Two-Stage Clustering Approach for the Household Electricity Load Profiles by Fuzzy Logic and Neural Network Techniques

Authors : Uğur Buğra ETLİK, Yavuz EREN

Pages : 981-990

Doi:10.29130/dubited.1009823

View : 19 | Download : 11

Publication Date : 2022-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, evsel elektriksel yük profili (YP) kümeleme problemi ele alınmıştır. YP kümeleme analizleri ile güç sistemlerinin kararlılığını sağlamada yararlanılan talep veya arz yönetimi stratejilerinin icrasında gerekli olan tahmini son kullanıcı YP tiplerinin elde edilmesi sağlanabilmektedir. YP tüketim dinamikleri hem teknik hem de sosyal unsurların etkileri ile şekillenmektedir. Bu bakımdan, YP dinamik davranışını anlamlandırmak zor bir problemdir. Bu çalışmada, bahsedilen bu problemin çözümü için iki ayrı aşamada sırasıyla Sugeno bulanık- mantık (SBM) ve öz-düzenleyici haritalı yapay sinir ağları (ÖDHYSA) tekniklerinin uygulandığı çözüm önerilmiştir. İlk olarak, YP veri seti ev halkı sayısı temelli aile tipleri üzerinden modellenen referans yük tipleri dikkate alınarak SBM tekniği ile sınıflandırılmıştır. Daha sonra, evde hâlihazırda bulunan hane halkının zaman bazlı ağırlıklandırılmış şekliyle de belirleyici bir giriş verisi olduğu düşünülerek ÖDHYSA tekniği uygulanıp kümeleme sonuçları iyileştirilmiştir. Önerilen stratejinin benzetim çalışması MATLAB® ortamında gerçekleştirilip ilgili sonuçlar sunulmuştur.
Keywords : Kümeleme, Sugeno Bulanık Mantık, Öz düzenleyici Haritalı Yapay Sinir Ağları, Evsel Yük Profilleri, Clustering, Clustering, Sugeno Fuzzy Logic, Sugeno Fuzzy Logic, Self Organizing Map Neural Network, Self Organizing Map Neural Network, Household Load Profiles, Househ