Yapay sinir ağları ile Türkiye'nin uzun dönem elektrik talep tahmini
Turkey's long-term electricity demand forecasting with artificial neural networks
- Tez No: 599456
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜLDER KEMALBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, İstatistik, Energy, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Elektrik, enerji, talep, talep tahmini, Electricity, energy, demand, demand forecasting
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Elektrik, bir ülkenin ekonomik göstergelerinin şekillenmesine etki eden en önemli etmenlerden birisidir. Ülkelerin gelişmişlik düzeyleri arttıkça elektrik talepleri de artacaktır. Ülkelerin gelecek planlamasında yapılması gereken en önemli tahminlemelerden birisi elektriktir. Elektrik enerjisi depolanamadığı ve üretildiği anda tüketildiği için planlamanın optimal seviyede olması gerekir. Aksi halde bu durum ciddi kayıplara yol açacaktır. Planlamayı optimal seviyede tutmak ile birlikte elektrik arz ve talep dengesi sağlanacak, israf minimuma indirilecek ve elektrik şebekeleri güvende olacaktır. Her ülke de elektrik stratejilerinde bu durumları amaçlamaktadır. Bu çalışmanın amacı, yapay sinir ağları (YSA) yaklaşımını kullanarak Türkiye'de uzun dönem elektrik enerjisi talep tahminini yapmaktır. Bu kapsam dahilinde, 1923-2018 yılları arasında gerçekleşen toplam nüfus, kurulu güç ve brüt elektrik üretim değerleri kullanılarak çok katmanlı ileri beslemeli geri yayılımlı ağ yapıları oluşturulmuştur. Ağın performansı, ortalama hata karesi kriteri ile ölçülmüştür. Elde edilen sonuçlara göre yapay sinir ağlarının oldukça başarılı tahminler gerçekleştirdiği görülmüştür. Daha sonra ise Türkiye'de 2019 - 2027 yılları arasında gerçekleşecek olan toplam elektrik talep değerleri tahmin edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Electricity is one of the most important factors affecting the shaping of a country's economic indicators. As the development levels of countries increase, so will the demand for electricity. Electricity is one of the most important predictions for the future planning of countries. Planning should be optimal because electrical energy cannot be stored and consumed at the time of production. Otherwise, this will cause serious losses. In order to keep the planning at an optimal level, the balance of electricity supply and demand will be ensured, waste will be minimized and electricity networks will be safe. Each country aims at these situations in their electricity strategies. The purpose of this study, artificial neural networks (ANN) using the approach is to make the long-term electricity demand forecasts in Turkey. Within this scope, multi-layered feed forward feed back network structures were formed by using the total population, installed power and gross electricity generation values realized between 1923-2018. The performance of the network was measured by the mean error square criterion. According to the results, it has been seen that artificial neural networks make very successful predictions. Later in Turkey in 2019 - the total value of electricity demand, which will take place between 2027 was estimated
Benzer Tezler
- Ekonometrik ve yapay sinir ağları yaklaşımları ile Türkiye'nin bölgesel uzun dönem elektrik talebinin ve buna bağlı CO2 emisyonunun tahmini
Forecasting Turkey?s regional long term electricity demand and associated CO2 emission by econometric and artificial neural network approaches
LEVENT TÜRKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Çevre MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Bölümü
DR. MERİH AYDINALP KÖKSAL
- Türkiye'nin uzun dönem elektrik yük talep tahmini
Long term electric load demand forecasting of Turkey
MUSTAFA YAMAÇLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BEKİR MUMYAKMAZ
- Farklı yöntemler kullanılarak Bursa ve Türkiye için elektrik enerjisi talep tahmini
Forecasting electricity demand of Bursa and Turkey using different methods
ELİF UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYETÜL GELEN
- Recurrent neural network based approaches for electricity consumption forecasting
Tekrarlayan sinir ağı tabanlı elektrik tüketim tahmini
ALPER TOKGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE ÜNAL
- Yapay sinir ağları ile Türkiye'nin elektrik talep tahmini
Forecasting Turkey's electricity demand using artificial neural networks
EBRU DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA YEŞİM KALENDER ÖKSÜZ