Geri Dön

Demand forecasting using artificial neural networks for power transformers

Yapay sinir ağları ile güç transformatörleri için talep tahmini

  1. Tez No: 774462
  2. Yazar: DOĞUKAN GÖRÜR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA GÖÇKEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 132

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

  1. 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

    Türkçe

    2015

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ

  2. Akıllı şebekelerde yük yönetimi ve yük tahmini

    Load forecasting and load management in smart grid

    MEHMET ŞEFİK ÜNEY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURETTİN ÇETİNKAYA

  3. Using machine learning in smart grid to predict load consumption: The use of time series analysis

    Başlık çevirisi yok

    ŞAFAK ALMUSTAFA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKAN ÖZGÖNENEL

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NUR SARMA

  4. Load demand forecasting using artificial neural networksand fuzzy logic methods

    Yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri kullanarak yük talep tahmini

    BARQ RAAD KHASHEA AL-ANI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtılım Üniversitesi

    Mühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURAN ERMAN ERKAN

  5. Short term load forecasting by using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları kullanılarak kısa dönemli yük tahmini

    ALI GHADIRIASL NOBARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY