Elektrik enerjisi tüketiminin regresyon tekniğiyle tahminlemesi: Şanlıurfa ili örneği
Estimation of electrical energy consumption with regressiontechnique: The case of Şanlıurfa province
- Tez No: 889794
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İZZETTİN HAKAN KARAÇİZMELİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Türkiye'de büyüyen sanayi ve hızla artan nüfus ile enerji ihtiyacı da her geçen gün artmaktadır. Ülkemiz için dışa bağımlılığı daha iyi yönetebilme noktasında arz-talep dengesini sağlamak oldukça önemlidir.Bunun için de enerji talebinin önceden tahmin edilmesi önem arz etmektedir. Talebin arzdan fazla olması durumunda enerji açığına bağlı olarak çeşitli problemler ve kesintiler meydana gelecektir. Arzın talepten fazla olması durumunda da depolama probleminden kaynaklı israflara neden olunabilir ve bu durum ülkeyi ekonomik olarak olumsuz etkileyebilir. Bu noktada talep tahmini dengeyi sağlama konusunda kilit nokta niteliğindedir. Ülkenin ekonomisinin güçlenmesi ve toplumun ihtiyacını karşılayabilmek adına, gelecek dönemler için tahminleme yapılması önemli bir ihtiyaçtır. Bu çalışmada Şanlıurfa iline ait 2022 ve 2023 yıllarını kapsayan 24 aylık veri kullanılmıştır. Bu veriler arasında abone sayısı, elektrik tüketimi, ortalama sıcaklık, yağış, güneşlenme süresi, nispi nem ve doğalgaz tüketimi verileri yer almaktadır. 24 aylık dönemin verileri kullanılarak elektrik tüketimi ile diğer faktörler arasındaki ilişkiler araştırılmıştır. Şanlıurfa ilinin toplam elektrik tüketiminde en yüksek paya sahip olan abone grupları sırası ile tarımsal sulama, mesken ve ticarethaneler abone gruplarıdır. Bu çalışmada toplam tüketiminin yaklaşık %96'sını gerçekleştiren bu abone grupları için regresyon modelleri sunulmuştur. Son olarak, kurulan tahmin modellerinin geçerlilikleri, 2024 yılının ilk 5 aylık verileri kullanılarak test edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır. Ticarethaneler grubunda tahminleme sapması yaklaşık %7 olarak gerçekleşmiştir. Tarımsal sulama ve mesken gruplarının sapmaları daha yüksektir.
Özet (Çeviri)
With the growing industry and rapidly increasing population in Turkey, the need for energy is also increasing day by day. It is very important for our country to achieve a supply-demand balance in order to better manage external dependency. For this, it is important to predict energy demand in advance. If demand is greater than supply, various problems and interruptions will occur due to energy deficit. If supply is greater than demand, waste due to storage problems may occur and this may negatively affect the country economically. At this point, demand estimationis a key point in achieving balance. In order to strengthen the country's economy and meet the needs of the society, it is an important need to make estimations for the future periods. In this study, 24-month data covering the years 2022 and 2023 for Şanlıurfa province was used. These data include the number of subscribers, electricity consumption, average temperature, precipitation, sunshine duration, relative humidity and natural gas consumption data. The relationships between electricity consumption and other factors were investigated using the data of the 24-month period. The subscriber groups with the highest share in the total electricity consumption of Şanlıurfa province are agricultural irrigation, residential and commercial subscriber groups, respectively. In this study, regression models are presented for these subscriber groups, which make up approximately 96% of the total consumption. Finally, the validities of the established estimation models were tested using the first 5 months of 2024 data and the results were interpreted. The estimation deviation in the commercial group was approximately 7%. The deviations of the agricultural irrigation and residential groups are higher.
Benzer Tezler
- Üretim tesisindeki günlük elektrik enerjisi tüketiminin regresyon analizi ve yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi ve karşılaştırılması
Estimation and comparison of daily electric energy consumption with regression analysis and artificial neural networks methods for the facility
AYDIN DİZMENLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiİZMİR BAKIRÇAY ÜNİVERSİTESİAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE BAŞAK AYANA
- Türk Telekomünikasyon A.Ş.'de elektrik enerjisi tüketiminin yapay sinir ağları ile yerel tahmini
Prediction of regional electricity consumption using artificial neural network at Türk Telekomünikasyon A.Ş.
YILDIRAY KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALEV TAŞKIN GÜMÜŞ
- Büyük ölçekli bir ahşap levha üretim tesisinde enerji talep tahminlemesi
Energy demand estimation for a great scale wood board production plant
ÜMMÜHAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ormancılık ve Orman MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiOrman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH SÜTÇÜ
- An approach to the evaluation of daylight impact and contribution to the energy demand of office buildings in the urban context
Şehirsel dokuya bağlı gün ışığı katkısının ofis binalarındaki enerji ihtiyacına etkisinin değerlendirilmesi amacıyla kullanılabilecek bir yaklaşım
DİLAY KESTEN ERHART
Doktora
İngilizce
2012
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPİN KÖKNEL YENER
PROF. DR. URSULA EİCKER
- Güneşlenmme olasılığına bağlı olarak enerji tüketiminin belirlenmesi
Determination of energy consumption due to probability of sunshine
ERVA AKSOYLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLEK ENARUN