Zaman serilerine dayalı tahmin yöntemleri ile Türkiye`nin yenilenebilir enerji kaynakları talebinin tahmini

Abstract

Fosil yakıt kullanımının çevreye verdiği zararlar, bu yakıtların sınırlı rezervleri ve ithal edilme zorunluluğu nedeniyle yenilenebilir enerjiye yönelim gereklilik halini almış ve talep artmıştır. Enerjiye olan bu talebin doğru tahmin edilebilmesi yapılacak planlama çalışmalarının da geçerliliğini arttıracaktır. Bu çalışmada yenilenemeyen enerji kaynaklarının çevreye verdiği zararlı etkilerden kaçınmak ve ekonomik açıdan avantaj sağlamak amacıyla yönelebileceğimiz alternatif bir enerji olan yenilenebilir enerji kaynakları (güneş, rüzgar, hidroelektrik, jeotermal, biyokütle) tanıtılmış, Türkiye ve Dünya'daki potansiyelleri ve maliyetleri analiz edilmiş, avantaj ve dezavantajları belirtilmiştir. Enerjiye olan talep doğru tahmin edildiğinde yatırım kararlarına, ithalat ve ihracat oranlarına katkı sağlanmış olmaktadır. Yapılan çalışmayla Türkiye için her bir enerji kaynağının YSA ve ARIMA modelleri ile gelecek 14 yıllık talebi Gri Tahmin modeliyle gelecek 12 yıllık talebi 1990–2014 yılları arasındaki tüketim verilerinden faydalanılarak tahmin edilmiştir. YSA modellerini değerlendirmek için ARIMA ve GRİ TAHMİN modelleri kurulmuş, karşılaştırmalar yapılmıştır. Bu yöntemlerin sonuçları incelendiğinde YSA yönteminin diğer iki yönteme göre çok daha başarılı olduğu görülmüştür.

The damage caused by the use of fossil fuels has become a requirement for renewable energy because of its limited reserves and the obligation to import. This demand, which is energy, will increase the validity of planning studies to be predicted correctly. In this study to avoid the harmful effects of nonrenewable energy resources on the environment and to provide economical advantages, renewable energy resources which is an alternative energy that we can go towards is (solar, wind, hydropower, geotermal, biomass) introduced, whose potential and cost are analyzed across Turkey and across the World and avantages and disavantage are emphasised. When the demand for energy is estimated correctly, it contributes to investment decisions and import and export rates. With the work done, estimates of YSA and ARIMA models of each energy source for the next 14 years and the demand for the next 12 years with gray forecasting model were obtained by using consumption data between 1990-2014. Arıma and Gray Estimation models established for evaluate the ANN models and comparisons were made. When the results of these methods are evaluated, it is seen that the YSA method is much more successful than the other two methods.