Elektrik aboneleri için faturadan optik karakter tanıma ile tüketim verileri analizi yapan ve tarife önerisi sunan android uygulama tasarımı
An android application design for analyzing consumption data from invoices using optical character recognition and providing tariff recommendations for electricity subscribers
- Tez No: 971507
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FUAD ALHAJOMAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Mobil uygulama, Reaktif güçler, Tarife, Mobile application, Reactive powers, Tariff
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektrik enerjisinin üretim tesislerinden son kullanıcıya güvenli ve kesintisiz bir şekilde ulaştırılmasını sağlayan elektrik şebekelerinin işletim güvenliği ve sürekliliği, enerji arzının kalitesi açısından büyük önem arz etmektedir. Şebekenin planlanması ve işletilmesi sırasında gereksiz yüklenmelerin ya da arz-talep dengesizliklerinin ortaya çıkması, teknik ve ekonomik riskleri artırarak şebeke bileşenlerinin boyutlandırılması ve performansını olumsuz yönde etkilemektedir. Elektrik enerjisinin depolanmasının mevcut teknolojik zorlukları, enerji üretimi ile tüketimi arasında hassas ve etkin bir denge sağlanmasını gerektirmektedir. Bu bağlamda, günlük enerji tüketim profilini optimize etmek amacıyla üç zamanlı tarifeler geliştirilmiş, tüketicilerin enerji tüketimlerini pik yük dönemlerinden daha düşük yük periyotlarına kaydırmaları hedeflenmiştir. Ayrıca, reaktif güç gibi şebeke üzerinde olumsuz etkilere neden olan unsurların kaynağında azaltılması için tüketicilere tarifelerle bazı sorumluluklar yüklenmiş ve pik yüklerin olumsuz etkilerinin giderilmesi için çift terimli tarifeler uygulamaya konulmuştur. Bu tezin temel hedefi, farklı tüketici profilleri için optimum tarife sınıfının belirlenmesi ve kullanıcıların cezai yaptırımlarla karşılaşmalarının önüne geçmektir. Geliştirilen mobil uygulama, OCR (Optik Karakter Algılama) teknolojisi sayesinde kullanıcıların fatura bilgilerini otomatik olarak işleyerek, tüketim alışkanlıklarına en uygun tarife sınıfını öneren gelişmiş bir tarifelendirme algoritması sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Ensuring the operational security and continuity of electrical grids, which deliver electricity from generation facilities to end-users, is essential for maintaining high-quality energy supply. Grid planning and operation must carefully manage potential overloads and supply-demand imbalances, as these factors significantly increase technical and economic risks and negatively impact the sizing and efficiency of network components. Due to inherent challenges in electrical energy storage, it is crucial to establish an accurate and efficient balance between energy production and consumption. Time-of-use tariffs have been introduced to optimize daily energy consumption profiles by encouraging consumers to shift their energy usage from peak demand periods to off-peak hours. In addition, certain responsibilities have been imposed on consumers through tariff structures in order to mitigate, at the source, factors such as reactive power that negatively affect the grid, and dual-term tariffs have been implemented to eliminate the adverse effects of peak loads. This thesis aims to identify optimal tariff classifications tailored for diverse electricity consumer profiles, thus ensuring grid security and preventing potential penalties. A mobile application leveraging OCR (Optical Character Recognition) technology has been developed, automatically processing consumers' billing data and recommending the most suitable tariff class based on individual consumption habits, through an advanced tariffing algorithm.
Benzer Tezler
- Mesken elektrik aboneleri için enerji yönetimi sistemi kullanımı
Utilization of energy management systems for residential electricity consumers
HÜSNÜ ALAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY
- Yapay sinir ağları ile Denizli ili mesken aboneleri elektrik tüketim tahmini
Electricity comsuption forecast for residential subscribers in Denizli with artificial neural network
SEVGİ ÖKSÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACER GÜNER GÖREN
- Elektrik dağıtım şebekelerinde meteorolojik veriler ve şebeke durum verileri kullanılarak derin öğrenme tabanlı kesinti sayısı tahmini
Deep learning based outage number estimation in electricity distribution networks using meteorological data and network status data
TAYFUN TURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSivas Cumhuriyet ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUNİS TORUN
- Yeni bir yaklaşımla yük profillerinin oluşturulması ve dağıtım sistemlerinde teknik kayıpların tahmini
A novel approach for load profile formation and technical loss estimation of electrical disrtibution systems
GİZEM TULUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER USTA
- Farkli abone gruplarina ait yük profillerinden enerji tahminleme
Energy forecasting from load profiles of different subscriber groups
GAYE TÜLGEN KALE
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZAL YILDIRIM
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEM HAYDAROĞLU