YSA VE ANFIS Tekniklerine Dayalı Enerji Tüketim Tahmin Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Abstract

Enerji tüketimi, ülkelerin sosyal ve ekonomik gelişmişliğini gösteren en önemli faktörlerden biridir. Son yıllarda, Türkiye'nin enerji talebi de yaşanan ekonomik ve sosyal büyüme ile birlikte artmaktadır. Artan enerji talebinin planlanması ve yönetilmesi ülkenin enerji politikası için hayati öneme sahiptir. Enerjinin planlaması ve yönetiminin doğru ve güvenilir olması ekonomik ve doğal kaynakların etkin kullanılmasını sağlayacaktır. Enerji planlanması ve yönetiminde tahmin yöntemleri ve algoritmalar enerji talebinin belirlenmesinde kullanılan en yaygın yöntemlerdir. Elektrik enerjisi talebi bölgesel, mevsimsel ve anlık dalgalanmalar gösterebilmektedir. Bu nedenle, tahmine etki eden faktörlerin doğru belirlenmesi ve değerlendirilmesi gerekir. Yaşanan ekonomik büyüme birlikte artan konut ihtiyacı da enerji talebini artırmaktadır. Bu çalışmada, 1970-2015 yıllarına ait Türkiye elektrik enerjisi verileri işlenmiş ve Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi (ANFIS) yöntemleri ile yapılan tahminler gerçekleşen tüketim değerleri karşılaştırılarak iki yöntemin performans analizi yapılmıştır.

Mühendislik Alanında Akademik Analiz ve Tartışmalar

“…It is projected that the issue of energy efficiency will be talked about more in 2022 than in previous years to mitigate the effects of this crisis in the economy. Some examples of studies on electricity demand forecasting in Turkey in recent years are as follows: Ekinci (2019), in his study, using electricity consumption data from 1970 to 2015, using artificial neural network (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) methods and 2015 He made an estimation of Turkey's electricity consumption between the years of 2035. It used MATLAB software to determine the optimal network architecture.…”

Yapay Sinir Ağı (YSA) Kullanarak Farklı Kaynaklardan Türkiye’de Elektrik Enerjisi Üretim Potansiyelinin Tahmini

“…Çoklu regresyon yaklaşımı kullanılarak elektrik tüketim talebini etkileyen faktörler için bir değerlendirme sunmuştur (Karaca ve Karacan, 2016). Yine benzer şekilde elektrik tüketim tahmini için farklı YSA modelleri ve genetik algoritma gibi yaklaşımlar elektrik tüketim tahmininde kullanılmıştır (Pençe ve ark., 2016;Ekinci, 2019;Özger ve ark., 2019;Basheer ve Hajmeer, 2000).…”