Yapay sinir ağları ile Türkiye net enerji talep tahmini
Forecasting net energy demand of Turkey using artificial neural networks
- Tez No: 330660
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. F. YEŞİM KALENDER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Enerji, ülkelerin kalkınma politikaları içinde hayati önem taşıyan stratejik bir alandır. Enerji ihtiyacının, artan nüfus, artan sanayileşme ve gelişen teknolojilere bağlı olarak hızlı bir şekilde artış göstermesi enerji politikalarının önemini daha da artırmaktadır. Enerji politikalarını belirleyebilmek içinse geleceğe yönelik güvenilir ve doğru tahminlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu kapsamda, tez çalışmasında YSA ile sebep-sonuç ilişkisine dayalı enerji talep tahmini gerçekleştirilmiştir. YSA üzerinde araştırmalar yapılarak enerji alanında yaygın olarak kullanılan YSA ve tahmin modelleri incelenmiştir. Türkiye net enerji talebini tahmin etmek için 1970-2010 yılları arasındaki GSYH, nüfus, ithalat, ihracat, bina yüz ölçümü ve taşıt sayısı değişken verileri kullanılarak YSA modeli kurulmuştur. Kurulan YSA modelinin başarısını ve tahmin performansını değerlendirebilmek için regresyon ve zaman seri modelleri geliştirilmiş ve karşılaştırmalar yapılmıştır. Yapılan analizler ve karşılaştırmalar neticesinde YSA daha başarılı tahminler gerçekleştirdiği görülmüş ve 2011-2025 yılları arası Türkiye net enerji talebi tahmin edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Energy, having vital importance in countries' development policies, is a strategic issue. Rapidly increment of energy demand with population, industry and developing technology increases more importance of energy policies. Reliable and accurate predictions are needed in order to determine energy policy for the future. Within this framework, energy demand forecast based on artificial neural networks (ANN) in this thesis was carried out with the cause-and-effect relationships. By doing research on ANN which are widely used in the field of energy, prediction models were investigated. ANN model has been established with GDP, population, import, export, building surface area and the number of vehicles for Turkey net energy demand forecast between 1970-2010 years. Regression and time series models were developed in order to evaluate success and predict performance of ANN model and comparisons are made. As a result of the analyzes and comparisons, ANN performs seen more successful predictions and Turkey net energy demand forecast between 2011-2025 years were estimated.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları yardımıyla enerji sektöründe talep tahmini
Demand forecasting analysis with artificial neural network and a study of the energy sector
İLKNUR UYGUN
- 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
- Yapay sinir ağları kullanılarak Türkiye gün öncesi piyasası elektrik fiyat tahmini
Turkish day ahead market electricity clearing price forecasting using artificial neural network
ASLIHAN DALGIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- En küçük kareler destek vektör makineleri ile Türkiye'nin uzun dönem elektrik tüketim tahmini ve modellemesi
Modeling and forecasting of Turkey's long term electricity consumption with least square support vector machines
FAZIL KAYTEZ
Doktora
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. CENGİZ TAPLAMACIOĞLU
- Ferroresonance fault detection in electric power networks by artificial neural networks
Elektrik güç hatlarında ferrorezonans arızasının yapay sinir ağları ile belirlenmesi
GİZEM KULAKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAHİR ÇETİN AKINCI