Metasezgisel algoritmalar tabanlı enerji talep optimizasyonu
Energy demand optimization based on metaheuristic algorithms
- Tez No: 352097
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA ŞEKKELİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Enerji talep tahmini, Genetik algoritma, Yapay arı kolonisi algoritması, Parçacık sürü algoritması, Energy demand estimation, Genetic Algorithm, Artificial Bee Colony Algorithm, Particle Swarm Algorithm
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Bu tezde 2030 yılına kadar olan sürede Türkiyenin elektrik enerjisi talep tahmini yapılmaya çalışılmıştır. Bu tahmin, genetik algoritma, yapay arı kolonisi algoritması ve parçacık sürü optimizasyon algoritması yaklaşımı kullanılarak yapılmıştır. Her üç metot için de lineer ve karesel olmak üzere iki model geliştirilmiştir. Tahmin çalışmamıza esas teşkil etmek üzere geçmiş yıllardan günümüze kadar Türkiye İstatistik Kurumu tarafından tutulan ekonomik veriler ve nüfus değerleri alınmıştır. Nüfus, Gayrı Safi Yurtiçi Hasıla, ithalat ve ihracat verileri ile enerji tüketimi arasındaki ilişki yukarıda bahsi geçen algoritmalar ile belirlenmiştir. 1981 yılından 2011 yılına kadar olan verileri enerji talep tahmin modellerimizi oluşturmak için kullanılıp, 2003 yılından 2012 yılına kadar olan verileri ise elde ettiğimiz modelleri doğrulamak için kullanılmıştır. 2012 yılından 2030 yılına kadar olan ekonomik veriler ve nüfus değerleri ise 3 farklı senaryoya göre tahmin edilmiştir. Üretilen modeller incelendiğinde bulunan değerler, Türkiye'nin 2030 yılına kadar olan sürede ihtiyaç duyacağı elektrik enerjisinin tahmininde bulunmak için oldukça uygun olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, it was attempted to make a forecast of Turkey's electricity demand until 2030. This forecast has been made using the Algorithms of Genetic, Artificial Bee Colony and Particle Swarm Optimization. Two models were developed – linear and square – for each method. As the basis of our study, the financial data that was had been kept by the Turkish Statistical Institution over a long period of time as well as the population values were used. The relationship between energy consumption and population, gross domestic product, import and export data was identified using the algorithms mentioned above. The data from 1981 to 2011 was used in order to create our forecast model for energy demand while the data from 2003 to 2012 was used to verify the models we obtained. The financial data and population between 2012 up to 2013 was forecasted using time series analysis method. When the results of the created models were examined, findings showed that the models are appropriate in terms of forecasting the electricity demand of Turkey until 2030.
Benzer Tezler
- Şebeke etkileşimli mikroşebekelerde güç paylaşımının yapay zeka yöntemiyle optimizasyonu
Optimization of power sharing in grid-connected microgrids byartificial intelligence methods
İZVİYE FATIMANUR TEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL IRMAK
- Yenilenebilir enerji sisteminin analizi için stokastik model ve çözüm yaklaşımları
The stochastic model and solution approaches for analysis of renewable energy systems
ŞEYMA EMEÇ
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY AKKAYA
- Turnuva seçim yöntemi ile geliştirilmiş ağaç tohum algoritması kullanılarak enerji talep tahmin probleminin çözümü
Solution of energy demand forecasting problem using tree seed algorithm enhanced with tournament selection method
AYŞE BEŞKİRLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN TEMURTAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ DURMUŞ ÖZDEMİR
- Estimation of the energy output of a photovoltaic panel by metaheuristic optimization based artificial neural networks
Bir fotovoltaik panelin enerji çıkışının metaheuristik optimizasyon tabanlı yapay sinir ağları ile tahmini
ALI KAMIL GUMAR GUMAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA DEMİR
- Geliştirilmiş gri kurt algoritması tabanlı karşılaştırmalı kısa dönem hibrit rüzgar gücü tahmin modelleri ve uygulaması
Gray wolf algorithm based short therm hibrid wind power forecasting models and aplication
TUFAN İNAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH DOKUR
PROF. DR. UĞUR YÜZGEÇ