Geri Dön

Akıllı şebeke uygulamalarına yönelik nesnelerin interneti tabanlı uzaktan izleme sistemi

Internet of things based remote monitoring system for smart grid applications

  1. Tez No: 700059
  2. Yazar: MUHAMMET EMİN KALEMCİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI ÇAVDAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Akıllı elektrik şebekeleri son yıllarda önem kazanan konulardandır. Akıllı şebeke, modern bilgi sistemi ile geleneksel elektrik şebekesinin bir kombinasyonudur. Ölçüm ve uzaktan izleme işlemleri akıllı şebekeler için oldukça önemli olan işlemlerdir. Enerji verimliliğinin arttırılması ve elektrik şebekesinin buna uygun olarak verimli bir şekilde yönetilmesi için yüksek doğruluklarda tahminlerin yapılması ve bu tahminlerin karar alma süreçlerinde kullanılması gerekmektedir. Bu çalışmada, akıllı şebekeler için akıllı ölçüm sistemi ve kablosuz uzaktan izleme sistemi tasarımı ve uygulaması önerilmektedir. Elektrik enerjisi tüketiminin etkin bir şekilde kontrol edilebilmesi için kullanıcıların, harcadıkları enerji miktarlarını anlık olarak takip edebileceği bir sistemin tasarımı gerçekleştirilmiştir. Sistemi oluşturan farklı yapı mimarileri ile uygun bir veri iletim yöntemi oluşturulmuş, bileşenlerin yapı içerisindeki davranışları ve kullanım yöntemleri incelenmiştir. Akıllı ev ve akıllı elektrik şebekeleri için Node-RED ağ tabanlı IoT (nesnelerin interneti) yapısı kurulumu yapılarak bir uygulama gerçekleştirilmiştir. IoT yapısı, izleme ve kontrol için çeşitli sensör ve aktüatörlerden oluşmaktadır. IoT 'de cihazların birbirleri ile iletişiminde MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) haberleşme protokolü kullanılarak, akım sensörleri ile elektrikli ev aletlerinin tükettiği güç ölçümü yapıldıktan sonra yapılan ölçümler kaydedilerek bir veri seti oluşturulmuştur. Türkiye Elektrikli Ev Aletleri Veri Seti' nin (TEEAVS) geliştirilmesi ile birlikte veri madenciliği veya makine öğrenmesinde yapılmakta olan araştırmalar için kolay erişilebilir bir veri setinin elde edilmesi planlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Smart grids are trending technical subjects recently. Smart grid is a combination of the modern information system and the traditional electricity grid. Measurement and remote monitoring are very important processes for smart grids. In order to increase energy efficiency and efficiently manage the electricity grid accordingly, it is necessary to make predictions with high accuracy and use these predictions in decision-making processes. In this study, the design and implementation of smart measuring system and wireless remote monitoring system for smart networks is proposed. In order to control electrical energy consumption effectively, a system has been designed where users can instantly monitor the amount of energy they consume. An appropriate data transmission method was created with the different building architectures that make up the system, and the behavior of the architecture in the building and their usage methods were examined. An application will be developed by establishing a Node-RED network-based IoT (internet of things) structure for smart home and smart electricity networks. The IoT structure consists of sensors and actuators for monitoring and control. In IoT, a data set will be created by using the MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) communication protocol in the communication of the devices with each other, by recording the measurements made after measuring the power consumed by current sensors and electrical household appliances. Turkey Electrical Appliances Data Set's (TEEAVS) development, data mining or data sets easily accessible for research that will be done in machine learning.

Benzer Tezler

  1. Nesnelerin interneti temelli akıllı şebekelerde güvenlik zafiyetlerinin tespiti ve çözümüne yönelik yeni yaklaşımların geliştirilmesi

    Developing new approaches for detecting and solving security vulnerabilities in internet of things based smart grids

    MUHAMMED ZEKERİYA GÜNDÜZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RESUL DAŞ

  2. Enerji tüketimi verileri üzerinde akan veri madenciliği uygulaması

    Stream data mining application on energy consumption data

    EMİNE RUMEYSA GÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. SUAT ÖZDEMİR

  3. Konutlarda enerji tüketimi kestirimi için derin öğrenme ve makine öğrenme yöntemlerinin karşılaştırılması

    Comparison of deep learning and machine learning methods for estimating energy consumption in houses

    EROL YAVUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYSEL ERSOY YILMAZ

  4. Akıllı şebeke uygulamalarına yönelik küçük ölçekli bir şebeke prototipinin geliştirilmesi ve kontrolü

    Control and develop prototype of a small scale grid for smart grid applications

    MAHMUT ŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTurgut Özal Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. VEDAT KIRAY

  5. Radyo yayılım modellerinin kablosuz algılayıcı ağların yaşam süresine etkisinin incelenmesi

    Analysis of the impact of radio propagation models on wireless sensor network lifetime

    SİNAN KURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT TAVLI