Yazar "Mutlu, Mustafa" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Derin pekiştirmeli öğrenme tabanlı enerji maliyeti optimizasyonu
    (Bursa Teknik Üniversitesi, 2024) Mutlu, Mustafa; Işık, Gürkan
    Türkiye'nin de içinde yer aldığı gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde elektrik üretimi ve tedariki alanında lisans sahibi işletmeler enerji ticareti operasyonlarını enerji piyasalarında gerçekleştirmektedir. Enerji piyasalarında etkin bir şekilde ticari operasyonları sürdürebilmek önemli derece enerji sektörü bilgisi ve yüksek efor gerektirmektedir. Özellikle ana iş kolu enerji olmayan büyük sanayi kuruluşları için bu sektör bilgisine sahip olmak ve bu işlemleri etkin bir şekilde yönetmek oldukça zordur. İşletmeler her gün sabah bir sonraki günün 24 saatine ait tüketim ve üretim planlaması yapmak zorundadır. Planda yaşanan sapmalar için ise gün içi piyasasında ticaret yapılmaktadır. İşletmeler gün içi piyasasında plandan sapmalar için ticaret yapabildikleri gibi kâr amacıyla alım satım işlemleri de yapabilmektedir. Ay içerisinde yapılan tüm ticari faaliyetlerin sonucunda piyasadan satın alınan elektrik miktarı, piyasaya satılan elektrik miktarı, şebekeden çekilen elektrik miktarı, şebekeye verilen elektrik miktarı ve plandan yaşanan sapmalarla birlikte toplam enerji maliyetleri hesaplanmaktadır. Taleplerinin üzerinde elektrik üretimi yapan işletmeler yaptıkları talep fazlası satış ile buradan gelir de elde ederken tükettikleri enerjinin maliyetini ağırlıklı olarak kendi elektrik üretim maliyetleri belirlemektedir. Gün öncesi piyasalarda etkin ticaret yapabilmek için en önemli yaklaşım elektrik fiyatının düşük olduğu saatlerde elektrik talebini şebekeden karşılamak, yüksek olduğu saatlerde ise üretebilecekleri maksimum kapasite ile içerde üretim yapmaktır. Gün öncesi piyasaları arz ve talebin eşleşmesi usulüne dayalı olarak bir sonraki günün 24 saatini oluşturan tek seferlik bir teklif ile çalıştığı için kolaylıkla yönetilebilir durumdadır. Ancak gün içi piyasalar yapısı gerekli sürekli emir gönderilen ve emirlerin takip edilmesi gereken dinamik bir piyasadır. Plandan sapmaların en uygun fiyatlar ile kapatılması ve gelir artıcı işlemlerin yapılması toplam enerji maliyetinin düşürülmesinde önemli bir etkiye sahiptir. Bu çalışmada, gün içi piyasalarında etkin ticaret yapabilmek için pekiştirmeli öğrenme destekli enerji ticaret stratejisi belirleme mekanizması geliştirilmiştir. Mevcut piyasa robotları kural tabanlı yapıda çalışmaktadır. Önerilen mekanizmanın, enerji piyasalarındaki alım satım dengesinin sağlanması ve firmaların enerji alım satım operasyonlarında maliyet optimizasyonunun sağlanması konularında önemli katkıları olacağı düşünülmektedir. Oluşturulacak mekanizma, makine öğrenmesi destekli analitik kabiliyetleri sayesinde, piyasalardaki enerji maliyetine ilişkin öngörü oluşturabilecektir. Bu öngörü, enerji maliyetini azaltacak piyasa stratejisini belirleme ve uygulama noktasında tutarlı bir davranış ortaya çıkmasına katkı sunacaktır. Yapılan çalışmanın diğer bir önemli motivasyonu ise ülke elektrik şebekelerinin stabilitesinin sağlanması ve elektrik kalitesinin arttırılmasına yapacağı katkıdır. Enerji ticaret stratejisi belirlemiş ve buna uygun olarak enerji piyasalarında analitik bir şekilde ticaret yapan firmaların oluşması sayesinde elektrik hatlarındaki yük dengesizlikleri azaltılabilir. Çalışma kapsamında EPİAŞ şeffaflık platformunda yayımlanan gün içi piyasalarında gerçekleşen işlem akışı ve fiyatlar üzerinde etkisi olan diğer verilerden faydalanılarak gün içi piyasalarında alım satım işlemlerini otonom bir şekilde gerçekleştiren derin pekiştirmeli öğrenme modeli geliştirilmiştir. Modelin işlem trendini belirlemesine yardımcı olmak amacıyla yine EPİAŞ şeffaflık platformunda yayımlanan verilerden faydalanılarak gün öncesinden bir sonraki günün dengesizlik fiyatlarına etki eden sistem marjinal fiyatı aralık tahmini yapılmıştır. Belirlenen model firmalar tarafından belirlenen limitler içerisinde otonom bir şekilde işlem yaparken limitlerin dışarısında kalan senaryolar için karar destek sistemi vazifesi görmektedir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Suggestion of an Indicator to Evaluate Material Deposition in Resistance Spot Welding: Weld-Surface Interaction Index
    (Springer, 2018) Kinagu, Hasan Melih; Gokcedaglioglu, Mehmet; Ates, Fatih; Küçükelyas, Burak; Mutlu, Mustafa; Uzunsoy, Deniz
    Resistance spot welding (RSW) is still leading joining process in the automotive industry due to the simplicity and speed of the process. On the other hand, galvanized steel sheets provide improvement in corrosion resistance of the auto body. Material deposition has an influence on the corrosion resistance and weld strength; however, in the literature very little effort has been made to identify any weld-surface interaction numerically. In this study, a numerical approach called Weld-Surface Interaction Index (I-WSI) has been introduced to investigate the effect of material deposition on the corrosion sensitivity of the welding zone and its periphery. A systematic investigation was carried out to better understand the effects of an electrode cap-galvanized steel sheet interface on the corrosion resistance of spot-welded steel. The chemical composition of DP600 steel sheet and Z-Trode electrode cap was analyzed by using a spectrometer. The specimens were then joined by using same caps up to 1200 welds. SEM-EDS analysis was also performed on the chosen specimens to determine the weight percentages (wt.%) of Fe, Zn and Cu. EDS analysis results and coefficient of variation wt.% of Fe, Zn and Cu were used to compose I-WSI formula. In the proposed formula, wt.% of Zn represented resistivity of the cover to corrosion, while wt.% of Fe represents the vulnerability.