Show simple item record

dc.contributor.advisorCebeci, Mehmet
dc.contributor.authorEfe, Serhat Berat
dc.date.accessioned2020-12-29T12:21:23Z
dc.date.available2020-12-29T12:21:23Z
dc.date.submitted2014
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/411644
dc.description.abstractTeknolojik gelişmeler, cihazların küçülmesi ve hızlanmasının yanında dezavantaj olarak aşırı hassaslaşmalarına yol açmaktadır. Bir şebekedeki kullanıcıların büyük bölümünün hassas yüklere sahip olması, bireysel önlemlerin, yerini şebeke bazında alınacak önlemlere bırakmasını zorunlu kılmaktadır. Bu zorunluluk sonucunda, kritik yüklerin enterkonnekte şebekede oluşacak kesinti ve arızalardan en az düzeyde etkilenmesi yaklaşımı mikro şebeke kavramını ortaya çıkarmıştır. Mikro şebekeler, yenilenebilir enerji kaynakları ile klasik enerji üretim santrallerinin entegrasyonu sonucunda oluşturulan hibrit yapılardır. Özel bölgelerin enerjilendirilmesi amacıyla kolayca uygulanabildikleri, kaliteli ve kesintisiz enerji sağlayabildikleri için mikro şebekelerin kullanımı hızla yaygınlaşmaktadır. Çeşitli enerji üretim kaynakları ve yükler içermesi nedeniyle mikro şebekelerin, büyük güç sistemlerindeki gibi farklı çalışma ve yük değişimi durumlarına ilişkin analizinin yapılmasına ihtiyaç bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında, bir mikro şebekenin tasarlanan yapay sinir ağı ile güç akışı analizi yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, aynı sistemin klasik Gauss-Seidel yöntemi temelli yazılımsal çözümü ile analizi yapıldığı zaman ortaya çıkan sonuçlar ile karşılaştırılarak yapay sinir ağının başarısı incelenmiştir. Önerilen yöntem kullanılarak enerji şebekelerinin ve dolayısıyla mikro şebekelerin tasarımı için gerekli olan güç akış analizinin iteratif yöntemlere gerek kalmadan yapılabilmesi sağlanacaktır.Anahtar Kelimeler: Güç Akış Analizi, Mikro Şebekeler, Yapay Sinir Ağları, Yenilenebilir Enerji Kaynakları
dc.description.abstractPower Flow Analysis in Micro Grids Technological developments, causes a disadvantage like daily equipments' getting more sensitive besides the advantages that they are getting smaller and faster. It is necessary to take network based precautions instead of individual ones while most of the loads on a network are sensitive loads. As a result of this necessity, the micro grid concept has emerged to reduce the effects of outrages and faults which occur at interconnected network on sensitive loads. Micro grids are hybrid structures that consist of the integration of usual energy plants and renewable energy sources. The use of micro grids increasing rapidly, in order to they can be easily implemented for supplying qualified and uninterruptable energy to specific regions. Because of their containing various energy sources and loads, they should be analyzed for different operating and loading conditions as large power systems. In this thesis, power flow analysis of a micro grid is performed by a designed artificial neural network. The obtained results are compared with the results of the same system's conventional Gauss – Seidel based software analysis and the success of neural network is studied. The proposed method can be used for power flow analysis which has vital importance for micro grid design without the necessity of iterative methods. Key Words: Power Flow Analysis, Micro Grids, Artificial Neural Networks, Renewable Energy Sourcesen_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectElektrik ve Elektronik Mühendisliğitr_TR
dc.subjectElectrical and Electronics Engineeringen_US
dc.titleMikro şebekelerde güç akış analizi
dc.title.alternativePower flow analysis in micro grids
dc.typedoctoralThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentElektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.subject.ytmLoad flow analysis
dc.subject.ytmRenewable energy resources
dc.subject.ytmArtificial neural networks
dc.identifier.yokid10046003
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityFIRAT ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid372997
dc.description.pages102
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess