Geri Dön

Türkiyenin ulaştırma enerji talebinin tahmin edilmesi

Prediction of Turkey's demand for transportation energy

  1. Tez No: 486669
  2. Yazar: AHMET ÜNAL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUHAMMED YASİN ÇODUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Ulaştırma, Enerji talebi tahmini, Yapay sinir ağları, Petrol fiyatları, Transportation, prediction of energy demand, Artificial neural network, Oil prices
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erzurum Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Enerji verimliliği politikaları, ekonomik büyüme ve sosyal kalkınma hedeflerinin sürdürülebilirliği ile doğrudan ilişkili olmasından dolayı, hassasiyetle göz önünde bulundurulması gereken konular arasındadır. Dünyada ki artan nüfus ve ülkelerin büyüyen ekonomisi ile birlikte enerjiye olan ihtiyaç ve talep hızla artmaktadır. Ayrıca ülkelerin gayri safi yurtiçi hasılalarının artması (GSYİH) ve bununla birlikte yaşam standartlarındaki artış ulaştırma sektöründeki enerji talebini artırmaktadır. Türkiye'de ulaşım sektörünün enerji tüketimi açısından yaklaşık % 19'luk bir paya sahip olması bu durumun önemini artırmaktadır. Ulaştırma sistemlerini daha verimli bir şekilde tasarlamak, planlamak ve kullanmak için gelecekteki enerji talebi büyük önem arz etmektedir. Bununla birlikte enerji politikalarına yön verebilmek için gelecek adına güvenilir ve doğru tahminlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, ulaştırma sektöründe enerji talebi tahmininde yapay sinir ağları kullanılarak modelleme yapılmıştır. Bu çalışmada 1975 ve 2016 yılları arasındaki GSYİH, petrol fiyatı, nüfus, araç-km, ton-km ve yolcu-km verileri, Türkiye'nin ulaştırma sektöründeki enerji talebini tahmin etmek için kullanılmıştır. Çalışmada farklı senaryolara göre 7 ayrı model kurulmuştur. Çalışma sonucunda modeller içinden birinci modelin en düşük hata değerlerine ve en yüksek R2 değerine sahip olduğu belirlenmiştir. Bu model ile Türkiye'nin ulaştırma enerji talebi 2020, 2023, 2025 ve 2030 yılına kadar tahmin edilmiştir. Ayrıca daha önceden literatürde yapılan tahmin çalışmalarıyla karşılaştırılmış ve kurulan modelin ulaştırma enerji talebini tahmin etme başarısı test edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Energy efficiency policies are among the issues that need to be taken into careful consideration due to their direct relevance to the sustainability of economic growth and social development objectives. Along with the growing population in the world and the growing economy of countries, the need and demand for energy is rapidly increasing. In addition, the increase in the gross domestic product (GDP) of the countries and the rising trend in living standards of the people increase the demand for in the transportation sector. The fact that transportation sector has a share of about 19% in terms of energy consumption in Turkey increases the significance of this situation. Future energy demand is of great importance in order to design, plan and use transportation systems more efficiently. However, reliable and accurate predictions are needed to be able to shape energy policies' future. In this study, modelling has been conducted using artificial neural networks to estimate the energy demand in transportation sector. In this study, in order to estimate the energy demand in Turkey's transport sector, GDP rates between the years 1975 and 2016, oil prices, population, vehicle-km and tonne-km and passenger-km data has been examined. Seven different models were set up for different scenarios in the study. As a result of the study, it has been determined that the first model has the lowest error value and the highest R2 value among the others. With this model, Turkey's demand for transport energy until the years 2020, 2023, 2025 and 2030 has been estimated. It was also compared with prediction studies previously done in the literature and the success of estimating the transport energy demand of the established model was tested.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'nin enerji talebi projeksiyonlarına yönelik ampirik bir analiz

    An empirical analysis for Turkey?s energy demand projections

    HAKAN HOTUNLUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    EkonomiAdnan Menderes Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ETEM KARAKAYA

  2. Ülkemiz yerli enerji kaynaklarının yeni teknolojilerle değerlendirilmesi sonucunda oluşacak sera gazı azaltım potansiyelinin belirlenmesi ve maliyet analizleri

    Determination of greenhouse gas mitigation potential resulting from the utilization of our country's domestic energy resources with new technologies and cost analysis

    ECE GİZEM ÇAKMAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN CAN OKUTAN

  3. Elektrik enerjisi tüketimi, Türkiye değerlendirmesi ve analitik hiyerarşi süreci ile irdelenmesi

    Consumption of electrical energy, Turkish review and study of analitycal hierarchy process

    KEMAL GÖK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ASİYE BERİL TUĞRUL

  4. İstanbul'da ulaştırma sektörünün iklim değişikliğine etkisinin belirlenmesi

    Determining the impact of the transportation sector on climate change in Istanbul

    TUĞBA DOĞAN GÜZEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KADİR ALP

  5. Estimating transportation energy demand in Turkey via genetic algorithm, ghg emission for electric cars scenario and its climate change effect

    Türkiye'de ulaştırma sektörünün enerji talebinin genetik algoritma yoluyla tahmini, elektrikli araçlar senaryosu için sera gazı salınımı tahmini, bunların iklim değişikliğine etkisi

    CEM TİRANLAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İnşaat MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEKİR CEM AVCI