Optimal power flow solution using fully connected neural networks with discrete wavelet transform
Ayrık dalgacık dönüşümü ile tam bağlantılı sinir ağları kullanılarak optimum güç akışı çözümü
- Tez No: 894048
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜRKAN SOYKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Optimal Güç Akışı (OPF), güç sistemlerinde operasyonel ve planlama stratejileri için en değerli araçlardan biridir. OPF'yi çözmek için kullanılan geleneksel yöntemler, büyük ölçekli sistemlerde karmaşıklık ve hesaplama zorlukları gibi sorunlarla karşılaşmıştır. Bu tez, problemlerin üstesinden gelmek için ayrık dalgacık dönüşümü ile desteklenen bir Tam Bağlantılı Sinir Ağı (FCNN) önermektedir. FCNN, ayrık dalgacık işleme yöntemini kullanarak durağan olmayan veriler için daha iyi çözümler sunmakta ve hem zamansal hem de frekans detaylarında özellikler çıkarmaktadır. Bu özellikler, optimum güç dağılımları için FCNN'nin parametre tahmin kabiliyetini artırabilir. Önerilen modeller, tahmin doğruluğunda ve hesaplama verimliliğinde önemli bir gelişme göstermek için geleneksel FCNN yöntemiyle karşılaştırılmıştır. Performans testleri IEEE-24 bara sistemi, IEEE-57 bara sistemi ve IEEE-118 bara sistemi durumları için gerçekleştirilmiştir. Performans, jeneratör çıkışları ve bara gerilimleri ile ilgili ortalama karesel hata analizine dayalı olarak değerlendirilmiştir. Ayrık dalgacık dönüşüm tekniği FCNN'nin performansını olumlu yönde etkilemektedir.
Özet (Çeviri)
The Optimal Power Flow (OPF) is one of the most valuable tools for operational and planning strategies in power systems. Traditional methods for solving OPF have faced problems such as complexity and computational difficulties in large-scale systems. This thesis proposes a Fully Connected Neural Network (FCNN) supported by the discrete wavelet transform to handle the problems. By using discrete wavelet processing, FCNN provides better solutions for non-stationary data and extracts features in both temporal and frequency details. These features can enhance the parameter prediction capability of the FCNN for optimal power distributions. The proposed models are compared with conventional FCNN method to demonstrate a considerable improvement in predictive accuracy as well as computational efficiency. The performance tests were conducted for the IEEE-24 bus system, IEEE-57 bus system, and IEEE-118 bus system cases. The performance was evaluated based on mean squared error analysis related to generator outputs and bus voltages. The discrete wavelet processing technique positively affects the performance of FCNN.
Benzer Tezler
- Elektrik dağıtım sistemlerinde kayıp azaltımı için fider düzenlemesi
Distribution feeder reconfiguration for loss reduction
DİLEK DİNÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN KAYPMAZ
- Elektrikli araçların dağıtım şebekesine etkisinin maliyet analizi ve genetik algoritma ile en iyileştirilmesi
Effects of electric vehicles on distribution network, cost analysis and optimization with genetic algorithm
HAZAL ÇİFTÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN EMRE TÜRKAY
- Alternatif motor yakıtları ve LPG'nin motor yakıtı olarak benzinle deneysel olarak karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
B.MURAT ÇEVİKÖZ
- Flexible platform for ROF network using advanced modulation formats based on MMF
MMF'ye dayanan gelişmiş modülasyon formatlarını kullanan ROF ağı için esnek platform
ALI MUSTAFA ALI AL SHAYKHA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BARBAROS PREVEZE
- Santrifüj kuvvet altında tekstil içerisindeki su hareketinin incelenmesi
Investigation of water flow in porous textile under centrifugal forces
FATİH KASAP
Doktora
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÖZDEMİR