Perşembe, Haziran 13, 2024

ÇOK OKUNANLAR

İLGİLİ YAZILAR

Kombine Çevrim Enerji Santrallerinde Elektrik Üretimi Tahmininde Yenilikçi Model

Önemli Noktalar

  • ANFIS ve hibrit optimizasyon modeli yüksek doğruluk sağlar.

  • Veri doğrulama ve seçimi, optimal sonuçlar için kritiktir.

  • Model, enerji sektöründe tahmin modellerini geliştirir.

“Optimal Control Applications and Methods, EarlyView” dergisinde yayımlanan araştırma makalesi, kombine çevrim güç santrallerinde elektrik üretimi tahmini için geliştirilen sağlam bir tahmin modelini detaylı bir şekilde incelemektedir. Çalışma, “Kombine çevrim güç santrali elektrik gücü tahmininin yenilikçi makine öğrenimi tekniği kullanılarak optimizasyonu” başlığı altında, Adaptif Nöro-Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) temelli ileri bir model önermektedir. Bu model, en küçük kareler yöntemi ve gradyan inişi kombinasyonunu içeren hibrit bir optimizasyon yaklaşımı entegre ederek, hesaplama verimliliğini artırma ve hataları en aza indirme konusunda titiz bir metodoloji sergilemektedir. Özellikle, enerji sektöründe güvenilir sonuçlar sağlamak için veri doğrulama ve optimal veri seçim stratejilerinin önemine vurgu yapmaktadır.

Model Mimarisi ve Veri

Kombine çevrim güç santrallerinde elektrik üretimini doğru bir şekilde tahmin etmek önemli bir zorluktur. Bu sorunu ele almak için araştırma, UCI Makine Öğrenimi Deposundan alınan 9568 veri noktasını içeren bir veri seti kullanmaktadır. Bu veri seti, altı yılı kapsayan dört giriş parametresi içermekte: çevre sıcaklığı, çevre basıncı, egzoz vakumu ve bağıl nem. Veriler, modelin performansında sağlamlık sağlamak için %70 eğitim ve %30 doğrulama olarak bölünmüştür. Çalışma, ayrıştırma süreci için birinci dereceden Sugeno bulanık modelini kullanmakta ve kök ortalama kare hata değerlerini en aza indirmek için üyelik fonksiyonlarını optimize etmektedir, bu da hesaplama verimliliği ve doğruluk için hayati öneme sahiptir.

Doğrulama ve Optimal Veri Seçimi

Bu araştırmanın kritik bir yönü, ANFIS yönteminin doğrulanması ve optimal veri seçim stratejileridir. Çalışma, uygun doğrulama ve veri seçimi yapılmadan, en gelişmiş modellerin bile güvenilir sonuçlar vermeyebileceğini vurgulamaktadır. Araştırmacılar, verileri titizlikle seçerek ve doğrulayarak modelin tahmin yeteneklerini artırmakta ve enerji sektöründeki gerçek dünya uygulamalarında güvenilir bir şekilde kullanılmasını sağlamaktadır.

Geçmiş araştırmalar, elektrik üretimi tahmini üzerine odaklanmış, çoğunlukla geleneksel istatistiksel yöntemler veya basit makine öğrenimi modelleri kullanılmış ve bu da sınırlı doğruluk ve verimlilikle sonuçlanmıştır. Mevcut çalışma, ANFIS ve hibrit optimizasyon yöntemleri gibi sofistike teknikleri entegre ederek bu sınırlamaları aşmaktadır. Önceki çalışmalar, doğru veri bölümleme önemini de vurgulamış, bu araştırma titiz bir veri bölme stratejisi benimseyerek bu konuyu kapsamlı bir şekilde ele almaktadır.

Karşılaştırmalı olarak, önceki çalışmalar, bulanık çıkarım sistemlerinin sinir ağları ile kombinasyonunun potansiyelini tam olarak kullanmamıştır, bu araştırma ise bu entegrasyonu ustalıkla gerçekleştirmektedir. Sugeno bulanık modelinin ayrıştırma için kullanılması ve özelleştirilmiş optimizasyon yaklaşımı, bu çalışmayı ayıran özelliklerdir. Geçmiş araştırmaların temelini alarak, bu çalışma, karmaşık güç santrali ortamlarında elektrik üretimi tahmini için daha rafine ve etkili bir çözüm sunmaktadır.

  • ANFIS ve hibrit optimizasyon modeli yüksek doğruluk sağlar.
  • Veri doğrulama ve seçimi, optimal sonuçlar için kritiktir.
  • Model, enerji sektöründe tahmin modellerini geliştirir.
Bizi Facebook ve Twitter ( X ) hesaplarımızdan takip edebilirsiniz.
Web’s Editör
Web’s Editör
Web'in Dijital Sesi sloganıyla 2020 yılından bu yana yayın yapan websesi.com, teknoloji haberleri, trend teknolojik gelişmeler, oyunlar, girişim hikayeleri ve dünya çapında ses getiren her konuda seni bilgilendirmek için burada.

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz

POPÜLER İÇERİKLER