Forecasting wind power generation with ensembling techniques
Topluluk yaklaşimlariyla rüzgar enerjisi üretimi tahmini
- Tez No: 897355
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FULYA GÖKALP YAVUZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Statistics, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Gelecek değer tahmini, Makine öğrenmesi, İstatistiksel analiz, İstatistiksel modelleme, Future value forecast, Machine learning, Statistical analysis, Statistical modelling
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Enerji ihtiyacı, artan nüfus ve endüstriyel gelişmelerle birlikte her geçen gün artmaktadır. Artan talep, tüketim oranlarını aşan bir hızda yenilenen enerji kaynaklarına geçişi zorunlu kılmaktadır. Rüzgar türbinlerinin gelecekteki üretimini tahmin etmek, yenilenebilir enerji sektöründe stratejik planlama için kritik öneme sahiptir. Bu amaçla, her biri yorumlanabilirlik ve doğruluk açısından farklılık gösteren, istatistiksel modelleme, makine öğrenimi ve derin öğrenme teknikleri gibi çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir. Bu çalışma, birden fazla modelleme yaklaşımını entegre eden topluluk teknikleri kullanarak rüzgar türbini güç tahminlerinin doğruluğunu ve yorumlanabilirliğini artırmayı amaçlamaktadır. Akhisar, Türkiye'deki rüzgar türbinlerinden elde edilen veriler kullanılarak kısa vadeli (1 saatlik) ve orta vadeli (1 günlük) tahminler yapılmıştır. Farklı modellerin birleştirilme nedeni, verilerde tam anlamıyla kapsamlı bir zaman serisi yapısının bulunmaması ve tüm zaman dilimleri için optimal bir modelin olmamasından kaynaklanmaktadır. Kombinasyon tekniğimiz, gelecekteki zaman dilimlerinde hangi modelin diğerlerinden daha iyi performans gösterdiğini tahmin etmeye dayanmaktadır. Çeşitli yaklaşımlar arasından en uygun modeli belirlemek için farklı kombinasyon teknikleri önerilmiştir. Çalışmanın sonunda, gelecekteki zaman adımları için en uygun modeli belirleyen sınıflandırma modeli, tahmin doğrulunu artırdı. Ek olarak, önceki zaman dilimlerinde modellerin hatalarını sınıflandırma modelinin öznitelik setine eklemek, daha doğru tahminler sağladı.
Özet (Çeviri)
The global energy demand need is increasing with the growth in population and industrial developments. The increasing demand necessitates a transition to renewable energy sources, which are restored at a rate exceeding their consumption. Forecasting the future production of wind turbines is critical for strategic planning within the renewable energy sector. Various approaches, including statistical modeling, machine learning and deep learning techniques, have been proposed for this purpose, each varying interpretability and accuracy. This study aims to enhance the accuracy and interpretability of wind turbine output forecasts by employing ensemble techniques that integrate multiple modeling approaches. Specifically, data from wind turbines in Akhisar, Türkiye were used to predict short-term (1 hour ahead) and mid-term (1 day ahead). The motivation for combining different models arises from the lack of a fully comprehensive time series structure in the data and the absence of a universally optimal model for all time steps. Our combination method is based on predicting which model outperforms other ones in future timesteps. To identify the optimal model among various approaches, we proposed different combination techniques. As a result, the classifier that identifies the optimal model for future timesteps increased forecast accuracy. Additionally, adding errors of base models from previous timesteps to feature set of classifiers provided more accurate forecasts.
Benzer Tezler
- Beton basınç dayanımının hızlandırılmış deneyle saptanması
Başlık çevirisi yok
ALİ TÜREN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERBİL ÖZTEKİN
- Short-term on-line load forecasting algorithms in power systems
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM BESLEME
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. NEZİH GÜVEN
- Manisa ve çevresindeki bağlarda 1977-1986 yılları arasında zararlı olan böcekler ve bu böceklere karşı uygulanan savaşım yöntemlerinin gelişimi
The Investigations over the harmful insects in Manisa and surrounding vineyards and the developments of the contention methods against to these insects from 1977 up to 1986
FİLİZ ELBEYLİ
- An Empricil evaluation of alternative forecasting combination models
Başlık çevirisi yok
HAKAN ADANALI
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. SİNAN KAYALIGİL
- Sosyal hesaplama matrisi (SHM) ve Türkiye 1979 Input-output tablosu ile bir uygulama
Başlık çevirisi yok
MEHMET ŞİMŞEK