Yapay sinir ağları ile Türkiye'nin elektrik talep tahmini
Forecasting Turkey's electricity demand using artificial neural networks
- Tez No: 842076
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA YEŞİM KALENDER ÖKSÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 140
Özet
Enerji, bir maddenin ya da makinenin iş yapabilme yeteneğidir. Elektrik enerjisi ise, gerek ekonomik hayatın gerekse de günlük hayatın vazgeçilmez bir parçasıdır. Yaşamın devamı için sürekli olarak sağlanması gerekmektedir. Ayrıca üretilen elektrik enerjisinin depolanma imkanının olmaması ve anında tüketiminin sağlanması gerektiğinden arz-talep dengesinin korunması gerekmektedir. Enerji talebi; nüfus artışı, gelişen teknoloji ve sanayileşme gibi unsurlar nedeniyle her geçen gün artmaktadır. Talebin karşılanamaması da büyük sorunlara yol açmaktadır. Bu nedenle planlamalar yapılarak enerji kaynaklarının etkin biçimde kullanılması gerekmektedir. Bunun yanı sıra talep tahminlerinin gerçeğe yakın olması, elektrik enerjisinin üretim-dağıtım-iletim gibi aşamalarının doğru şekilde planlanması için büyük önem arz etmektedir. Uzun dönemli kaynak planlaması yapılması ve enerji politikalarının belirlenmesi ise, geleceğe yönelik güvenilir tahminler ile olmaktadır. Bu nedenle tahminlerin doğruluğu, enerji kaynaklarının kullanımında önemli rol oynamaktadır. Bu çalışmada regresyon analizi ve yapay sinir ağları yöntemleri ile Türkiye'nin 2023-2040 dönemi için elektrik talep tahmini gerçekleştirilmiştir. Modelde girdi olarak ise, GSYH, nüfus, ihracat, beyaz eşya sayısı, taşıt sayısı, cep telefonu sayısı, elektrikli-hibrit araç sayısı, toplam kurulu güç, elektrik üretimi ve sanayi (GSMH payı) değişkenleri seçilmiş olup değişkenlerin Ocak 1970-Ağustos 2023 dönemindeki resmi verileri ele alınmıştır. Yapılan çalışmada başarılı tahmin değerleri elde edildiği anlaşılmış ve 2023-2040 yılları için Türkiye'nin elektrik talebi tahmin edilmiştir. Sonuçlar, Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı (ETKB) tarafından yapılan tahminler ile karşılaştırılmış ve değerlendirmeler yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Energy is the ability of a substance or machine to conduct work. Electrical energy, is an indispensable part of both economic life and daily life. It must be provided continuously for the continuation of life. In addition, the supply-demand balance must be maintained, since the electricity produced cannot be stored and consumed instantly. Energy demand is increasing day by day due to factors such as population growth, developing technology and industrialization. Failure to meet demand also causes major problems. For this reason, it is necessary to plan and use energy resources effectively. In addition, it is of great importance that demand forecasts are close to reality and that the stages of electricity energy such as generation-distribution-transmission are planned correctly. Making long-term resource planning and determining energy policies is not possible with reliable forecasts for the future. Therefore, the accuracy of the forecasts plays an important role in the use of energy resources. In this study, regression analysis and artificial neural network methods are used to forecast Turkey's electricity demand for the period 2023-2040. In the model, GDP, population, exports, number of white goods, number of vehicles, number of cell phones, number of electric-hybrid vehicles, total installed capacity, electricity generation and industry (GNP share) variables are selected as inputs and official data of the variables for the period January 1970-August 2023 are considered. As a result of the study, successful forecasting results were obtained and Turkey's electricity demand was estimated for the years 2023-2040. The results were compared with the estimates made by the Ministry of Energy and Natural Resources and and evaluations were made.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ile Türkiye'nin uzun dönem elektrik talep tahmini
Turkey's long-term electricity demand forecasting with artificial neural networks
SEDA TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EnerjiYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLDER KEMALBAY
- Türkiye'nin alt sektörler bazında yapay sinir ağları ile elektrik enerjisi tüketiminin 2030 yılına kadar tahmini
The forecasting of electricity energy consumption on sub-sectors bases of turkey by artificial neural network until 2030
NADİDE ÇAĞLAYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. VECİHİ YİĞİT
- 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
- 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
2008
Çevre MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Bölümü
DR. MERİH AYDINALP KÖKSAL
- Short term electrıcıty consumptıon forecastıng usıng long short-term memory cells
Uzun kisa vadeli̇ hafiza ağlari i̇le kisa vadeli̇ elektri̇k tüketi̇m tahmi̇ni̇
ANIL TÜRKÜNOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU