A machine learning approach to assessing Türkiye's renewable energy potential and environmental protocol compliance
Türkiye'nin yenilenebilir enerji potansiyelinin ve çevre protokolü uyumluluğunun değerlendirilmesine yönelik bir makine öğrenimi
- Tez No: 944429
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMED SÜTÇÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Küresel ısınma konusu 21. yüzyılın en kritik sorunlarından biri olarak tanımlanmakta ve fosil yakıt tüketimi sera gazı emisyonlarına en büyük katkıyı yapan unsur olarak görülmektedir. Bu sorunlara yanıt olarak dünya genelinde ülkeler, Paris Anlaşması gibi uluslararası iklim taahhütlerini yerine getirmek ve uzun vadeli sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmak için yenilenebilir enerji kaynaklarına geçişlerini hızlandırmaktadır. Türkiye hem ulusal enerji stratejisi hem de uluslararası yükümlülükleriyle uyumlu bir hedef olan 2053 yılına kadar net sıfır emisyona ulaşma hedefini belirlemiştir. Bununla birlikte, coğrafi, ekonomik ve teknolojik kısıtlamalar nedeniyle fosillerden yenilenebilir enerji kaynaklarına geçiş zorlu bir süreçtir. Bu çalışma, çevresel protokoller ve gelecekteki elektrik talebi projeksiyonları ile Türkiye'deki yenilenebilir enerji kapasitesini ve verimliliğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Gelecekteki elektrik üretim ve kapasite eğilimlerinin belirlenmesi için elektrik üretim-iletim verileri ve ulusal enerji planları kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında Çoklu makine öğrenimi modeli çeşitli senaryolarda çalıştırılarak sonuçlar elde edilmiştir. Sonuç olarak, düzenleyici tedbirlerin ve finansal yatırımların yansımaları incelenmiş ve ileriye dönük çıkarımlar elde edilmiştir. Bulgular, sürdürülebilir enerji politikalarının oluşturulmasında ve yatırımların yönlendirilmesinde senaryo tabanlı modellemenin önemini vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
The issue of global warming has been identified as one of the most critical challenges of the 21st century, with the consumption of fossil fuels being identified as a major contributor to greenhouse gas emissions. In response to these challenges, countries worldwide are expediting their transition towards renewable energy sources to meet international climate commitments, such as the Paris Agreement, and to achieve long-term sustainability goals. Türkiye has set itself the target of reaching net-zero emissions by 2053, a goal which is in alignment with both its national energy strategy and its international obligations. Nevertheless, due to geographical, economic and technological constraints, the transition from fossils to renewable energy sources is challenging. The present study aims to assess the capacity and efficiency of renewable energy in Türkiye with environmental protocols and future electricity demand projections. Electricity generation-transmission data and national energy plans are used to identify future electricity generation and capacity trends. In the context of this study, a range of machine learning models are executed across diverse scenarios, yielding a series of outcomes. Consequently, the repercussions of regulatory measures and financial investments were examined, and prospective inferences were derived. The findings emphasize the significance of scenario-based modelling in the formulation of sustainable energy policies and the guidance of investment decisions within the context of climate change mitigation.
Benzer Tezler
- An agent-based approach to assess the impact of electricity generation on carbon emissions
Bir ajan temelli yaklaşim ile elektrik üretiminin karbon emisyonlari üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi
DENİZHAN GÜVEN
Doktora
İngilizce
2025
Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZGÜR KAYALICA
PROF. DR. ÖMER LÜTFİ ŞEN
- Dialogue for all: Crafting inclusive and humanized voice assistants for diverse populations through an interdisciplinary approach
Herkes için diyalog: Farklı topluluklar için kapsayıcı ve insani sesli asistanlar oluşturmak üzerine disiplinler arası bir yaklaşım
YELİZ YÜCEL
Doktora
İngilizce
2023
İletişim BilimleriGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEREM RIZVANOĞLU
- Hava kalitesi üzerindeki meteorolojik ve emisyon etkilerinin belirlenmesinde makine öğrenmesi tabanlı meteorolojik normalleştirme yönteminin uygulanması
Application of machine learning-based meteorological normalization to quantify meteorological and emissions impacts on air quality
MUHAMMED DENİZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ DENİZ
- Makroekonomik veriler ile NPL tahmini: Bir Türkiye uygulaması
NPL FORECASTING WITH MACROECONOMIC DATA: THE TURKEY APPLICATION
FATİH ERDEM KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERGÜN
- Real-time crash risk analysis using deep learning
Derin öğrenmeyle gerçek zamanlı kaza risk analizi
SAEID MORADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN