Türkiye ile diğer ülkelerin elektrik tüketim karakteristiklerinin karşılaştırmalı incelenmesi
Investigating comparative characteristics of electricity consumption of Turkey and other countries
- Tez No: 341317
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL EKMEKÇİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Enerji, Economics, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 133
Özet
Bu çalışmanın amacı, Türkiye'nin elektrik tüketimi ile diğer ülkelerin benzer karakteristik özelliğe sahip elektrik tüketimleri arasındaki ilişkiyi incelemektir. Ayrıca Türkiye'nin Diğer ülkelerin elektrik tüketimlerin arasındaki modellemeyi de ele almaktadır. Bu amaç doğrultusunda 1971-2011 yılları arasındaki veriler toplanıp MATLAB programı yardımıyla doğrusal olarak benzerliği araştırıldı. Sonuçlara göre doğrusal regresyon modelinin belirleme katsayısı R^2 bulunarak R^2 değerinin sıfır veya bire yakın olup olmadığına bakıldı. R^2 değerine göre uyum iyiliğinin ölçümü gerçekleştirildi. Veriler ve elde edilen sonuçların Excel yardımıyla grafikleri çizildi. Oluşan katsayılar ile doğrusal regresyon modelinin denklemi çıkarıldı. Mevcut sonuçlar ışığında denklemin analizi yapıldı. Aynı zamanda Türkiye?deki elektrik tüketiminin gayri safi milli hasıla, nüfus, dolar kuru, konut sayısı ve yapı yeryüzü ölçümü ile regresyon modeli kuruldu. Yıllara göre elektrik tüketimi analiz edilerek gelecekte oluşacak olan değerin doğrusal modeli oluşturuldu. Sonuç olarak; bu çalışma, elektrik tüketiminin doğrusal regresyon modeli benzer olan ülkelerin karakteristik özelliklerinin de benzer ilişki içinde olduğuna işaret etmektedir. Buna ilaveten karakteristikleri benzer olan ülkelerin enerji yoğunluklarının aynı doğrultuda olmadığı saptanmıştır.
Özet (Çeviri)
The purpose of this paper is to investigate characteristic relationship between electricity consumption of Turkey and electricity consumption of the other countries that has similar characteristic features. Besides it is is also discussed between the electricity consumption modeling Turkey and the other countries for this purpose, the results was analyzed as similarity linear by collecting datas between the years of 1971-2011 with the help of MATLAB. According to the results, it was examined whether or not R2 value is close to zero or close to one by obtaining the coefficient of determination of linear regression model. The measure of goodness of fit was performed according to the R2 value. Data and graphs were drawn as the results obtained with the help of Excel. The datas and graphs were drawn by considering results obtained with the help of Excel. Theequation of linear regression was created with the resulting coefficients. The analysis of equation was performed in the light of the present results. At the same time, the regression model Turkey's electricity consumption was established with gross national product, population, the exchange rate, the measurement of the number of houses and building on earth. By analyzing the value of future electricity consumption by year, the linear model was created. As a result, this study indicate that characteristic features of the contries that are similar linear regression models of electricity consumption are the same relationship. In addition, the countries that its characteristics are similar, its energy densities arent similar.
Benzer Tezler
- Short term electrıcıty consumptıon forecastıng usıng long short-term memory cells
Uzun kisa vadeli̇ hafiza ağlari i̇le kisa vadeli̇ elektri̇k tüketi̇m tahmi̇ni̇
ANIL TÜRKÜNOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU
- Electricity consumption forecasting with artifical neural network for fast-moving consumer goods sector
Hızlı tüketim sektörü için yapay sinir ağları ile elektrik tüketim talep tahmini
GÜLFEM YEŞİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜR BERSAM BOLAT
- TR42 bölgesi için elektrik enerjisi talebinin makine öğrenmesi tabanlı tahmini
Machine learn-based forecast of electric energy demand for region TR42
BURCU NAZLICAN DOĞRU
