Box-Jenkins ve makine öğrenimi yaklaşımları ile rüzgar enerjisinden üretilen elektrik zaman serilerinin modellenmesi
Modeling time series of electricity generated from wind energy using box-Jenkins and machine learning approaches
- Tez No: 919185
- Danışmanlar: PROF. DR. YILMAZ AKDİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 128
Özet
Enerji, ekonomik açıdan, özellikle elektrik üretimindeki gerekliliğinden dolayı kritik önem taşıyan bir kaynaktır. Enerji, pek çok doğal kaynaktan üretilmesine karşın, bu kaynaklardan bazıları hem çevre üzerinde tehlike oluşturmaktadır hem de miktarları sınırlı olduğu için ekonomik sürdürülebilirlik açısından yetersiz kalmaktadır. Dolayısıyla, yenilenebilir enerji, özellikle rüzgar enerjisi elektrik üretimi için önemi gittikçe anlaşılan kaynaklar olarak ön plana çıkmaktadır. Bu enerji türünün elektrik üretiminde yaygınlaşmasının önündeki en önemli engellerden biri, üretimin doğal süreçlere bağlı olmasından dolayı öngörülememesidir. Bu çalışmada, bahsedilen bu sorunun önüne geçebilmek için, rüzgar enerjisinden üretilen elektrik miktarının oluşturduğu zaman serilerinin Box-Jenkins, periodogram analizi ve makine öğrenmesi modellerinin beraber kullanılması yoluyla öngörülmesi amaçlanmaktadır. Bu çalışmanın sonucunda, rüzgar enerjisi kullanılarak üretilen elektrik miktarı, Box-Jenkins yöntemiyle iki yıllık bir vade için başarılı bir şekilde öngörülebilmiştir. Periodogram analizinin makine öğrenmesi yöntemleriyle beraber kullanması sonucunda hem daha uzun vadeli öngörü yapılabilmiş, hem de algoritmik karmaşıklık düşürülebilmiştir.
Özet (Çeviri)
Energy is a resource of critical economic importance, especially due to its necessity in electricity production. Although energy is produced from many natural resources, some of these resources pose a danger to the environment and are insufficient in terms of economic sustainability because their quantities are limited. Therefore, renewable energy, especially wind energy, comes to the fore as increasingly important sources for electricity production. One of the most important obstacles to the widespread use of this type of energy in electricity production is that production cannot be predicted because it depends on natural processes. In order to prevent this problem, this study aims to predict the time series of the amount of electricity produced from wind energy by using Box-Jenkins, periodogram analysis and machine learning models together. As a result of this study, the amount of electricity produced using wind energy could be successfully predicted for a two-year horizon using the Box-Jenkins method. As a result of using periodogram analysis together with machine learning methods, longer-term predictions can be made and algorithmic complexity can be reduced.
Benzer Tezler
- Deniz ticaret endekslerini zaman serisi modelleri kullanarak tahminleme
Forecasting maritime trade indexes by using the time series models
KAAN KOYUNCU
Doktora
Türkçe
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU
- Sistem tanılama makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri ile güneş radyasyonu tahmini
Solar radiation forecasting using system identification machine learning and deep learning models
GÖKSEL KADER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER GÜLER
- Oransal valf ve hidrolik silindirden oluşan bir sistemin tanılanması ve konum kontrolu
Identification and pasition control of a system consisting of a proportional valve and hydraulic cylinder
İLYAS İSTİF
Doktora
Türkçe
2003
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KENAN KUTLU
- Bolu'daki tavuk çiftliklerinin biyogaz kapasitesinin araştırılması
The research on the potential biogas in poultry farms of Bolu
MEHMET ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMET ÇELİKTEN
- Meta-Learning for time series forecasting
Zaman serilerinde öngörümleme için meta öğrenme
UĞUR BARAN YAPAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İDİL YAVUZ