Smart electric consumption solution
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 786758
- Danışmanlar: DR. BARIŞ YÜCE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Industry 4.0, Internet of Things, Smart Homes, Energy Optimization, Artificial Neural Networks
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: University of Exeter
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
As the world progresses towards another Industrial Revolution and adopts it, it is crucial to recognize new ways to implement solutions into both existing and new patterns that govern the ways of life we have. One of the key factors in this regard are the houses that we spend so much time in and contain most of the devices that create our individual electric usage. In order to realize possible solutions that can optimize and lower energy costs in our homes, three experiments were conducted. First, an existing data set was analysed to depict existing user patterns regarding usage of electricity across a given time period and analysed data was extracted with regards to the specific time frame of the benchmark model. Secondly, a solution data set consisting of IDs from the previous data set was created as a solution. The IDs were chosen based on their relative error behaviour with regards to the experimental room that was set up by implementing Industry 4.0 technologies. Finally, through the utilization of an artificial neural network and its training, estimation results were obtained, which proved to be a better method for creating estimation based on multiple variables and for the creation of a framework for electric consumption.
Benzer Tezler
- Bir abonenin elektrik tüketim verilerinin veri madenciliği yöntemleri ile analiz edilmesi ve doğru tarifenin belirlenmesi
Analysis of electric consumption data by data mining methods and determining the right tariff
SEDA BALTA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CÜNEYT BAYILMIŞ
- Akıllı dağıtım şebekelerinde işletim koşullarının iyileştirilmesine yönelik çok ajanlı kontrol yönteminin geliştirilmesi
Developing multi agent control methods for improved operational conditions in smart distribution networks
GÖRKEM ŞEN
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BAYSAL
- Elektrikli araç şarj istasyonlarının akıllı şebekelerde bulanık mantık yöntemiyle optimizasyonu ve dağıtım şebekesine entegrasyonu
Optimization of electric vehicle charging stations in smart grids with fuzzy logic and integration into the distribution network
EBRU APAYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET RIDA TÜR
- Design of a high-accuracy energy management system for electric vehicles and V2G approaches considering battery aging
Elektrikli araçlar için yüksek doğruluklu enerji yönetim sistemi tasarımı ve batarya yaşlanmasını dikkate alan V2G yaklaşımları
ARDA AKYILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ALPARSLAN ZEHİR
- Elektrikli araç bataryalarının akıllı şebekeler kapsamında depolama ünitesi olarak yeniden değerlendirilmesi
Reusing electric vehicle batteries in storage units for smart grid concept
SAİD MİRZA TERCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERDİN GÖKALP
DOÇ. DR. BÜLENT VURAL