Show simple item record

dc.contributor.advisorGüner Gören, Hacer
dc.contributor.authorÖksüz, Sevgi
dc.date.accessioned2020-12-10T09:46:11Z
dc.date.available2020-12-10T09:46:11Z
dc.date.submitted2019
dc.date.issued2020-06-12
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/239679
dc.description.abstractGünümüzde elektrik enerjisine yönelik talep, dünya nüfus artışına paralel olarak her geçen gün hızlı bir şekilde artmaya devam etmektedir. Enerji politikalarını belirleyebilmek için ise geleceğe yönelik güvenilir ve doğru tahminlere ihtiyaç duyulmaktadır. Elektrik dağıtım şirketlerinin temel işlevlerinden biri alınacak elektrik miktarını önceden tahmin etmeleridir. Bu nedenle elektrik talep tahminleri elektrik enerjisi üretim, dağıtım ve iletim sistemlerinin başarılı bir biçimde planlanması için büyük bir öneme sahiptir. Bu doğrultuda hazırlanan tez çalışmasında, 2008-2019 yıllarını kapsayan veriler kullanılarak Denizli mesken aboneleri elektrik tüketim miktarı, nüfus, elektrik birim fiyatları, işsizlik, sıcaklık gibi elektrik tüketimine etkisi olduğu bilinen değişkenler kullanılarak; yapay sinir ağı metodu ve MATLAB programı yardımı ile Denizli ili tüketim tahmini yapılmıştır. Çıkan sonuçlar mevcut değerler ile karşılaştırılmış, gerçeğe yakınlığı ölçülmüştür.
dc.description.abstractToday, demand for electrical energy continues to increase rapidly in line with the world population growth. In order to determine energy policies, reliable and accurate forecasts are needed for the future. One of the main functions of electricity distribution companies is to estimate the amount of electricity to be purchased. Therefore, electricity demand forecasts are really important for the successful planning of electric power generation, distribution and transmission systems. In this thesis, the electricity consumption estimation of household subscribers in Denizli is made by using artificial neural network method and MATLAB program using data between 2008-2019. In order to estimate the consumption, various variables such as amount of electricity consumption, population, unit prices of electric, unemployment and temperature have been used. The results have been compared to the actual values and their closeness to reality has been measured.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectEndüstri ve Endüstri Mühendisliğitr_TR
dc.subjectIndustrial and Industrial Engineeringen_US
dc.titleYapay sinir ağları ile Denizli ili mesken aboneleri elektrik tüketim tahmini
dc.title.alternativeElectricity comsuption forecast for residential subscribers in Denizli with artificial neural network
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2020-06-12
dc.contributor.departmentEndüstri Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.identifier.yokid10316287
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityPAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid623513
dc.description.pages80
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess