Adaptif sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) ile Türkiye' de orta dönemli elektrik enerjisi talep tahmini
Medium term electricity energy demand prediction in Turkey with adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS)
- Tez No: 268148
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ATAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Enerji, Industrial and Industrial Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 118
Özet
Elektrik talebinin kendine özgü yapısı, talebin her an karşılanabildiği bir sistemin tasarlanmasını gerekli kılmaktadır. Elektrik enerjisinin en önemli karakteristik özelliği ise depolanamaz olmasıdır. Üretildiği anda tüketilmesi zorunluluğu, doğru ve tutarlı elektrik enerjisi talep tahmininin, optimal enerji sistemi modellenmesinde en önemli adım olmasını açıklar. Bu konu üzerine literatürde birçok çalışma yapılmıştır. Bu tez çalışmasında Türkiye'de orta dönemli brüt elektrik enerjisi talep tahmininde bulunulmuş ve bu amaçla da yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemlerinin birleşiminden oluşan ANFIS (Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi) kullanılmıştır. Oluşturulan modelin performansını karşılaştırmak amacıyla da ayrıca bir regresyon analizi modeli oluşturulmuş ve elde edilen tahmin sonuçları ortalama mutlak yüzde hata kriteri üzerinden değerlendirilmiştir. Sonuç olarak ANFIS ile oluşturulan modelin başarılı ve tatmin edici bir tahmin performansı gösterdiği kanısına varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Due to the reasons of the specific structure of electricity demand, as electricity must be consumed as it is generated becuase it can not be stored, designing a system which can always meet the demand is the most important pillar of power system planning. In this context forecasting of electricity demand accurately and consistently has great importance. In the literature many studies on this subject have been made. Unlike other studies, in this thesis medium term gross electricity demand prediction for Turkey is made by using a combination of ANN (Artificial Neural Network) and fuzzy inference system which is called ANFIS. In order to measure the performance of the created model, a regression analysis model is used. Obtained estimation results are compared through the mean absolute error criteria. As a result of evaluations, it has been reached that ANFIS has provided a quite successful prediction performance.
Benzer Tezler
- ANFIS ile Türkiye'nin doğalgaz talep tahmini
Başlık çevirisi yok
EYLEM KALAYCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Ekonometriİnönü ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN SÖYLER
- Karayolu CO2 emisyonunun yapay zeka yöntemleriyle tahmini
Estimation of highway CO2 emissions by artificial intelligence methods
HANDE KOCABAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Ulaşımİskenderun Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK CANSIZ
- Sinirsel bulanık mantık yaklaşımı ile öngörü modellemesi: İşsizlik oranı için Türkiye örneği
Neuro fuzzy logic approach with forecast modelling: The case of Turkey for unemployment rate
BERNA BULĞURCU
- Fizyolojik sistemlerin yapay zekâ teknikleri kullanılarak modellenmesi ve kontrolü için eğitim amaçlı bir simülatör tasarımı
Designing educational simulators for modeling and control of physiological systems by implementing artificial intelligence techniques
ÜMİT TAŞ
Doktora
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET AKBAŞ
- Enjeksiyon uygulanmış kum zeminlerde permeabilite katsayısının esnek hesaplama yöntemleri ile tahmin edilmesi
Estimation of permeability coefficient values by using flexible calculation methods in sandy soil which was injected
ASLIHAN DİLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERAY YILDIRIM