Türkiye`nin aylık elektrik tüketiminin yapay sinir ağlarıyla tahmini
dc.contributor.advisor | Aydın, Nezir | |
dc.contributor.author | Polat, Ezgi | |
dc.date.accessioned | 2020-12-29T09:14:39Z | |
dc.date.available | 2020-12-29T09:14:39Z | |
dc.date.submitted | 2019 | |
dc.date.issued | 2020-01-23 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/379632 | |
dc.description.abstract | Nüfusun hızla artması, ekonomik gelişmeler ve sanayileşme faaliyetleri elektrikenerjisine ihtiyacı günden güne arttırmaktadır. Enerji kaynaklarının giderek azalması,elektriğin sürdürülebilir arzının sağlanması için tehlike oluşturmaktadır. Türkiye'debirincil enerji kaynaklarının çoğu ithal edilmekte ve bu yüzden elektrik üretimfaaliyetlerinin planlı şekilde yürütülmesi önem teşkil etmektedir.Çalışmada, Türkiye'nin aylık elektrik tüketimi, ekonomik değişkenler ve hava durumudeğişkenleri bir arada kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Tahmin yöntemi olarak,istatistiksel tahmin yöntemlerine güçlü bir alternatif olan Yapay Sinir Ağları tercihedilmiştir.Tezin ilk bölümünde elektik tahminiyle ilgili literatür araştırılmış ve kullanılacakyöntemin detaylarına bu bilgiler ışığında karar verilmiştir. Sonrasında Yapay SinirAğlarının teorik altyapısı ve Türkiye'nin elektrik enerjisi genel görünümü incelenmiştir.Uygulama kısmında Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağıyla Türkiye'nin Şubat 2019 ve Ocak 2020tarihleri arasındaki aylık elektrik tüketim tahmin edilmiştir. | |
dc.description.abstract | Rapid increase in population, economic developments and industrialization activitiesincrease the need for electric energy day to day. The consistent decline in energyresources poses hazard for sustainable supply of electricity. Turkey imports most of theprimary energy sources therefore it is significant to conduct planned electricitygeneration activities.In this study, monthly electricity consumption, economic variables and weatherconditions of Turkey has been studied together to make an estimation. As an estimationmethod, Artificial Neural Networks, which are a powerful alternative to statisticalestimation methods, are preferred.In the first part of the thesis, literature about electricity estimation is searched and thedetails of the method to be used are determined in light of this information. In thesecond part of the thesis, theoretical background of Artificial Neural Networks and thegeneral overview of electrical energy in Turkey were examined. In practice, theestimation was made with Multilayer Perceptron and monthly electricity consumptionof Turkey between February 2019 and January 2020 are estimated. | en_US |
dc.language | Turkish | |
dc.language.iso | tr | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | Endüstri ve Endüstri Mühendisliği | tr_TR |
dc.subject | Industrial and Industrial Engineering | en_US |
dc.title | Türkiye`nin aylık elektrik tüketiminin yapay sinir ağlarıyla tahmini | |
dc.title.alternative | Prediction of Turkey's monthly electricity consumption using artificial neural networks | |
dc.type | masterThesis | |
dc.date.updated | 2020-01-23 | |
dc.contributor.department | Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı | |
dc.identifier.yokid | 10288302 | |
dc.publisher.institute | Fen Bilimleri Enstitüsü | |
dc.publisher.university | YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 604598 | |
dc.description.pages | 88 | |
dc.publisher.discipline | Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı |