Yapay sinir ağları ve makine öğrenme yöntemleriyle V2G alt yapsına yönelik şebeke talep tahmin sistemi geliştirilmesi
Development of a grid demand forecasting system for an integrated V2G infrastructure using artificial neural networks and machine learning methods
- Tez No: 935270
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET KILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Akıllı şebekeler, Hücresel yapay sinir ağları, Intelligence networks, Cellular artificial neural networks
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Nişantaşı Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezin amacı, makine öğrenmesi (MÖ) ve yapay sinir ağları (YSA) gibi tahminleme konusunda son yıllarda büyük başarılar elde etmiş olan yöntemlerden faydalanarak elektrikli araçlar (EA) ve araçtan şebekeye (V2G) sistemleri üzerinden şebeke enerji talep tahminlerinin yapılmasını mümkün kılmaktır. Elektrikli araçların hızla artan kullanımı ve şebeke sistemlerine entegrasyonunun önem kazanmasıyla, bu çalışma, elektrikli araç kullanıcılarının şebekedeki enerji talebine bağlı olarak araçtan şebekeye (V2G) sistemini kullanarak şebekenin yükünün rahatlatilmasi ve kullanici icin en uygun kullanım zamanin belirlenmesini sağlamaktır. Aynı zamanda, enerji tedarik şirketlerinin bu talep değişimlerini daha doğru şekilde öngörerek, talebe dayalı, daha verimli ve sürdürülebilir enerji tedarik planlaması yapmalarını sağlamayı amaçlamaktadır. Elektrikli araçların şebeke enerji talepleri ile entegrasyonu, şebeke yönetiminde yeni fırsatlar yaratmakta ve bu entegrasyonun doğru bir şekilde yönetilmesi, enerji arzı ve talebi arasındaki dengeyi sağlamak açısından kritik öneme sahiptir. Enerji talep tahminlerinin doğruluğu, sadece enerji yönetimini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda sürdürülebilir enerji üretimi ve tüketimi için de büyük fırsatlar sunar. Bu tezde, yapay sinir ağları ve makine öğrenme yöntemleri kullanılarak elektrikli araçların şebeke enerji talepleri üzerindeki etkisi kapsamlı bir şekilde analiz edilecek, V2G aracılığıyla elektrikli araç kullanıcılarının, şebeke talep değişimlerinden nasıl fayda sağlayabileceği ve ekonomiye katkıda bulunabilecekleri detaylı bir biçimde incelenecektir. Bunun yanı sıra, bu sistemin enerji tedarik şirketleri için nasıl stratejik bir avantaj yaratabileceği ve enerji yönetiminde ne tür optimizasyonlar sağlanabileceği de ele alınacaktır.
Özet (Çeviri)
The aim of this thesis is to enable grid energy demand forecasting through electric vehicles (EVs) and vehicle-to-grid (V2G) systems by utilizing methods such as machine learning (ML) and artificial neural networks (ANNs), which are achieved significant success in prediction in recent years. With the rapid increase in the use of electric vehicles and the growing importance of their integration into grid systems, this study aims the grid's load through the use of the vehicle-to-grid (V2G) system based on the energy demand of electric vehicle users, and to determine the most optimal usage times for the users. Additionally, it aims to enable energy supply companies to forecast these demand fluctuations more accurately, allowing them to develop demand-based, more efficient, and sustainable energy supply planning. The integration of electric vehicle grid energy demands creates new opportunities in grid management, and managing this integration correctly is critical in maintaining the balance between energy supply and demand. The accuracy of energy demand forecasting not only improves energy management but also offers significant opportunities for sustainable energy production and consumption. In this thesis, the impact of electric vehicles on grid energy demand will be comprehensively analyzed using artificial neural networks and machine learning methods. It will also examine in detail how electric vehicle users can benefit from grid demand fluctuations through V2G and contribute to the economy. Furthermore, it will address how this system can create a strategic advantage for energy supply companies and what types of optimizations can be made in energy management.
Benzer Tezler
- Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar
Başlık çevirisi yok
OSMAN MURAT KOÇTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN TALİM
- Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MÜRŞİDE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN
- Barajların hacim-verim ilişkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET KILIÇARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEFARUK HAKTANIR
- Çiğit ve ayçiçek yağlarının doğal antioksidan içerikleri ile bu yağların stabilitelerinin arttırılmaları üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ALİ KEMAL YALNIZ
Doktora
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHİR ÇOLAKO¦LU
- Computer aided design of lumped and distributed broadband matching and filtering networks
Başlık çevirisi yok
ADNAN KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVZAT YILDIRIM