Akıllı ev aletlerinin enerji tüketiminin planlanması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorBulut, Hasan
dc.contributor.authorAybar, Resul
dc.date.accessioned2020-12-26T10:51:55Z
dc.date.available2020-12-26T10:51:55Z
dc.date.issued2019en_US
dc.date.submitted2019
dc.departmentFen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.description.abstractEvlerdeki elektrikli aletlerin sayısının her geçen gün artmasıyla enerji tüketimi de artış göstermektedir. Artan tüketimin oluşturduğu yükü gün içine yaymak için fiyatları zamana göre değişiklik gösteren elektrik tarifeleri oluşturulmuştur. Evlerde kullanılan akıllı ev aletlerinin düzgün planlanmasıyla bu tarifelerden en iyi şekilde yararlanılabilir ve hem maliyet azaltılır hem de dengeli yük dağılımı sağlanır. Bu tez çalışmasında akıllı ev aletlerinin çalışmasının planlanması için yaklaşımlar geliştirilmiştir. Tezde ele alınan problemin çözümü için sezgisel algoritmalar kullanılmıştır. Genetik algoritma, diferansiyel gelişim algoritması ve benzetilmiş tavlama algoritması bu çalışmaya uyarlanmıştır. Bunların yanında değiştirilmiş genetik algoritma, değiştirilmiş diferansiyel gelişim algoritması önerilmiştir. Ayrıca benzetilmiş tavlama algoritması bu algoritmalardan çıkan çözümlere uygulanarak hibrit yaklaşımlar da geliştirilmiştir. Farklı senaryolarda gerçekleştirilen testler sonucunda genetik algoritmanın ardından uygulanan benzetilmiş tavlama başta olmak üzere kullanılan algoritmaların maliyeti önemli oranda azalttığı görülmüştür.en_US
dc.description.abstractEnergy consumption increases, as the number of electrical appliances in households increase day by day. Electricity tariffs in which prices vary over time have been created, to distribute the load of increased electricity consumption throughout the day. These tariffs can be exploited optimally with the proper planning of smart home appliances used in homes to reduce the costs and to achieve balanced load distribution. In this thesis, approaches are proposed for the problem of scheduling of the smart home appliances. Heuristic algorithms are used for the solution of the problem. Genetic algorithm, differential evolution and simulated annealing have been customized for this work. In addition to these, modified genetic algorithm and modified differential evolution has been proposed. Also hybrid approaches are developed by applying simulated annealing to the results from these algorithms. As a result of the tests executed in various scenarios, it has been found that simulated annealing after genetic algorithm is the most efficient and all algorithms significantly reduces the cost.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11454/68570
dc.language.isotren_US
dc.publisherEge Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectSezgisel Algoritmalaren_US
dc.subjectPlanlamaen_US
dc.subjectAkıllı Ev Aletlerien_US
dc.subjectOptimizasyonen_US
dc.subjectEnerji Tüketimien_US
dc.subjectHeuristic Algorithmsen_US
dc.subjectSchedulingen_US
dc.subjectSmart Appliancesen_US
dc.subjectOptimizationen_US
dc.subjectEnergy Consumptionen_US
dc.titleAkıllı ev aletlerinin enerji tüketiminin planlanmasıen_US
dc.title.alternativeScheduling of smart home appliances’ energy consumptionen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
resulaybar2019.pdf
Boyut:
2.1 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Yüksek lisans tez dosyası
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu