Clustering-based heuristics for efficient meter reading planning in electricity distribution networks
Elektrik dağıtım şebekelerinde etkin sayaç okuma planlaması için kümeleme tabanlı sezgisel yöntemler
- Tez No: 982204
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İHSAN YANIKOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Enerji dağıtım sistemlerinde, müşteri tüketiminin ölçülmesi hizmet sağlayıcı şirketler için önemli bir görevdir. Türkiye'de, elektrik sayaçları belirli aralıklarla sahadaki çalışanlar tarafından manuel olarak okunmaktadır. Bu sayaç okuma planlama işlemi karmaşık bir problemi oluşturmaktadır. Bu makale, büyükşehirlerin de dahil olduğu birçok şehirden sorumlu bir elektrik dağıtım şirketinin karşılaştığı sayaç okuma planlama problemini ele almaktadır. Problem, gerçek veriler kullanılarak bir vaka çalışması olarak incelenmiştir. Ulusal düzenlemeler gereği, faturalamada tutarlılığı sağlamak için şirketin tüm müşteri sayaçlarını zamanında okuması gerekmektedir. Tüm sayaçların aylık olarak okunmasını sağlamak amacıyla geniş bir iş gücü istihdam edilmektedir. Amaç, sınırlı bir zaman dilimi içinde görevi tamamlayarak hem çalışan sayısını hem de toplam kat edilen mesafeyi en aza indirmektir. Problemin NP yapısı nedeniyle, sürdürülebilir ve verimli bir plan sağlamak amacıyla kümeleme tabanlı sezgisel bir yaklaşım geliştirilmiştir. Bu çözüm, çalışanlar için verimli güzergâhlar oluşturmak üzere kümeleme algoritmaları, yerel arama algoritmaları ve matematiksel optimizasyon yöntemlerini kullanmaktadır. Algoritmanın performansı ve uygulanabilirliği, yerleşim bölgelerine ait gerçek veriler üzerinde test edilmiştir. Algoritmanın nihai çıktısının, hizmet sağlayıcı şirketin gelecekteki planlama süreçlerine entegre edilmesi ve bu sayede önemli iyileştirmeler sağlanarak planlama süresinin azaltılması hedeflenmektedir.
Özet (Çeviri)
In energy distribution systems, the measurement of customer consumption is an important task for utility companies. In Türkiye, electricity meters are periodically read as part of an operation that requires field workers to record the data manually. This meter reading planning operation constitutes a complex problem. This paper addresses the meter reading planning problem faced by an electricity distribution company responsible for several cities, including metropolitan areas. The problem is examined as a case study using real data. Due to national regulations, to ensure consistent billing, the company must read all customer meters on time. A large workforce is employed to ensure that all meters are read on a monthly basis. The objective is to minimize both the number of workers and the total distance traveled while completing the task within a limited time frame. Due to the NP-hard nature of the problem, a clustering based heuristic approach is developed to provide a sustainable and efficient plan. This solution uses clustering algorithms, local search algorithms, and mathematical optimization methods to generate efficient routes for workers. The performance and applicability of the algorithm are tested on real data from residential zones. The final output of the algorithm is intended to be integrated into future planning processes of the utility company, potentially leading to significant improvements and a reduction in the planning process time.
Benzer Tezler
- A dominating set based communication architecture for distributed applications in mobile ad hoc networks
Gezgin tasarsız ağlarda dağıtık uygulamalar için hakim küme tabanlı bir iletişim mimarisi
DENİZ ÇOKUSLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Yazılımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SITKI AYTAÇ
PROF. DR. KAYHAN ERCİYEŞ
- Hyper-heuristics for grouping problems
Gruplama problemleri için çok hedefli üst buluşsallar
MURAT BİRBEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENDER ÖZCAN
- A condition coverage-based black hole inspired meta-heuristic for test data generation
Koşullu kaplam tabanlı ve kara delik algoritması bazlı test verisi üretimi için meta-sezgisel bir yöntem
DERYA YELİZ ULUTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN KÜHN
- Doğadan esinlenen ve ses yankısına dayalı çözüm arama algoritması ile belge kümeleme
Document clustering with a nature-inspired and echolocation based search algorithm
SİNEM BÜYÜKSAATÇI
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ ALP BARAY
- Heuristic approaches for the printed circuit board manufacturing problem
Baskı devre kartı üretimi problemi için sezgisel yaklaşımlar
ÖZGÜR KULAK
Doktora
İngilizce
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. SEROL BULKAN