Geri Dön

Ekonomik veriler kullanılarak Türkiye'nin uzun dönem elektrik talebi tahmini

Long-term electricity demand forecasting of Türkiye using economic data

PDF İndir

  1. Tez No: 804856
  2. Yazar: KERİM KORKMAZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ OSMAN ÖZKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Elektrik enerjisi giderek küreselleşen ve kaynakların kısıtlanmasıyla Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde elektrik tüketiminin arz-talep dengesini sağlayabilmesi için tüketimin temeline inerek, sosyal ve ekonomik faktörler göz önünde bulundurulmalıdır. Bu durum bize uzun dönem yük tahminin değerlendirilmesiyle uzun vadeli projelerde kullanılmak üzere bir referans verecektir. Böylece uzun dönem yük tahminleri elektrik tüketimlerinin geniş zaman olarak planlanmasına olanak sağlamaktadır. Elektrik tüketiminin önceden bilinerek elektrik enerjisi üretmek imkânsız olduğundan gerçek değere en yakın değerler baz alınmaktadır. Bu değerlerin elde edilmesi farklı yöntemlerle gerçekleştirilebilir. Bu tez çalışmasında Türkiye'nin 2030 yılı elektrik enerjisi tüketimi yapay zekâ yöntemleri ve regresyon analizleriyle 1960-2021 nüfus, elektrik tüketimi, enflasyon, işsizlik, GSYH, büyüme, TÜFE ve dış borç verileri kullanılarak 2022-2030 yılları elektrik tüketimi tahmin edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In developing countries such as Turkey, where electrical energy is increasingly globalized and resources are limited, social and economic factors should be taken into account in order to ensure the supply-demand balance of electricity consumption. This will give us a reference for use in long-term projects by evaluating the long-term load estimation. Thus, long-term load forecasts allow electricity consumption to be planned over a long period of time. Since it is impossible to produce electrical energy by knowing the electricity consumption in advance, the values closest to the real value are taken as a basis. Obtaining these values can be accomplished by different methods. In this thesis, Turkey's electricity consumption in 2030 is estimated by using artificial intelligence methods and regression analysis, and by using 1960-2021 population, electricity consumption, inflation, unemployment, GDP, growth, CPI and foreign debt data for the years 2022-2030.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    216754

    Ekonometrik ve yapay sinir ağları yaklaşımları ile Türkiye'nin bölgesel uzun dönem elektrik talebinin ve buna bağlı CO2 emisyonunun tahmini

    Forecasting Turkey?s regional long term electricity demand and associated CO2 emission by econometric and artificial neural network approaches

    LEVENT TÜRKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Çevre MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Bölümü

    DR. MERİH AYDINALP KÖKSAL

  2. Tez No

    520790

    Türkiye'nin enerji talebinin yapay zeka teknikleriyle uzun dönem tahmini

    Long term estimation of energy demand of Turkey's by artificial intelligent techniques

    SEMİHA DURĞUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EnerjiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ OSMAN ÖZKAN

  3. Tez No

    893107

    Kısa ve uzun dönem yük tahmini sonuçlarına göre bir bölge için hibrit yenilenebilir enerji üretim modellerinin optimal tasarımı ile analizi

    Optimal desing and analysis of hybrid renewable energy production models for a region based on short and long-term load forecast results

    AYKAN BÖLÜKBAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KADİR ABACI

  4. Tez No

    467293

    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

    İngilizce

    2017

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ

    DR. GREGOR GIEBEL

  5. Tez No

    511665

    Recurrent neural network based approaches for electricity consumption forecasting

    Tekrarlayan sinir ağı tabanlı elektrik tüketim tahmini

    ALPER TOKGÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE ÜNAL

Geri Dön