Geri Dön

Short term system load forecasting using fuzzy neural networks

Bulanık sinirsel ağlar kullanarak kısa dönem sistem yükü tahmini

  1. Tez No: 68573
  2. Yazar: ERCAN TAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMET ERKMEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kısa Dönem Yük Tahmini, Yapay Sinirsel Ağlar, Bulanık Mantık. vı, Short Term Load Forecasting, Artificial Neural Networks, Fuzzy Logic. IV
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 134

Özet

öz BULANIK SİNİRSEL AĞLAR KULLANARAK KISA DÖNEM SİSTEM YÜKÜ TAHMİNİ Tan, Ercan Yüksek Lisans, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. İsmet Erkmen Aralık 1997, 124 sayfa Bu çalışmada, kısa dönem güç sistemi yükünü tahmin etmek için bulanık sinirsel ağ kullanılarak yeni bir melez akıllı sistem geliştirilmiştir. Sistem, bulanık mantık ve yapay sinir ağlarının özelliklerini biraraya getirmektedir. Kısa dönem yük tahmini (KDYT) yapısı iki temel kısımdan oluşmaktadır. Birincisi, temel tahmin birimi (TTB), geçmiş dönem yük bilgilerini kullanarak temel bir tahmin ortaya çıkarmaktadır. İkincisi, sıcaklık telafi birimi (STB), hava durumundaki değişikliklerden dolayıyükteki değişmeleri dikkate almak için kullanılmaktadır. STB özünde temel tahmin birimi ile aynı ağ yapısına sahip olup, gerekli telafiyi bulmak için eski ve tahmini sıcaklık değerlerini kullanmaktadır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT SHORT TERM SYSTEM LOAD FORECASTING USING FUZZY NEURAL NETWORKS Tan, Ercan M.S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. İsmet Erkmen December 1997, 124 pages In this study, a new hybrid intelligent system is developed using fuzzy neural networks (FNNs) for short term load prediction of power systems. The system combines the powers of fuzzy logic and artificial neural networks. Our short term load forecasting (STLF) structure consists of two main parts. The first one, base forecast unit (BFU), is used to obtain a base forecast by utilizing the past load data. The second one, temperature compensation unit (TCU), is used to take into account load variations due mto the changes in weather conditions. The TCU has the same network structure with the base forecast unit and it utilizes the past and forecasted temperature values to find the required compensation.

Benzer Tezler

  1. Konteyner liman operasyonlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi

    Analysis of container port operations using machine learning methods

    ÜSTÜN ATAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU

    PROF. DR. TOLGA KAYA

  2. Yük tahmini yöntemleri ve Çukurova Elektrik A.Ş., Kepez Elektrik T.A.Ş. bölgelerine uygulanması

    Load forecasting methods and application of Çukurova Elektrik A.Ş., Kepez Elektrik T.A.Ş. regions

    EKREM GÜRSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ADNAN KAYPMAZ

  3. Short term electricity load forecasting based on the optimal architecture of hybrid neural network model

    Hibrid sinir ağı modelinin optimal yapısına dayalı kısa süreli elektrik yükü tahmini

    FIRAS AHMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilim ve TeknolojiTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SHADİ ALSHEHABİ

  4. Uzun dönem yük tahmini: Manisa örneği

    The long term load forecasting: Manisa city

    AHMET SOM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CELAL YAŞAR

  5. Türkiye'nin kısa dönem elektrik yük tahmini

    Short term electrical load forecasting of Turkey

    HASAN HÜSEYİN ÇEVİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÇUNKAŞ