Prediction of regional usage habits parameters by genetic algorithm for domestic electrical energy demand and production of daily load profiles
Evsel elektriksel enerji talebi için genetik algoritma ile bölgesel kullanım alışkanlıkları parametrelerininkestirilmesi ve günlük yük profillerinin üretilmesi
- Tez No: 846814
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YAVUZ EREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Enerji, Matematik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Energy, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Dünya özelinde milyonlarca elektrik tüketicisi göz önüne alındığında akıllı fiyatlandırma veya yük kaydırmaya yöenlik teşvikler ile enerji noktasında büyük tasarruflar elde edilebilir. Bu nedenle, elektrik enerjisi dağıtımı şirketleri için kullanıcıların yük profillerini kestirme problemi önem kazanmıştır. Ancak, yük profillerinin kestiriminde yararlanılan veriyi elde etmek pahalı ölçüm cihazları gerektirmektedir. Bu çalışmada ölçüm cihazlarına ihtiyaç duymadan yük profil tiplerinin kestirimi için özelleştirilmiş bir genetik algoritma ile yeni bir prosedür sunulmuştur. Yük profilleri oluşturmak için bölgesel anket veya istatistiksel verileri kullanarak, konut tipi tüketiciler açısından gerçek zamanlı senaryolar ele alınmıştır. Kullanıcı tiplerinin istatistiksel enerji tüketimi dikkate alınarak kullanım alışkanlık parametreleri üzerinden enerji talepleri hesaplanmıştır. Kullanım alışkanlık parametreleri genetik algoritma tarafından tahmin edilip, yük profillerinin en az hata ile üretilmesi hedeflenmiştir. Elde edilen sonuçların MATLAB üzerinde test edilip kullanılabilir olduğu gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Given the significant number of end-users in a medium-scale city, even minor improvements in smart pricing or the implementation of demand flattening incentives can lead to substantial savings on a large scale. Consequently, load profiling has become an essential requirement for electricity companies to establish commitment agreements, plan maintenance activities, and efficiently manage energy within demand response applications. The success of these endeavors depends on accurate load type classification in customer datasets, allowing the application of deterministic and stochastic techniques in planning and operation processes. To address this need, we propose a novel approach utilizing a customized genetic algorithm (GA) to generate load profiles without resorting to expensive techniques. By leveraging regional surveys or statistical data, our method accounts for real-time scenarios, considering factors such as the number of occupants and household appliances in the residential sector. Specifically, the algorithm recursively estimates usage habit parameters through GA, which are then employed to generate near-realistic load profiles. The overall scheme is implemented and tested using MATLAB, demonstrating its effectiveness in load profiling for various applications in the energy sector.
Benzer Tezler
- Terkos gölüne gelen aylık debinin çeşitli metotlarla tahmini
Montly inflow prediction for Terkos lake by various methods
HALİL İBRAHİM TÜRKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÖZGER
- Comparison of regional and general machine learning models for reference evapotranspiration prediction in Turkey
Türkiye'de referans evapotranspirasyon tahmini için genel ve bölgesel makine öğrenme modellerinin karşılaştırılması
YASSER ZOUZOU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE ÇITAKOĞLU
- Sepsisli ve septik şoklu hastalarda serum supar (soluble urokınase-type plasmınogen actıvator receptor) , presepsin, ima (iskemi modifiye albumin), mr-proadm (mıd-regıonal proadrenomedullın) düzeylerinin incelenmesi
Investigation of serum supar (soluble urokinase-type plasminogen activator receptor), presepsin, ima (ischemia modified albumin), mr-proadm (mid-regional proadrenomedullin) levels in patients with sepsis and septic shock
BAYRAM ŞEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
BiyokimyaGazi ÜniversitesiTıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE PAŞAOĞLU
- GPS ölçümleri ve fay hareketlerinde deprem ilişkisi
Earthquake relationship between fault movements and GPS measurements
GÖKHAN ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ HASGÜR
- Determinants of water use in agriculture: An analysis of irrigation unions in Türkiye
Tarımsal su kullanımını belirleyen faktörler: Türkiye'deki sulama birlikleri üzerine bir inceleme
MEHMET EMİN BİLDİRİCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
EkonometriOrta Doğu Teknik Üniversitesiİktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR DERİN GÜRE