Fault prediction in renewable energy based smart electric grid using artificial intelligence
Yenilenebilir enerji tabanlı akıllı elektrik şebekesinde yapay zeka kullanarak hata tahmini
- Tez No: 812070
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Akıllı enerji ağları (Akıllı Enerji Ağları) veya Akıllı Şebeke (SG) kavramı, EPS operasyonunu daha sağlam, ekonomik, güvenilir, kullanılabilir ve otomatik hale getirmek amacıyla geliştirilmiştir. Özellikle dağıtım katmanını daha akıllı hale getirmek için yeni teknolojiler, uygulamalar ve akıllı cihazlar geliştirildi. Ancak bir EPS'nin, EPS'nin ekonomik, hizmet kalitesi ve teknoloji açısından performansını artırmak amacıyla EPS'nin tüm seviyelerindeki tüm işlevleri bir araya getiren entegre bir akıllı operasyona sahip olması gerekir. Bu kaynakların kullanımı, elektrik sisteminin üretim, iletim ve dağıtım bağlamında daha esnek bir şekilde işletilmesini ve bu hizmetlerin yeni kalite düzeylerine ulaşmasını mümkün kılmaktadır. EPS'nin mevcut sistemler üzerindeki ana etkilerinden biri enerji üretimi bağlamındadır. Bu çalışmanın amaçları, Akıllı Şebekeler bağlamında bir SG'de enerji talebini ve arzını tahmin etmeye yönelik yöntemleri analiz etmek ve geliştirmektir.
Özet (Çeviri)
The concept of intelligent energy networks (Intelligent Energy Networks), or Smart Grid (SG) has been developed aiming to make the EPS operation more robust, economical, reliable, available and automated. New technologies, applications and smart devices have been developed, mainly to make the distribution layer smarter. However, an EPS must have an integrated intelligent operation, aggregating all functionalities at all levels of the EPS with the aim of improving the EPS's performance in terms of economics, quality of service and technology. The use of these resources makes it possible to make the operation of the electrical system more flexible in the contexts of generation, transmission and distribution, reaching new levels of quality for these services. One of the main impacts that EPS have on current systems is in the context of energy generation The objectives of this work are to analyze and develop methods for predicting energy demand and supply in an SG in the context of Smart Grids.
Benzer Tezler
- Predicting breast cancer in fine needle aspiration images using machine learning
Meme kanserini iyi tahmin etmekiğne aspirasyon görüntüleri kullanılmasımakine öğrenme
LUAY HANI ABBAS AL-SAMMARRAIE
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Predicting COVID-19 cases trajectory using machine learning
Başlık çevirisi yok
ZAINAB ABBAS ABDULHUSSEIN ALWAELI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Türkiye'de kurulu güç dağılımı dengelemesiyle rüzgardan enerji üretiminin üniformlaştırılması
Uniformizing energy production from wind through installed capacity balancing in Turkey
CANSU ŞİMAL BAĞLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURAK BARUTÇU
- Yapay zeka tabanlı bara diferansiyel koruma sistemi
Artificial intelligence based busbar differential protection system
EMRE ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU
- Real-tıme model predıctıve control-based energy management of mıcrogrıd ın Karabuk Unıversıty campus
Karabük üniversitesi kampüsündeki mikro şebekenin gerçek zamanlı model öngörülü kontrol tabanlı enerji yönetimi
ABDELLFATAH GH SHIBANI AMAR
Doktora
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZİYODULLA YUSUPOV