Yapay sinir ağları tabanlı hibrit modellerle yük tahmini
Load forecasting based on hybrid models with artificial neural network
Yazar: TUFAN DEMİR
Danışman: DOÇ. DR. CELAL YAŞAR
Dumlupınar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: ANFIS = ANFIS ; Dalgacık dönüşüm tekniği = Wavelet transforms technique ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yük tahmini = Load forecasting

Özet:
Güç sistemi planlamasının öncelikli amacı, müşterilerin elektrik enerjisi ihtiyaçlarını mümkün olduğunca ekonomik, güvenilir ve kaliteli bir şekilde karşılamaktır. Planlama sürecindeki önemli adımlardan biri de yük tahminidir. Geleneksel olarak yük tahmini için hem uygulaması kolay hem de iyi performans göstermesi nedeniyle istatistiksel metotlar yaygın kullanıma sahiptir. Ancak son yıllarda yük tahmini için yapay zeka yöntemleri de fazlaca kullanılmaya başlanmıştır. 
Bu çalışmada yapay zeka algoritmalarından yapay sinir ağları (YSA), adaptif sinirsel bulanık mantık (ANFIS) ve dalgacık dönüşümü-yapay sinir ağları (DDYSA) kullanılarak Eskişehir ili için yıllık ve mevsimlik yük tahminleri yapılmıştır. Eskişehir iline ait sıcaklık, nüfus, ithalat, ihracat ve zaman verileri giriş verisi olarak kullanılmıştır. Yapılan çalışmayla söz konusu yöntemlerin tahmindeki doğruluk seviyeleri araştırılmıştır.
YSA, ANFIS ve DDYSA'da farklı parametreler kullanılarak oluşturulan deneme modelleri test MAPE değerlerine göre karşılaştırılmıştır. Çalışmada en iyi performansı gösteren YSA 2 gizli katmanlı, gizli katmanlarında 12 nöron bulunan ve tanjant sigmoid transfer fonksiyonu kullanan, çıkış katmanında lineer transfer fonksiyonu kullanan yapıdır. En iyi ANFIS yapısı ızgara bölümleme yöntemiyle 64 kurallı, kural katmanında trimf ve çıktı katmanında lineer transfer fonksiyonunu kullanan yapıdır. En iyi DDYSA yapısı ise tek gizli katmana sahip, gizli katmanında 12 nöron bulunan ve bu katmanda tanjant sigmoid transfer fonksiyonu kullanan, çıkış katmanında ise lineer transfer fonksiyonu kullanılan yapıdır. Çalışmada Eskişehir ilinin yıllık ve mevsimlik tahminlerinde YSA'nın diğer iki yöntemden daha küçük MAPE değerlerine sahip olduğu, dolayısıyla daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
The primary purpose of power system planning is to meet customers' electrical energy needs economically, reliably and quality. One of the important steps in the planning process is load estimation. Traditionally statistical methods have widespread use because they are both easy to implement and perform well for load estimation. However, in recent years artificial intelligence methods have begun to be used extensively for estimating loads.
In this study, artificial neural networks (ANN), adaptive neural fuzzy logic (ANFIS) and wavelet transform-artificial neural networks (WNN) were used to estimate the annual and seasonal loads for Eskişehir. Temperature, population, import, export and time data of Eskişehir were used as input data. Predicted methods' accuracy level was investigated. 
Trial models constructed using different ANN, ANFIS, WNN parameters were compared according to test MAPE values. The best performing YSA structure has 2 hidden layers, 12 neurons in hidden layers and uses tangent sigmoid transfer function and linear transfer function in the output layer. The best ANFIS structure is 64 rule grid partition method, trimf in the rule layer and linear transfer function in the output layer. The best DDYSA structure has single hidden layer with 12 neurons, using tangent sigmoid transfer function in this layer and using linear transfer function in the output layer. It has been observed that YSA has smaller MAPE values than other two methods in the annual and seasonal estimations of Eskişehir, thus giving better results.