Geri Dön

Türkiye'deki enerji santrallerinde doğal gaz tüketiminin destek vektör regresyon ile tahmini

Estimation of natural gas consumption of power plants in Turkey via support vector regression

PDF İndir

  1. Tez No: 559160
  2. Yazar: GİZEM MERAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. SİNAN SARAÇLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 47

Özet

Bu çalışmanın amacı, destek vektör makinelerinde regresyon yöntemini kullanarak Türkiye'deki enerji santrallerinin doğalgaz tüketimi üzerine ön kestirim yapmaktır. Bu amaçla, araştırmada kullanılacak veri seti 2013-2018 yılları arasında Türkiye Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu ve Enerji İşleri Genel Müdürlüğünden elde edilmiştir. Bu çalışmada ilk olarak, Türkiye'de doğalgazın enerji piyasasındaki yeri, birincil enerji kaynakları içindeki payı, üretim, tüketim, ithalat ve ihracat değerleri incelenmiştir. Bu değerlerin ölçü birimlerinin farklılığından dolayı, ilgili veri seti istatistiksel analizden önce standartlaştırılmıştır. Enerji santralleri tüketimi (bin sm3) bağımlı değişken iken; sanayi tüketimi (bin sm3), şehir tüketimi (bin sm3), üretim (milyon sm3), ithalat (milyon sm3) ve ihracat (milyon sm3) değerleri bağımsız değişken olarak belirlenmiştir. Destek Vektör Regresyonda kullanılan tüm çekirdek fonksiyonları (Doğrusal, Polinomsal, Radyal Tabanlı Fonksiyon(RTF) ve Sigmoid) test edilmiştir. En küçük Hata Kareler Ortalaması (HKO)'na sahip olan RTF kestirim çekirdek fonksiyonu olarak seçilmiştir. Daha sonra, destek vektörler, ağırlıklar ve karar sabiti belirlenmiştir. Ağırlıklar ve destek vektörler çarpılıp yan eklenerek, son model elde edilmiştir. Son model yardımıyla da Mayıs - Aralık 2018 için Türkiye'deki enerji santrallerinin doğalgaz tüketimlerine ait tahminler yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to forecast the natural gas consumptions of power plants in Turkey via support vector machines regression method. With this aim the data set is obtained from Turkey's Energy Market Regulatory Authority and Energy Affairs General Directorate between the years 2013-2018. In this study, first of all, the place in Turkish market, ratio within the primary energy sources, production, consumption, import and export values of natural gas, as a power supply is examined. Because of the differences in measurements of these values, the related data set is standardized before the statistical analysis. While, the consumption in energy plants (thousand cm3) is considered as a dependent variable, industrial consumption (thousand cm3), city consumption (million cm3), production (million cm3), import (million cm3) and export (million cm3) values are considered as independent variables. All types of kernel functions (Linear, Polynomial, Radial Basis Function (RBF) and Sigmoid) in Support Vector Regression are tested. RBF is chosen as the forecasting kernel function because of having the minimum Mean Square Error (MSE). Then, support vectors, weights and decision constants are determined. By multiplying weights with support vectors and adding the bias, the final model is obtained. By the help of final model, estimates of natural gas consumption of power plants in Turkey, for May-December 2018 are obtained.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    553910

    Contract and claim management in solar power plant (SPP)projects

    Güneş enerji santrali (GES) projelerinde sözleşme ve haktalebi yönetimi

    BURAK ERÇELEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ ARTAN

  2. Tez No

    805257

    Political ecology of geothermal power plants in Turkey: The case of Büyük Menderes and Gediz grabens

    Türkiye'deki jeotermal santrallerinin politik ekolojisi: Büyük Menderes ve Gediz grabenleri örneği

    DENİZ ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Siyasal BilimlerBoğaziçi Üniversitesi

    Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEM İSKENDER AYDIN

  3. Tez No

    863815

    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

  4. Tez No

    706777

    Potential wind farm design in Western Black Sea region of Turkey

    Türkiye'nin Batı Karadeniz bölgesinde potansiyel rüzgar çiftliği tasarımı

    RAHMAN GAHRAMANOV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR BEJI

  5. Tez No

    377268

    Developing a software program to determine the optimal capacity rating of cogeneration and trigeneration plants driven by gas engines for unlicensed generation of electricity

    Gaz motorları tarafından tahrik edilen kojenerasyon ve trijenerasyon santrallerinin lisanssız elektrik üretimi için en uygun kapasite değerini belirleyen yazılım programının geliştirilmesi

    KASIM ZOR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET TEKE

Geri Dön