Yapay sinir ağları yöntemiyle Türkiye'de elektrik enerjisi tüketimi tahmini
Estimation of the electric energy consumption of Turkey with artificial neural network method
- Tez No: 527383
- Danışmanlar: PROF. DR. SİBKAT KAÇTIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Dünya enerji tüketiminin önemli bölümünü gelişmekte olan ülkeler gerçekleştirmektedir. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı (ETKB)'nın verilerine göre 2000 yılından bu yana elektrik ve doğalgaz tüketiminde, Çin'den sonra en çok talep artışı olan ülke konumundadır. Türkiye 1970 yılında toplam enerji üretiminin tüketimi karşılama oranı % 76 olarak gerçekleşmiştir. 2000 yılında ise oran % 35'e, 2010 yılında % 26'ya düşmüş ve 2020 yılında % 23'e düşeceği öngörülmektedir. Bu durum Türkiye'nin her geçen yıl enerji bağımlılığının arttığını ve bu bağımlılığı azaltacak çözümler geliştirmesi gerektiğini göstermektedir. Elektrik, çok yönlü ve kolay kontrol edilen enerji biçimidir. Kullanım noktasında pratik olarak kayıpsızdır ve kirletici değildir. Üretim noktasında rüzgar, su ve güneş ışığı gibi tamamen yenilenebilir yöntemlerle temiz üretilebilirdir. Elektrik piyasasının diğer emtialara kıyasla benzersiz bir özelliği bulunmaktadır, bu da üretildiğinde tüketilmesi gerekliliğidir. Bu nedenle Türkiye'de ileriye yönelik elektrik tüketiminin tahmin edilmesi geleceğe yönelik stratejik planların yapılması ve gereken tedbirlerin alınması açısından önem taşımaktadır. Türkiye'de elektrik tüketiminin tahminlemesi çalışmalarında genelde uzun dönemli elektrik enerjisi tüketimi tahmininde yapay sinir ağları (YSA) metodunun kullanıldığı gözlenmiştir. Bazı çalışmalarda YSA ile bulunan neticeler, Box-Jenkins modelleri ve regresyon tekniği ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda YSA nın yapay sinir ağlarının elektrik enerjisi tüketiminde iyi bir tahmin aracı olduğunu göstermektedir. (Hamzaçebi (2013)) Bu çalışmamızda YSA yöntemini kullanarak elektrik tüketim talebi modellenmiş ve bulunan sonuçlar tartışılmıştır. Uygulama çalışmamızda, Türkiye'de elektrik tüketimini etkileyen dört temel etken bağımsız değişken olarak ele alınmıştır. Bu bağımsız değişkenler; Nüfus, İthalat, İhracat, Gayri Safi Yurtiçi Hasıladır (GSYH). Bu bağımsız değişkenlerin, ülkedeki elektrik tüketimini ne ölçüde etkilediği yapılan testler sonunda bulunmuş olup, bulunan sonuçlar değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
A significant proportion of the world energy consumption is by developing countries. According to the data from the Ministry of Energy and Natural Resources, Turkey is the country with the greatest increase in demand after China in electricity and natural gas consumption since 2000. In 1970, the ratio of total energy production to consumption in Turkey was 76%. In year 2000, this ratio dropped down to 35%, in year 2010 to 26% and predicted to come down to 23% by year 2020. This situation indicates an increase in Turkey's energy dependency every passing year and the need to implement solutions to reduce this dependency. Electricity is a versatile and easily controlled form of energy. Electricity is practically non-existent and non-polluting at the point of use. Electricity can be cleanly produced by completely renewable methods such as wind, water and sunlight at the production point. Electricity market has a unique feature compared to other commodities. This feature requires the consumption of electricity when it is produced. Forecasting the future consumption of electricity in Turkey is crucial in making strategic plans for the future and taking the necessary measures. In Turkey, the consumption of electricity in the estimation studies were generally observed that the use of long-term electricity consumption prediction method of neural networks. In some studies, the results obtained by artificial neural network method are compared with Box-Jenkins models and regression technique. As a result of comparison, artificial neural networks seem to be a good predictor of electricity consumption. In this study, electrical consumption is modelled by using artificial neural network method and the results are discussed. In the application, the four main factors that affect the electricity consumption in Turkey is considered as independent variables. These independent variables are; Population, Imports, Exports, Gross Domestic Product (GDP). How these independent variables affect the electricity consumption in the country was found as the result of the tests made and the results were evaluated.
Benzer Tezler
- Yeni enerji kaynakları ve total elektrik tüketimi üzerindeki etkisi
New energy resources and effect on total electricity consumption
ÖMER FARUK GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ASLAN
- Dinamik fiyatlama: Türkiye'de elektrik fiyatlaması için bir model önerisi
Dynamic pricing: A model suggestion for electricity pricing in Turkey
AHMET TÜRKMEN
- Yapay zeka teknikleri kullanılarak kısa dönem rüzgar gücünün çok katmanlı tahmini
Multi-stage short term wind power forecast by using artificial intelligence techniques
HASAN HÜSEYİN ÇEVİK
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇUNKAŞ
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- Yüksek gerilim enerji iletim hattındaki arızaların dalgacık paket dönüşümü ve ortak vektör yaklaşımıyla sınıflandırılması
The classification of faults in high voltage energy transmission line by using wavelet packet transform and common vector approach
MEHMET YUMURTACI
Doktora
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN GÖKMEN
PROF. DR. OSMAN KILIÇ