Geri Dön

Kısa vadeli (saatlik) elektrik tüketim tahminlerinde kullanılmak üzere tahmin parametrelerinin tespiti

Determination of forecast parameters to be used in short-term (hourly) electricity consumption forecasts

PDF İndir

  1. Tez No: 713012
  2. Yazar: KERİM DİNCER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH MEHMET NUROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Elektrik talep tahmini, elektriğin tüm safhalarını (üretim, iletim ve dağıtım) yakinen ilgilendiren bir süreçtir. Her geçen gün ülkemizdeki elektrik talebi çeşitli sebepler (nüfus artışı, teknolojik gelişim, ekonomik değişim vb.) ile artmaktadır. Firma ve kurumlar artan bu talebi karşılamaları gerekmektedir. Aksi halde tüketiciler ihtiyaç duydukları elektriği temin edemeyecek ve elektrik kesintilerinin yaşanması kaçınılmaz olacaktır. Bu sonuç, iş hayatını aksatacağı için ülkeye ekonomik kayıp olarak dönmektedir. Ayrıca insanların yaşam refahına olumsuz etki etmektedir. Üretim, iletim ve dağıtım yapan firma ve kurumlar artan talebi önceden bilerek yatırımlarını hangi bölgede, hangi zaman aralığında ve hangi büyüklükte yapmaları gerektiğini öngörmüş olurlar. Elektrik talep tahmini üç ayrı periyot şeklinde ele alınmaktadır. Bunlar kısa vadeli, orta vadeli ve uzun vadeli tahminlerdir. Bu tez çalışmasında kısa vadeli (saatlik) talep tahmini üzerinde çalışılmıştır. Yılın her haftası ayrı ayrı ele alınmıştır. Bu özelliğiyle literatürden ayrışmaktadır. Her hafta için kullanılabilecek farklı modeller oluşturulmuştur. Box-Jenkins yöntemi kullanılmıştır. EViews programı kullanılarak elde edilen veriler düzenleme yapılarak EPİAŞ Şeffaflık Platformu'nda bulunan tahmin verileri ile Microsoft Excel programında grafikler halinde karşılaştırmalı olarak gösterilmiştir. Hata değerleri bulunarak modellerin performansları ortaya konulmuştur.

Özet (Çeviri)

Electricity demand forecasting is a process that closely concerns all phases of electricity (generation, transmission and distribution) from the beginning to the end. The electricity demand in our country is increasing day by day due to various reasons (population growth, technological development, economic change, etc.). Companies and institutions need to meet this increasing demand. Otherwise, consumers will not be able to receive the electricity they need, and it will be inevitable to experience power cuts. As this result will disrupt business life, it returns to the country as an economic loss. It also has a negative impact on people's well-being. In addition, companies and institutions engaged in generation, transmission and distribution, knowing in advance the increasing demand, foresee in which region, in which time period and in what size they should make their investments. Electricity demand forecasting should be handled in three separate periods. These are short-term, medium-term and long-term forecasts. In this thesis, short-term (hourly) demand forecasting was studied. Each week of the year has been handled separately. With this feature, it differs from the literature. Future demands have been estimated in the light of past consumptions. Box-Jenkins method was used. The performance of the study is shown by comparing the data obtained by using the EViews program with the estimation data in the EPİAŞ Transparency Platform with the Microsoft Excel graphics.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    706964

    Yapay sinir ağları kullanılarak kısa süreli güneş enerjisi tahmini

    Short term solar energy prediction by using artifical neural networks

    ELA NUR ORUÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ÖZTOPAL

  2. Tez No

    894347

    Machine learning-based energy consumption forecastingfor stores in a shopping center - A case study

    Alışveriş merkezindeki dükkânların enerji tüketimininmakine öğrenmesiyle tahmini - Vaka çalışması

    NADIA AHBAB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. MUSTAFA BERKER YURTSEVEN

  3. Tez No

    797587

    Short-term forecast for Turkey's electricity demand DNN VS LSTM

    Türkiye'nin kısa vadeli elektrik talep tahmini DNN VS LSTM

    BERK DEDE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    EnerjiKadir Has Üniversitesi

    Enerji ve Sürdürülebilir Kalkınma Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN KİRKİL

  4. Tez No

    539156

    Ann based electricity consumption forecasting in Yasar University

    Yapay sinir ağları kullanılarak Yaşar Üniversitesi yük tahmini

    TUTKU ÇİMENDERE BUTEKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HACER ÖZTURA

  5. Tez No

    877577

    Derin öğrenme modelleriyle elektrik tüketimi tahmini

    Electricity consumption forecasting with deep learning models

    EMRAH DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERKAN GÜNAL

Geri Dön