Yapay sinir ağları ve Türkiye elektrik tüketimi tahmin modeli
Artificial neural networks and Turkey electrical consumption forecat model
- Tez No: 166381
- Danışmanlar: PROF.DR. ATAÇ SOYSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
YAPAY SİNİR AĞLARI VE TÜRKİYE ELEKTRİK TÜKETİMİ TAHMİN MODELİ ÖZET Ekonomik ve sosyal hayatın vazgeçilmez unsurlarından biri olan elektrik enerjisi, yaşayışın ve gelişmenin sürekliliğinin sağlanabilmesi için kesintiye uğramadan sağlanması gereken kaynaklardan biridir. Yanı sıra, gerek elektrik enerjisi yatırım maiyetlerinin yüksek oluşu gerekse yatırımların elektrik üretimine dönüş süresinin uzunluğu yapılacak planlamanın önemini arttırmaktadır. Planlama çalışmalarının başarısını etkileyen en önemli kriterlerden birisi gelecekte gerçekleşecek elektrik tüketimi ile ilgili yapılan öngörü çalışmalarıdır. Planlama faaliyetleri doğrudan yapılan öngörü çalışmalarının sonuçlarına dayandığından öngörü çalışmalarının tutarlılığı planlamanın daha gerçekçi bir şekilde yapılması sonucunu doğuracaktır. Bu çalışma, elektrik enerjisinin planlamasına kaynak teşkil etmek üzere yapılan öngörü çalışmalarına, yapay sinir ağlan yöntemi ile farklı bir yaklaşım geliştirme ile ilgilidir. Dünyada elektrik enerjisi öngörüsü ile ilgili çalışmalar çok değişik modellerle gerçekleştirilmektedir. Son yıllarda yapay sinir ağı yaklaşımı, kullanılan modeller içerisinde yer almaya başlamıştır. Japonya ve Suudi Arabistan'da gerçekleştirilen çalışmalar buna örnek teşkil etmektedir. Türkiye'de elektrik tüketimi ile ilgili öngörü ve planlama çalışmaları Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı tarafından Devlet Planlama Teşkilatı Müsteşarlığı ile koordineli bir şekilde yürütülmektedir. Son dönemde Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, Devlet Planlama Teşkilatı Müsteşarlığı, Hazine Müsteşarlığı ve Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu ortak bir çalışma sonucu“Türkiye Uzun Dönem Elektrik Enerjisi Talep Çalışması”adıyla bir çalışma gerçekleştirmiş olup bu çalışmada International Atomic Eenergy Agency tarafından geliştirilen MAED modeli kullanılmıştır. ıxBu çalışmada, öncelikle yapay sinir ağlan kavramı, tarihsel gelişimi, bileşenleri ve türleri incelenmiştir. Uygulamada kullanılan çok katmanlı ileri beslemeli yapay sinir ağlan daha kapsamlı şekilde ele alınmış, işleyiş mantığı teorik olarak ve örnek bir uygulama ile anlatılmaya çalışılmıştır. Ayrıca, uygulama sırasında kullanılan yazılım programı MATLAB hakkında genel bilgiler verilmiş ve yapay sinir ağı uygulamalarında kullanımı örnek üzerinde açıklanmıştır. Son olarak, tahmin modelleri ve yapay sinir ağlarının bu modeller arasındaki yeri irdelenmiş ve Türkiye elektrik tüketimi tahmin modelinin kuruluş aşamaları, elde edilen sonuçlar ve değerlendirmelere yer verilmiştir.
Özet (Çeviri)
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND TURKEY ELECTRICAL CONSUMPTION FORECAST MODEL SUMMARY Electrical energy is one of the major components of human life. This energy must be uninterrupted and supplied any way and any time for the purpose of continuity of the existence and development. Furthermore, both the expensiveness of the investment costs of the electrical energy and the long duration that is needed for the return of the investments to production of electricity, increase the importance of the well defined planning. One of the most considerable criteria that affect the success of the planning is the forecast studies on the electric consumption. Planning directly depends on the results of forecast studies thus the consistency of these studies will directly make the planning more realistic. This thesis is about developing a different approach to the forecast studies those are done to form source to electrical energy planning with artificial neural networks methodology. The electrical energy forecast studies done in the world are realized with a lot of different models. Recently, artificial neural networks have become to take place within these models. The studies done in Japan and Saudi Arabia form examples to that. In Turkey, the forecast and planning studies are executed by Energy and Natural Resources Ministry in coordination with State Planning Organization. Recently, Energy and Natural Resources Ministry, State Planning Organization, Turkish Treasury and Energy Market Regulatory Authority realized an associated study named“Turkey Long Term Electrical Energy Demand Study”in which MAED model that is developed by International Atomic Energy Association was used. In this thesis, first, the concept, historical background, components and types of the artificial neural networks are examined. Then, Multilayer feed forward artificial xineural networks are explained more detailed and the logic of these networks is theoretically and exemplary examined. In addition, some general information is given about the software called MATLAB that is used in the applications and its usage for the artificial neural network application is explained by an example. Finally, the estimation models and the position of the artificial neural networks amongst these models are examined and beginning phases, results and evaluations of the electrical consumption estimation model are stated. xn
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi algoritmalarıyla elektrik tüketimi için talep tahmin modellemeleri ve yenilenebilir enerjinin artan önemi: Türkiye örneği
Demand forecasting modelling for electricity consumption with machine learning algorithms and the increasing importance of renewable energy: The case of Turkiye
İLKNUR YEŞİM DİNÇEL KIRATOĞLU
- Çoklu regresyon analizi ve yapay sinir ağları ile Türkiye enerji talep tahmini
Multiple regression analysis and neural networks with Turkish energy demand forecast
FEYYAZ YÜZÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeSivas Cumhuriyet Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN
- Türkiye enerji sektörünün stratejik konumu ve yapay sinir ağı modelleriyle enerji tüketiminin tahmini
Turkish energy sector strategic position and neural network prediction of energy consumption models with
HATİCE GENÇ KAVAS
Doktora
Türkçe
2019
EnerjiSivas Cumhuriyet Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN
- Recurrent neural network based approaches for electricity consumption forecasting
Tekrarlayan sinir ağı tabanlı elektrik tüketim tahmini
ALPER TOKGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE ÜNAL
- Farklı yöntemler kullanılarak Bursa ve Türkiye için elektrik enerjisi talep tahmini
Forecasting electricity demand of Bursa and Turkey using different methods
ELİF UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYETÜL GELEN