Derin öğrenme tabanlı elektrik dağıtım trafo merkezlerinde yük tahmini: Azerbaycan örneği
Load estimation in electricity distribution substations using deep learning: The case of Azerbaijan
Yazar: VUSAL ISAYEV
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YALÇIN ALBAYRAK
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Trafo merkezi = Transformer station ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Elektrik enerjisi, çeşitli üretim santrallerinde üretilen, dağıtım hatları ile yerleşim
veya sanayilere aktarılabilen ama kontrollü bir şekilde depolanmayan enerji kaynağıdır.
Gelişmekte olan teknolojiliden, ağır sanayiden ve artar nüfustan dolayı genellikle tüm
enerjiye bağımlılığımız arttığı gibi elektrik enerjisinde bağımlılığımız artmaktadır.
Bundan kaynaklı olarak tüm dünyada ve ülkemizde elektrik enerjisi üretimini artırmağa
çalışmaktadır. Enerji üretimi arttıkça ise bazı gerekli olan üretim kaynakları ise aynı
oranda düşmektedir. Bundan dolayı enerji dağıtım ve iletim akıllı sayaçlar anlık takibi
yapılarak arz talep dengesini anlık izleme imkânı veren akıllı şebekeler mevcuttur.
Elektrik enerjisi tüketiminin artışıyla birlikte, tasarruflu enerji kullanımını teşvik
etmek, enerji dağıtımı ve iletimi sırasında meydana gelen kayıpları azaltmak için gerekli
önlemleri almak büyük önem taşır. Enerjiyi verimli kullanabilmek için kullanılan
yöntemlerden biri de enerji talebinin önceden tahmin edilmesidir. Çeşitli yöntemler
arasında özellikle kısa dönemli enerji tahmini önem kazanmaktadır. Bu çalışmada,
Azerbaycan'da Şirvan bölgesin de yer alan bir indireme ve altı trafo merkezin akıllı
sayaçlarla her 15 dk okunan tüketim verileri ve ayrıca hava durumu verileri kullanılarak
derin öğrenme tabanlı bir tüketim tahmin modeli geliştirilmiştir. Böylelikle derin
öğrenme tabanlı modeli daha iyi bir performans sağlanmıştır. Her trafo ve bir indirgeme
merkezi için ayrı modeller geliştirilmiş olup, %93 üzerin de bir başarı elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Derin Öğrenme, Trafo Merkezleri Elektrik Tahmini, Yapay Sinir Ağları, Yinelemeli Sinir Ağları

Abstract:
Electrical energy is generated in diverse power plants and can be sent to residential or industrial regions through distribution lines, but it is not stored in a regulated manner. Owing to the advancing technology, burgeoning heavy industry, and growing population, our need on electrical energy is escalating, just as our reliance on all forms of energy is increasing. As a result, countries worldwide, including our own, are making efforts to boost the production of electrical energy. As energy production rises, certain essential production resources are diminishing at an equivalent rate. Smart grids enable real-time monitoring of energy distribution and transmission through the use of smart meters, which in turn allows for immediate assessment of the supply and demand balance.
Given the rising demand for electricity, it is crucial to implement methods that promote energy conservation and minimize losses throughout the distribution and transmission of energy. Energy demand forecasting is a method commonly employed to enhance energy efficiency. Short-term energy forecasting is becoming increasingly important among many methodologies. This paper presents the development of a consumption forecasting model based on deep learning. The model utilizes consumption data from one substation and six substations in the Shirvan region of Azerbaijan. The data is collected every 15 minutes using smart meters, along with weather data. Therefore, the deep learning based model achieves improved performance. Individual models were created for each substation and a reduction center, resulting in a success rate exceeding 93%.