Dağıtık üretim sistemleri için optimizasyon yöntemlerinin incelenmesi ve yapay sinir ağları ile talep tahmini
Investigation of optimization methods for distributed generation systems and demand forecasting with artificial neural networks
Yazar: YEŞİM ESRA UNUTMAZ
Danışman: DOÇ. DR. RECEP YUMURTACI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Dağıtık üretim = Distributed production ; Optimizasyon teknikleri = Optimization techniques ; Talep tahmini = Demand estimation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Günümüzde enerjiye bağımlı hale gelmemiz, nüfusun giderek artması, 
teknolojinin gelişmesi ve ülkelerin enerji konusunda üstünlük sağlamak istemesi 
elektrik kullanımının katlanarak artmasına neden olmuştur. Çalışmamızda 
öncelikle şebekeye yeni hatlar eklemek yerine yatırım maliyetinin daha düşük 
olacağı, çevreye daha az zarar verecek olan dağıtık üretimden bahsedilmiştir. 
Dağıtık üretimin hem üretici hem de tüketici için faydaları üzerinde durularak 
çeşitli çalışmalarda kullanılan dağıtık üretim kaynaklarında bahsedilmiştir. DG'nin 
sisteme doğru şekilde entegre edilmesinin öneminden bahsedilerek DG'nin doğru 
şekilde konumlandırılması ve boyutlandırılmasını içeren çalışmalarla ilgili 
kapsamlı bir literatür çalışması yapılmıştır. DG'nin doğru şekilde 
konumlandırılması ve boyutlandırılması için kullanılan optimizasyon yöntemleri 
3 başlık altında incelenmiştir. Çalışmada incelenen makaleler sonucunda sıklıkla 
kullanılan optimizasyon yönteminin PSO olduğu sonucuna varılmıştır.
Ülkelerin enerji ihtiyacında bağımsız hale gelmek istemeleri, artan küresel ısınma 
ve çevre problemleri, teknolojinin hızla gelişmesi, dünyada değişen ekonomi 
dengeleri ve ihtiyaçlar doğrultusunda değişen altyapı şebekeleri her gün
xv
insanların enerjiye olan bağlılığını arttırmaktadır. Artan bu enerji bağımlılığını
dengeleyebilmek ve doğru kararlar alarak yatırımlarda bulunabilmek elektrik 
talep tahmininin en yüksek doğrulukla yapılabilmesine bağlıdır. Elektrik talep 
tahmini hem üreticiler hem de tüketiciler için önem arz etmektedir. Yatırım 
planlamalarının doğru şekilde yapılabilmesi ve maliyet hesaplarının 
hesaplanabilmesi büyük ölçüde elektrik talep tahmininin doğru şekilde 
yapılmasına bağlıdır. Eksik ya da fazla yapılmış elektrik talep tahmini gereksiz 
yatırımlara ve maliyetlere sebep olur. Tez çalışmasında artan enerji ihtiyaçları
doğrultusunda Düzce ili elektrik talep tahmini Bilgisayar Yazılımına Dayalı olan 
tahmin modellerinden Yapay Sinir Ağları kullanılarak yapılmıştır.

Abstract:
Today, our dependence on energy, the increasing population, the development of 
technology and the desire of countries to gain superiority in energy have caused 
the use of electricity to increase exponentially. In our study, first of all, instead of 
adding new lines to the network, distributed generation, which will have a lower 
investment cost and less harm to the environment, is mentioned. The benefits of
distributed generations are emphasized for both the producer and the consumer 
and the sources of distributed generations are mentioned in various studies. By 
mentioning the importance of correctly integrating the distributed generation into 
the system, a comprehensive literature study was conducted on studies involving 
the correct location and sizing of the distributed generation. The optimization 
methods used for the correct location and sizing of the distributed generation are 
investigate under 3 chapter. As a result of the articles researhed in the study, it 
was concluded that the most frequently used optimization method is Particle 
Swarm Optimization.
xvii
People's dependence on energy increase every day because of countries' request 
to become independent in their energy needs, increasing global warming and 
environmental problems, rapid development of technology, changing economic 
balances in the world and changing infrastructure networks in line. Being able to 
balance the increasing energy dependency and making investments by making the 
right decisions depends on making the electricity demand estimation with the 
highest accuracy. Electricity demand forecasting is important for both producers 
and consumers. Making the investment plans correctly and calculating the total 
cost largely depend on correct estimation of electricity demand. Deficient or 
overspending electricity demand causes unnecessary investments and costs. In the 
thesis study, in line with the increasing energy needs, electricity demand 
forecasting for Düzce has been made using Artificial Neural Networks, one of the 
forecast models based on Computer Software.