TR42 bölgesi için elektrik enerjisi talebinin makine öğrenmesi tabanlı tahmini
Machine learn-based forecast of electric energy demand for region TR42
- Tez No: 764706
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FİGEN BÜYÜKAKIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Elektrik Enerjisi, TR42 Bölgesi, Makine Öğrenmesi, Çoklu Doğrusal Regresyon, Talep, Electrical Energy, TR42 Region, Machine Learning, Multiple Linear Regression, Demand
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İktisat Politikası Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 184
Özet
Elektrik enerjisi, ekonomiler için temel girdilerden birisidir. Ülkelerin kalkınması adına belirleyici olan sanayi sektöründen hanehalklarının günlük rutinlerini yerine getirene kadar hayatın her alanında elektriğe ulaşım zorunlu bir hal almıştır. Ancak elektrik enerjisinin temel özelliklerinden olan depolanamama problemi; diğer bir deyişle, üretildiği anda tüketilmesi gerekmesi piyasalarda arz-talep dengesi korunumunu zorlaştırmaktadır. Bu nedenledir ki, elektrik talebine yönelik tahminler elektrik piyasalarında önemli bir yere sahiptir. Elektrik talep tahminine yönelik çalışmalarda gerçeğe en yakın sonuçların elde edilmesi piyasa dengesinin sağlanabilmesi adına etkin bir rol oynamaktadır. Teknolojik gelişmeler ve hızlı nüfus artışları elektriğe yönelik talebi hem dünyada hem de Türkiye'de her geçen gün arttırmaktadır. Bu çerçevede mevcut çalışmanın amacı elektrik talebini gerçeğe en yakın şekilde tahmin etmektir. Çalışma, Türkiye Düzey 2 bölgelerinden biri olan TR42 bölgesini kapsamaktadır. Çalışmada TR42 bölgesi elektrik tüketim miktarının talebi, makine öğrenmesi yöntemlerinden çoklu doğrusal regresyon analizi ile ele alınmış olup aylık frekansta veriler ile gerçekleştirilmiştir. Elektrik fiyatı, dolar kuru, Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE), konut satışları, hava durumu, işgünü sayısı, kişi sayısı değişkenleri modele dahil edilmiş olup TR42 bölgesinde yer alan Kocaeli, Sakarya, Bolu, Düzce ve Yalova illeri ayrı ayrı değerlendirmeye tabi tutulmuştur. Kocaeli, Sakarya, Bolu ve Düzce illerinde tahmin değerleri iyi bir performans sergilerken Yalova ilinde sapmalar gözlemlenmiştir. Değişkenler arası ilişkinin incelenmesinden sonra TR42 bölgesi elektrik enerjisi talep tahmini için en uygun performans ölçütleri birbirleri ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Electrical energy is one of the immediate inputs for economies. Transportation to electricity has become mandatory in all aspects of life, from the industrial sector, which is decisive for the development of countries, to the fulfillment of the daily routines of households. However, the problem of non-storage, which is one of the main characteristics of electrical energy, in other words, the fact that it must be consumed as soon as it is produced, makes it difficult to maintain the supply-demand balance in the markets. For this reason, estimates of electricity demand have an important place in electricity markets. Obtaining the closest results to reality in studies aimed at forecasting electricity demand plays an active role in order to ensure market equilibrium. Technological developments and rapid population growth are increasing the demand for electricity day by day both in the world and in Turkey. Within this framework, the aim of the current study is to estimate the electricity demand as close as possible to reality. The study covers the TR42 region, which is one of the NUTS 2 regions of Turkey. In the study, the demand for the amount of electricity consumption in the TR42 region was handled with multiple linear regression analysis, which is one of the machine learning methods, and it was realized with monthly frequency data. Electricity price, dollar rate, consumer price ındex, house sales, weather conditions, number of workdays, number of people were included in the model, and Kocaeli, Sakarya, Bolu, Düzce and Yalova provinces located in the TR42 region were evaluated separately. While the prediction values performed well in Kocaeli, Sakarya, Bolu and Düzce provinces, deviations were observed in Yalova province. After examining the relationship between the variables, the most appropriate performance criteria for the TR42 region electrical energy demand forecast were compared with each other.
Benzer Tezler
- TR42 bölgesindeki kadınların sosyo ekonomik durumları ve işgücü piyasasına yönelik beklentileri: Kantitatif bir inceleme
Women's socio-economic status and expectations for the labor market of women in TR42 region: A quantitative analysis
MİHRİBAN TURALIOĞLU
- Bölgesel kalkınma ve il stratejik planlarında turizm stratejilerinin ele alınışı: Karşılaştırmalı bir değerlendirme
An approach on tourism strategicies into regional development and provincal strategic plannings: A comparative assessment
AZİZ BÜKEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
TurizmSakarya ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BARCA
- Bölgesel kalkınmada sosyal sermaye ve inovasyon: TR42 Doğu Marmara Bölgesi üzerine mekânsal bir inceleme
Social capital and innovation in regional development: A spatial examination on the TR42 East Marmara Region
RECEP KOÇ
Doktora
Türkçe
2023
EkonomiSüleyman Demirel Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR SAMİ OĞUZTÜRK
- Orman ürünleri sektöründe çalışanların risk alma davranışlarını etkileyen faktörlerin incelenmesi (TR42 düzey 2 bölgesi örneği)
Investigation of factors affecting the risk-taking behavior of employees in the forest products sector (case of TR42 level 2 region)
MUHAMMET ÇİL
Doktora
Türkçe
2022
Ağaç İşleriDüzce ÜniversitesiOrman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TARIK GEDİK
- İnovasyon performansı ölçüm kriterlerinin nitel bir araştırma ile belirlenmesi: Bilişim işletmeleri üzerine bir araştırma
Defining innovation performance measurement criteria with a qualitative research: A research on it firms
OĞUZ DEMİREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İşletmeDüzce Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUNUS EMRE TAŞGİT