Geri Dön

Enerji verimliliği ve tahmin modellerinin modern yöntemler ile değerlendirilmesi

Evaluation of energy efficiency and forecasting models with modern methods

  1. Tez No: 798171
  2. Yazar: FAHRETTİN FİLİZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FAZIL GÖKGÖZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Enerji, İşletme, Energy, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 154

Özet

İklim değişikliğinin olumsuz etkilerine karşı atılacak adımlardan biri fosil yakıt kaynaklı CO2 emisyon salınımı azaltmaktır. CO2 emisyonu önemli sebepleri arasında ulaşım, sanayi ve elektrik üretimi bulunmaktadır. Bu çalışmada elektrik üretimi sonucu oluşan CO2 emisyonunu minimize edecek enerji karışımı nicel olarak öngörülmüştür. Çalışma kapsamında iki farklı yöntem kullanılmıştır. Senaryo analizi yöntemi ile Olağan İş Senaryosu, Yenilenebilir Enerji Senaryosu ve Yenilenebilir Nükleer Enerji Senaryosu oluşturulmuştur. Senaryoların sonuçları enerji karışımı ve CO2 emisyonu çerçevesinde değerlendirilmiştir. Diğer bir yöntem ise derin öğrenme yöntemi ile birincil enerji kaynaklarının elektrik üretim miktarlarının tahmin edilmesidir. Elektrik üretim tahmin sonuçları kullanılarak CO2 emisyonunu minimize edecek amaç fonksiyonu oluşturulmuştur. Amaç fonksiyonunu gerçekleştiren optimal enerji karışım sonucunda gerçekleşen CO2 emisyon miktarları 2030 yılına kadar haftalık hesaplanmıştır. Bu değerlere göre CO2 emisyon miktarında artışın devam edeceği öngörülmektedir.

Özet (Çeviri)

CO2 emissions reduction is one of the steps to be taken against the negative effects of climate change. The important causes of CO2 emissions are transportation, industry, and electricity generation. In this study, the energy mix that will minimize the CO2 emission resulting from electricity generation is quantitatively predicted. Two different methods are used in the study. In scenario analysis method, Business as Usual Scenario, Renewable Energy Scenario and Renewable Nuclear Energy Scenario are created. The results of the scenarios are evaluated in terms of energy mix and CO2 emissions. Another method is estimating the electricity production amounts of primary energy sources with the deep learning method. The objective function to minimize the CO2 emission is created. The amount of CO2 emissions realized because of the optimal energy mixture that fulfills the objective function has been calculated weekly until 2030. According to these values, it is predicted that the increase in the amount of CO2 emissions will continue.

Benzer Tezler

  1. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜKSEL BAYRAKTAR

  2. A comparative study of nonlinear model predictive control and reinforcement learning for path tracking

    Yol izleme için doğrusal olmayan model öngörülü kontrol ve pekiştirmeli öğrenmenin karşılaştırmalı çalışması

    GAMZE TÜRKMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  3. Building energy consumption modeling and prediction using data-driven models

    Bina enerji tüketimi modelleme ve tahmini için veri odakli modeller

    SODABA ROGH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL AVCIBAŞ

  4. A holistic design optimization method for LLC converters in light electric vehicle chargers

    Hafif elektrikli araç şarj cihazlarındaki LLC dönüştürücüler için bütünsel bir tasarım optimizasyon yöntemi

    ABDULSAMED LORDOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ

    DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE

  5. Dünyada ve Türkiye'de enerji sektörünün genel durumu ve Türkiye'nin elektrik enerjisi üretim ve tüketim tahminleri

    General situation of the energy sector in the world and in Turkey and forecasts for Turkey's production and consumption of electrical energy

    ERİNÇ ŞENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. SUAT KÜÇÜKÇİFTÇİ