Akıllı şebeke sisteminde evsel yük profillerinin sınıflandırılması
Clustering of household load profiles in smart grid systems
Yazar: UĞUR BUĞRA ETLİK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ EREN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Kümeleme = Clustering ; Sinir ağları = Nerve net ; Öz düzenleyici haritalar = Self-organizing maps

Özet:
Bu tez çalışmasında, son kullanıcı hane halkı yük profili kümeleme sorunu ele alınmaktadır. Yük profili kümeleme analizi, güç sistemlerinin istikrarını korumak için talep veya arz yönetimi stratejileri için tahmin edilen girdi profilleri olarak kullanılmıştır. Yük profillerin tüketim dinamikleri, teknik ve sosyal faktörlerin bir araya gelmesiyle oluşur. Bu nedenle, yük profillerin dinamik modellerini keşfetmek zorlu bir problem olmuştur. Bu problem çözebilmek için Sugeno bulanık mantık (SBM) (Sugeno fuzzy logic) ve öz düzenleyici haritalar (ÖDH) (self-organizing map) sinir ağları tekniklerinin ardışık uygulamaları kullanılmıştır. İlk olarak, hane halkı sayısı göz önünde bulundurularak 2, 3, 4 ve 5 kişilik olmak üzere aile tipleri oluşturulmuştur. Her aile tipi için 100 adet olmak üzere oluşturulan bu veriler referans veri seti olarak kullanılmıştır. Ortalama alınarak ortaya çıkan dört adet referans verisi göz önünde bulundurularak bulanık mantık kuralları belirlenmiştir. Bu kurallar belirlenirken elektrik tüketim verileri ve aktif hane halkı sayıları kullanılmıştır. Her aile tipi için 250 adet olmak üzere oluşturulan ve toplamda 1000 adet veri içeren ana veri seti bulanık mantık kuralları ile kümelenmiştir. Daha sonra, ortaya çıkan bulanık mantık yaklaşımı sonuçları günün sabah, öğle ve akşam saatlerine göre ağırlıklandırılmıştır. Ağırlıklandırılmış bulanık mantık çıkışları ÖDH sinir ağları tekniğinin girdisi olarak kullanılmıştır. Bu teknik sayesinde yük profillerinin aktif hane halkı sayıları da kullanılarak daha doğru şekilde kümelenmesi amaçlanmıştır.

Abstract:
In this thesis, end-user household load profile (LP) clustering problem is addressed. LP clustering analysis has been utilized by predicting the input profiles for demand or supply management strategies to maintain the stability of the power systems. The consumption dynamics of the LPs are formed by the combinations of technical and social factors. Hence, the discovering the dynamic patterns of the LPs has been a challenging problem. For this problem, we have offered successive applications of Sugeno fuzzy logic (SFL) and self-organizing map (SOM) neural network techniques. Firstly, family types of 2, 3, 4, and 5 are dealt by considering the number of households. The data which include 100 LPs for each family types, are used as the reference dataset. The fuzzy logic rules are determined by considering the four reference sets obtained by taking the average of the corresponding data. To determine the rules, electricity consumption data and the number of active households were referenced. The main data set which include 250 LPs for each family types as well as 1000 LPs in total, have been clustered with fuzzy logic rules. Then, the output LPs classified by fuzzy logic  have been weighted according to the morning, noon, and evening hours of the day. Those LPs are assigned as the input of the SOM neural network technique. Then, it is aimed to cluster the LPs more accurately by SOM technique with the weighting factor as well as the active household numbers. The results show that the successive procedure produce more accurate clustering for the household LPs.