Prediction of electricity production and demand in Russia by time series approaches
Zaman serisi yaklaşımlarına göre Rusya'da elektrik üretimi ve talep tahmini
- Tez No: 673103
- Danışmanlar: Assoc. Prof. NİYAZİ ONUR BAKIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Son dönemde enerji sektöründe dünya ülkeleri arasında artan rekabetle birlikte elektrik tüketimi, her ülke için bir enerji geliştirme politikası oluşturmada hayati bir rol oynamaktadır. Bu tez, Ocak 2013'ten Ocak 2020'ye kadar aylık geçmiş verilerle elektrik üretimi ve tüketimini tahmin etmek için yüksek doğrulukta tahmin modelleri üretmeyi amaçlamaktadır. Elektrik tüketimini tahmin etmek için veri analizi, beş tahmin modelinin oluşturulmasını içerir; Holt-Winters'ın ilk modeli ve ARIMA'nın diğer dört modeli. En iyi model, eğitim seti hata ölçülerinin en az olduğu (RMSE = 17.94, MAE = 13.98 ve MAPE = 1.744) ARIMA'dır (1,1,4). Elektrik üretimini tahmin etmek için veri analizi, altı tahmin modeli oluşturmayı içerir. Holt-Winters tekniklerine göre iki model; toplamalı ve çarpımsal modeller, diğer modeller ise mevsimsel ARIMA ile yapılır. En iyi model, eğitim seti hata ölçümlerinin daha az olduğu (RMSE = 1290.344, MAE = 889.811 ve MAPE = 0.966) mevsimsel ARIMA (1,0,0) (1,1,0) modelidir. Önümüzdeki on yıl boyunca elektrik tüketimi, tüketimin 2029'da yaklaşık 968 TW / saate ulaşması beklendiğinden kademeli bir artış göstermektedir. Kasım, Aralık, Ocak ve Mart aylarında mevsimsel elektrik üretim artışının sonuçları yaklaşık 100000 GW / saattir.
Özet (Çeviri)
With the increasing competition between world countries in the energy sector in the last period, the electricity consumption plays a vital role in drawing up an energy development policy for each country. This thesis aims to generate prediction models with high accuracy for forecasting the electricity production and consumption with monthly historical data from Jan 2013 to Jan 2020. Data analysis for forecasting electricity consumption includes creating five forecasting models; the first model by Holt-Winters and the other four models by ARIMA. The best model is ARIMA (1,1,4) where the training set error measures are least (RMSE=17.94, MAE=13.98 and MAPE=1.744). Data analysis for forecasting electricity production includes creating six forecasting models. Two models are by Holt-Winters techniques; the additive and multiplicative models, whereas other models are by seasonal ARIMA. The best model is seasonal ARIMA (1,0,0) (1,1,0) where the training set error measures are less (RMSE=1290.344, MAE=889.811, and MAPE=0.966). Electricity consumption over the next ten years shows a gradual increase as consumption is expected to reach in 2029 about 968 TW/h. The results of the seasonal electricity production increase in Nov, Dec, Jan, and Mar occur about 100000 GW/h.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi algoritmalarıyla elektrik tüketimi için talep tahmin modellemeleri ve yenilenebilir enerjinin artan önemi: Türkiye örneği
Demand forecasting modelling for electricity consumption with machine learning algorithms and the increasing importance of renewable energy: The case of Turkiye
İLKNUR YEŞİM DİNÇEL KIRATOĞLU
- Türkiye'de yeraltı gaz depolaması gereksinimi ve Kuzey Marmara gaz sahasının depo olarak modellenmesi
The need for underground gas storage in turkey and modeling of the Northern Marmara gas field as a storage reservobr
HÜLYA KARAALİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHMAN SATMAN
- Elektrik üretim kaynaklarının paylarının ve etkilerinin belirlenmesi için bir sistem tasarımı ve uygulaması
A system design and implementation for determining the shares and the impact of electricity generation sources
MERYEM NUR MORGÜL TUMBAZ
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜMTAZ İPEK
- Elektrik üretiminin planlanması için derin öğrenme tabanlı talep tahmin sisteminin geliştirilmesi
Development of deep learning based demand forecasting system for planning electricity generation
MUHAMMET MUSTAFA GÖKÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN DUMAN
- Türkiye enerji sektörünün stratejik konumu ve yapay sinir ağı modelleriyle enerji tüketiminin tahmini
Turkish energy sector strategic position and neural network prediction of energy consumption models with
HATİCE GENÇ KAVAS
Doktora
Türkçe
2019
EnerjiSivas Cumhuriyet Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN