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
- Tez No: 559160
- Danışmanlar: DOÇ. SİNAN SARAÇLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: İstatistik, Statistics
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Utılızatıon of carbon dıoxıde gas for gas lıft systems ın geothermal wells
Jeotermal kuyularda gaz kaldırma sistemleri için karbon dioksit gazının kullanımı
FORCE LUGEMBE NDEGE
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER İNANÇ TÜREYEN
- The investigation of the economical aspect of clean hydrogen production with small modular reactors
Nükleer enerji kullanımıyla temiz hidrojen üretiminin ekonomik olarak incelenmesi
EMRE SÖNMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SENEM ŞENTÜRK LÜLE
- Fundamental market model design in turkish power market
Türkiye Elektrik Piyasası için temel model tasarımı
AVNİ ÖZÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- An agent-based approach to assess the impact of electricity generation on carbon emissions
Bir ajan temelli yaklaşim ile elektrik üretiminin karbon emisyonlari üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi
DENİZHAN GÜVEN
Doktora
İngilizce
2025
Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZGÜR KAYALICA
PROF. DR. ÖMER LÜTFİ ŞEN
- Yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımında bir model olarak güneş şehirler: Manisa örneği
Solar cities as a model in usage of renewable energy sources: Manisa sample
ECE ÖZMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FUNDA YİRMİBEŞOĞLU