Hidroelektrik Enerji Üretimi Tahmini

Bu projede, arz-talep dengesinin planlanması için yapay sinir ağları (YSA) kullanarak tahmin modeli geliştirdik. Hidroelektrik Enerji Üretimi Tahmini projesinde, yüksek doğruluklu üretim tahmin modeli geliştirdik. Isparta ili Aksu ilçesi sınırlarındaki Yenice deresinden beslenen bir hidroelektrik santralin 12 aylık elektrik üretimini başarıyla tahmin ettik. Model, uzun dönemli tahmin yapabilme kabiliyetine kavuştu. Yaptığımız bu çalışma, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi’nde yayınlandı.

1. Çalışma Alanı
   • Lokasyon: Isparta ili Aksu ilçesi, Yenice deresi
   • Tesis: Yenice HES (Hidroelektrik Santrali)
   • Fiziksel Özellikler:
     • 5 km tünel
     • 14 km açık betonarme ‘V’ tipi su kanalı
     • 1000 metre cebri boru sistemi
2. Veri Kaynakları
   • 17865 numaralı Otomatik Meteoroloji Gözlem İstasyonu verileri
   • D09A002 numaralı Zindan Boğazı Akış Gözlem İstasyonu verileri
   • 2007-2014 yılları arası aylık veriler
   • Kullanılan parametreler:
     • Aylık ortalama yağış
     • Aylık ortalama nisbi nem
     • Aylık ortalama debi

1. Veri Ön İşleme
   • Eksik veri tamamlama teknikleri
   • Normalizasyon (0.1-0.9 aralığında)
   • Mevsimsellik analizi
   • 12 aylık gecikme değerlerinin hesaplanması
2. Model Mimarisi
   • Yapay Sinir Ağı Türü: İleri Beslemeli Geri Yayılım
   • Katman yapısı:
     • Giriş katmanı: 36 nöron
     • Gizli katman: 3 nöron
     • Çıkış katmanı: 12 nöron
   • Aktivasyon fonksiyonları:
     • Tanjant sigmoid (tansig)
     • Log-sigmoid (logsig)
3. Eğitim Stratejisi
   • Eğitim veri seti: 2008-2012 (60 ay)
   • Doğrulama veri seti: 2013 (12 ay)
   • Test veri seti: 2014 (12 ay)
   • Öğrenme algoritması: Levenberg-Marquardt backpropagation

1. Eğitim Performansı
   • MSE: 0.0038
   • MAPE: %14.645
   • RMSE: 0.0622
   • Korelasyon (R): 0.9655
2. Doğrulama Performansı
   • MSE: 0.0004
   • MAPE: %8.2172
   • RMSE: 0.0204
   • Korelasyon (R): 0.9975
3. Test Performansı
   • MSE: 0.0014
   • MAPE: %7.1434
   • RMSE: 0.0374
   • Korelasyon (R): 0.9614
4. 2015 Yılı Tahminleri
   • Toplam üretim tahmini: 38.438,44 MWh
   • Aylık bazda detaylı üretim tahminleri
   • Mevsimsel değişimleri yansıtan hassas projeksiyon

1. Teknolojik Altyapı
   • MATLAB tabanlı ileri düzey modelleme
   • Özel geliştirilen optimizasyon algoritmaları
   • Real-time veri işleme kapasitesi
   • Bulut tabanlı çözümler
2. Danışmanlık Hizmetleri
   • Veri analizi ve strateji geliştirme
   • Model optimizasyonu
   • Performans izleme ve raporlama
   • Kapasite planlama desteği
3. Özelleştirilmiş Çözümler
   • Sektöre özel model adaptasyonları
   • İşletmeye özel tahmin modelleri
   • Entegre raporlama sistemleri
   • Karar destek mekanizmaları

1. Teknik Başarılar
   • Yüksek doğruluklu tahmin kapasitesi
   • Düşük hata oranları
   • Mevsimsel değişimlere adaptasyon
   • Güvenilir uzun dönem projeksiyonları
2. Operasyonel Faydalar
   • Optimum kaynak planlaması
   • Verimli üretim yönetimi
   • Risk minimizasyonu
   • Maliyet optimizasyonu

Enerji sektöründeki deneyimimiz ve akademik başarılarımızla, işletmeniz için:

• Özel model geliştirme
• Sistem entegrasyonu
• Sürekli teknik destek
• Performans optimizasyonu hizmetleri sunmaktayız.

DeepMineAI ile enerji üretiminizi geleceğe taşıyın!

İşletmenizin ihtiyaçlarına özel çözümler geliştirmek için bizimle iletişime geçin.