Forecasting of Turkey's long-term energy consumption by using metaheuristic algorithms
Türkiye'nin uzun vadeli enerji tüketiminin metasezgisel algoritmalarla tahmini
- Tez No: 671774
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT HAZNEDAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Enerji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hasan Kalyoncu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 123
Özet
Enerji, ülkelerin sürdürülebilir kalkınmaları için en önemli konu başlıklarından biridir. Kullanılan enerjinin tükenebilir olması, birçok enerji kaynağını ithal ediyor olması ve çevresel faktörlerden dolayı Türkiye için ileride enerji ihtiyacının ne kadar olabileceğinin tahmin edilebilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada Türkiye'nin 2040 yılına kadarki enerji tüketim miktarını tahmin edebilmek adına, metasezgisel algoritmalardan balina optimizasyon algoritması (BOA) tercih edilmiştir. Balina algoritmasının performansını ölçebilmek için genetik algoritma (GA) ve yapay arı kolonisi algoritması (YAK) kullanılmıştır. Bu sezgisel algoritmalar, oluşturdukları modellerle elde edilen yüksek tahmin performansları ile gün geçtikçe daha çok tercih edilmektedirler. Tüm modeller lineer ve karesel olarak düzenlenip sonuç alınmıştır. Enerji tüketimini etkileyen gayri safi yurtiçi hasıla (GSYH), nüfus, ithalat ve ihracat gibi bağımsız değişkenlerin 1990-2019 yılları arasındaki verileri kullanılmıştır. Bu veriler, TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu), BP Dünya Enerji İstatistikleri Raporu, Dünya Bankası ve IEA (Uluslararası Enerji Ajansı)'dan alınmıştır. Gerçek değere en yakın sonucu veren denklemin belirlenebilmesi için geçmiş 30 yılın modellenmesi sağlanmıştır. Gelecek 20 yıl için ise öngörülen 4 farklı senaryoya göre hesaplamalar yapılmıştır. Bu hesaplamalara göre YAK lineer modelinin 〖%99'luk R〗^(2 ) ve %4,35'lik MAPE (ortalama mutlak yüzdesel hata) değerleri ile diğer iki modele göre daha iyi sonuç verdiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Energy is one of the most important topics for the sustainable development of countries. Due to the fact that the energy used can be depleted, it imports many energy sources, and environmental factors, it is of great importance for Turkey to forecast how much energy needs may be in the future. In this study, whale optimization algorithm (WOA) was preferred from metaheuristic algorithms in order to forecast the amount of energy consumption of Turkey until 2040. A genetic algorithm (GA) and an artificial bee colony algorithm (ABC) were used to measure the performance of the WOA. These heuristic algorithms are increasingly preferred by the high forecasting performance obtained from the models they create. All models are arranged linear and quadratic and the result is obtained. Data for independent variables such as gross domestic product (GDP), population, imports and exports affecting energy consumption were used between 1990 and 2019. These data are taken from TUIK (Turkish Statistical Institute), BP World Energy Statistics Report, World Bank and IEA (International Energy Agency). Modeling of the past 30 years has been provided to determine the equation that gives the closest result to the actual value. For the next 20 years, calculations were made according to 4 different scenarios. According to these calculations, it was observed that the ABC linear model works better than the other two models with values of 99% R^2 and 4.35% MAPE.
Benzer Tezler
- Türkiye elektrik enerjisi talebinin zaman serisi teknikleri ile tahmini
Forecasting of Turkey's electrical energy demond by using time series techniques
ÖZGÜR ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İşletmeMarmara Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI ARMUTLULU
- Türkiye için 2015 yılı aylık elektrik enerjisi talep tahmini
For the year of 2015 monthly electricity energy demand forecast for Turkey
YASEMİN ÖZLİMAN FARIMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL
- Yapay sinir ağları yöntemiyle Türkiye'de elektrik enerjisi tüketimi tahmini
Estimation of the electric energy consumption of Turkey with artificial neural network method
HAVVA HİLAL METİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Ticaret ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİBKAT KAÇTIOĞLU
- Short-term wind energy prediction system by using mesoscale/microscale modelling with model output statistics on various terrain types
Model çıktılarının istatistiği ile orta ölçek/mikro ölçek modelleri kullanılarak çeşitli arazi tipleri için kısa dönem rüzgar enerjisi tahmin sistemi
DERYA ERGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ
DR. GREGOR GIEBEL
- Yenilenebilir enerji planlaması için bütünleşik çok amaçlı bir karar modeli önerisi
An integrated multi-objective decision model for renewable energy planning
BEYZANUR ÇAYIR ERVURAL
Doktora
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN EVREN