Yapay zeka modelleri kullanarak ankara bölgesinin kısa dönem elektrik enerjisi yük tahmini
Short term electric energy load forecasting of ankara region using artificial intelligence methods
- Tez No: 540684
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEMAL YILMAZ, DOÇ. DR. YUSUF SÖNMEZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günlük hayatın vazgeçilmez bir parçası olan enerji, ülkelerin sosyo-ekonomik yapıları içerisindeki yerini ve önemini korurken, enerjinin önemli bir bileşenini oluşturan elektrik enerjisi ise ağırlığını giderek artan bir oranda geliştirmektedir. Elektrik enerjisi talebinin önemi, artan nüfus, şehirleşme, sanayi ve teknolojinin yaygınlaşması ve refah artışına paralel olarak yükselmektedir. Elektrik enerjisi talebi karşılanırken, elektrik güç sistemlerinin gerçek zaman şartları altında gerilim, frekans ve güç akışlarının belirlenen limitler içerisinde kararlılığını kaybetmeden işletme güvenliğinin sağlanması, elektrik iletim sistemlerinin güvenli ve düşük maliyetli olarak planlanması, işletilmesi ve tüketicilere sürekli, güvenilir, kaliteli ve ekonomik olarak elektrik enerjisinin arz edilebilmesi için doğru ve etkin yük tahminlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Son yıllarda, güç sistemi analiz ve kontrolünün birçok alanında, statik ve dinamik güvenlik analizlerinde, dinamik yük modellemesi, alarm işleme ve arıza teşhislerinde yapay sinir ağları kullanımı oldukça yaygındır. Bu nedenle bu tez çalışmasında, özellikle lineer olmayan karmaşık problemlerde oldukça iyi tahmin sonuçları elde edilmesinden dolayı yapay sinir ağlarına dayalı yöntemler kullanılarak oluşturulan kısa dönem yük tahmini modeli ile 24 saatlik yük tahmini yapılmış ve sonuçları incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
While energy, which is an indispensable part of everyday life, maintains its importance and place in socio-economic structures of countries, importance of electricity energy, as an important component of energy, is increasing its gravity exponentially. Importance of electricity energy demand maintains its increasing trend in line with growing population, urbanization, industrialization, becoming widespread of technology and welfare. While meeting electricity energy demand, correct and effective load forecasting is needed in order to ensure operational safety without losing the stability of voltage, frequency and power flows within the limits determined under the real time conditions of electric power systems, operate and plan secure and low-cost electricity transmission systems and supply sustainable, reliable, high quality and affordable electricity to consumers. In recent years, use of the artificial neural networks are quite common in many areas of the power system analysis and control, static and dynamic security analysis, dynamic load modelling and alarm processing and error diagnostics. Therefore, in this thesis study, 24 hours static load forecasting has been carried out with short-term load forecast model created by using methods based on artificial neural networks since fairly good forecasting results are being obtained especially for non-linear complex problems.
Benzer Tezler
- Modeling of activated sludge process by using artificial neural networks
Aktif çamur projesinin yapay sinir ağları kullanılarak modellenmesi
HAKAN MORAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELAL FERDİ GÖKÇAY
YRD. DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKSOY
- Elektrı̇k pı̇yasalarında elektrı̇k yük talebı̇ ve gün öncesı̇ elektrı̇k fı̇yat tahmı̇nı̇: Türkı̇ye uygulaması
Electricity load demand and day-ahead electricity price forecast in electricity markets: Implementation on Turkey
FAHRETTİN FİLİZ
- Rüzgâr erozyonunun konumsal dağılımı ve toprak yüzeyi bağlantısallığı arasındaki etkileşimlerin doğrudan ölçümler ve tahmin modelleri ile araştırılması
Investigation of interactions between spatial distribution of wind erosion and soil surface connectivity by direct measurements and prediction models
SEMA KAPLAN
Doktora
Türkçe
2021
ZiraatAnkara ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNAY ERPUL
PROF. DR. MUSTAFA BAŞARAN
- Borsa İstanbul'da işlem gören sanayi işletmelerinin finansal başarısızlıklarının öngörülmesi: 2007-2019
Predicting financial failures of industrial companies listed in Borsa Istanbul: 2007-2019
HASAN DEMİRHAN
- Taşınmaz geliştirme projelerinde karar destek sistemleri ve risk yönetimi: Ankara ilinde taşınmaz geliştirme projelerinde bir uygulama
Decision support system and risk management in real estatedevelopment projects: An application of real estate projects inAnkara province
AKIN ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2020
Mühendislik BilimleriAnkara ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN TANRIVERMİŞ