Yapay Sinir Ağları ile Kısa Dönem Profil Tahmini

Enerjinin üretimi iletimi ve dağıtımı günümüzde önemli bir sorun haline gelmiştir. Özellikle enerjinin dağıtımında planlamanın önemi gittikçe artmaktadır. Serbest piyasanın hakim olduğu ülkelerde hangi vakitte ne kadar güce ihtiyaç olduğu üreticileri, iletimi sağlayan kuruluşları ve dağıtıcı firmaları da etkilemektedir. Planlanmayan değişimler maliyet olarak üretici ve tüketicilere yansımaktadır. Yük profillerinin doğru bir şekilde belirlenmesi, ayrıca dengesizlik maliyetlerinin azaltılması bakımından da büyük öneme sahiptir. Bunun sonucunda kısa dönemli profil katsayıları tahmini önemli bir konu haline gelmiştir. Bu çalışmada Batı Karadeniz bölgesinin profil katsayıları tahmini Yapay Sinir Ağları (YSA) ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmada uzaktan okuma ile elde edilen saatlik veriler ve sıcaklık değerleri girdi olarak alınarak saatlik profil katsayılar tahmini yapılmıştır.Nowadays, Generation, transmission and distribution of energy have become major study area. Especially, the importance of planning in the distribution of energy is increasing. Hourly electric energy needs is very important in the countries where free market is dominated. This situation has affected to producers, transmission and distribution companies. Unplanned changes are reflected in the cost to manufacturers and consumers. Determining the correct load profiles, also in terms of reducing the cost imbalance is of great importance. As a result, short-term profile coefficients prediction have become an important issue. In this study, profile coefficients of the Western Black Sea was estimated with Artificial Neural Networks (ANN). In this study, taking as input data and hourly temperature values obtained by remote reading obtained estimation of profile coefficients