Tokat gaziosmanpaşa ünıversitesi hastanesi için hibrit derin öğrenme (CNN-LSTM) modeli ile enerji talep tahminlemesi
Energy demand forecasting for tokat gaziosmanpaşa university hospital with hybrid deep learning (CNN-LSTM) model
- Tez No: 909110
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZAFER DOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Her geçen gün sanayileşme ve büyümeye eşdeğer olarak elektrik üretim ve tüketimin değişeceği görülmektedir. Geleceğe yapılacak olan tüm yatırımlar, planlamalar geleceği doğru tahminlemekle olacaktır. Gelecekteki elektrik tüketimimizin tahmin doğruluğu da, doğru planlamayı destekleyecektir. Elektrik enerjisi planlaması, elektriğin üretiminden son kullanıcıya ulaşana kadar tüm maliyetleri minimize etmeyi, güç sistemlerinin verimliliğini artırmayı, sistemin güvenilirliğini güçlendirmeyi ve elektrik enerjisinin en yüksek kaliteyle tüketiciye sunulmasını sağlamayı amaçlar. Bu süreçlerin önemli bir aşaması, gelecekteki elektrik talebini yüksek doğruluk oranıyla tahmin etmektir. Bu tez çalışmasında, Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Hastanesi'nin son beş yıllık saatlik elektrik tüketim verileri ile sıcaklık ve nem gibi meteorolojik parametreler toplanmıştır. Bu veriler, elektrik talebinin daha doğru bir şekilde tahmin edilmesine yönelik analizlerde kullanılmıştır. Çeşitli istatistiksel analiz, matematiksel analiz, makine ög˘renmesi ve onun alt alanı olan derin ög˘renme yöntemleri, zaman serisi verilerini analiz etmek ve gelecek tahmini yapabilmek için kullanılmaktadırlar. Giderek popülerliği artan derin öğrenme yöntemi ile zaman serisi problem çözümlerinde geleneksel yöntemlere göre daha başarılı olmuş ve kullanımı artmaktadır. Bu çalışmada, tahmin yöntemlerine odaklanarak Colab kütüphanesi programında derin öğrenme teknikleri kullanılarak kısa dönemli talep tahmini yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Hastanesi'nde uygulanmış ve elde edilen sonuçlar analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
It is seen that electricity production and consumption will change day by day, equivalent to industrialization and growth. All investments and planning for the future will be based on accurately predicting the future. The accuracy of forecasting our future electricity consumption will also support accurate planning. Electrical energy planning regulation aims to minimize all costs from the production of electricity until it reaches the end user, to increase the efficiency of power systems, to increase the reliability of the system and to deliver electrical energy to the consumer with the highest quality. Various statistical analysis, mathematical analysis, machine learning and its subfield, deep learning methods, are used to analyze time series data and make future predictions. With the increasingly popular deep learning method, it has become more successful in time series problem solving than traditional methods and its use is increasing. In this study, a short-term demand forecasting method was developed using deep learning techniques in the Colaboratory program, with a focus on forecasting methods.This developed method was applied to Tokat Gaiosmanpaşa University hospital and the results were analyzed.
Benzer Tezler
- Bentonitlerde değişebilir katyonların katman yapısına etkilerinin x-ışınları kırınım yöntemi ile incelenmesi
Başlık çevirisi yok
İLHAN AKSOY
Doktora
Türkçe
1986
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN ARMAĞAN
- Tokat ili merkez ilçesi tarım işletmelerinde işgücü varlığı ve değerlendirme durumu üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
KEMAL ESENGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatCumhuriyet ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. AHMET ERKUŞ
- Tokat merkez kazası vakıf kayıtları: H. 984 (M. 1576) tarihli Defter-i Efkaf-ı
Başlık çevirisi yok
FATMA ÜSTEK
- Domates tozu ve domates çorbalarında meydana gelen renk değişmeleri
Başlık çevirisi yok
MURAT EFEOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Yem baklasında (vicia faba var-minör) ekim sıklığının verim üzerine etkileri
Başlık çevirisi yok
AYŞENUR TOKAÇ(GÖKBEN)