Türkiye elektrik enerjisi talebinin zaman serisi teknikleri ile tahmini
Forecasting of Turkey's electrical energy demond by using time series techniques
- Tez No: 111038
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI ARMUTLULU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
ÖZET Bu çalışmada temel amaç, Türkiye elektrik enerjisi tüketiminin uzun dönemdeki gelişmesini mümkün olduğunca açık bir şekilde öngörebilmek ve geleceğin planlanması aşamasında planlamacıya fikir verebilecek bir ürün ortaya koymak olarak özetlenebilir. Çalışmanın birinci bölümünde, enerji ve elektrik enerjisi kavramları üzerinde durulmuş, mevcut durumu açıkça oraya koyabilmek için çeşitli istatistikler ve bilgilere baş vurulmuş, bu alanda yapılmış çalışmalar özetlenmiştir. Çalışmanın ikinci bölümünde ise, çeşitli tahmin teknikleri hakkında bilgiler sunulmuş ve Türkiye elektrik enerjisi tüketimi zaman serisine dört farklı tahmin tekniği uygulanmıştır. ARIMA tekniği ve üstel düzelme tekniklerinden, Brown'ın üstel düzeltme tekniği, Holt'un üstel düzeltme tekniği ve üçlü üstel düzeltme tekniği ile yapılan uygulamalar dönüm noktası etkinliği analizi ile test edilmiş ve sonuçlar tartışılmıştır. m
Özet (Çeviri)
SUMMARY The main aim here is forecasting of Turkey's long term electrical energy demand as clear as possible and to give the planner an idea at planning process. In chapter one, the concepts of energy and electrical energy are presented by giving some statistical data and some information and then some models that has been done before about Turkey's electrical energy demand is discussed. In chapter two, some time series analysis techniques are summarized on basic theoretical level and four time series techniques are applied on the time series of Turkey's electrical energy consumption. These techniques are Autoregressive Integrated Moving Averages technique ( ARIMA ), Brown's smoothing technique, Holt's smoothing technique and third - order smoothing technique. Consequently, the most suitable model is tried to be determined and results of all techniques are discussed by comparing with each other. IV
Benzer Tezler
- Toplam elektrik üretimi ve ekonomik büyüme ilişkisi: Türkiye örneği
Total electricity generation and its relation to economic growht: The case of Turkey
ÖMER YALÇINKAYA
- Zaman serisi analizi ile yapay sinir ağları kestirimlerinin karşılaştırılması
Comparison of artificial neural network estimations with time series analysis
ÇİĞDEM SEDA USLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY KIROĞLU
- Derin yapay sinir ağları ile elektrik tüketim tahmini
Forecasting electricity consumption with deep artificial neural networks
FATİH ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Demokrasi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BARIŞ BOZKURT
- Elektrik üretiminin planlanması için derin öğrenme tabanlı talep tahmin sisteminin geliştirilmesi
Development of deep learning based demand forecasting system for planning electricity generation
MUHAMMET MUSTAFA GÖKÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN DUMAN