Box-Jenkins ve makine öğrenimi yaklaşımları ile rüzgar enerjisinden üretilen elektrik zaman serilerinin modellenmesi
Modeling time series of electricity generated from wind energy using box-Jenkins and machine learning approaches
- Tez No: 919185
- Danışmanlar: PROF. DR. YILMAZ AKDİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Ekonomik zaman serisi, Economic time series
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Enerji, ekonomik açıdan, özellikle elektrik üretimindeki gerekliliğinden dolayı kritik önem taşıyan bir kaynaktır. Enerji, pek çok doğal kaynaktan üretilmesine karşın, bu kaynaklardan bazıları hem çevre üzerinde tehlike oluşturmaktadır hem de miktarları sınırlı olduğu için ekonomik sürdürülebilirlik açısından yetersiz kalmaktadır. Dolayısıyla, yenilenebilir enerji, özellikle rüzgar enerjisi elektrik üretimi için önemi gittikçe anlaşılan kaynaklar olarak ön plana çıkmaktadır. Bu enerji türünün elektrik üretiminde yaygınlaşmasının önündeki en önemli engellerden biri, üretimin doğal süreçlere bağlı olmasından dolayı öngörülememesidir. Bu çalışmada, bahsedilen bu sorunun önüne geçebilmek için, rüzgar enerjisinden üretilen elektrik miktarının oluşturduğu zaman serilerinin Box-Jenkins, periodogram analizi ve makine öğrenmesi modellerinin beraber kullanılması yoluyla öngörülmesi amaçlanmaktadır. Bu çalışmanın sonucunda, rüzgar enerjisi kullanılarak üretilen elektrik miktarı, Box-Jenkins yöntemiyle iki yıllık bir vade için başarılı bir şekilde öngörülebilmiştir. Periodogram analizinin makine öğrenmesi yöntemleriyle beraber kullanması sonucunda hem daha uzun vadeli öngörü yapılabilmiş, hem de algoritmik karmaşıklık düşürülebilmiştir.
Özet (Çeviri)
Energy is a resource of critical economic importance, especially due to its necessity in electricity production. Although energy is produced from many natural resources, some of these resources pose a danger to the environment and are insufficient in terms of economic sustainability because their quantities are limited. Therefore, renewable energy, especially wind energy, comes to the fore as increasingly important sources for electricity production. One of the most important obstacles to the widespread use of this type of energy in electricity production is that production cannot be predicted because it depends on natural processes. In order to prevent this problem, this study aims to predict the time series of the amount of electricity produced from wind energy by using Box-Jenkins, periodogram analysis and machine learning models together. As a result of this study, the amount of electricity produced using wind energy could be successfully predicted for a two-year horizon using the Box-Jenkins method. As a result of using periodogram analysis together with machine learning methods, longer-term predictions can be made and algorithmic complexity can be reduced.
Benzer Tezler
- Türkiye'deki konut sorununun çözümünde endüstrileşmiş yapım yöntemlerinin yeri ve hücre sistemi ile yapılan tasarımda değişebilirliğe yönelik bir çalışma
A Study on the importance of the industrialized building methods in handling the housing problem in Turkey and the changeability in the box-unit design
NEJDET TANATMIŞ
- Bitki koruma ilaçlarının çevreye etkisinin nükleer yöntemlerle araştırılması
Research on the behaviour of the pesticide in the environmont by nuclear techniques
KIYMET GÖZEK
- Kutu kesitli kirişlerin eğilme, burulma ve bozulma etkilerine göre analizi
Başlık çevirisi yok
AHMET BUDAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAN SUNGUR
