşabilecek hataları azaltacaktır, bu da müşterilerin gazsız kalma durumunu minimize edecektir. Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları kullanılarak İstanbul Asya yakası ve Avrupa yakası için günlük ve saatlik doğalgaz talep tahmin modelleri oluşturulmuştur. Doğalgaz kullanımını etkileyen parametreler; tüketici sayısı, ortalama günlük sıcaklık, minimum günlük sıcaklık, resmi tatiller, ısıtma derece gün (HDD) belirlenmiştir. 2008'den 2018'in sonuna kadar elde edilen veriler, MATLAB program ile talep tahmin modelleri oluşturulmuş ve İstanbul'da son yüzyıl içerisinde yaşanmış en soğuk gün olan 9 Şubat 1929 günlük en düşük -16oC ve günlük ortalama sıcaklık -7oC sıcaklık değerlerine göre doğal gaz talebini 2027 yıla kadar doğalgaz talep tahminini yapılmıştır. Bu çalışma neticesinde, doğalgaz talep tahmini ile hangi yıl doğalgaz RMS-A istasyonunun kurulacağına karar verilmektedir. Synergi Gas Software ile İstanbul Asya ve Avrupa bölgelerinde yer alan dağıtım ağının hız ve basınç kriterleri dikkate alınarak olası kötü senaryolar için önceden yeni çözümler üretilebilir. Ayrıca doğalgaz RMS-A istasyonlarının nereye kurulacağı hesaplanmaktadır.

Özet (Çeviri)

Natural gas demand forecast in the natural gas distribution network is very important both for gas distributors and consumers. When viewed from the perspective of a natural gas distributor, correct predictive values reduce errors that can occur in the system and make gas distribution planning correctly. In this way, gas systems become much more realistic and profitable. Also, from the customer point of view, the correct predictive values will reduce the errors that may occur in the system, which is useful for minimizing the stresses. In this study, daily and hourly natural gas demand for Istanbul Asia side and European side were estimated by using Artificial Neural Networks. Parameters affecting natural gas usage; number of consumers, average daily temperature, minimum daily temperature, official holidays, heating degree day (HDD) have been determined. The data obtained from year 2008 to the end of 2018, and the forecasting model created by the MATLAB software and we estimated the natural gas demands up to 2027 years according to the coldest day of Istanbul in the last century which occured in 9 February 1929, with the minimum daily temperature of -16 oC degree and the average daily temperature of -7 oC degree. As a result of this study, it is decided which natural gas RMS-A station will be constructed with natural gas demand forecast. With Synergi Gas Software, new solutions can be produced for possible bad scenarios in advance, taking into account the velocity and pressure criteria of distribution network located in the İstanbul Asia side and Erupean side. Futhermore, it is calculated where the natural gas RMS-A will be in constructed.

Benzer Tezler

  1. Modeling of the marine diesel engines with comparative machine learning methodologies

    Gemi dizel motorların karşılaştırmalı makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi

    MEHMET İLTER ÖZMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL

  2. Karşılaştırmalı istatistiksel yöntemler ile Türkiye elektrik piyasasında fiyat tahmin ve analizi

    Forecasting and analysis in Turkish electricity market with comparative statistical methods

    BURAK ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikPamukkale Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İRFAN ERTUĞRUL

  3. Yapay sinir ağları yöntemiyle Türkiye'de elektrik enerjisi tüketimi tahmini

    Estimation of the electric energy consumption of Turkey with artificial neural network method

    HAVVA HİLAL METİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SİBKAT KAÇTIOĞLU

  4. Sinop ilinde doğal gaz tüketim profilinin araştırılması ve yapay sinir ağlarıyla modellenmesi

    Research of natural gas consumption profile in sinop and modeling with artificial neural networks

    MEHMET ERDEM ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    EnerjiSinop Üniversitesi

    Disiplinlerarası Nükleer Enerji ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT SARIKAYA

  5. Petrol ve doğalgaz faaliyetlerinde çalışanların iş kazaları açısından değerlendirilmesi

    Evaluation of employees in petroleum and natural gas activities in terms of occupational accidents

    ÖNDER KÜNTEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiBatman Üniversitesi

    İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM BEZEK GÜRE