Electric distribution network management with neural network methods

dc.contributor.advisorUlutagay, Gözde
dc.contributor.authorHameed, Asaad Abdalkareem
dc.date.accessioned2024-06-13T20:11:58Z
dc.date.available2024-06-13T20:11:58Z
dc.date.issued2022
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
dc.descriptionLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı, Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
dc.description.abstractIn the electric power distribution networks, the effective grid management represents the alternative solution to the traditional electric power management, as it provides the possibility of estimating and thus eliminating the stresses of irregular loading in the electric network as well as the ability of time and cost management process. However, there are many limitations in this administration system. As the previous strategies focus on the generation aspect only. This work is a system based on neural networks used to estimate system variables very accurately, which in turn facilitates the process of managing the electrical network. The results of the proposed algorithm representation on several types of power systems showed good performance, and this is one of the features of neural networks, as it can be trained on huge numbers of information. The percentage of error in both methods shows how accurate the algorithm is in estimation of system variables.
dc.description.abstractElektrik enerjisi dağıtım şebekelerinde, etkin şebeke yönetimi, yönetim süreçleri sırasında, yanı zamanını, maliyeti ve elektrik şebekesindeki düzensiz yük streslerini tahmin etme ayrıca ortadan kaldırma olanağı sağladığından, geleneksel elektrik gücü yönetimine alternatif bir çözüm sunar. Ancak, şimdilik yönetim sisteminde birçok kısıtlamalar vardır. Önceki stratejiler hala yalnızca üretim yönüne odaklanır sadece. O araştırma çalışması, sistem değişkenlerini çok doğru bir şekilde tahmin etmek için kullanılan nöral ağlarına dayalı bir sistemdir ve bu da elektrik şebekesinin yönetimin ödevini kolaylaştırır. Önerilen algoritmanın çeşitli güç sistemleri üzerinde gayet iyi bir performans göstermiştir ve bilgilerin bu çok sayıları üzerinde eğitilebildiği için nöral ağlarının avantajlarından biridir. Her iki yöntemin hata yüzdesi, algoritmanın sistem değişkenlerini tahmin etmesi ne kadar doğru olduğunu gösterir.
dc.identifier.endpage70
dc.identifier.startpage1
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=CG8WvdvvxJP04Unr7Yecf0Ka5zMavO0lTkxQwPuDzQkllJX1WZK1d2n3r6vSr5xf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11501/502
dc.identifier.yoktezid720329
dc.institutionauthorHameed, Asaad Abdalkareem
dc.language.isoen
dc.publisherİstanbul Gedik Üniversitesi
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectElectrical Energy
dc.subjectElectrical Transmission
dc.subjectElectrical Network Management
dc.subjectElektrik Enerjisi
dc.subjectElektrik İletimi
dc.subjectElektrik Ağ Yönetimi
dc.titleElectric distribution network management with neural network methods
dc.title.alternativeNöral ağ yöntemleriyle elektrik dağıtım şebekesi
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
Tam Metin / Full Text
Boyut:
2.04 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format