Türkiye'nin uzun dönem elektrik yük talep tahmini
Long term electric load demand forecasting of Turkey
- Tez No: 259828
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BEKİR MUMYAKMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, İstatistik, Electrical and Electronics Engineering, Energy, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Teknoloji çağı olan günümüzde elektrik enerjisinin önemi gün geçtikçe artmaktadır. Elektrik enerjisinin üretimi, iletimi ve dağıtımı ile yükümlü bulunan kuruluşların amacı, üretilen enerjinin tüketicilere sürekli, kaliteli ve ucuz olarak sunulmasını sağlamaktır. Bunu sağlayabilmeleri için de geçmişteki verilerden faydalanarak geleceğe ilişkin tahmin yapmak kaçınılmaz olmuştur. Elbette ki tahmin yapabilmek için çok çeşitli yöntemler kullanılabilmektedir. Bu çalışmada, zaman serisi analizi, çoklu doğrusal regresyon ve yapay sinir ağları (YSA) kullanarak elektrik enerjisi uzun dönem talep tahmini yapılmıştır. Yapılan tahmin çalışmalarının sonuçları; hem kendi aralarında hem de Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı'nın kullanmış olduğu MAED programının sonuçları ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Çalışmada; yapay sinir ağlarının geçmişe yönelik veriler için diğer metotlardan daha az hata oranı ile tahmin yapabildiği tespit edilmiştir. Ayrıca YSA metodu gelecek projeksiyonunun ise MAED modeli tahminlerine yakın olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The importance of electrical energy in the age of technology now is increasing day by day. The utilities, which are responsible for the production; transmission and distribution of the electricity, are trying to provide the electricity to the customers as possible as continuous; high quality, and inexpensive. In order to fulfill the requirements, it has been inevitable that they use the past data related to the usage of electricity and make future consumption projections. Of course, there are wide range of methods that can be used to make forecasts. In this study, long-term electric load demand forecasting of Turkey has been performed by using time series analysis; multiple linear regression and artificial neural networks (ANN). The results of the methods are compared with each others? and with the results of MAED program which is used by the Energy and Natural Resources Ministry of Turkey. In the study, it is determined that the artificial neural network could forecast the electricity demand for the past years with less error rate compared to the other two methods. In addition, the future projections of the ANN method are found to be close to the projections of the MAED method.
Benzer Tezler
- Ekonometrik ve yapay sinir ağları yaklaşımları ile Türkiye'nin bölgesel uzun dönem elektrik talebinin ve buna bağlı CO2 emisyonunun tahmini
Forecasting Turkey?s regional long term electricity demand and associated CO2 emission by econometric and artificial neural network approaches
LEVENT TÜRKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Çevre MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Bölümü
DR. MERİH AYDINALP KÖKSAL
- Ekonomik veriler kullanılarak Türkiye'nin uzun dönem elektrik talebi tahmini
Long-term electricity demand forecasting of Türkiye using economic data
KERİM KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ OSMAN ÖZKAN
- 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
- Kısa ve uzun dönem yük tahmini sonuçlarına göre bir bölge için hibrit yenilenebilir enerji üretim modellerinin optimal tasarımı ile analizi
Optimal desing and analysis of hybrid renewable energy production models for a region based on short and long-term load forecast results
AYKAN BÖLÜKBAŞI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ABACI
- Türkiye petrokimya sektöründe üretim planlaması: Bir doğrusal programlama uygulaması
Başlık çevirisi yok
İLHAN AZKAN