Yapay sinir ağları ile çevre koşulları etkili bölgesel yük kestirimi

Abstract

Günümüzde teknolojinin gelişmesi ile artan enerji ihtiyacının karşılanabilmesi için üretim, iletim ve dağıtım sistemlerinin geleceğe dönük olarak tesis edilmesi gerekmektedir. Bu sistemlerin düzenli bir şekilde tesis edilebilmesi için geçmiş yıllara bağlı olarak artan yük talebi ve meteorolojik veriler göz önünde bulundurularak uzman sistemler aracılığı ile yük kestirimi yapılmaktadır. Bu tezde yapay sinir ağlarının ileri beslemeli geri yayılım algoritmalı modeli kullanılarak Bursa İli'ndeki 154kV'luk iletim sistemi için bölgesel olarak çevre koşullarını dikkate alan yük kestirimi yapılmaktadır. Bu çalışmada yapay sinir ağları ile çok fazla matematiksel hesaplamalara ve zamana ihtiyaç duyulmaksızın gerçekleştirilen yük kestirimi, rüzgar, nem ve sıcaklık gibi çevresel değerler ile ilişkilendirilmektedir.

Today energy production, transmission and distribution systems should be installed to compensate the increasing of energy demand that is caused by the development of technology. The load demand and weather condition data of recent years are used to install the system properly and the load is forecasted by using expert systems. In this thesis, load is forecasted by using the model of the feed forward-back propagation algorithm of artificial neural networks (ANN) by considering regional weather conditions for 154kV transmission system of Bursa City. It has been observed that load forecasting by using ANN does not require much mathematical computation and time. It has been also deduced that weather conditions such as wind, humidity and temperature affect the result of load forecasting.