Geri Dön

Yapay sinir ağları kullanılarak enerji tüketim tahmini: Gümüşhane örneği

Energy consumption estimation using artificial neural networks: Gümüşhane

  1. Tez No: 865671
  2. Yazar: BÜŞRA KAYA ÇİÇEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH MEHMET NUROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Elektrik tüketimi, Hata analizi, Tahmin, Tahmin modelleri, Tahmin yöntemleri, Yapay sinir ağları, Yapay zeka, Electric consumption, Error analysis, Estimation, Estimation models, Estimation methods, Artificial neural networks, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Enerji yük tahmininin önemi, enerji kaynaklarının etkin kullanımı, kesintilerin önlenebilmesi ve sürdürülebilir enerji politikalarının oluşturulmasında temel bir rol oynayarak vurgulanmaktadır. Ayrıca, enerji altyapısının kapasite planlamasında ve yeni yatırımların gerekliliğinin belirlenmesinde kritik bir faktördür. Bu bağlamda, farklı yöntemler arasında öne çıkan yapay zeka teknikleri, özellikle yapay sinir ağları ve bu ağların parametrelerinin belirlenmesinde kullanılan metasezgisel algoritmalar, son zamanlarda dikkat çekmektedir. Bu çalışma, Ali Baba ve Kırk Haramiler algoritması kullanılarak yapay sinir ağı parametrelerinin belirlendiği ve gerçek verilere dayalı olarak enerji yük taleplerini daha hassas ve güvenilir bir şekilde tahmin etmeyi odak noktasına almaktadır. Bu çalışmada, öncelikle seçilen bölgenin giriş verileri için belirli değişkenler ve çıkış verisi için enerji tüketim verileri analiz edilmiştir. Ardından, AFT kullanılarak yapay sinir ağının parametreleri belirlenmiştir. Belirlenen parametreler ile YSA çalıştırılarak MSE değeri incelenmiştir. Performans analizi yapmak için PSO ve BSA ile aynı işlemler yapılarak karşılaştırma yapılmıştır. Enerji talep tahmininde yapay zeka tabanlı teknolojilerin kullanımının önemini vurgulayarak, sektördeki geleceğe yönelik planlamalara katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

The significance of energy load forecasting is highlighted by playing a fundamental role in the efficient utilization of energy resources, prevention of interruptions, and the formulation of sustainable energy policies. Additionally, it is a critical factor in capacity planning for energy infrastructure and determining the necessity for new investments. In this context, artificial intelligence techniques, particularly artificial neural networks, and metaheuristic algorithms used in determining the parameters of these networks have gained prominence in recent years. This study focuses on the determination of artificial neural network parameters using the Ali Baba and Forty Thieves algorithm, aiming to predict energy load demands more accurately and reliably based on real data. The analysis in this study involves initially scrutinizing specific variables for input data in the selected region and energy consumption data for the output. Subsequently, the parameters of the artificial neural network are determined using the Ali Baba and Forty Thieves algorithm. The identified parameters are then used to run the artificial neural network, and the Mean Squared Error (MSE) value is examined. To conduct a performance analysis, the same procedures are executed using PSO and BSA for comparison. Emphasizing the importance of utilizing artificial intelligence-based technologies in energy demand forecasting, this study aims to contribute to future planning in the sector.

Benzer Tezler

  1. Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN MURAT KOÇTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TALİM

  2. Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması

    Başlık çevirisi yok

    MÜRŞİDE KESEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İşletmeEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN

  3. Barajların hacim-verim ilişkisi üzerine bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET KILIÇARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TEFARUK HAKTANIR

  4. Çiğit ve ayçiçek yağlarının doğal antioksidan içerikleri ile bu yağların stabilitelerinin arttırılmaları üzerinde araştırmalar

    Başlık çevirisi yok

    ALİ KEMAL YALNIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHİR ÇOLAKO¦LU

  5. Computer aided design of lumped and distributed broadband matching and filtering networks

    Başlık çevirisi yok

    ADNAN KÖKSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEVZAT YILDIRIM