Bir elektrik dağıtım bölgesi için yük tahmini ve şebeke genişleme planlaması /
Yazar: HÜSEYİN ÖZTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. KIVANÇ BAŞARAN
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy
Dizin: Elektrik dağıtım sistemleri = Electric distribution systems ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yük tahmini = Load forecasting ; Şebeke planlaması = Network planning

Özet:
Dünya nüfusu ile paralel olarak artan enerji talebinin, gelecek yıllarda şebeke işletmecileri açısından önemli bir sorun haline gelmesi beklenmektedir. Bu durum enerjinin üretim, iletim ve dağıtım süreçleri ile ilgili çalışmaların önemini arttırmaktadır. Özellikle fosil kaynaklardan üretilen enerjinin sürdürülebilir olmaması yenilebilir enerji ve depolama yatırımlarının yapılmasını hızlandırmıştır. Şebeke yükünün artmasına neden olacak dinamik şebeke unsurlarında oluşacak taleplerde tedarik sürekliliğinin sağlanması için ise yük tahmini ve şebeke genişleme planlamalarının yapılması önem arz etmektedir. Kısa, orta ve uzun vadede yapılacak olan yük tahmini ve şebeke genişleme planlaması çalışmalarının, esnek şebeke işletimine olanak sağlaması beklenmektedir. 
Bu tez çalışmasında, aktif bir dağıtım şebekesi üzerinde yük tahmini ve şebeke genişleme planlaması yapılmıştır. GDZ Elektrik Dağıtım A.Ş' nin elektrik dağıtım bölgesindeki bir yerleşim yerinin beslendiği Türkiye Elektrik İletim A.Ş (TEİAŞ)'ye ait trafo merkezinden çıkan elektrik dağıtım fiderleri için 2025 yılı yük tahmini ve yük tahmin sonuçlarına göre şebeke genişleme planlaması yapılmıştır. Yük tahmini yapılırken, geçmiş yıl verilerinden yararlanılarak, zaman serilerine göre 2025 yılı için giriş parametreleri oluşturulmuştur. 2025 yılı için elde edilen giriş parametrelerine göre yapay sinir ağları algoritması oluşturularak yük tahmini yapılmıştır. Geçmiş yıl yük verileri GDZ elektrik dağıtım şirketinden gerçek zamanlı ölçüm olarak temin edilmiştir. Meteorolojik veriler ise, yük tahmini yapılacak bölgeye en yakın meteoroloji istasyonu için Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden gerçek zamanlı ölçüm olarak alınmıştır. Yapılan bu çalışmada, yük tahmini için Matrix Laboratory (MATLAB), şebeke modellemesi için ise Digsilent Power Factory (DPF) programları kullanılmıştır.

Abstract:
Increasing energy demand in parallel with the world population is expected to become an important problem for grid operators in the coming years. This situation increases the importance of studies on the generation, transmission and distribution processes of energy. In particular, the fact that the energy produced from fossil resources is not sustainable has accelerated the renewable energy and storage investments. In order to ensure the continuity of supply in the demands that will arise in dynamic network elements that will cause the network load to increase, it is important to make load estimation and network expansion plans. It is expected that the load forecasting and network expansion planning studies to be carried out in the short, medium and long term will enable flexible network operation.
In this thesis, load forecasting and grid expansion planning are made on an active distribution grid. Grid expansion planning was made according to the 2025 load forecast and load forecast results for the electricity distribution feeders coming out of the substation belonging to Turkey Electricity Transmission Inc. (TEİAŞ), where a settlement in the GDZ Electricity Distribution Inc. (GDZ) electricity distribution region is fed. While forecasting the load, the input parameters for the year 2025 were created according to the time series by using the data of the previous year. According to the input parameters obtained for the year 2025, an artificial neural network algorithm has been created and a load forecasting has been made. Load data for the past year were obtained from GDZ electricity distribution company as a real-time measurement. Meteorological data, on the other hand, were taken as real-time measurements from the General Directorate of Meteorology for the closest meteorology station to the region where the load will be estimated. In this study, Matrix Laboratory (MATLAB) programs were used for load estimation and Digsilent Power Factory (DPF) programs were used for network modeling.