Kısa Dönem Elektrik Talep Tahminleri İçin Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler Tabanlı Hibrid Tahmin Sistemi Geliştirilmesi

Cilt: 32 Sayı: 2 13 Haziran 2017
PDF İndir

Kısa Dönem Elektrik Talep Tahminleri İçin Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler Tabanlı Hibrid Tahmin Sistemi Geliştirilmesi

Öz

ÖZET  

Elektrik enerjisi modern dünyada yüksek refah seviyesi ve rahat yaşam standartları açısından en fazla önem taşıyan metalardan bir tanesidir. Elektrik arzgüvenliğinin sağlanabilmesi doğru elektrik talep tahminlerinin yapılmasını gerektirmektedir. Bu çalışmada, Türkiye’nin piyasa ve mevsimsel koşulları göz önüne alınarak, yapay sinir ağları ve uzman sistemlerin birlikte kullanıldığı, kısa vadeli elektrik talep tahminlerinde yüksek doğrululuk derecesi sağlayan bir hibrit sistem geliştirilmiştir. EPSİM-NN adı verilen yeni tahmin sisteminde, günlük ortalama saatlik talep miktarı ve 24 saatlik talep şekli iki farklı yapay sinir ağı kullanılarak belirlenmektedir. Bu ağlardan elde edilen sonuçlar birleştirilerek günlük talep tahmini elde edilmektedir. Hesaplanan tahmin değerleri, yakın zaman talep trendlerininkullanıldığı bir uzman sistemden geçirilerek tahminlerdeki hatalar minimize edilmektedir. Söz konusu sistem kullanılarakTürkiye için yapılan tahminlerin gerçekleşen değerlerle karşılaştırılması sonucunda, EPSİM-NN tarafından oluşturulan tahminlerin doğruluk derecelerinin oldukça yüksek olduğu görülmüştür.

 

 

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Liu N., Babushkin V. And Afshari A., Short-Term Forecasting of Temperature Driven Electricity Load Using Time Series and Neural Network Model, Journal of Clean Energy Technologies, 2(4), 327-331, 2014.
  2. Ericson T. Short-term electricity demand response, Thesis for the degree doktor ingeniør, Norwegian University of Science and Technology, Faculty of Information Technology, Trondheim, March 2007.
  3. Kandananond K., Forecasting Electricity Demand in Thailand with an Artificial Neural Network Approach, Energies 4(1), 1246-1257, 2011.
  4. AbuAl-Foul B., Forecasting Energy Demand in Jordan Using Artificial Neural Networks, Topics in Middle Eastern and African Economies, 14(1), Sept 2012.
  5. Kheirkhah A., Azadeh A., Saberi M., Azaron A., Shakouri H., Improved Estimation of Electricity Demand Function By Using Of Artificial Neural Network, Principal Component Analysis And Data Envelopment Analysis, Computers & Industrial Engineering, 64(1), 425-441, 2013.
  6. Assareh E., Behrang M.A., Assareh R., Hedayat N., Integration of Artificial Neural Network and Intelligent optimization techniques on world electricity consumption estimation, World Academy of Science, Engineering and Technology, 73(1), 2011.
  7. Chogumaira, E.N., Hiyama, T., “Short-Term Electricity Price Forecasting Using a Combination of Neural Networks and Fuzzy Inference”, Energy and Power Engineering, 3, 9-16, 2011.
  8. Ozoh P., Abd-Rahman S., Labadin J., Apperley M., A Comparative Analysis of Techniques for Forecasting Electricity Consumption, Int. Journal of Computer Applications, 88(15), 2014.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

-

Yazarlar

Benan Başoğlu Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi

13 Haziran 2017

Gönderilme Tarihi

11 Mayıs 2016

Kabul Tarihi

-

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2017 Cilt: 32 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Bulut, M., & Başoğlu, B. (2017). Kısa Dönem Elektrik Talep Tahminleri İçin Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler Tabanlı Hibrid Tahmin Sistemi Geliştirilmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 32(2). https://doi.org/10.17341/gazimmfd.322184
AMA
1.Bulut M, Başoğlu B. Kısa Dönem Elektrik Talep Tahminleri İçin Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler Tabanlı Hibrid Tahmin Sistemi Geliştirilmesi. GUMMFD. 2017;32(2). doi:10.17341/gazimmfd.322184
Chicago
Bulut, Mehmet, ve Benan Başoğlu. 2017. “Kısa Dönem Elektrik Talep Tahminleri İçin Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler Tabanlı Hibrid Tahmin Sistemi Geliştirilmesi”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 32 (2). https://doi.org/10.17341/gazimmfd.322184.
EndNote
Bulut M, Başoğlu B (01 Haziran 2017) Kısa Dönem Elektrik Talep Tahminleri İçin Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler Tabanlı Hibrid Tahmin Sistemi Geliştirilmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 32 2
IEEE
[1]M. Bulut ve B. Başoğlu, “Kısa Dönem Elektrik Talep Tahminleri İçin Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler Tabanlı Hibrid Tahmin Sistemi Geliştirilmesi”, GUMMFD, c. 32, sy 2, Haz. 2017, doi: 10.17341/gazimmfd.322184.
ISNAD
Bulut, Mehmet - Başoğlu, Benan. “Kısa Dönem Elektrik Talep Tahminleri İçin Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler Tabanlı Hibrid Tahmin Sistemi Geliştirilmesi”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 32/2 (01 Haziran 2017). https://doi.org/10.17341/gazimmfd.322184.
JAMA
1.Bulut M, Başoğlu B. Kısa Dönem Elektrik Talep Tahminleri İçin Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler Tabanlı Hibrid Tahmin Sistemi Geliştirilmesi. GUMMFD. 2017;32. doi:10.17341/gazimmfd.322184.
MLA
Bulut, Mehmet, ve Benan Başoğlu. “Kısa Dönem Elektrik Talep Tahminleri İçin Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler Tabanlı Hibrid Tahmin Sistemi Geliştirilmesi”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 32, sy 2, Haziran 2017, doi:10.17341/gazimmfd.322184.
Vancouver
1.Mehmet Bulut, Benan Başoğlu. Kısa Dönem Elektrik Talep Tahminleri İçin Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler Tabanlı Hibrid Tahmin Sistemi Geliştirilmesi. GUMMFD. 01 Haziran 2017;32(2). doi:10.17341/gazimmfd.322184

Cited By