Dağıtım şebekesi için yük talebi ve enerji kalitesi unsurlarının yapay zeka destekli kestirimi

Bu tezde, dağıtım şebekelerinde yük talebi ve güç kalitesi unsurları yapay zekâ (YZ) yöntemleriyle incelenmiş ve farklı veri tipleri kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmiştir. Güç sisteminde harmonik kestirimi, aktif ve reaktif güç verileri üzerinden GRU ve Bahdanau dikkat mekanizmasıyla yapılmış, karmaşık yük koşullarında güvenilir sonuçlar elde edilmiştir. Aydınlatma sistemlerinde harmonik tahminleri yalnızca gerilim verileriyle gerçekleştirilmiş; LSTM modeli hiperparametre optimizasyonu ile güçlendirilmiş ve dropout tekniğiyle sağlamlaştırılmıştır. Yük talebi için kullanılan GRU–Bahdanau hibrit model aktif güç verileriyle eğitilmiş ve ek veri olmadan güvenilir öngörüler sunmuştur. Çalışmanın katkısı hem harmonik hem de yük tahmininin aynı kapsamda ele alınması ve tüm analizlerin gerçek saha verileriyle doğrulanmasıdır. Bu bütüncül yaklaşım, literatüre yenilikçi katkılar sağlarken dağıtım şirketleri için de güçlü bir referans oluşturmaktadır. Bulgular, YZ tabanlı modellerin güç kalitesi sorunlarının erken tespiti, planlama ve yatırım süreçlerinin desteklenmesi ve enerji verimliliğinin artırılmasında uygulanabilir çözümler sunduğunu göstermektedir.