Towards better energy efficiency through electricity consumption forecasting in steel industy
Çelik sektöründe enerji tüketimi tahmini ile daha iyi enerji verimliliğine doğru
- Tez No: 905862
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN DAĞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektrik tüketiminin en doğru şekilde tahmin edilmesi, maliyet optimizasyonu, operasyonel verimlilik, rekabet gücü, sözleşme müzakereleri ve üretimde sürdürülebilir kalkınmanın küresel hedeflerine ulaşılması için çok önemlidir. Bu çalışma, bütüncül bir yaklaşımla, bir çelik şirketinde elektrik tüketimi için en uygun tahmin algoritmasının ve en etkin uygulama alanlarının belirlenmesine odaklanmaktadır. Rastgele Orman, Gradyan Destekli Ağaçlar, Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller, Karar Ağaçları ve Derin Sinir Ağı verilen probleme uygun oldukları ve tahmin amacıyla yaygın olarak kullanılan regresyon algoritmaları oldukları için kullanılmıştır. Tahmin modellerinin performansı, artıkların standart sapmasına (RMSE) ve açıklanan varyans oranına (R-kare) göre değerlendirilir. Bu çalışma, Rastgele Orman modelinin Gradyan Destekli Ağaçlar, Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller, Karar Ağaçları ve Derin Sinir Ağı modellerinden daha iyi performans ortaya koyduğunu göstermektedir. Sonuçlar birçok farklı alanda fayda sağlayacaktır. İlk olarak, sözleşme görüşmeleri sırasında, gün öncesi piyasasında elektrik satın almak için rekabet avantajı elde etmemizi sağlayacaktır. İkinci olarak, üretim planlama aşamasında, elektrik tüketimi en yüksek olan bobinlerin, en uygun fiyatlarla, talebin en az olduğu saatlerde üretimlerinin planlanmasına izin verecektir. Ve son olarak, satış siparişleri önceliklendirilirken, mevcut kapasitenin, daha düşük enerji tüketimi olan veya daha yüksek kar marjına sahip satış siparişleri için kullanılması sağlanacaktır.
Özet (Çeviri)
Forecasting electricity consumption most accurately is crucial for cost optimization, operational efficiency, competitiveness, contract negotiation, and achieving the global goals of sustainable development in manufacturing. With a holistic approach, this study focuses on identifying the most appropriate prediction algorithm for electricity consumption and the most effective implementation areas in a steel production company. Random Forest, Gradient-Boosted Trees, Generalized Linear Models, Decision Trees, and Deep Neural Networks are utilized as they are appropriate for the given problem and widely used regression algorithms for prediction purposes. The performance of the prediction models is evaluated based on the standard deviation of the residuals (RMSE) and the proportion of variance explained (R-squared). Results show that the Random Forest model outperforms the Gradient-Boosted Trees, Generalized Linear Models, Decision Trees, and Deep Neural Network models. The results will provide benefits in many different areas. Firstly, during contract negotiations, it will enable us to gain a competitive advantage when purchasing electricity in the day-ahead market. Secondly, in the production scheduling phase, coils with the highest electricity consumption will be produced during the hours when there is the least demand at the most affordable prices. Finally, when prioritizing sales orders, the use of the existing capacity for orders with lower energy intensity or a higher profit margin will be ensured.
Benzer Tezler
- 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi
Başlık çevirisi yok
VEFA AHSEN
Doktora
Türkçe
1984
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU
- Purification of bacteriorhodopsin from halobacterium halobium and reconstitution studies in liposomes
Başlık çevirisi yok
M.BAKER ZABUT
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
BiyokimyaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyokimya Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MERAL YÜCEL
- Çekirdeksiz kuru üzümde uygulanan politikanın Ege Bölgesinde üretim ve üretici açısından sonuçlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
GÜVEN ÖZERİN
- Bazı bitkisel boyarmaddeler ile yün liflerinin boyanması yöntemlerinin ve haslıklarının araştırılması
Başlık çevirisi yok
TÜLAY GÜLÜMSER
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NECDET SEVENTEKİN
- Katı yakıtların akışkan yatakta yakılması ve katı miktarının yatak yüksekliğine etkisi
Combustion of solid fuels in the fkuidized beds and the effects of solid quantity to the height of bed
KAMİL BEKİR KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ YÜCEL UYAREL