http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/415 Sat, 18 Apr 2026 12:37:14 GMT 2026-04-18T12:37:14Z http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4019 Title: Low complexity early stopping structure for belief propagation decoder Authors: Şimşek, Cemaleddin Abstract: Belief propagation (BP) decoder is a well known iterative decoder used for decoding many error correction code families. BP decoder without early stopping structure uses a fixed iteration number to end iterative decoding process. But decoder may be converged before iteration number reaches this fixed limit.~In these case, decoder performs a redundant process. Therefore, stopping the iterations is essential to keep computational burden as low as possible when decoding is successful. With this perspective, a low complexity early stopping structure for belief propagation decoders is proposed with this thesis.~In contrast to previous early stopping methods in literature, proposed early stopping structure only uses small amount of log-likelihood ratio (LLR) messages and tracks only sign alterations of them. Proposed structure is applied to both polar and Luby transform (LT) codes and can be easily applied to error correction codes use BP as decoder.~Performance parameters are compared with simulation works and hardware description language (VHDL) implementations.~Results illustrate that proposed approach significantly reduces the computational complexity and required hardware resources, also throughput values are increased compared to previous counterparts in literature. Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4019 2017-01-01T00:00:00Z http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4018 Title: Dalga enerji sistemlerinde elektrik gücü üzerindeki düzensiz dalga etkilerinin akıllı kompanzasyon yöntemleriyle giderilmesi Authors: Şahin, Erdinç Abstract: Rüzgâr ve güneş enerjisi gibi popüler yenilenebilir enerji kaynaklarına göre daha fazla enerji yoğunluğuna ve gün içerisinde daha fazla kullanılabilirlik durumuna sahip olmasına rağmen dalga enerjisinin kullanımı, dalgaların doğal yapısı gereği üretilen enerjinin düzensiz karakteristik göstermesi, dalga enerji dönüştürücülerinin karmaşık ve maliyetli yapısı nedenleriyle yeteri kadar yaygın değildir. Özellikle doğrudan sürüşlü dalga enerji sistemlerinde üretilen düzensiz gücün şebekeye veya yüke aktarılmadan önce güç elektroniği ara yüzleri, enerji depolama üniteleri veya karma enerji sistemleri ile birlikte kullanılması gerekmektedir. Bu çalışmada doğrudan sürüşlü dalga enerji dönüştürücülerinde karşılaşın güç salınımlarını ve dengesizliklerini gidermek için seri bağlı senkron DA/DA artıran-azaltan çevirici güç elektroniği ara yüzü ile fotovoltaik paneller kullanılarak şarj edilen ultra-kondansatör ünitesinden oluşan karma bir enerji sistemi sunulmaktadır. Modelleme başarımlarının da incelendiği güç elektroniği devrelerinin denetiminde bulanık mantık, kesir dereceli PID ve klasik PID denetleyiciler kullanılmış ve bu denetleyicilerin performans analizi yapılmıştır. Denetleyicilerin optimizasyonunda sezgisel arama algoritmalarından çiçek tozlaşması algoritması ve parçacık sürü optimizasyonu kullanılmıştır. Benzetim ve deneysel ortamda tasarlanan sistemlerin etkinliği hem düzenli dalga hem de düzensiz dalga durumunda farklı yük durumları için test edilmiştir. Sat, 01 Jul 2017 00:00:00 GMT http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4018 2017-07-01T00:00:00Z http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4017 Title: Küçük ölçekli rüzgar enerji sistemleri için yeni bir statcom tasarımı ve uygulaması Authors: Yanmaz, Kenan Abstract: Rüzgar enerji sistemlerinde güç kalitesinin geliştirilmesi önemli bir yer tutar. Güç kalitesini artırmak için geleneksel olarak kullanılan mekanik anahtarlamalı kondansatör gruplarının ve statik VAr kompanzatörlerinin yerine günümüzde giderek yaygınlaşan Statik Senkron Kompanzatör (Static Synchronous Compensator – STATCOM) kullanılmaya başlanmıştır. STATCOM iletim ve dağıtım sistemlerinde güç kalitesini iyileştirmek için kullanılan evirici temelli bir cihazdır. STATCOM cihazının denetimi için genellikle sabit parametreli klasik PI denetleyiciler kullanılmaktadır. Bu çalışmada, rüzgar enerji sistemlerinde kullanılacak olan STATCOM cihazı beş seviyeli H-köprü temelli gerilim kontrollü evirici yapısına sahiptir. Bu eviricinin ihtiyacı olan kapı darbelerini üretmek için senkron referans yapı teorili dolaylı akım denetim sistemi kullanılmaktadır. Bu akımların denetimi için de Modifiye edilmiş Bulanık Mantık Denetleyici (MBMD) ile parametreleri anlık olarak belirlenen PI denetleyici tasarlanmıştır. Bu MBMD tabanlı PI denetleyici MBMD-PI olarak isimlendirilir. Bunun dışında MBMD ile Model Öngörülü Denetleyici (MÖD) karma yapısı da kullanılmıştır. Deneysel kurulumu tamamlanan ve çalıştırılan sistemden elde edilen sonuçlar ile benzetim sonuçları karşılaştırılmıştır. Mon, 01 Jan 2018 00:00:00 GMT http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4017 2018-01-01T00:00:00Z http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4016 Title: Akıllı elektrık şebekeleri için derin öğrenme kullanarak elektrikli ev aletlerinin sınıflandırması Authors: Feryad, Vahit Abstract: Akıllı elektrik şebekelerinde (smart grid) enerji talep tarafı yönetiminin (TTY) başarılı bir şekilde uygulanmasının temel koşullarından biri elektrik yük izleme sistemi ile farklı yüklerinin izlemesidir. Enerji ve sürdürülebilirlik sorunları, veri madenciliği ve makine öğrenmesi yaklaşımları kullanılarak ele alınabilecek çok sayıda sorunu beraberinde getirmektedir, Ancak, kamuya açık veri kümelerinin bulunmamasından dolayı bu tür problemlerin çözümü yavaş olmuştur. Bu çalışmada, önce verimli bir Enerji Ayrıştırma (energy disaggregation) modeli tasarlanmış ve Konutsal Enerji Ayrıştırma Veri Kümesi (REDD) adı verilen kamuya açık ortak kriter (benchmark) verilerine ve başarı metriklerine dayanarak model değerlendirmesi yapılmıştır, daha sonra akıllı şebekede cihaz sınıflandırma araştırmalarını ilerletmeyi hedefleyen ve ev elektriği kullanım verilerini içeren Türkiye Elektrikli Ev Aletleri Veri Seti (TEEAVS) adı verdiğimiz bir veri kümesi sunulmuştur. Ayrıca, bu çalışmada TEEAVS ile önerilen cihaz sınıflandırıcı modeli eğitilmiş ve performans değerlendirmesi yapılmıştır. Yapılan bu değerlendirmenin başarısı REDD veri seti ile yapılan performans testi ile doğrulanmıştır. Bu tezde veri toplamak için akım sensörleri ve Node-Red yazılım kurulumları ile Nesnelerin İnterneti (IoT) mimarisi kurulmuştur. Fri, 01 Oct 2021 00:00:00 GMT http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4016 2021-10-01T00:00:00Z