Geri Dön

Yapay sinir ağları ile Denizli ili mesken aboneleri elektrik tüketim tahmini

Electricity comsuption forecast for residential subscribers in Denizli with artificial neural network

  1. Tez No: 623513
  2. Yazar: SEVGİ ÖKSÜZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HACER GÜNER GÖREN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde elektrik enerjisine yönelik talep, dünya nüfus artışına paralel olarak her geçen gün hızlı bir şekilde artmaya devam etmektedir. Enerji politikalarını belirleyebilmek için ise geleceğe yönelik güvenilir ve doğru tahminlere ihtiyaç duyulmaktadır. Elektrik dağıtım şirketlerinin temel işlevlerinden biri alınacak elektrik miktarını önceden tahmin etmeleridir. Bu nedenle elektrik talep tahminleri elektrik enerjisi üretim, dağıtım ve iletim sistemlerinin başarılı bir biçimde planlanması için büyük bir öneme sahiptir. Bu doğrultuda hazırlanan tez çalışmasında, 2008-2019 yıllarını kapsayan veriler kullanılarak Denizli mesken aboneleri elektrik tüketim miktarı, nüfus, elektrik birim fiyatları, işsizlik, sıcaklık gibi elektrik tüketimine etkisi olduğu bilinen değişkenler kullanılarak; yapay sinir ağı metodu ve MATLAB programı yardımı ile Denizli ili tüketim tahmini yapılmıştır. Çıkan sonuçlar mevcut değerler ile karşılaştırılmış, gerçeğe yakınlığı ölçülmüştür.

Özet (Çeviri)

Today, demand for electrical energy continues to increase rapidly in line with the world population growth. In order to determine energy policies, reliable and accurate forecasts are needed for the future. One of the main functions of electricity distribution companies is to estimate the amount of electricity to be purchased. Therefore, electricity demand forecasts are really important for the successful planning of electric power generation, distribution and transmission systems. In this thesis, the electricity consumption estimation of household subscribers in Denizli is made by using artificial neural network method and MATLAB program using data between 2008-2019. In order to estimate the consumption, various variables such as amount of electricity consumption, population, unit prices of electric, unemployment and temperature have been used. The results have been compared to the actual values and their closeness to reality has been measured.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir ağları ile Denizli ili doğal gaz tüketim analizi ve tahmini

    Analysis and forecasting of natural gas consumption in Denizli province with artificial neural networks

    CAHİT YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EnerjiPamukkale Üniversitesi

    Enerji Yönetimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞENGÜL GÜVEN

  2. Denizli ili için heyelan duyarlılık haritalarının oluşturulması

    Preparation of landslide susceptibility maps for Denizli city

    MURAT DURGUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeoloji MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEFER BERAN ÇELİK

  3. Ağ güvenliğinde zedelenebilirlik ölçümleri ve uygulamaları

    Vulnerability measurements and applications in network security

    ZAFER UĞUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUFAN TURACI

  4. Studying seepage in a body of earth-fill dam by (artificial neural networks) ANNs

    Toprak dolgu baraj gövdesindeki sızmanın yapay sinir ağları (YSA) ile incelenmesi

    DENİZ ERSAYIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    İnşaat Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKMEN TAYFUR

  5. Assessment of global gravity models in coastal zones: A case study using astrogeodetic vertical deflections in İstanbul

    Global gravite modellerinin kıyı bölgelerinde değerlendirilmesi: İstanbul astrojeodezik çekül sapmaları örneği

    MÜGE ALBAYRAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA TEVFİK ÖZLÜDEMİR