Geri Dön

Yapay zeka ile bir şehrin sürdürülebilir enerji potansiyeli analizi: Afganistan Herat şehri örneği

Analysis of a city's sustainable energy potential using artificial intelligence: The case of Herat, Afghanistan

  1. Tez No: 958925
  2. Yazar: EDRIS NASERI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BURÇİN DEDA ALTAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Enerji, Makine Mühendisliği, Energy, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 150

Özet

Bu tez çalışmasında Herat Şehri'nin elektrik tüketimi yapay zeka uygulamasıyla ele alınarak sürdürülebilir enerji potansiyeli araştırılmıştır. Bu kapsamda enerji tüketim tahmin modelleri geliştirilerek sürdürülebilir enerji entegrasyonu ve verimliliğini destekleyen analizler yapılmıştır. Herat Şehri'nin üç yıllık saatlik elektrik tüketimi ve meteorolojik verileri kullanılarak gelişmiş makine öğrenimi metodolojileri uygulanmıştır. Veri ön işleme ve korelasyon analizi sonucunda, çiy noktası ile enerji tüketimi arasında güçlü, güneş radyasyonu ile ters korelasyonların olduğu ortaya çıkmıştır. Destek Vektör Regresyonu (SVR), Rastgele Orman (RF), Sinir Ağları (NN) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağlarının karşılaştırmalı bir analizi yapılmıştır. Bu modeller arasında, LSTM (Model 12) üstün tahmin performansı göstererek enerji tüketimindeki karmaşık zamansal bağımlılıkları etkili bir şekilde yakalamıştır. Bu model, 0,891'lik bir test R² puanı ve 18,16'lık bir ortalama kare hatası (MSE) elde etmiştir. Ayrıca, bu tez çalışmasında Herat Şehri'nin sürdürülebilir enerji dönüşüm potansiyeli ve artan talebin güneş ve rüzgar enerjisi entegrasyonuyla karşılanabileceği analiz edilmiştir. Tez kapsamında elde edilen sonuçlar, yenilenebilir enerji altyapısı için stratejik planlama ve yatırımların önemini de ortaya koymuştur. Böylelikle, veri kısıtlı ortamlarda enerji tüketimini tahmin etmede LSTM ağlarının etkinliğini göstererek sürdürülebilir enerji araştırmaları alanına katkıda bulunulmuştur. Elde edilen bu tez sonuçları ile Herat Şehri için veri odaklı sürdürülebilir enerji çözüm öngörüleri gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

This doctoral thesis investigates the electricity consumption and sustainable energy potential of Herat City using artificial intelligence applications. To achieve this, energy consumption predicting models were developed, and analyses supporting sustainable energy integration and efficiency were conducted. Advanced machine learning methodologies were applied using three years of hourly electricity consumption and meteorological data from Herat City. Data preprocessing and correlation analysis revealed strong correlations between dew point and energy consumption, and inverse correlations with solar radiation. A comparative analysis was performed on Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF), Neural Networks (NN), and Long Short-Term Memory (LSTM) networks. Among these models, LSTM (Model 12) demonstrated superior predicting performance, effectively capturing complex temporal dependencies in energy consumption. This model achieved a test R2 score of 0.891 and a Mean Squared Error (MSE) of 18.16. Furthermore, this thesis analyzes Herat City's potential for sustainable energy transition and concludes that the increasing demand can be met through solar and wind energy integration. The findings of this thesis also highlight the importance of strategic planning and investments for renewable energy infrastructure. Thus, this study contributes to the field of sustainable energy research by demonstrating the effectiveness of LSTM networks in predicting energy consumption in data-constrained environments. The results of this thesis provide data-driven sustainable energy solution insights for Herat City.

Benzer Tezler

  1. Smart city concept and urban planning: Geographical analysis of the smart city index and implications for Turkish context

    Akıllı kent kavramı ve kent planlama: Akıllı kent indeksinin coğrafi çözümlemesi ve Türkiye bağlamına ilişkin çıkarsamalar

    KABEER SALEH TIJJANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YASEMİN SARIKAYA LEVENT

  2. Akılllı kentlerde sürdürülebilir su yönetimi ve İstanbul'a yaklaşım

    Sustainable water management in smart cities and approach to Istanbul

    CELAL YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜZİN KONUK

  3. Sürdürülebilir hava kalitesi için yapay zeka yöntemleri ile partiküler madde tahmininin modellenmesi

    Modeling particulate matter estimation with artificial intelligence methods for sustainable air quality

    SALİHA ÇELİKCAN BİLGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN TOROS

  4. Nekrofil sineklerin ceset bulma potansiyelinin araştırılması:Renk kodlaması ve görüntüleme

    Research on the corpse detection potential of necrophilous flies: Color coding and imaging

    GİZEM ÇOKÇEVİK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Adli TıpMarmara Üniversitesi

    Adli Tıp Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SITKI TIPLAMAZ

  5. Design and modelling of urban development areas with reference to historical settlements: case of Korça

    Tarihi yerleşme ögeleri referanslı şehir gelişme alanların tasarımı ve modellenmesı: Korça örneği

    EGIN ZEKA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ YÜZER