Geri Dön

Türkiye'de enerji ihtiyacının yapay zeka yöntemleri ile tahmin edilmesi

Forecasting the energy requi̇rement in Turkey by artificial intelligence methods

  1. Tez No: 897198
  2. Yazar: SEYMUR GULIYEV
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. COŞKUN DENİZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Science and Technology, Electrical and Electronics Engineering, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Aydın Adnan Menderes 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: 95

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

  1. 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

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN EVREN

  2. Bölgesel güneş enerji potansiyelinin belirlenmesinde yeni bir yaklaşım

    A new approach in determining the regional solar energy potential

    ERŞAN ÖMER YÜZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALTUĞ BOZKURT

    DOÇ. DR. BEDRİ KEKEZOĞLU

  3. Yapay zeka ile hidroelektrik enerji santralleri baraj rezervuarlarının işletilmesi

    Operation of hydroelectric power plants dam reservoirs with artificial intelligence

    SERKAN İNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EnerjiOrdu Üniversitesi

    Yenilenebilir Enerji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SİBEL AKKAYA OY

  4. 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

  5. Akdeniz iklim koşullarında pasif ev standartlarının uygulanabilirliğinin sinirsel bulanık mantık ile tahmini ve tasarım sürecine dahil edilmesi: Yarı olimpik kapalı havuz örneği

    Estimating the applicability of passive house standards in Mediterranean climate conditions with neuro fuzzy logic and its including into the design process: A case of a semi-olympic indoor pool

    SETENAY UÇAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MimarlıkAkdeniz Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKNUR AKINER