Optimal doğal gaz tüketiminin tespitinde farklı yapay sinir ağı algoritmalarının kullanımı: Samsun ili örneği
The use of different artificial nerve network algorithms in determining optimal natural gas consumption: sample of Samsun
- Tez No: 678367
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET SERHAT ODABAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sosyal ve ekonomik hayatın vazgeçilmez unsurlarından olan doğal gaz enerjisi, yaşayışın sürekliliğinin sağlanabilmesi için kesintiye uğramaması gerekmektedir. Aynı zamanda doğal gaz enerjisi hem stratejik hem de ticari avantajları sebebiyle oldukça önemli bir konuma sahiptir. Yatırım maliyetlerinin yüksek olması, planlamanın ve tahminlemenin önemini daha da önemli hale getirmektedir. Bu çalışmada Samsun ili için farklı yapay sinir ağları algoritmaları kullanılarak aylık doğal gaz tüketim tahmini için uygun modellerin bulunması amaçlanmıştır. 2009-2018 yılları arasında aylık doğal gaz tüketim verileri, konut ve serbest tüketici fiyatı, aylık ortalama aktüel basınç, aylık ortalama nispi nem, aylık ortalama rüzgâr hızı, aylık ortalama sıcaklık, ortalama güneşlenme süresi verileri kullanılıp farklı yapay sinir ağları yöntemi ile tahmin edilmesi planlanmaktadır. Yapay sinir ağları tahmin yönteminin kullanılmasının amacı algoritmaların doğrusal olmayan verilerin modellenmesinde iyi sonuçlar vermesi ve birden fazla tahminin aynı anda yapılabilmesidir. Çalışmada genetik algoritma, parçacık sürü optimizasyonu, çok katmanlı algılayıcı, grup veri işleme yöntemi algoritmaları kullanılmıştır. Sırasıyla regresyon değerleri yapay sinir ağı için 0.94684, genetik algoritma için 0.91978, parçaçcık sürü optimizasyonu için 0.95609, çok katmanlı algılayıcı için 0.97528, grup veri işleme yöntemi için 0.87883 olarak bulunmuştur. Grup veri işleme yöntemini yönteminin Türkiye'de kullanıldığı herhangi bir çalışma bulunmamaktadır. Bu yöntem kullanılarak teze özgünlük kazandırılmıştır. Ayrıca uygulama sırasında kullanılan yazılım programı MATLAB hakkında bilgiler verilmiştir. Bu tezin birinci bölümünde teze giriş yapılıp ikinci kısmında doğal gazın Dünya'daki Türkiye'deki piyasası anlatılmıştır. Üçüncü bölümde doğal gaz enerjisinin Samsun'daki yeri incelenmiştir. Dördüncü bölümde doğal gaz tahmininin literatür çalışmasına yer verilmiştir. Beşinci bölümünde talep tahmini kavramı anlatılıp, yöntemleri açıklanmıştır. Altıncı bölümde yapay sinir ağlarından bahsedilip, yedinci bölümde uygulamasına yer verilmiştir. Son olarak sekizinci bölümde sonuç kısmına yer verilmiştir.
Özet (Çeviri)
Natural gas energy, which is one of the indispensable elements of social and economic life, should not be interrupted to ensure the continuity of life. At the same time, natural gas energy has a very important position due to both strategic and commercial advantages of it. The high investment costs make the importance of planning and forecasting even more important. In this study, it is aimed to find suitable models for monthly natural gas consumption estimation by using different artificial neural network algorithms for Samsun province. By using the data of monthly natural gas consumption , residential and free consumer prices, monthly average actual pressure, monthly average relative humidity, monthly average wind speed, monthly average temperature, average sunshine duration, it is planned to estimate with different artificial neural networks method between 2009 and 2018. The purpose of using artificial neural networks prediction method is that algorithms give good results in modeling nonlinear data and more than one estimation can be made simultaneously. In the study, genetic algorithm, particle swarm optimization, multi-layer perceptron, group method of data handling algorithms have been used Regression values were found as 0.94684 for artificial neural network, 0.91978 for genetic algorithm, 0.95609 for particle herd optimization, 0.97528 for multi-layer perceptron, and 0.87883 for group data processing method, respectively. Group method of data processing does not have any work in Turkey. Using this method, the thesis has been given originality. In addition, information has been given about the software program MATLAB, which was used during the technic. In the first section of this thesis, there is an introduction to the thesis and in the second part of it, natural gas market has been described in the world and Turkey. In the third section, the place of natural gas energy in Samsun has been examined. In the fourth section, the literature study of natural gas estimation has been given. In the fifth section, the concept of demand forecasting has been described and its methods have been explained. In the sixth section, artificial neural networks have been mentioned and in the seventh section its application has been given. Finally, in the eighth section, the conclusion part has been given.
Benzer Tezler
- The role of oxidative stress factors in the pathophysiology of Ocular Rosacea, analysis of tears and other materials
Oküler Rosacea patofizyolojisinde oksidatif stres faktörlerinin rolü, gözyaşı ve diğer materyallerin analizi
NİLÜFER YEŞİLIRMAK
Doktora
İngilizce
2023
BiyokimyaGazi ÜniversitesiTıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESLİHAN BUKAN
PROF. DR. JEAN-LOUIS BOURGES
- Elektrikli bir dizel motorlu jeneratörde farklı elektiriksel yük ve yakıtlardaki performans analizi
Analysis of performance on different electrical loads and fuels in an electric diesel engine generator
İBRAHİM HALİL AKBOĞA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman ÜniversitesiYenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA YILMAZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ HEYBET KILIÇ
- 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
- Fuel cell air supply system control using deep q-network
Derin q-aği kullanilarak yakit hücresi hava besleme sistemi kontrolü
EMİR OĞUZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ONAT
- Çoklu regresyon analizi ve yapay sinir ağları ile Türkiye enerji talep tahmini
Multiple regression analysis and neural networks with Turkish energy demand forecast
FEYYAZ YÜZÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeSivas Cumhuriyet Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN