Yapay sinir ağları ile Denizli ili mesken aboneleri elektrik tüketim tahmini
Electricity comsuption forecast for residential subscribers in Denizli with artificial neural network
- Tez No: 623513
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HACER GÜNER GÖREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
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
- 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
2022
EnerjiPamukkale ÜniversitesiEnerji Yönetimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞENGÜL GÜVEN
- Denizli ili için heyelan duyarlılık haritalarının oluşturulması
Preparation of landslide susceptibility maps for Denizli city
MURAT DURGUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeoloji MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER BERAN ÇELİK
- Kültürel değerlere duyarlı eğitimde mesleki öğrenme toplulukları oluşturma: Bir eylem araştırması
Building professional learning communities in culturally responsive education: An action research
ELİF SİMGE GÜZELERGENE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimPamukkale ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHMAN TANRIÖĞEN
- 550 kwp kurulu güce sahip güneş santralinin makine öğrenmesi ile kısa vadeli elektrik üretim tahmini
Prediction of short-term electricity production amount of solar power plant with 550 kwp installed capacity using machine learning
ALİCAN GÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÇİFCİ
- Türkiye'ye gelen turist sayısı tahmininde zaman serileri analizi ve yapay sinir ağları yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of methods of time series analysis and artificial neural networks on estimation the number of tourists come to Turkey
ŞEBNEM ZORLUTUNA