Yazar "Ateş, Volkan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 6 / 6
  • [ X ]
    Öğe
    Creating Data Collection Device For Non-Intrusive Device Load Monitoring Method And Demand Side Management In Smart Grids
    (Kırıkkale Üniversitesi, 2021) Güngüneş, Ramazan; Çam, Ertuğrul; Ateş, Volkan
    In research on smart grids, it is seen that device load monitoring has a great effect on energy efficiency. The continuous increase in the demand for electrical energy, the fact that the use of electrical energy differs from household to household and the type of device used has increased the necessity of monitoring the amount of consumption.It is an important issue to make arrangements that will provide financial benefits in consumption without changing the usage habits of the end user and to offer alternative solutions that will lead the consumer to conscious use. Among these alternative solutions, there may be suggestions such as detailed reporting of consumption amounts and directing them to different tariff transitions.With the help of a data collection device with an optical port and a device connected to the existing electronic electricity meter, the instantaneous electricity consumption data of residential and industrial consumers are collected on a device called a central communication device. The collected data is stored both on a memory card on the device and on a remote server by being associated with the web server. In this way, a data set device was created for artificial intelligence-based decomposition methods to be performed with the non-invasive device load monitoring technique. At the same time, with an HMI screen developed in the study, it is ensured that the end consumer can monitor the amount of energy consumption instantly, and in this way, the ground has been prepared for a structure that will form the basis for consumption control and demand-side management systems with consumer participation.
  • [ X ]
    Öğe
    Doğrusal Olmayan Yüklerde Sürekli Zaman Karınca Kolonisi Algoritması İle Optimal Değerli Kondansatör Seçimi ve Güç Kontrolü
    (2019) Güngüneş, Ramazan; Ateş, Volkan; Lüy, Murat; Eke, İbrahim
    Dünyamızda sürekli gelişen sanayi ve kentleşme ile birlikte ortaya çıkan tüketim ve enerji gerekliliği önemli bir sorun halinegelmiştir. Bu sorun bir yandan sürekli olarak yeni enerji kaynakları aramaya yönlendirirken, bir yandan da var olan enerjikaynaklarının en verimli bir şekilde nasıl kullanılacağı ile ilgili araştırmaların yapılmasını gerekli kılmıştır. Bu sorunları kısmende olsa gidermek için yasal düzenlemeler yapılsa da, çoğu zaman yetersiz kaldığı görülmektedir. Elektrik enerji sistemlerindeişletmeyi rahatlatmak, sistem ve enerji verimliliğini arttırmak, maliyetleri düşürmek ve gerilim kararlılığını sağlamanın en etkilive verimli yollarından biri reaktif güç kompanzasyonu yapmaktır. Bu çalışmada lineer kaynaklı bir güç sisteminde, sisteme etkieden nonlineer yüklerde oluşan harmoniklerin etkilerini azaltmak ve reaktif güç dengesini sağlayarak hatta meydana gelebilecekgerilim düşümünü minimumuma indirecek kompanzasyon için gerekli kondansatörün kapasite değerinin sürekli zaman karıncakolonisi algoritması ile optimum olarak seçilmesi sağlanmış ve minimum görünür güç, maksimum güç faktörü elde edilerekhattaki gerilim düşümü minimize edilmiştir.
  • [ X ]
    Öğe
    Electrical Vehicles Charging Coordination by Fuzzy Logical System
    (Kırıkkale Üniversitesi, 2018) Kılıçarslan, Meral; Ateş, Volkan; Aydilek, Hüseyin; Çam, Ertuğrul
    Today,with the rapid technological development, interest in electric vehicles is alsoincreasing. This raises the question of what the effects of the vehicles on theelectric power network will be. In this article, the adverse effects ofcharging scenarios of electric vehicles' batteries on the electric powernetwork are examined and fuzzy logic based solutions are proposed to prevent orreduce the effects of charging electric vehicles during peak hours. In thisarticle a fuzzy logic system that is providing the cheapest charging prices,also reducing the impact on the load curve of Turkey’s electrical network isprovided.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Evaluation of Profession Predictions for Today and the Future with Machine Learning Methods: Emperical Evidence From Turkey
    (Gazi Univ, 2023) Karaahmetoglu, Ebru; Ersöz, Süleyman; Türker, Ahmet Kürşat; Ateş, Volkan; İnal, Ali Fırat
    For the purpose of evaluating present and future trends of professions within the labor market, text mining approach could be an alternative to more traditional approaches such as employer surveys. Specifically, machine learning algorithms are used for making accurate predictions about the future directions of the professions which consequently will influence professional development of labour force. The aim of this study is to investigate the professions of the future and current in Turkey by the application of supervised learning algorithms and clustering methods to various Turkish data including documents belonging to Turkey's institutions. In this study, the popular professions were predicted with an accuracy rate between congruent to 0.81 and congruent to 0.93 thorough various machine learning algorithms. It was discovered that methodologically perceptron and stochastic gradient descent algorithms demonstrated superiority over other algorithms thanks to their intelligence functions. Furthermore, the analysis of current professions in Turkey revealed that the class of Professional occupations, Managers and Technicians and assistant professional members were popular, and according to the analysis of the future, information technology-based occupations will be important. Although limited Turkish data sources for the analysis of future, results with an accuracy of nearly 1 were produced.
  • [ X ]
    Öğe
    Şehir İçi Raylı Sistem Araçlarında Verimli Dinamik Sürüş Tekniği Modellemesi ve Sürekli Zaman Karınca Kolonisi Algoritması (ACOR) ile Optimizasyonu
    (2023) Güngüneş, Ramazan; Ateş, Volkan; Çam, Ertuğrul
    Nüfus yoğunluğunun yüksek olduğu şehirlerde raylı sistem (RS) taşımacılığına olan talep sürekli artmaktadır. Artan taleple birlikte bu sistemlerde enerjinin verimli bir şekilde yönetilmesi neredeyse zorunlu hale gelmiştir. Verimli enerji yönetimi hem karbon emisyonlarını hem de işletme maliyetlerini azaltacaktır. Rejeneratif frenleme (RF) ile enerji üretme kabiliyetine sahip RS araçlarda, üretilen RF enerjisinin sisteme en uygun şekilde entegre edilmesi enerji verimliliğine katkı sağlamaktadır. Bu amaçla, bu çalışma RF enerjisi ile desteklenen enerji verimli dinamik sürüş tekniği (EVDST) modelini kullanarak raylı sistemlerde enerjinin verimli bir şekilde yönetilmesini amaçlamaktadır. Modelin optimum tasarımı, RS araçları için yatay kurplu bir hat boyunca boşta çalışma için en uygun hız profillerini ve başlangıç konumlarını seçmeyi ve maksimum enerji verimliliği elde etmeyi amaçlamaktadır. Önerilen model, minimum yolculuk süresi (MYS), minimum çekiş enerjisi tüketimi (MÇET) ve maksimum rejeneratif frenleme enerjisi üretimi (MRFEÜ) gibi tek amaçlı fonksiyonların optimizasyonunu içermektedir. Ayrıca, önerilen model MÇET/MRFEÜ, MÇET/MYS, MRFEÜ/MYS ve MÇET/MRFEÜ/MYS gibi çok amaçlı fonksiyonların optimizasyonunu da kapsamaktadır. Tek amaçlı ve çok amaçlı fonksiyonlar, operasyonel kısıtlamaları ve optimum çalışma bölgelerini keşfetmek için senaryo tabanlı bir şekilde Sürekli Zaman Karınca Kolonisi Optimizasyon Algoritması (ACOR) kullanılarak optimize edilmiştir. Çalışma sonucunda MRFEÜ/MÇET oranında %53,459'luk bir verimlilik elde edilmiştir. Önerilen senaryo tabanlı modelde MÇET için %32,832'lik bir oran elde edilirken, MRFEÜ için %80,060'lık bir oran elde edilmiştir. Gerçekleştirilen çalışma ile literatürdeki sürüş modellerine alternatif olarak kurp yapısının sistem dinamiğine etkisi artırılmış ve daha gerçekçi bir sürüş modeli geliştirilmesi sağlanmıştır. Ayrıca kullanılan yapay zeka optimizasyon tekniği ile literatüre sürüş modeli geliştirilmesi noktasında farklı bir bakış açısı sunarak katkıda bulunmuştur.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Türkiye'nin kısa dönemli saatlik bazda elektrik tüketiminin yapay zeka teknikleri kullanılarak tahmin edilmesi
    (Kırıkkale Üniversitesi, 2019) Ateş, Volkan; Lüy, Murat; Barışçı, Necaattin
    Elektrik enerjisi, günlük yaşantımız için hayati öneme sahip, doğal ve yapay kaynaklardan elde edilen, depolanamayan bir enerji kaynağıdır. Sınırlı kaynaklar kullanılarak üretilen ve depolanamayan elektrik enerjisinin üretiminde, arz-talep dengesinin en iyi şekilde sağlanması, büyük bir öneme sahiptir. Bu tez çalışmasında saatlik bazda kısa dönemli elektrik enerjisi tüketimi, geliştirilen bulanık mantık temelli modeller kullanılarak tahmin edilmekte ve doğadan esinlenen optimizasyon algoritmaları ile tahmin modelleri optimize edilmektedir. Çalışmada, bulanık mantık tahmin modelinde kullanılan kural tabanları yapay karınca kolonisi ve genetik algoritma optimizasyon yöntemleri kullanılarak iyileştirilmiş ve karma yapay zekâ temelli tahmin modelleri geliştirilmiştir. Önerilen tahmin modellerinin eğitim ve testlerinde 2011-2014 yıllarına ait saatlik bazda elektrik tüketim bilgisi, hava sıcaklık bilgisi, takvim bilgisi kullanılmış ve makine öğrenmesi tekniklerinden biri olan pekiştirmeli öğrenme tekniği kullanılmıştır. Yapılan çalışmalarda, saatlik bazda elektrik tüketim bilgisi ortalama %3'lük hata payı ile tahmin edilmiştir.