Türkiye elektrik enerjisi tüketiminin genetik algoritma ve ANFIS ile modellenmesi
Modelling of Turkish electricity consumption using genetic algorithm and ANFIS
- Tez No: 514137
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE YAKUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, İşletme, Energy, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Genetik algoritma, ANFIS, Tahminleme, Elektrik Enerjisi Tüketimi, Elektrik enerjisi, Elektrik tüketimi, Genetik algoritma tekniği, Genetik algoritmalar, Genetic algorithm, ANFIS, Forecasting, Electricity Consumption, Electrical energy, Electric consumption, Genetic algorithm technique, Genetic algorithms
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektrik enerjisi toplumların ekonomik, sosyal ve kültürel yönlerden kalkınmasını sağlayan ve çağdaş uygarlığın en önemli araçlarından biri durumundadır. Elektrik enerjisi, rahat yaşam standartları açısından ve diğer enerji çeşitleri arasında en popüler olanıdır. Günümüzün vazgeçilmez enerji çeşidi olan elektrik enerjisine her geçen gün duyulan ihtiyaç artmaktadır. Elektrik arz güvenliğinin sağlanabilmesine yönelik verimli elektrik tüketimi için doğru, güvenilir ve anlamlı tahminlerin yapılması gerekmektedir. Elektrik tahminini modellemek için birçok yöntem bulunmaktadır. Bu çalışmada 1995-2017 yılları arasında Türkiye'deki elektrik enerjisi tüketimini modelleyebilmek için genetik algoritmadan lineer ve karesel formlar ve ANFİS için ise üçgen ve gauss üyelik fonksiyonları denenmiştir. Ardından GA ve ANFİS yöntemleri ile belirlenen tahmini değerler ile gerçek elektrik tüketim değerleri arasında anlamlı bir farklılık olup olmadığını belirlemek için hipotezi testi gerçekleştirilmiştir. GA için lineer model, ANFİS için üçgen üyelik fonksiyonlu model daha başarılı sonuç vermiştir. GA yöntemi için lineer modelde R2 değeri %99,2 ve MAPE değeri %3,2; ANFİS yöntemi için üçgen üyelik fonksiyonlu modelde R2 değeri %95,5 ve MAPE değeri %3,9 olarak tespit edilmiştir. Sonuç olarak GA ve ANFİS'e ilişkin kurulan modellerin elektrik tüketim tahmini amacıyla kullanılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Electric energy is one of the most important means of contemporary civilization that enables the development of societies from economic, social and cultural aspects.Electrical energy is the most popular in terms of comfortable living standards and other forms of energy. Electrical energy, which is indispensable to the type of energy today is an increasing need every day. The provision of electricity supply security requires accurate, reliable and meaningful estimations must be made for efficient electricity demand forecasts. There are many methods to model electricity forecasting. In this study, between the years 1995-2017 in order to model the electrical energy consumption in Turkey genetic algorithm for linear and quadratic forms and has been tested Anfis triangles and Gaussian membership functions. A hypothesis test was then conducted to determine whether there was a significant difference between the predicted values determined by the GA and ANFIS methods and the actual electricity consumption values. Linear model for GA, triangular membership function for Anfis model yielded successful results. In the linear model R2 value for the method GA %99,2 values and mape 3.2%; ANFIS method for triangular Membership function in the model the R2 value is %95,5 MAPE value and 3.9% have been identified as. As a result, GA and ANFIS established models can be used to estimate electricity consumption.
Benzer Tezler
- Türkiye'nin kısa dönemli saatlik bazda elektrik tüketiminin yapay zeka teknikleri kullanılarak tahmin edilmesi
Short-term electricity load forecasting of Turkey using artificial intelligence technics
VOLKAN ATEŞ
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT LÜY
DOÇ. DR. NECAATTİN BARIŞÇI
- Metasezgisel algoritmalar tabanlı enerji talep optimizasyonu
Energy demand optimization based on metaheuristic algorithms
EMRE ELMACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ŞEKKELİ
- Yenilenebilir enerji planlaması için bütünleşik çok amaçlı bir karar modeli önerisi
An integrated multi-objective decision model for renewable energy planning
BEYZANUR ÇAYIR ERVURAL
Doktora
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN EVREN
- Türkiye elektrik enerjisi talep tahmini için ağaç-tohum programlama yaklaşımı
Tree-seed programming for estimation of Turkey electricity demand
PARVANA YUNUSOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA SERVET KIRAN
- Multi-objective evolutionary optimization of photovoltaic glass for thermal, daylight, and energy consideration
Fotovoltaik camın termal, gün ışığı ve enerji bakımından çok amaçlı evrimsel optimizasyonu
AYBÜKE TAŞER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mimarlıkİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA TUĞÇE KAZANASMAZ
DOÇ. DR. BAŞAK KUNDAKCI KOYUNBABA