Geri Dön

Dağıtım şebekesi için yük talebi ve enerji kalitesi unsurlarının yapay zeka destekli kestirimi

Artificial intelligence based forecasting of load demand and energy quality aspects for distribution network

  1. Tez No: 983576
  2. Yazar: METİN AKDENİZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SERHAT BERAT EFE, DOÇ. DR. İLYAS ÖZER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Elektrik dağıtım sistemleri, Elektrik enerjisi, Enerji kalitesi, Güç kalitesi, Yapay aydınlatma, Electric distribution systems, Electrical energy, Energy quality, Power quality, Artificial lighting
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde, dağıtım şebekelerinde yük talebi ve güç kalitesi unsurları yapay zekâ (YZ) yöntemleriyle incelenmiş ve farklı veri tipleri kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmiştir. Güç sisteminde harmonik kestirimi, aktif ve reaktif güç verileri üzerinden GRU ve Bahdanau dikkat mekanizmasıyla yapılmış, karmaşık yük koşullarında güvenilir sonuçlar elde edilmiştir. Aydınlatma sistemlerinde harmonik tahminleri yalnızca gerilim verileriyle gerçekleştirilmiş; LSTM modeli hiperparametre optimizasyonu ile güçlendirilmiş ve dropout tekniğiyle sağlamlaştırılmıştır. Yük talebi için kullanılan GRU–Bahdanau hibrit model aktif güç verileriyle eğitilmiş ve ek veri olmadan güvenilir öngörüler sunmuştur. Çalışmanın katkısı hem harmonik hem de yük tahmininin aynı kapsamda ele alınması ve tüm analizlerin gerçek saha verileriyle doğrulanmasıdır. Bu bütüncül yaklaşım, literatüre yenilikçi katkılar sağlarken dağıtım şirketleri için de güçlü bir referans oluşturmaktadır. Bulgular, YZ tabanlı modellerin güç kalitesi sorunlarının erken tespiti, planlama ve yatırım süreçlerinin desteklenmesi ve enerji verimliliğinin artırılmasında uygulanabilir çözümler sunduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, load demand and power quality in distribution networks were analyzed using artificial intelligence (AI) methods, and forecasting models were developed with different data types. Harmonic forecasting in power systems was performed with GRU and the Bahdanau attention mechanism using active and reactive power data, yielding reliable results under complex load conditions. In lighting systems, harmonic forecasting relied solely on voltage data, with the LSTM model improved by hyperparameter optimization and reinforced with the dropout technique. For load demand, a GRU–Bahdanau hybrid model trained on active power data provided accurate predictions without additional inputs. The main contribution of the study is the combined evaluation of both harmonic and load forecasting within a single framework, validated with real field data. This holistic approach offers innovative contributions to the literature while serving as a strong reference for utilities. The findings show that AI-based models can support early detection of power quality issues, enhance planning and investment, and provide applicable solutions for improving energy efficiency in distribution networks.

Benzer Tezler

  1. Enerji depolama sistemlerinin güç sistemlerindeki teknoekonomik işletimi için yeni bir yaklaşımın geliştirilmesi

    Developing a new approach for technoeconomic operation of energy storage systems in power systems

    HÜSNA YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OZAN ERDİNÇ

    DOÇ. DR. YAVUZ ATEŞ

  2. Voltage control of a stand alone hybrid system using fuzzy logic controller

    Bulanık mantık algorıtması kullanarak hıbrıt sıstemlerın voltaj kontrolu

    ASGAR MOSTAFAZADEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OMER USTA

  3. The most economical use of vehicle-to-grid charging technology in electricity distribution networks

    Elektrik dağıtım şebekelerinde araçtan şebekeye şarj teknolojisinin en ekonomik kullanımı

    ABDULLAH KÜRŞAT AKTAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AKIN TAŞCIKARAOĞLU

  4. 154 kV bir iletim şebekesinin kapalı(ring) sisteme dönüşmesiyle çift taraflı beslenen trafo merkezlerinde bara kısa devre incelemesi

    Short circuit analysis of substations' busbars supplied by double feeder with upgrading of 154 kV transmission network to closed-loop system

    BİLAL ERİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞEN DEMİRÖREN

  5. Stochastic optimal operation of distribution networks with various renewable energy sources and electric vehichle charging stations

    Çeşitli yenilenebilir enerji kaynakları ve elektrikli araç şarj istasyonlarıyla dağıtım ağlarının stokastik optimal çalışması

    ADEL RIDHA OTHMAN ALJWARY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZIYODULLA YUSUPOV