Atıf Sayısı
4
Görüntüleme
15
İndirme
1
Çalışma kapsamında enerji yönetim sistemlerinde önemli bir yere sahip olan kısa vadeli enerji tahminleme süreçleri için ARIMA ve yapay sinir ağları kullanılarak geliştirilen melez bir tahmin modeli ortaya konulmuştur. Bu model kapsamında tütün endüstrisinde üretim yapan bir firmadan elde edilen gerçek hayat verisi ile uygulama çalışmaları yapılarak sistemin güvenilirliği test edilmiştir. ARIMA yönteminden elde edilen sonuçlar doğrultusunda elektrik tüketimini etkileyen faktörlerden bazıları göz önüne alınarak yapay sinir ağı modeline girdi verisi olarak eklenmiştir. Ele alınan veri setlerinde güneş enerjisi üretimi, çalışma saatleri, üretim miktarları ve geçmiş elektrik tüketim verileri arasındaki korelasyona bakılarak, çeşitli nöron sayıları ve farklı eğitim algoritmaları denenerek planlaması yapılmak istenilen şirket için en uygun sistemin tasarlanması yapılmıştır. Elde edilen bilgiler ışığında geliştirilen melez tahmin modeli, sadece ARIMA modeli ile yapılan tahmin verilerine göre %39,9’lik bir iyileştirme sağlamaktadır.
In the framework of the study, a melty forecast model developed using ARIMA and artificial nerve networks for short-term energy forecast processes that have an important place in energy management systems has been revealed. In the framework of this model, the reliability of the system has been tested with real-life data obtained from a company that produces the tobacco industry. According to the results obtained from the ARIMA method, some of the factors affecting electricity consumption have been added as input data to the artificial nerve network model. Considering the correlation between solar energy production, working hours, production amounts and past electricity consumption data in the data sets, the best system for the desired company is designed to be planned by testing the various number of neurons and different training algorithms. Based on the information obtained, the melting forecast model provides an improvement of 39.9% compared to the forecast data made only with the ARIMA model.
Alan : Mimarlık, Planlama ve Tasarım; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
