Bir işletmede elektrik tüketiminin belirleyicileri ve tahmini: Çoklu regresyon temelli model
Determinants and forecasting of electricity consumption in a business: A multiple regression–based model
- Tez No: 1008957
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DOĞAN ÖZGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çoklu doğrusal regresyon, Çoklu regresyon analizi, Multiple linear regression, Multiple regression analysis
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, 2023–2024 dönemine ait veriler kullanılarak elektrik tüketimini etkileyen faktörler çoklu doğrusal regresyon ve Pearson korelasyon analizleri aracılığıyla incelenmiş; ayrıca geliştirilen model yardımıyla 2025 yılına ait aylık elektrik tüketimi tahminleri gerçekleştirilerek gerçekleşen değerlerle karşılaştırılmıştır. Çalışmanın temel amacı, elektrik tüketimi üzerinde etkili olan değişkenleri belirlemek ve bu değişkenler yardımıyla güvenilir bir tahmin modeli oluşturmaktır. Çoklu doğrusal regresyon analizi sonuçları, kurulan modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu ve elektrik tüketimindeki toplam varyansın %93,5'ini açıkladığını göstermiştir. Analiz bulgularına göre metrekare değişkeni, elektrik tüketiminin en güçlü ve anlamlı belirleyicisi olarak öne çıkmış; mağaza büyüklüğünün tüketim üzerinde belirleyici bir yapısal etkiye sahip olduğu görülmüştür. Sıcaklık ve gece tüketimi değişkenlerinin de elektrik tüketimini pozitif ve anlamlı yönde etkilediği belirlenmiştir. Buna karşılık ziyaretçi sayısı değişkeninin, diğer değişkenler kontrol altında tutulduğunda elektrik tüketimi üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin bulunmadığı tespit edilmiştir. Korelasyon analizi sonuçları, elektrik tüketimi ile metrekare ve gece tüketimi arasında güçlü ve pozitif ilişkiler bulunduğunu ortaya koyarken; ziyaretçi sayısı ve sıcaklık ile olan ilişkilerin zayıf düzeyde kaldığını göstermiştir. 2023–2024 dönemine ait verilerle geliştirilen regresyon modeli kullanılarak 2025 yılına yönelik aylık elektrik tüketimi tahminleri yapılmış ve gerçekleşen değerlerle karşılaştırılmıştır. Tahmin performansı MAPE, MSE ve MAE ölçütleri ile değerlendirilmiş; aylık hata oranlarının büyük ölçüde kabul edilebilir sınırlar içerisinde kaldığı belirlenmiştir. Özellikle bazı aylarda oldukça düşük hata oranlarının elde edilmesi, modelin kısa vadeli elektrik tüketimi tahminlerinde güvenilir ve etkin bir araç olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this study, factors affecting electricity consumption were examined using multiple linear regression and Pearson correlation analyses based on data from the 2023–2024 period. In addition, monthly electricity consumption forecasts for 2025 were generated using the developed model and compared with the realized values. The main objective of the study is to identify the variables that influence electricity consumption and to develop a reliable forecasting model based on these variables. The results of the multiple linear regression analysis indicate that the established model is statistically significant and explains 93.5% of the total variance in electricity consumption. According to the findings, floor area emerges as the strongest and most significant determinant of electricity consumption, demonstrating that store size has a decisive structural effect on consumption. Temperature and nighttime consumption were also found to have positive and statistically significant effects on electricity consumption. In contrast, the number of visitors was not statistically significant when other variables were controlled. The results of the correlation analysis reveal strong and positive relationships between electricity consumption and both floor area and nighttime consumption, whereas the relationships with the number of visitors and temperature remain weak. These findings suggest that electricity consumption is primarily associated with physical size and operational usage intensity. Using the regression model developed with data from the 2023–2024 period, monthly electricity consumption forecasts for 2025 were produced and compared with actual values. Forecasting performance was evaluated using MAPE, MSE, and MAE metrics, and the monthly error rates were found to be largely within acceptable limits. The attainment of particularly low error rates in some months indicates that the model is a reliable and effective tool for short-term electricity consumption forecasting.
Benzer Tezler
- Trakya yöresinde tarım işletmelerinde elektrik tüketiminin saptanması üzerinde bir araştırma
A Research on obtainig electricity consumption in agricultural administrations of thrace region
İSMAİL BECENEN
- Bir süt işleme tesisinin enerji etüdü
Energy audit of a milk processing plant
İSMAİL BUĞRAHAN ÖZSAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EnerjiNecmettin Erbakan ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH AKKURT
- Modern bir süt sığırcılığı işletmesinde optimum motor güçlerinin analizi
The Analysis of optimum engine power in a modern dairy
KAMİL GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ KASAP
- Türkiye'de kurulacak bir nükleer enerji santrali için yerli hammadde kaynaklarının kullanılabilirliğinin araştırılması
The using possibilities of native raw materials for nuclear power plants in Turkey
EMRE CİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ŞAFAK GÖKHAN ÖZKAN
- Ticari binalara örnek özel sektördeki bir otel işletmesinin enerji etüt uygulaması
As a case study, energy analysis application of a hotel establishment in private sector
FATMA NUR GÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
EnerjiNecmettin Erbakan ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH AYDIN