Geri Dön

Bir tekstil fabrikasının elektrik tüketim değerlerinin derin öğrenme ile tahminlenmesi

Estimating the electric consumption values of a textile factory with deep learning

  1. Tez No: 818572
  2. Yazar: HAKAN YURDOĞLU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER GÜLEÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Yönetim Bilişim Sistemleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Endüstriyel süreçlerin devamlılığını sağlayan en önemli kaynaklardan biri elektrik enerjisidir. Elektrik enerjisinin oldukça maliyetli bir kaynak olması nedeniyle tüketiminin en aza indirilmesi işletmeler için önemli bir husustur. İşletmelerin üretim süreçlerinde tüketilen kaynak değerlerinin tahmin edilebilmesi ile maliyetlerin azaltılması sağlanabilmektedir. Son dönemlerde, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme kavramları, herhangi bir alanda gelecek tahmini için kullanılan güçlü Yapay Zekâ alt alanlarıdır. Bu nedenle bu tez çalışmasında, tekstil endüstrisi makinelerinin bekleme durumunda aşırı kaynak tüketimini önlemek amacıyla Derin Öğrenme destekli bir elektrik tahmin modeli tasarlanmıştır. Bu yöntem, Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve kayan pencere tekniği sayesinde tekstil makinelerindeki elektrik tüketiminin dinamik eşik değerlerini tahminlemektedir. LSTM modeli kullanılarak elde edilen elektrik eşik değerleri, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) ve Kapılı Tekrarlayan Birimler (GRU) gibi diğer Derin Öğrenme yöntemlerinin yanı sıra geleneksel bir yöntem olan Otomatik Regresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) ile karşılaştırılmış, elde edilen sonuçların gerçek zamanlı elektrik tüketim verilerine ne kadar yaklaştığı analiz edilmiştir. Bu tez çalışmasında geliştirilen model, elektrik tüketim seviyelerini başarılı bir şekilde tahmin etmekte, tüketim seviyeleri eşiğe ulaştığında Programlanabilir Mantık Denetleyicisi (PLC) ünitesine durma sinyali göndermekte ve bu sayede aşırı kaynak tüketimini engellemektedir.

Özet (Çeviri)

Electrical energy is one of the most important sources that ensure the continuity of industrial processes. Since electrical energy is a very costly resource, minimizing electricity consumption is an important issue for enterprises. It is possible to reduce costs by estimating the resource values consumed in the production processes of the enterprises. Recently, Machine Learning and Deep Learning concepts are powerful Artificial Intelligence subdomains used for future prediction in any field. Therefore, in this thesis, a Deep Learning supported electrical forecasting model is designed to prevent excessive resource consumption of textile industry machines in their standby state. The proposed method estimates dynamic threshold values of electricity consumption in textile machines using the Long-Short-Term Memory (LSTM) and Sliding Window technique. The threshold values obtained with the LSTM model were compared with other Deep Learning methods such Recurrent Neural Networks (RNN) and Gated Repetitive Units (GRU) and Automated Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) as a traditional method, then the results has been analyzed how close they are to real-time electricity consumption data at standby. The proposed model in this thesis successfully predicts electricity consumption levels and sends an interrupt signal to the Programmable Logic Controller (PLC) unit when the consumption levels reach the threshold, thus preventing excessive resource consumption.

Benzer Tezler

  1. Bir iplik üretim fabrikasının enerji etüdünün gerçekleştirilmesi: sorunlar ve çözüm önerileri

    Energy audit for the spinning mill: challenges and opportunities

    NURULLAH AÇIKGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN DURSUN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYDAR BAYAR

  2. Process improvement within the scope of green industry compliance in dyeing process in textile factories

    Tekstil fabrikalarında boyama prosesinde yeşil endüstriye uyum kapsamında süreç iyileştirme

    KÜBRA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA GÖÇKEN

  3. Kumaş boya tesislerinde enerji kalitesinin incelenmesi

    Investigation of power quality in fabric dying facilities

    AHMED KADİFECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ŞEKKELİ

  4. Fotovoltaik üretim sistemlerinin şebekeye ve maliyetlere etkisinin incelenmesi

    Investigation of network and cost effect for photovoltaic production systems

    SERHAT ZIBA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERDAR YILMAZ

  5. Bir tekstil fabrikasında iklimlendirme sistemine ait hava boşaltım odalarında oluşan hava akımı yardımıyla elektrik enerjisi elde edilmesi

    Obtaining electrical energy with the aid of air flow formed in the air release chambers of the air conditioning system in a textile factory

    ONUR KARLIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mekatronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEŞİR DANDIL