Geri Dön

Assessment of seasonal effects on city based daily electricity load forecasting using linear regression

Lineer regresyon ile şehir bazlı günlük elektrik yük tahmininde mevsim etkilerinin kaldırılması

  1. Tez No: 685068
  2. Yazar: SHANGA OTHMAN KAREEM KAREEM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA AKPINAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Çoklu Doğrusal Regresyon, STLF, Yük Tahmini, Kontrol Merkezi Bileşeni, Multiple Linear Regression, STLF, Load Forecasting, Control Center Component
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Elektriğin önemi ve insan yaşam ortamı üzerindeki etkileri nedeniyle, elektrik yükünün tahmini ve elektrik yük tahmin hatalarını düşürmek için çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmada Irak Süleymaniye şehrinin yük verileri kullanılmıştır. Çoklu regresyon denklemindeki değişkenleri belirlemek için ileriye doğru seçim, geriye doğru eleme ve kademeli yaklaşımlar kullanılmaktadır. Gün öncesi tahmin modellerini geliştirmek için 2014-2019 yılları arasındaki 5 yıllık veri, modeli doğrulamak için ise 2019 yıla ait test veri seti kullanılmıştır. Her yıl, yük davranışındaki değişime göre iki zaman aralığına bölünmüştür. Böylece, uzun dönemli mevsimsellik etkisi belirlenmeye çalışılmıştır. Sonuçlar, tüm veriler yerine uzun dönemli mevsimselliğe göre ikiye ayrılan serinin daha düşük hata ile yükü tahmin edebileceğini göstermektedir. Bölünmüş seriler, kontrol merkezinin elektrik talebini ve enerji alımını daha iyi tahmin etmesine yardımcı olacaktır. Modelimizi kullanarak, geleneksel yük hesaplama ve raporlama yönteminin yerine gelecek aylar ve yıllar için elektrik yükünü tahmin edebilecekler.

Özet (Çeviri)

Due to the importance of electricity and its impacts on the human living environment, several studies have been conducted to forecast and possibly reduce forecast errors of the electricity load. In this study, the load data of Iraq Sulaymaniyah city are used. Forward selection, backward elimination, and stepwise approaches are used to determine the variables in the multiple regression equation. The 6-year data of 2014-2019 was used to develop the day-ahead forecasting models, while the 2019 year was used as a test dataset to validate the model. Each year was divided into two-time intervals according to the change in load behaviour. The long-term seasonality effect was tried to be determined. The results show that instead of all data, the series divided into two according to long-term seasonality could estimate the load with lower errors. Divided series will help the control center to have a better estimation of electricity demand and energy purchase. Using our model, they will be capable of forecasting electricity load for upcoming months and years to replace the traditional way of calculating and reporting load.

Benzer Tezler

  1. Mimaride geçicilik için bir değerlendirme: YAP İstanbul modern örneği

    An evaluation for ephemerality in architecture: YAP Istanbul modern

    GİZEM GÜZELSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İPEK AKPINAR AKSUGÜR

  2. Demiryolu ağında trafik sayımlarından O-D matrisi tahmini

    Başlık çevirisi yok

    ZEYNEP AĞCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ulaştırma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK GERÇEK

  3. Gaziantep il genelinde bazı iklim parametreleri ve biyokonfor alanlarının mevsimsel değişimi

    Specific climate parameters and seasonal changes of biocomfort zones Gaziantep province

    YOUSEF OMAR ELHADAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    MimarlıkKastamonu Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÇETİN

  4. Yüksek mekansal çözünürlüklü uydu/uçak platformlu görüntüler ve CBS teknolojisi kullanılarak Van-Erciş depremi sonrası bina hasar tespiti

    Determination of building damage after Van-Ercis earthquake by using very high resolution satellite/aircraft platforms and GIS technology

    ASLI SABUNCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  5. Spatial distribution of organic pollutants in Bursa atmosphere: Seasonality and health effects

    Bursa atmosferinde organik kirleticilerin mekansal dağılımı: Mevsimselliği ve sağlık etkisi

    MİHRİBAN YILMAZ CİVAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. GÜRDAL TUNCEL