Elektrik iç tesisat projelerinde kullanılan eş zamanlılık katsayısının yapay zekâ ile modellenmesi
Modeling the simultaneity coefficient used in electrical interior wiring projects with artificial intelligence
Yazar: UTKU KAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TEKE
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Elektrik enerjisi teknolojik gelişmeler ışığında hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Dolayısı ile elektrik enerjisinin güvenli şekilde son kullanıcıya ulaşması günümüzde önem arz etmektedir. Elektrik enerjisi son kullanıcıya ulaşırken yapılan planlamalar ve tasarımlardaki amaç; minimum maliyet maksimum kalitede enerji dağıtımını sağlayarak tüketicilerin ihtiyaçlarını karşılamaktır. Bu tez çalışmasında alçak gerilim tesislerindeki tüketicilerin elektrik enerjisi tüketimleri, Elektrik İç Tesisler Yönetmeliği çerçevesinde ele alınmıştır. Elektrik İç Tesisler Yönetmeliği'ndeki eş zamanlılık katsayılarının kurulu güç, hesaplanan talep güç ve gerçekleşen talep güç değerleri incelenmiştir. Bu inceleme işleminde Çankırı ilindeki; 2709 binanın elektrik iç tesisat projesindeki kurulu güçleri, hesaplanan talep güçleri ve gerçekleşen talep güçleri incelenmiştir. İnceleme işlemi gerçekleştirilen veri seti; iki katmanlı, geri beslemeli ve sigmoud aktivasyon fonksiyonu yapay sinir ağı yöntemi kullanılarak değerlendirilmiştir. Ayrıca bu değerlendirme neticesinde Elektrik İç Tesisler Yönetmeliği'nde belirtilen eş zamanlılık katsayıları ile hesaplanan talep güçlerin gerçek güçler ile farkı ve sayaçlardan alınan demand verileri ve proje verilerinin yapay sinir ağı yöntemi ile gerçeğe en yakın tahminleme yapılması amaçlanmıştır. Bu çalışmada Elektrik İç Tesisler Yönetmeliği'nde belirtilen katsayılara göre daha etkin ve sürekli veriler ile beslendiğinde öğrenen bir yapay sinir ağı modeli geliştirilmiştir.

Abstract:
Electricity has become an indispensable part of our lives in the light of technological advancements. Therefore, the secure delivery of electricity to end-users is crucial in today's world. The aim of the planning and design process when delivering electricity to end-users is to provide energy distribution with minimum cost and maximum quality, meeting the consumers' needs. In this thesis, the electricity consumption of consumers in low-voltage facilities is addressed within the framework of the Electrical Internal Installations Regulation. The synchronization coefficients in the Electrical Internal Installations Regulation, as well as the installed power, calculated demand power, and realized demand power values, have been examined. In this examination, the installed power, calculated demand power, and realized demand power of 2709 buildings in Çankırı province were analyzed. The dataset used for this analysis was evaluated using a two-layered, feedback, and sigmoid activation function artificial neural network method. Additionally, this evaluation aims to achieve the closest prediction of the demand data obtained from the meters and project data using the artificial neural network method and compare the difference between the calculated demand powers based on the synchronization coefficients mentioned in the Electrical Internal Installations Regulation and the real powers. In this study, an artificial neural network model has been developed that learns more effectively and continuously when fed with continuous data according to the coefficients specified in the Electrical Internal Installations Regulation.