Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 846814
  2. Yazar: FERHAT YILMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YAVUZ EREN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Enerji, Matematik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Energy, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
  13. 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

  1. Tez No

    352396

    Terkos gölüne gelen aylık debinin çeşitli metotlarla tahmini

    Montly inflow prediction for Terkos lake by various methods

    HALİL İBRAHİM TÜRKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÖZGER

  2. Tez No

    745921

    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

    İngilizce

    2022

    İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE ÇITAKOĞLU

  3. Tez No

    494481

    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

    Türkçe

    2018

    BiyokimyaGazi Üniversitesi

    Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE PAŞAOĞLU

  4. Tez No

    310644

    GPS ölçümleri ve fay hareketlerinde deprem ilişkisi

    Earthquake relationship between fault movements and GPS measurements

    GÖKHAN ASLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKİ HASGÜR

  5. Tez No

    889945

    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

    İngilizce

    2024

    EkonometriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR DERİN GÜRE

Geri Dön