In recent years in many parts of the world; with the deregulation of electric utilities and privatisation of electric supply industry, it has been essential for them to accurately forecast the peak load demand, hence support the economic growth and meet power requirements continually in the future. For power distribution and transmission companies, accurate load forecasting is the key factor in long term system construction and expansion plans. In this work, the peak load forecasting is carried out with additional data such as population growth and temperature changes for the last five years (2000-2004) using the artificial neural networks (ANN). The results obtained from the artificial neural network algorithm are compared with the real data and the best approach is investigated.
Load Estimation Power Distribution Systems Artificial Neural Networks
Son yıllarda dünyanın çeşitli ülkelerinde; özellikle elektrik piyasasında yapılan düzenlemeler ve enerji dağıtım şirketlerinin özelleştirilmesi bu firmaların müşterilerine daha iyi hizmet götürmelerini zorunlu kılmaktadır. Tüketiciye arz edilen enerjide sürekliliği sağlayabilmek için talep edilecek enerjinin uzun dönemde önceden bilinmesi gerekir. Elektrik dağıtım şirketlerinin ileriye dönük sistem planlaması, kontrol ve işletmesinde yük talep tahmini oldukça önemlidir. Yük tahmini, geçmişteki koşulların incelenerek gelecekteki durumun tahmin edilmesine dayanır. Bu çalışmada Kütahya ili için elektrik puant yük tahmini Yapay Sinir Ağları (YSA) ile geriye doğru son beş yıl (2000-2004 arası) baz alınarak yapılmıştır. Yapılan tahminlerde nüfus ve sıcaklık gibi etkenlerin puant yük tahminine etkisi araştırılarak en iyi yaklaşım bulunmaya çalışılmıştır.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 15 Eylül 2006 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2006 Sayı: 011 |
HAZİRAN 2020'den itibaren Journal of Scientific Reports-A adı altında ingilizce olarak yayın hayatına devam edecektir.