Yapay zeka modelleri kullanarak ankara bölgesinin kısa dönem elektrik enerjisi yük tahmini
Short term electric energy load forecasting of ankara region using artificial intelligence methods
Yazar: TUĞBA AKMAN
Danışman: DOÇ. DR. CEMAL YILMAZ ; DOÇ. DR. YUSUF SÖNMEZ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günlük hayatın vazgeçilmez bir parçası olan enerji, ülkelerin sosyo-ekonomik yapıları içerisindeki yerini ve önemini korurken, enerjinin önemli bir bileşenini oluşturan elektrik enerjisi ise ağırlığını giderek artan bir oranda geliştirmektedir. Elektrik enerjisi talebinin önemi, artan nüfus, şehirleşme, sanayi ve teknolojinin yaygınlaşması ve refah artışına paralel olarak yükselmektedir. Elektrik enerjisi talebi karşılanırken, elektrik güç sistemlerinin gerçek zaman şartları altında gerilim, frekans ve güç akışlarının belirlenen limitler içerisinde kararlılığını kaybetmeden işletme güvenliğinin sağlanması, elektrik iletim sistemlerinin güvenli ve düşük maliyetli olarak planlanması, işletilmesi ve tüketicilere sürekli, güvenilir, kaliteli ve ekonomik olarak elektrik enerjisinin arz edilebilmesi için doğru ve etkin yük tahminlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Son yıllarda, güç sistemi analiz ve kontrolünün birçok alanında, statik ve dinamik güvenlik analizlerinde, dinamik yük modellemesi, alarm işleme ve arıza teşhislerinde yapay sinir ağları kullanımı oldukça yaygındır. Bu nedenle bu tez çalışmasında, özellikle lineer olmayan karmaşık problemlerde oldukça iyi tahmin sonuçları elde edilmesinden dolayı yapay sinir ağlarına dayalı yöntemler kullanılarak oluşturulan kısa dönem yük tahmini modeli ile 24 saatlik yük tahmini yapılmış ve sonuçları incelenmiştir.

Abstract:
While energy, which is an indispensable part of everyday life, maintains its importance and place in socio-economic structures of countries, importance of electricity energy, as an important component of energy, is increasing its gravity exponentially. Importance of electricity energy demand maintains its increasing trend in line with growing population, urbanization, industrialization, becoming widespread of technology and welfare. While meeting electricity energy demand, correct and effective load forecasting is needed in order to ensure operational safety without losing the stability of voltage, frequency and power flows within the limits determined under the real time conditions of electric power systems, operate and plan secure and low-cost electricity transmission systems and supply sustainable, reliable, high quality and affordable electricity to consumers. In recent years, use of the artificial neural networks are quite common in many areas of the power system analysis and control, static and dynamic security analysis, dynamic load modelling and alarm processing and error diagnostics. Therefore, in this thesis study, 24 hours static load forecasting has been carried out with short-term load forecast model created by using methods based on artificial neural networks since fairly good forecasting results are being obtained especially for non-linear complex problems.