Türkiye'de enerji ihtiyacının yapay zeka yöntemleri ile tahmin edilmesi
Forecasting the energy requi̇rement in Turkey by artificial intelligence methods
- Tez No: 897198
- Danışmanlar: DOÇ. DR. COŞKUN DENİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Bilim ve Teknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Energy, Science and Technology, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Aydın Adnan Menderes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Türkiye'nin gün geçtikçe gelişimi ve artmakta olan nüfus, bina, taşıt sayısı enerji talebinin büyük ölçüde yükselmesine yol açmaktadır. Bu artışın her geçen gün ilerlemesi enerji ihtiyacının her yıl bir öncekinden daha fazla olmasına getirip çıkarmaktadır. Bu artışla birlikte enerji ihtiyacının hesaplanması ve gözlemlenmesi her yıl bir öncekinden daha zor olmaktadır. Bunun en başlıca sebebi olarak enerji ihtiyacı hesabı için girdi parametrelerinin artması ve enerji ihtiyacı tahmini için ilerleyen yıllara dayalı olarak verebilecek belli bir matematiksel formülün olmamasıdır. Gelecekte yaşanacak enerji ihtiyacı ile ilgili Türkiye' de ve dünyada yapılan çalışmaların birçoğu yapay sinir ağları (YSA) yöntemine dayanmaktadır. Bu tezin amacı farklı yapay zeka yöntemleri ile Türkiye'de gelecek yıllarda yaşanacak enerji ihtiyacının tahmin edilmesidir. Gerekli hesaplamalar için farklı veri tabanlarından en güncel parametreler alınacaktır. Bu verilerin doğrusallığı yoklanarak Türkiye için gelecekteki enerji ihtiyacı tahmin başarısının arttırılması için model oluşturulacaktır. YSA'nın yanı sıra model oluşturulması için güncel yapay zeka yöntemleri (Evrişimsel sinir ağları, Yinelemeli sinir ağları vd.) ile birlikte yeni parametrelerin literatüre kazandırılması amaçlanmıştır. Farklı yapay zeka yöntemlerine dayalı bu modelin doğru bir şekilde oluşturulması, gelecekteki enerji ihtiyaçlarının belirlenmesi ve yeni metotların oluşturulmasına büyük ölçüde olanak sağlayacaktır.
Özet (Çeviri)
Turkey's development and increasing population, number of buildings and vehicles lead to a significant increase in energy demand. This increase progresses day by day, causing the energy need to be higher every year than the previous year. With this increase, calculating and observing energy needs becomes more difficult every year than the previous one. The main reason for this is that the input parameters for energy need calculations increase and there is no specific mathematical formula that can be used to estimate energy needs based on the following years. Many of the studies conducted in Turkey and around the world regarding future energy needs are based on the artificial neural networks (ANN) method. The aim of this thesis is to predict the energy needs in Turkey in the coming years with different artificial intelligence methods. The most up-to-date parameters will be taken from different databases for the necessary calculations. By checking the linearity of these data, a model will be created to increase the success of predicting future energy needs for Turkey. In addition to ANN, it is aimed to introduce new parameters to the literature along with current artificial intelligence methods (Convolutional neural networks, Recurrent neural networks, etc.) for model creation. Correctly creating this model based on different artificial intelligence methods will greatly enable the determination of future energy needs and the creation of new methods.
Benzer Tezler
- Yenilenebilir enerji planlaması için bütünleşik çok amaçlı bir karar modeli önerisi
An integrated multi-objective decision model for renewable energy planning
BEYZANUR ÇAYIR ERVURAL
Doktora
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN EVREN
- Penetration rate optimization in heterogeneous formations with support vector machines method
Destek vektör makinesi yöntemi ile heterojen formasyonlarda ilerleme hızı optimizasyonu
KORHAN KOR
Doktora
İngilizce
2021
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRŞAT ALTUN
- Bölgesel güneş enerji potansiyelinin belirlenmesinde yeni bir yaklaşım
A new approach in determining the regional solar energy potential
ERŞAN ÖMER YÜZER
Doktora
Türkçe
2023
EnerjiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALTUĞ BOZKURT
DOÇ. DR. BEDRİ KEKEZOĞLU
- Erken tasarım aşamasında makine öğrenmesi tabanlı bina enerji performansı tahmin modeli
Machine learning -based building energy performance prediction model in early design phase
İBRAHİM AGAH TAŞTEMİR
Doktora
Türkçe
2025
Mimarlıkİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENES YAŞA
DR. ERDEM KÖYMEN
- Diferansiyel polinom sinir ağı tekniği ile elektrik tüketim tahmini
Energy consumption estimation with diferansiyel polynominal neural network technique
ECEM BAYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPARSLAN SERHAT DEMİR