Elektrik tüketim tahmini için bir karar destek sistemi
A decision support system for electricity consumption forecasting
- Tez No: 476750
- Danışmanlar: PROF. DR. HADİ GÖKÇEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Enerji, bir ülkede ekonomik büyümenin en önemli unsurlarından biridir. Bir ülkenin üretim hızı arttıkça, enerji talebi de artacaktır. Bu amaçla, enerji talebinin tahmini her geçen gün önem kazanmaktadır. Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler için en önemli enerji türü modern yaşamın ihtiyaçlarına katkıda bulunmak ve bir toplumda refah seviyesini yükseltmek için önemli rol oynayan bir elektriktir. Bilindiği gibi elektrik, kaynaktan varış yerine ekonomik olarak dağıtılabilen temiz bir enerjidir. Elektrik kolayca dağıtılır ancak ne yazık ki depolanamaz. Elektrik arz ve talep dengesine dikkat çekmek ve önümüzdeki dönemde ne kadar elektriğin kullanılacağını tahmin etmek çok önemlidir. Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye'nin elektrik tüketimi değerlerini tahmin etmek ve analiz etmek için ileri beslemeli sinir ağı tabanlı karar destek sistemi oluşturmaktır. Türkiye'nin nüfus değeri, cari fiyat artışı oranı, sabit fiyatlarla büyüme oranı, kişi başına gayri safi milli hasıla ile cari fiyatlarla ve 1924'ten 2014'e kadar sabit fiyatlarla kişi başı yerel ürün olmak üzere beş sinir ağı girişi bulunmaktadır. Tahmin değerleri Önerilen karar destek sisteminde de gösterilen ve kullanıcılar girdi değerlerini değiştirerek analiz yaparsa ne yapabilirler.
Özet (Çeviri)
Energy is one of the key elements for economic growth in a country. As production rate of a country increases, energy demand will also increase. To this end, forecasting of energy demand becomes crucial day by day. It is a fact that for developed and developing countries, the most important type of energy is electricity that plays crucial role to contribute requirements of modern life and to raise the level of prosperity in a society. As known, electricity is a clean energy that can be distributed economically from source to destination. Electricity can be distributed easily but unfortunately it cannot be stored. Giving attention to supply and demand balance of electricity and forecasting how much electricity will be used in the next period is very important. The main purpose of this study is to design a feed-forward neural network-based decision support system to forecast and analyze electricity consumption values of Turkey. There are five inputs of neural network, which are Turkey's population value, current prices growth rate, fixed prices growth rate, gross domestic product per person with current prices and domestic product per person with fixed prices from year 1924 to 2014. The forecasting values are shown also in the proposed decision support system and users can do what if analysis with changing the values of inputs.
Benzer Tezler
- Elektrikli araçların kullanımına yönelik yük tahmini ve karar destek sistemi
Load forecasting and decision support system for electric vehicles use
HATİCE MENEKŞE KÖSEMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ORHAN TORKUL
- Endüstriyel mikro şebekelerde dinamik enerji yönetim modeli önerisi ve örnek uygulama
A dynamic energy management model proposal for energy management in industrial microgrids and a case study
ZEYNEP BEKTAŞ
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Derin pekiştirmeli öğrenme tabanlı enerji maliyeti optimizasyonu
Energy cost optimization based on deep reinforcement learning
MUSTAFA MUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜRKAN IŞIK
- Dağıtık üretim sistemlerinin akıllı şebekeler üzerine etkilerinin incelenmesi
Examination of the effects of distributed generation on smart grids
MİKAİL PÜRLÜ
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY