Geri Dön

Türkiye'nin enerji talebinin yapay zeka teknikleriyle uzun dönem tahmini

Long term estimation of energy demand of Turkey's by artificial intelligent techniques

  1. Tez No: 520790
  2. Yazar: SEMİHA DURĞUN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ OSMAN ÖZKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Elektrik enerjisi tüketimi tahmini, elektrik iletim-dağıtım-üretim sistemlerinin yönetim ve planlamasında çok önemlidir. Elektrik enerjisi talebinin maksimum düzeye çıktığı dönemlerde elektrik ihtiyacının kaliteli ve sürekli sağlanabilmesi, minimum düzeye indiği dönemlerde ise işletmelerin ekonomik yönden zarara uğramaması için gerçeğe yakın tahmin edilmesi, kapasitenin ve kurulu gücün tahminlere göre ayarlanması gerekmektedir. Bunu da sağlamanın ilk ve önemli şartlarından biri de geleceğe dönük elektrik enerji talep tahminlerinin doğru yapılmasıdır. Bu tez çalışmasında, Türkiye` nin 2023 elektrik enerjisi talebi regresyon analizi ve yapay zekâ teknikleri kullanılarak tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, Türkiye enerji tüketimini tahmin etmek için 1980-2017 yılları arasındaki Gayri Safi Yurtiçi Hâsıla, nüfus ve meteorolojik değişken verileri (nem, sıcaklık, rüzgâr ve yağış) tahmin modelinin giriş verileri olarak kullanılmıştır. Regresyon analizi ve yapay zekâ teknikleri kullanılarak Türkiye' nin 2018-2023 yılları arasındaki özellikle elektrik enerji tüketimi ve yukarıda belirtilen veriler tahmin edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Estimation of electrical energy consumption is important for the management and planning of the electric power generation, transmission and distribution. For the period when the demand of the electrical energy increases and decreases, adjustment of installed power capacity and estimation of electrical energy demand are required in order to prevent to lose money and to provide the demand of electricity with high quality and constantly. One of the most important steps of this is to estimate the future demand on the electric energy correctly. The aim of this thesis is to estimate the energy demand of Turkey in the year of 2023 by using regression analysis and artificial intelligent techniques. For the estimation of energy consumption of Turkey, the data about gross domestic product , population, meteorological factors (humidity, temperature, wind and precipitation) between the year 1980 and 2017 are used as input data., Electrical energy consumption and other data mentioned above for the year between 2018 and 2023 are estimated with the help of regression analysis and artificial intelligent techniques.

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. Türkiye'de enerji ihtiyacının yapay zeka yöntemleri ile tahmin edilmesi

    Forecasting the energy requi̇rement in Turkey by artificial intelligence methods

    SEYMUR GULIYEV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. COŞKUN DENİZ

  3. Use of artificial intelligence approach for the modelling of electricity-water-climate nexus

    Elektrik-su-iklim etkileşiminin modellenmesinde yapay zeka yaklaşımının kullanımı

    ÇİĞDEM COŞKUN DİLCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Çevre MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERİH AYDINALP KÖKSAL

  4. Sürdürülebilir büyüme bağlamında Türkiyenin enerji açığı sorunu: 2012-2020 dönemi enerji açığı projeksiyonu

    The energy deficit issue of Turkey in the context of sustainable growth: Energy deficit projection for the period of 2012-2020

    ÖMER ESEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    EkonomiAtatürk Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. METİN BAYRAK

  5. Diferansiyel polinom sinir ağı tekniği ile elektrik tüketim tahmini

    Energy consumption estimation with diferansiyel polynominal neural network technique

    ECEM BAYAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPARSLAN SERHAT DEMİR