Kütahya ilinin bölgelere ayrılarak farklı yaklaşımlarla uzun dönem elektrik puant yük tahmini
Long-term electrical peak load estimation in Kutahya zones with different approaches
Yazar: SERKAN YAVAŞCAOĞLU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. YILMAZ ASLAN
Dumlupınar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Regresyon analizi = Regression analysis ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yük tahmini = Load forecasting

Özet:
Bu çalışmada, Kütahya ili için uzun dönemli elektrik puant yük tahmininde doğrusal regresyon, eğrisel regresyon, üstel regresyon, çoklu regresyon ve yapay sinir ağlarının kullanılması araştırılmıştır. Doğrusal regresyon, eğrisel regresyon ve üstel regresyon analizlerinde, Kütahya ili; Kütahya geneli, Organize Sanayi Bölgesi-2, Merkez ve İlçeler olmak üzere dört bölüme ayrılmıştır.Tahmin yöntemlerinde giriş olarak, geçmiş yıllara ait nüfus, sıcaklık, gayri safi milli hasıla değerleri, çıkış olarak da geçmiş yıllara ait puant yük değerleri kullanılmıştır. Çoklu regresyon analizinde, tekli regresyonda en iyi sonuç veren, Kütahya geneli verileri kullanılarak, puant, sıcaklık, GSMH ve nüfus değişkenleri ile tahmin yapılmıştır. Yapay sinir ağları ise Matlab programının nntool toolbox'ı kullanılarak eğitilmiş, Kütahya ili, Kütahya geneli, OSB-2, Merkez ve İlçeler olarak dört bölüme ayrılıp farklı gizli katman ve nöron sayıları uygulanarak çıkan sonuçlar karşılaştırılmıştır.Çalışmamızda en iyi tahmini veren sonuç bulunmaya çalışılmış ve en iyi tahmini veren Kütahya geneli bölgesinde puant, sıcaklık, nüfus, GSMH verilerinin kullanıldığı geri yayılım (back-propagation) ağ sistemi ve logaritmik sigmoid aktivasyon fonksiyonu ile kurulan 9+9 Nöronlu iki gizli katmanlı YSA mimarisi ile Kütahya genelinin 5 yıllık puant yük tahmini yapılmıştır.

Abstract:
This study aims to explore the use of linear regression, curvilinear regression, exponential regression, multiple regression and artificial neural networks in the long-term electrical peak load estimation in Kutahya province. Kutahya province is divided into four regions as Kutahya region, Organized Industrial Zone-2, Center and Districts for linear regression, curvilinear regression and exponential regression analyses.The estimation methods take population, temperature, gross national product values of previous years as input, and peak load values of previous years as output. Kutahya region values, which provided the best results for single regression, are used in multiple regression analysis, and peak, temperature, GNP and population variables are used for estimation. Artifical neural networks are programmed via Matlab software nntool toolbox, and after division into four regions as Kutahya region, Organized Industrial Zone-2, Center and Districts, various hidden layers and neuron numbers are applied and the obtained results are compared.The aim of the study is the get the best estimating result, and the 9+9 Neuron, two hidden layered ANN architecture which is established by back-propagation network system and logarithmic sigmoid activation function taking peak, temperature, population GNP data as basis in Kutahya region, is used to make a 5-year peak load estimation in Kutahya region.