Endüstri 4.0 perspektifinde yapay sinir ağları kontrollü reaktif güç kompanzasyonu
Artificial neural networks controlled reactive power compensation in the perspective of industry4.0
- Tez No: 610450
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURETTİN BEŞLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Endüstri, Reaktif güç kompanzasyonu, Yapay sinir ağları, Yapay zeka, Industry, Reactive power compensation, Artificial neural networks, Artificial intelligence
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektrik enerjisinde verim; hizmet kalitesini ve mevcut üretimi eksiltmeden aynı işin daha az enerji kullanılarak yapılabilmesidir. Reaktif Güç Kompanzasyonu enerji tesislerinde verimi arttırmak ve enerji tasarrufunu sağlamak için en önemli yoldur. Sanayinin tarihsel süreçte geçirdiği üç büyük endüstri devriminin sonucunda günümüz teknolojisi artık insan gücüne eskisi kadar gereksinim duymayan, iletişim ağları ile veri akışlarının sağlandığı, bilgi ve otomasyonun üretim süreçlerinde bütünleşik olarak kullanıldığı dördüncü sanayi devrimindedir. Endüstri 4.0, bilgisayar yazılım ve donanımları ile uygulamalardan elde edilen veri ya da bilgilerin kullanılmasına imkân sağlamaktadır. Tasarlanacak zeki sistemlerin oluşturulması sürecinde Yapay zekâ yöntemleri çoğunlukla yer bulmaktadır. Bu tezde, yapay sinir ağları(YSA) tabanlı reaktif güç kompanzasyonu gerçekleştirilmesiyle beraber tesiste bulunan Endüstri 4.0 uyumlu cihazlardan da alınacak verilere göre öngörülü ve daha verimli sistemler tasarlanmıştır. Kompanzasyonu YSA ile yapmak için oluşturulan ağda öğrenme algoritmaları kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Efficiency in electrical energy is the ability to do the same work by using less energy without compromising the service quality and the current production. Reactive Power Compensation is the most important way to increase efficiency and save energy in energy plants. As a result of the three major industrial revolutions in the past, today's technology is in the fourth industrial revolution, which requires less manpower, provides data flows via communication networks, and integrates information and automation into production process. Industry 4.0 enables the use of data or information obtained from applications with computer software and hardware. Artificial intelligence methods are mostly involved in the creation of intelligent systems to be designed. In this thesis, reactive power compensation based on Artificial Neural Networks (ANN) has been realized and more efficient systems has been designed according to the data obtained from Industry 4.0 compatible devices in the facility. In order to make the compensation with ANN, training algorithms were used in the network.
Benzer Tezler
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Proposition d'un modele mathematique pour la planification de production adapte a une entreprise de tissu de corde
Bir kord fabrikasına yönelik matematiksel üretim planlama modeli
SEVİL ERİN
Yüksek Lisans
Fransızca
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN
- Future changes in hourly extreme precipitation, return levels, and non-stationary impacts in Türkiye
Türkı̇ye'de saatlı̇k aşırı yağışlarda gelecektekı̇ değı̇şı̇mler, tekerrür miktarı ve durağan olmayan etkı̇ler
KUTAY DÖNMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YURDANUR ÜNAL
- The empirical analysis of international climate policies for energy decisions
Uluslararası iklim politikalarının enerji kararları için ampirik analizi
MUHAMMED MÜCAHİT DENK
Doktora
İngilizce
2025
EnerjiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi
PROF. DR. CEYDA OĞUZ
- Endüstri 4.0 kavramının etkileşimli mekan tasarımı sürecinde mekan morfolojisi üzerindeki etkileri
Effects of the industry 4.0 concept on spatial morphology in interactive interior space design process
SENCER ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2023
İç Mimari ve DekorasyonMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİç Mimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURÇİN CEM ARABACIOĞLU