Türkiye’de Elektrik Tüketiminde Talep Tahmini: Zaman Serisi Ve Regresyon Analizi İle Karşılaştırma

Nebati, Emine Elif; Taş, Murat; ERTAŞ, Gamze

doi:10.31590/ejosat.998277

Cited by 6 publications

(2 citation statements)

References 11 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…The use of these factors or their combinations is evident in current studies (Zhang and Lin, 2012;Pascual et al, 2015). Nebati et al (Nebati et al, 2021), population, number of housing, national income per capita, use of appliances and number of workplaces; Tutu (2007), It has made an estimation of electricity consumption by taking into account factors such as temperature, humidity, bashing time, basket exchange rate, household consumption, market swap price, system marginal price, capacity utilization rate, industrial production index and gross domestic product (GDP).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 90%

Mühendislik Alanında Akademik Analiz ve Tartışmalar

2023

View full text Add to dashboard Cite

Mühendislik bilim, teknoloji ve matematiği birbirine bağlamayı amaçlar ve bir disiplin olarak binlerce yıldır uygulanmaktadır. Mühendisler, hücre zarlarından inşaat ve protezlere, motor ve taşıma verimliliğinin iyileştirilmesine ve yenilenebilir enerji kaynaklarının geliştirilmesine kadar her konuda çalışırlar. Mühendislik, tekerleğin icadına (ve ötesine) kadar uzanıyor olsa da, terimin kendisi, bir "mühendis"in mancınık ve diğer "kuşatma makineleri" gibi askeri motorlar inşa eden kişi anlamına geldiği 14. yüzyıla kadar uzanmaktadır. Mühendislik, askeri uygulamaların ötesinde gelişerek köprüler ve binalar gibi sivil yapılara uygulanmaya başlanmıştır. Bu da onu orijinal askeri mühendislik alanından ayırmak için inşaat mühendisliği teriminin yaratılmasına yol açmıştır. Bu kitapta mühendislik bilimleri incelenmiştir.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 90%

Mühendislik Alanında Akademik Analiz ve Tartışmalar

2023

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Gri Tahmin ile Türkiye' deki toplam enerji talebi tahmin edilmiştir [15]. Türkiye'deki elektrik tüketim verileri doğrultusunda, regresyon analizi ve zaman serisi tekniklerinden faydalanılarak talep tahmini analizi yapılmıştır [16]. Genetik Algoritma (GA) ile eğitilmiş Destek Vektör Regresyon (DVR) ile bir tahmin uygulaması yapılmıştır [17].…”

Section: Introductionunclassified

Çok Katmanlı Algılayıcı Algoritması, Korelasyon Tabanlı Özellik Seçme Yöntemi ve Eğri Uydurma Tekniği ile Türkiye’ de Toplam Elektrik Tüketiminin Tahmin Edilmesi

Akmaz

2022

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Elektrik tüketiminin tahmin edilmesi, güç sistemlerinin planlanması ve işletilmesinde önemli bir rol oynar. Bu yüzden bu çalışmada Çok Katmanlı Algılayıcı Algoritması (ÇKAA), Korelasyon Tabanlı Özellik Seçme Yöntemi (KTÖSY) ve Eğri Uydurma (EU) teknikleri ile Türkiye’ de toplam elektrik tüketimini tahmin eden bir model geliştirilmiştir. 2013-2018 yılları arası veriler ÇKAA, KTÖSY ve EU modelini oluşturmak için kullanılırken 2019-2020 yıllarındaki veriler ise modelin başarısını test etmek için kullanılmıştır. Yazılım sonuçları yöntemin geçmiş yıllardaki toplam elektrik tüketimini tahmin etmede başarılı olduğunu göstermiştir. Aynı zamanda oluşturulan model ile 2024 yılına kadar Türkiye’ deki toplam elektrik tüketimi de tahmin edilmiştir.

show abstract

Türkiye İçin Net Enerji Tüketimin Sinir Ağı ve Nöro-Bulanık Model ile Karşılaştırmalı Analizi

ŞENCAN

Şahin²

2022

ECJSE

View full text Add to dashboard Cite

Energy, which is one of the main determinants of the economy, is an important production factor for all countries. As a developing country, Turkey is a country that increases its energy demand day by day. It is very important to make reliable energy consumption forecasts for the future in today's world where there is an energy crisis. In this work; the artificial neural networks (ANN) and adaptive-network-based fuzzy inference system (ANFIS) models were used to examine the effects of imports, exports, economic growth (Gross Domestic Product) and population on net energy consumption of Turkey. The reliability of the ANN and ANFIS models was determined using several statistical indicators. In the ANN model; R2, MAPE, and cov values were found as 0.997397669, 0.78259322, and 5.3228538, respectively. In the ANFIS model; R2, MAPE, and cov values were found as 0.997845364, 0.70709233, and 4.84339908, respectively. The obtained results from the ANN are compared with the ANFIS, in which the same data sets are used. The ANFIS model is a little better than ANN model. Using the weights obtained from the trained network, a new formula for determining net energy consumption is proposed. The results obtained, it is showing that both models can be successfully used to forecast energy consumption.

show abstract

Türkiye’de Elektrik Tüketiminde Talep Tahmini: Zaman Serisi Ve Regresyon Analizi İle Karşılaştırma

Cited by 6 publications

References 11 publications

Mühendislik Alanında Akademik Analiz ve Tartışmalar

Mühendislik Alanında Akademik Analiz ve Tartışmalar

Çok Katmanlı Algılayıcı Algoritması, Korelasyon Tabanlı Özellik Seçme Yöntemi ve Eğri Uydurma Tekniği ile Türkiye’ de Toplam Elektrik Tüketiminin Tahmin Edilmesi

Türkiye İçin Net Enerji Tüketimin Sinir Ağı ve Nöro-Bulanık Model ile Karşılaştırmalı Analizi

Contact Info

Product

Resources

About