Geri Dön

Holt-winters üstel düzeltme yöntemindeki parametrelerin genetik algoritma ile bulunması ve elektrik yük tahmini

Determination of parameters in holt-winters exponential smoothing method with genetic algorithm and electrical load estimation

  1. Tez No: 606995
  2. Yazar: YUNUS EMRE ÖZGER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ZABIT MUSAYEV
  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: Yozgat Bozok Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Enerji planlaması gelişmekte olan ülkelerde, büyüyen ekonomilerde çok önemli bir hâle gelmiştir. Enerji üretim ve tüketim dengesi bu planlamanın iyi yapılmasından geçmektedir. Bu planlamalardan bir tanesi de elektrik yük tahminidir. Tüketilecek elektrik miktarının önceden tahmin edilmesi ve ona göre üretim planlaması yapılması birçok problemin önlenmesini sağlamaktadır. Bu çalışmada, Holt-Winters Üstel Düzeltme metodu kullanılarak elektrik yük tahmini yapılmıştır. Winters metodunun doğru tahmin yapabilmesini sağlayan katsayılar Genetik Algoritma ile tespit edilmiştir. Bu çalışmada Holt-Winters Üstel Düzeltme yöntemi ve Genetik Algoritma Matlab ortamında geliştirilmiş ve birbirine entegre edilmiştir. Geliştirilen bu yaklaşım ile elektrik yük tahmini yapılmıştır. Önerilen yaklaşımın elektrik yük tahmininde uygun olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Energy planning has become very important in developing countries and growing economies. The balance between energy production and consumption is based on good planning. One of these plans is electrical charge estimation. The prediction of the amount of electricity to be consumed and the production planning according to this estimation prevent many problems. In this study, the electric charge estimation was made by using Holt-Winters Exponential Correction method. The coefficients which enable Winters method to make an accurate estimation were determined by Genetic Algorithm. In this study, Holt-Winters Ustel Correction method and Genetic Algorithm were developed with Matlab and integrated to each other. With this developed approach, electrical load estimation is made. The proposed approach was found to be suitable for the estimation of electrical load.

Benzer Tezler

  1. Vasıflı ve parlak çelik sektöründe çoklu regresyon analizi ile talep tahmini uygulaması

    Application of demand forecast with multiple regression analysis in special and bright steel sector

    BERGE ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN YILDIZ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL İBRAHİM DEMİR

  2. Kusurlu ürünleri içeren ekonomik üretim miktarı modelinin gri sistem teorisi yaklaşımıyla geliştirilmesi: endüstriyel bir araştırma

    Development of an economic production quantity model with imperfect products by using grey system theory: an industrial research

    ERDAL AYDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEVZİ BEDİR

    YRD. DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR

  3. Makine öğrenmesi algoritmaları ile nüfus tahmini: Türkiye örneği

    Machine learning algorithms to forecast population: Turkey example

    FATİH VELİ ŞAHİNARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  4. Hastane öncesi acil sağlık hizmetlerinde öngörü ve kapasite planlama: Ankara ili örneği

    Forecasting and capacity planning in pre-hospital emergency healthcare services: The case of Ankara

    ELİF ERBAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Sağlık Kurumları YönetimiAnkara Üniversitesi

    Sağlık Kurumları Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ ERKAN AKYÜREK

  5. Forecasting brent oil futures prices using machine learning

    Yapay öğrenme kullanarak brent petrol vadeli işlem fiyatlarını öngörüleme

    EMRE KAAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TÜRKAY