Dağıtık üretim sistemleri için optimizasyon yöntemlerinin incelenmesi ve yapay sinir ağları ile talep tahmini
Investigation of optimization methods for distributed generation systems and demand forecasting with artificial neural networks
- Tez No: 766661
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RECEP YUMURTACI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 101
Özet
Günümüzde enerjiye bağımlı hale gelmemiz, nüfusun giderek artması, teknolojinin gelişmesi ve ülkelerin enerji konusunda üstünlük sağlamak istemesi elektrik kullanımının katlanarak artmasına neden olmuştur. Çalışmamızda öncelikle şebekeye yeni hatlar eklemek yerine yatırım maliyetinin daha düşük olacağı, çevreye daha az zarar verecek olan dağıtık üretimden bahsedilmiştir. Dağıtık üretimin hem üretici hem de tüketici için faydaları üzerinde durularak çeşitli çalışmalarda kullanılan dağıtık üretim kaynaklarında bahsedilmiştir. DG'nin sisteme doğru şekilde entegre edilmesinin öneminden bahsedilerek DG'nin doğru şekilde konumlandırılması ve boyutlandırılmasını içeren çalışmalarla ilgili kapsamlı bir literatür çalışması yapılmıştır. DG'nin doğru şekilde konumlandırılması ve boyutlandırılması için kullanılan optimizasyon yöntemleri 3 başlık altında incelenmiştir. Çalışmada incelenen makaleler sonucunda sıklıkla kullanılan optimizasyon yönteminin PSO olduğu sonucuna varılmıştır. Ülkelerin enerji ihtiyacında bağımsız hale gelmek istemeleri, artan küresel ısınma ve çevre problemleri, teknolojinin hızla gelişmesi, dünyada değişen ekonomi dengeleri ve ihtiyaçlar doğrultusunda değişen altyapı şebekeleri her gün xv insanların enerjiye olan bağlılığını arttırmaktadır. Artan bu enerji bağımlılığını dengeleyebilmek ve doğru kararlar alarak yatırımlarda bulunabilmek elektrik talep tahmininin en yüksek doğrulukla yapılabilmesine bağlıdır. Elektrik talep tahmini hem üreticiler hem de tüketiciler için önem arz etmektedir. Yatırım planlamalarının doğru şekilde yapılabilmesi ve maliyet hesaplarının hesaplanabilmesi büyük ölçüde elektrik talep tahmininin doğru şekilde yapılmasına bağlıdır. Eksik ya da fazla yapılmış elektrik talep tahmini gereksiz yatırımlara ve maliyetlere sebep olur. Tez çalışmasında artan enerji ihtiyaçları doğrultusunda Düzce ili elektrik talep tahmini Bilgisayar Yazılımına Dayalı olan tahmin modellerinden Yapay Sinir Ağları kullanılarak yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Today, our dependence on energy, the increasing population, the development of technology and the desire of countries to gain superiority in energy have caused the use of electricity to increase exponentially. In our study, first of all, instead of adding new lines to the network, distributed generation, which will have a lower investment cost and less harm to the environment, is mentioned. The benefits of distributed generations are emphasized for both the producer and the consumer and the sources of distributed generations are mentioned in various studies. By mentioning the importance of correctly integrating the distributed generation into the system, a comprehensive literature study was conducted on studies involving the correct location and sizing of the distributed generation. The optimization methods used for the correct location and sizing of the distributed generation are investigate under 3 chapter. As a result of the articles researhed in the study, it was concluded that the most frequently used optimization method is Particle Swarm Optimization. xvii People's dependence on energy increase every day because of countries' request to become independent in their energy needs, increasing global warming and environmental problems, rapid development of technology, changing economic balances in the world and changing infrastructure networks in line. Being able to balance the increasing energy dependency and making investments by making the right decisions depends on making the electricity demand estimation with the highest accuracy. Electricity demand forecasting is important for both producers and consumers. Making the investment plans correctly and calculating the total cost largely depend on correct estimation of electricity demand. Deficient or overspending electricity demand causes unnecessary investments and costs. In the thesis study, in line with the increasing energy needs, electricity demand forecasting for Düzce has been made using Artificial Neural Networks, one of the forecast models based on Computer Software.
Benzer Tezler
- Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks
Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu
JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Development of molecularly imprinted hydrogels for drug release systems
İlaç salınım sistemleri için moleküler baskılanmış hidrojellerin geliştirilmesi
DİLEK DALGAKIRAN
Doktora
İngilizce
2017
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA SENİHA GÜNER
- Güneş enerji sistemlerinde verimlilik analizi: Nijer güç sistemi uygulaması
Efficiency analysis in solar energy systems: Niger power system application
ISSIFA HAMIDOU TINNI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TÜRKER FEDAİ ÇAVUŞ
- Fault detection on automated beverage dispenser systems by using online feature extraction based neural network models
Otomatik içecek servis sistemlerinde çevrimiçi öznitelik çıkarıma dayalı nöral ağlar kullanılarak hata tespiti
AHMET DEMİREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Dağıtık üretim sistemleri içeren dağıtım şebekelerinde akıllı gerilim kontrol yöntemi geliştirilmesi
Development of an intelligent voltage control method in distribution networks including distributed generation systems
MERVE GÜLERYÜZ HALAÇLI
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEN DEMİRÖREN