Electric distribution network management with neural network methods
Nöral ağ yöntemleriyle elektrik dağıtım şebekesi
- Tez No: 720329
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE ULUTAGAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Gedik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Elektrik enerjisi dağıtım şebekelerinde, etkin şebeke yönetimi, yönetim süreçleri sırasında, yanı zamanını, maliyeti ve elektrik şebekesindeki düzensiz yük streslerini tahmin etme ayrıca ortadan kaldırma olanağı sağladığından, geleneksel elektrik gücü yönetimine alternatif bir çözüm sunar. Ancak, şimdilik yönetim sisteminde birçok kısıtlamalar vardır. Önceki stratejiler hala yalnızca üretim yönüne odaklanır sadece. O araştırma çalışması, sistem değişkenlerini çok doğru bir şekilde tahmin etmek için kullanılan nöral ağlarına dayalı bir sistemdir ve bu da elektrik şebekesinin yönetimin ödevini kolaylaştırır. Önerilen algoritmanın çeşitli güç sistemleri üzerinde gayet iyi bir performans göstermiştir ve bilgilerin bu çok sayıları üzerinde eğitilebildiği için nöral ağlarının avantajlarından biridir. Her iki yöntemin hata yüzdesi, algoritmanın sistem değişkenlerini tahmin etmesi ne kadar doğru olduğunu gösterir.
Özet (Çeviri)
In the electric power distribution networks, the effective grid management represents the alternative solution to the traditional electric power management, as it provides the possibility of estimating and thus eliminating the stresses of irregular loading in the electric network as well as the ability of time and cost management process. However, there are many limitations in this administration system. As the previous strategies focus on the generation aspect only. This work is a system based on neural networks used to estimate system variables very accurately, which in turn facilitates the process of managing the electrical network. The results of the proposed algorithm representation on several types of power systems showed good performance, and this is one of the features of neural networks, as it can be trained on huge numbers of information. The percentage of error in both methods shows how accurate the algorithm is in estimation of system variables.
Benzer Tezler
- Elektrik dağıtım sistemlerinde kayıp azaltımı için fider düzenlemesi
Distribution feeder reconfiguration for loss reduction
DİLEK DİNÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN KAYPMAZ
- Elektrik dağıtım sistemlerinde genetik algoritma ile kayıpların azaltılması için reaktif güç yönetimi
Reactive power management for loss reduction in electrical distribution systems using genetic algorithm
ERVİN GELGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- Dağıtılan elektrik enerjisi miktarının öngörümlenmesi: Zaman serisi, makine öğrenmesi ve melez modellerin karşılaştırılması
Forecasting distributed electricity energy amounts: A comparison of time series, machine learning and hybrid models
DERYA AKPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH GÜLAY
- Endüstri 4.0 entegrasyonu ile Türkiye elektrik enerjisi dağıtım ağı arızalarının gerçek zamanlı ve yapay zekâya dayalı öngörü sisteminin geliştirilmesi: İzmir-Çeşme uygulaması
Improvement of real time and artificial intelligence based fault prediction system of electricity distribution network of Turkey with Industry 4.0 integration: Izmir-Cesme case study
MAHMUT SAYAR
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLMİ YÜKSEL
- 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
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ADNAN KAYPMAZ