Kısa süreli Türkiye dağıtılan elektrik tahmini
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 840398
- Danışmanlar: PROF. DR. NURİ BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Enerji tüketim tahmini, Makine öğrenmesi, Yapay zeka, İstifleme, Energy consumption forecasting, Machine learning, Artificial intelligence, Stacking
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Enerji tüketiminin tahmin edilmesi, Türkiye'nin enerji kaynaklarını etkin bir biçimde yönetmesi ve istikrarlı bir enerji kaynağı sağlaması için önemlidir. Bu tahminler, enerji maliyetlerini düşürme, yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımını optimize etme ve enerji verimliliğini artırma konusunda kritik bir role sahiptir. Bu alanda, yapay zeka ve makine öğrenmesi teknikleri, enerji tüketiminde daha doğru tahminler yapma potansiyeli ile ön plana çıkmaktadır. Son dönemlerde artan elektrik talebine karşı Türkiye, enerji stratejilerini gözden geçirmekte, yeni enerji santrallarına yatırım yapma, yenilenebilir enerji payını artırma ve enerji verimliliğini iyileştirme kararları almaktadır. Bu süreçte, yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonu ve dağıtılmış enerji kaynaklarının (DEK'ler) güç şebekesine dahil edilmesi gibi zorluklarla karşılaşılmaktadır. Bu durum, enerji tüketimini ve DEK'lerin çıktısını daha doğru tahmin etmek için makine öğrenmesi ve yapay zeka tekniklerinin etkin bir şekilde kullanılmasını gerektirir. Bu çalışmada, enerji tüketim tahmininde makine öğrenmesi tekniklerinin etkinliği analiz edilmekte ve bu tekniklerin mevcut tahmin yöntemlerine göre üstünlükleri araştırılmaktadır. Farklı algoritmaların performansları karşılaştırılmakta ve en uygun modelin seçimi üzerinde durulmaktadır. Ayrıca, bir istifleme yaklaşımı kullanılarak çeşitli makine öğrenmesi modelleri bir araya getirilerek performansın daha da artırılması hedeflenmektedir. Bu çalışmanın amacı, enerji tüketim tahminlerindeki doğruluğu artırmak ve Türkiye'nin sürdürülebilir enerji hedeflerine ulaşmasına yardımcı olmaktır. Bu yaklaşım, Türkiye'nin enerji yönetimini daha bilimsel, etkin ve geleceğe yönelik bir temel üzerine oturtmayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Estimating energy consumption is important for Turkey to manage its energy resources effectively and to provide a stable energy supply. These forecasts play a critical role in reducing energy costs, optimizing the use of renewable energy sources and increasing energy efficiency. In this field, artificial intelligence and machine learning techniques come to the fore with the potential to make more accurate predictions in energy consumption. Against the recently increasing electricity demand, Turkey is reviewing its energy strategies, making decisions to invest in new power plants, increase its share of renewable energy and improve energy efficiency. Challenges are encountered in this process, such as the integration of renewable energy sources and the incorporation of distributed energy sources (DEKs) into the power grid. This requires effective use of machine learning and artificial intelligence techniques to more accurately predict energy consumption and output of DEKs. In this study, the efficiency of machine learning techniques in energy consumption estimation is analyzed and the advantages of these techniques over existing estimation methods are investigated. The performances of different algorithms are compared and the selection of the most suitable model is emphasized. It is also aimed to further increase performance by combining various machine learning models using a stacking approach. The aim of this study is to increase the accuracy of energy consumption estimates and to help Turkey reach its sustainable energy targets. This approach aims to place Turkey's energy management on a more scientific, effective and future-oriented basis.
Benzer Tezler
- Antalya E.M.S.İ.M. de kullanılan daldırmalı tip kalsiyum karpit fırınının ısı dengesi ve enerji ekonomizasyonu
Başlık çevirisi yok
SEMİH GÖKHAN KUŞHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Makine MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL TANER
- Demir çelik sektörü ve demir çelik sektöründe sermaye maliyeti
Iron and steel sector and cost of capital in iron and steel sector
ALİ DİKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İşletmeMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MAHMUT HAYATİ ERİŞ
- Assessment of the autonomous vehicles impacts on urban mobility and urban form
Sürücüsüz araçların kentsel hareketlilik ve kentsel yapısı üzerindeki etkilerinin değerlendirilmesi
MAZDAK SADEGHPOUR
Doktora
İngilizce
2024
Trafikİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. EDA BEYAZIT
- Pandemi döneminde kamuda ve özel sektörde çalışanlar arasında kaygının ve yaşam kalitesinin değerlendirilmesi
Evaluation of continuous anxiety and quality of life among public and private workers during the pandemic
DENİZ ULUSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
PsikolojiÜsküdar ÜniversitesiKlinik Psikoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN ÜNÜBOL
- Medyaların Türk toplumu'nda popüler kültüre etkisi
The Impact of the popular culture in the Turkish society
NAJDA ÇILBIYIKOĞLU
Doktora
Türkçe
2000
Radyo-Televizyonİstanbul ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARİF ESİN