Genetically optimized fuzzy logic controller for AGC
Otomatik güç üretim sistemleri için genetik algoritma ile optimize edilmiş bulanık mantık denetleyicisi
- Tez No: 93174
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMET ERKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Otomatik Güç Üretim Kontrolü, Bölge Kontrol Hata Sinyali, Bulanık Mantık iv, Bulanık mantık, Denetçiler, Genetik algoritmalar, Güç üretim sistemleri, Automatic Generation Control, Area Control Error, Fuzzy Logic. Ill, Fuzzy logic, Controller, Genetic algorithms, Power production systems
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz OTOMATİK GÜÇ ÜRETİM SİSTEMLERİ İÇİN GENETİK ALGORİTMA İLE OPTİMİZE EDİLMİŞ BULANIK MANTIK DENETLEYİCİSİ AYAZOĞLU, Emre Yüksek Lisans, Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. İsmet ERKMEN Mayıs 2000, 87 sayfa Bu çalışmanın amacı otomatik güç üretim sistemlerinde kullanılan hata sinyalini hesaplamak amacıyla bir bulanık mantık denetleyicisi geliştirmektir. Hesaplanan hata sinyali otomatik güç üretim sistemlerinde düzeltilmesi gereken fazla veya eksik güç üretimini belirler. Bu çalışmada standard otomatik güç üretim sistemi denetleyicisinde karşılaşılan problemler, neden bulanık mantık ile çözüm yoluna gidildiği, bulanık mantık denetleyicisinin tasarımı ve gerçekleştirme çalışmaları ile optimizasyon metodlan ve son olarak da standard otomatik güç üretim denetleyicisi ile karşılaştırmalı performans değerlendirmeleri hakkında bilgi verilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT GENETICALLY OPTIMIZED FUZZY LOGIC CONTROLLER FOR AGC AYAZO?LU, Emre M.Sc., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor : Assoc. Prof. İsmet ERKMEN May 2000, 87 pages The aim of this study is to develop a Fuzzy Logic Controller to calculate the ACE signal in Automatic Generation Control systems. ACE signal itself is an error signal which determines the shortfall or surplus generation that has to be corrected in AGC systems. In this study, the difficulties associated with the standard AGC controller, why fuzzy control approaches are utilized, the design, implementation, optimization method of fuzzy logic controller using genetic algorithms and the performance evaluations of the fuzzy logic controller with respect to the classical controller are discussed.
Benzer Tezler
- Short term load forecasting using genetically optimized neural network cascoded with a modified kohonen clustering process
Başlık çevirisi yok
ALİ ÖZDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMET ERKMEN
- Google trends tabanlı otc analjezik talep tahmini: Türkiye'de genetik algoritma ile optimizasyonlu ve belirsizlik-farkındalıklı kuantil sinir ağı
Google trends-based otc analgesic demand forecasting - genetically optimized and uncertainty aware quantile neural network in Türkiye
FIRAT KEBAPCI GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. SAMET GÜMÜŞ
- Investigation of hydrogen peroxide and nitric oxide signaling utilizing genetically encoded biosensors
Genetik olarak kodlanmış biyosensörler kullanılarak hidrojen peroksit ve nitrik oksit sinyalizasyonunun incelenmesi
HAMZA YUSUF ALTUN
Doktora
İngilizce
2024
BiyokimyaSabancı ÜniversitesiMühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SELİM ÇETİNER
- How much iron is good? Revisiting the role of ferrous iron supplementation in cultured cells using genetically encoded NO biosensors
Ne kadar demir iyidir? Genetik kodlanmış NO probları kullanarak kültürlenmiş hücrelerde ferröz demir takviyesinin rolünün incelenmesi
GÜLŞAH SEVİMLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
BiyoteknolojiSabancı ÜniversitesiMoleküler Biyoloji, Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ÖZTÜRK
DR. EMRAH EROĞLU
- Gıdalarda genetiği değiştirilmiş organizmaların tayinine yönelik nanomateryalle zenginleştirilmiş elektrokimyasal genosensör tasarımı
Nanomaterial enhanced electrochemical genosensor design for the detection of genetically modified organisms in food
BENGİ ÇOBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET YEKTA GÖKSUNGUR
DOÇ. DR. PINAR KARA KADAYIFCILAR