Demand forecasting using artificial neural networks for power transformers
Yapay sinir ağları ile güç transformatörleri için talep tahmini
- Tez No: 774462
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA GÖÇKEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Dönüştürücüler, Talep tahmini, Yapay sinir ağları, Çok katmanlı perseptronlar, Transformers, Demand estimation, Artificial neural networks, Multilayer perceptrons
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tarihi süreçlere göz atıldığında insanoğlunun geleceği öngörebilme dürtüsü her zaman baskın gelmiştir. Modern çağlara gelindiğinde ise bilimsel ve matematiksel modeller geleceği öngörebilme bağlamında medeniyetlere önemli bir araç kazandırmıştır. 20. yüzyılın son çeyreğine gelindiğinde ise yapay sinir ağları çalışmaları hız kazanmış ve öngörüm tekniklerine yeni bir bakış açısı kazandırmıştır. Talep tahmini ise endüstriyelleşme ile birlikte ön plana çıkan öngörüm konularından biridir. Bu çalışmada ise yapay sinir ağlarının bir türü olan çok katmanlı algılayıcı yöntemiyle güç transformatörlerine yönelik bir talep tahmini gerçekleştirilmiştir. Talebi etkileyen faktörler bölgedeki bir üreticiden uzman görüşü alınarak belirlenmiş, bu faktörlere ait 40 yıllık veriler ise resmi kaynaklardan elde edilmiştir. Uygulama neticesinde oluşturulan yapay sinir ağı %97,99 oranında tutarlı sonuçlar vermiş ve çalışmada ayrıca oluşturulan ARIMA modeliyle karşılaştırıldığında daha üstün bir performans ortaya koyduğu gözlemlenmiştir. Çalışmada oluşturulan çok katmanlı yapay sinir ağının güç transformatörlerinin talep tahmininde kullanılabilir bir araç olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Beholding the historical processes, the human instinct to predict the future has always been dominant. In the modern era, scientific and mathematical models have given civilizations an important tool in predicting the future. By the last quarter of the 20th century, artificial neural network studies gained momentum and gave a new perspective to forecasting techniques. Demand forecasting is one of the forecasting issues that come to the fore with industrialization. In this study, a demand forecast for power transformers has been carried out with the multilayer perceptron method, a type of artificial neural network. The factors affecting the demand have been determined by taking an expert opinion from a regional producer, and the data covering past 40 years regarding these factors were obtained from official sources. The artificial neural network created during implementation has produced consistent results at the rate of 97.99%. It was observed that it outperformed the ARIMA model created in the study for comparison. It was concluded that the multi-layer artificial neural network created in the study is a useful tool for demand forecasting of power transformers.
Benzer Tezler
- Gün öncesi piyasasında saatlik ve günlük elektrik fiyatları tahmini
Hourly and daily electricity prices forecasting in day-ahead market
YUNUS EMRE ADALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ
- Akıllı şebekelerde yük yönetimi ve yük tahmini
Load forecasting and load management in smart grid
MEHMET ŞEFİK ÜNEY
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURETTİN ÇETİNKAYA
- Static and dynamic modeling of biomass gasification and hybrid renewable energy generation system
Biyokütle gazlaştırma ve hibrit yenilenebilir enerji üretim sisteminin statik ve dinamik modellenmesi
KADRİYE DENİZ OLCA
- Using machine learning in smart grid to predict load consumption: The use of time series analysis
Başlık çevirisi yok
ŞAFAK ALMUSTAFA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKAN ÖZGÖNENEL
DR. ÖĞR. ÜYESİ NUR SARMA
- Derin öğrenme tabanlı elektrik dağıtım trafo merkezlerinde yük tahmini: Azerbaycan örneği
Load estimation in electricity distribution substations using deep learning: The case of Azerbaijan
VUSAL ISAYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YALÇIN ALBAYRAK
