Yapay Si̇ni̇r Ağlari İle Türki̇ye Net Enerji̇ Talep Tahmi̇ni̇

Abstract

ÖZETBu çalışmada, yapay sinir ağları (YSA) ile Türkiye net enerji talebi tahmin edilmiştir. Türkiye net enerji talebini tahmin etmek için 1970-2010 yılları arasındaki Gayri Safi Yurtiçi Hâsıla (GSYH) , nüfus, ithalat, ihracat, bina yüz ölçümü ve taşıt sayısı değişken verileri YSA modelinin girdisi olarak kullanılmıştır. Kurulan YSA modelinin tahmin performansı, çoklu doğrusal regresyon tekniği ile karşılaştırmalı olarak ortaya konmuştur. FORECASTING THE NET ENERGY DEMAND OF TURKEY BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS ABSTRACTIn this study, the net energy demand of Turkey has been predicted by artificial neural networks (ANN). In order to forecast net energy demand of Turkey, Gross Domestic Product (GDP), population, import, export, area of the building and vehicles number data was used as input of ANN model. The prediction performance of built ANN model has been demonstrated in comparison with a multiple linear regression technique. The comparisons are shown the superiority of ANN. By using the model which is acceptable and high accuracy, the net energy demand of Turkey has been predicted that between the years of 2011-2025.

Artificial Neural Networks with Turkey Interconnected System for Day Ahead Market Transmission Lines Estimated Losses

“…Bu sebeple, hesaplama hatalarından kaçınmak için hem çıktıları hem de girdileri normalleştirme avantajlı olacaktır. Veri normalleştirme (data normalization), eğitme süreci başlamadan uygulanır (Es, 2013).…”

Prediction of market-clearing price using neural networks based methods and boosting algorithms

“…Sensitivity analysis was applied to provide a better insight for inputs. Es et al [10] evaluated the performance of the ANN and multiple linear regression models in the net energy demand prediction of Turkey. Başoğlu and Bulut [3] developed a new prediction method including the ANN and expert systems to predict the demand of short-term electricity in Turkey.…”

Gri Tahmin Modelleri ile Toplam Enerji Talep Tahmini: Türkiye Örneği

“…Enerji talebinin önemi nedeniyle literatürde birçok farklı tahmin tekniği ile çalışmalar gerçekleştirilmektedir. Bu yöntemlere örnek olarak; Box-Jenkins (Boran, 2014), regresyon modelleri (Bessec ve Fouquau, 2008), genetik algoritma (Lee ve Tong, 2011), parçacık sürü optimizasyonu (Ünler, 2008), yapay sinir ağları (Hamzacebi vd., 2019), destek vektör makineleri (Li vd., 2018), bulanık mantık (Küçükali ve Barış, 2010), gri tahmin (Hamzaçebi ve Es, 2014) verilebilir. Literatürde yer alan derleme makalelerinden enerji talep tahmin modelleri ile ilgili olarak daha ayrıntılı bilgilere ulaşılabilir (Suganti ve Samuel, 2012;Salisu ve Ayinde, 2016).…”