ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİNİN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ; ÖRÜNTÜLER, EĞİLİMLER, YÖNELİMLER

Menekşe Yeşim Çakirli; Ersin Namlı

doi:10.38120/banusad.1580979

ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİNİN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ; ÖRÜNTÜLER, EĞİLİMLER, YÖNELİMLER

Öz

Bu çalışma, elektrik tüketim tahminlemesinde kullanılan makine öğrenmesi, derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme yöntemlerinin uygulandığı çalışmaların incelendiği bibliyometrik bir literatür taramasıdır. Bu kapsamda, Web of Science veri tabanındaki elektrik tüketim tahmini alanında 2015 ile 2024 yıllarını kapsayan 10 yıllık bir zaman diliminde yayınlanmış 481 makale incelenmiştir. Verilerin incelenmesinde R-Studio programının Bibliometrix paketinden faydalanılırken sonuçlar performans analizi sonuçları ve bilimsel haritalama sonuçları olmak üzere iki temel başlık altında toplanmıştır. Çalışma dahilinde yalnızca makale türündeki yayınlar incelenmiş, en üretken ülke Çin olurken en çok atıf alan yazar Bodis ve en fazla yayın yapan kurum Huazhong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi olmuştur. Ülke genelinde ilgili kriterleri sağlayan altı çalışma ile Türkiye yirminci sırada yer almıştır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Abdelaziz, A., Santos, V., & Dias, M. S. (2021). Machine learning techniques in the energy consumption of buildings: A systematic literature review using text mining and bibliometric analysis. Energies, 14(22), 7810.
Ajibade, S. S. M., Bashir, F. M., Dodo, Y. A., Dayupay, J. P., De La Calzada, L. M., & Adediran, A. O. (2023, October). Application of Machine Learning in Energy Storage: A Scientometric Research of a Decade. In International Conference on Information and Software Technologies (pp. 124-135). Cham: Springer Nature Switzerland.
Alagumalai, A., Mahian, O., Aghbashlo, M., Tabatabaei, M., Wongwises, S., & Wang, Z. L. (2021). Towards smart cities powered by nanogenerators: Bibliometric and machine learning–based analysis. Nano Energy, 83, 105844.
Assouline, D., Mohajeri, N., & Scartezzini, J. L. (2017). Quantifying rooftop photovoltaic solar energy potential: A machine learning approach. Solar Energy, 141, 278-296.
Bedi, J., & Toshniwal, D. (2019). Deep learning framework to forecast electricity demand. Applied energy, 238, 1312-1326.
Bódis, K., Kougias, I., Jäger-Waldau, A., Taylor, N., & Szabó, S. (2019). A high-resolution geospatial assessment of the rooftop solar photovoltaic potential in the European Union. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 114, 109309.
Bouktif, S., Fiaz, A., Ouni, A., & Serhani, M. A. (2018). Optimal deep learning lstm model for electric load forecasting using feature selection and genetic algorithm: Comparison with machine learning approaches. Energies, 11(7), 1636.
Carlucci, S., De Simone, M., Firth, S. K., Kjærgaard, M. B., Markovic, R., Rahaman, M. S., ... & Van Treeck, C. (2020). Modeling occupant behavior in buildings. Building and Environment, 174, 106768.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Doğal Kaynaklar Ekonomisi

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Menekşe Yeşim Çakirli ^*
0000-0002-2081-3311
Türkiye

Ersin Namlı
0000-0001-5980-9152
Türkiye

Erken Görünüm Tarihi

28 Haziran 2025

Yayımlanma Tarihi

30 Haziran 2025

Gönderilme Tarihi

7 Kasım 2024

Kabul Tarihi

30 Aralık 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2025 Cilt: 8 Sayı: 1

DOI

https://doi.org/10.38120/banusad.1580979

IZ

https://izlik.org/JA25MU59AJ

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Çakirli, M. Y., & Namlı, E. (2025). ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİNİN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ; ÖRÜNTÜLER, EĞİLİMLER, YÖNELİMLER. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 8(1), 23-43. https://doi.org/10.38120/banusad.1580979

AMA

1.Çakirli MY, Namlı E. ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİNİN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ; ÖRÜNTÜLER, EĞİLİMLER, YÖNELİMLER. BANÜSAD. 2025;8(1):23-43. doi:10.38120/banusad.1580979

Chicago

Çakirli, Menekşe Yeşim, ve Ersin Namlı. 2025. “ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİNİN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ; ÖRÜNTÜLER, EĞİLİMLER, YÖNELİMLER”. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi 8 (1): 23-43. https://doi.org/10.38120/banusad.1580979.

EndNote

Çakirli MY, Namlı E (01 Haziran 2025) ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİNİN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ; ÖRÜNTÜLER, EĞİLİMLER, YÖNELİMLER. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi 8 1 23–43.

IEEE

[1]M. Y. Çakirli ve E. Namlı, “ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİNİN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ; ÖRÜNTÜLER, EĞİLİMLER, YÖNELİMLER”, BANÜSAD, c. 8, sy 1, ss. 23–43, Haz. 2025, doi: 10.38120/banusad.1580979.

ISNAD

Çakirli, Menekşe Yeşim - Namlı, Ersin. “ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİNİN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ; ÖRÜNTÜLER, EĞİLİMLER, YÖNELİMLER”. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi 8/1 (01 Haziran 2025): 23-43. https://doi.org/10.38120/banusad.1580979.

JAMA

1.Çakirli MY, Namlı E. ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİNİN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ; ÖRÜNTÜLER, EĞİLİMLER, YÖNELİMLER. BANÜSAD. 2025;8:23–43.

MLA

Çakirli, Menekşe Yeşim, ve Ersin Namlı. “ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİNİN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ; ÖRÜNTÜLER, EĞİLİMLER, YÖNELİMLER”. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, c. 8, sy 1, Haziran 2025, ss. 23-43, doi:10.38120/banusad.1580979.

Vancouver

1.Menekşe Yeşim Çakirli, Ersin Namlı. ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİNİN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ; ÖRÜNTÜLER, EĞİLİMLER, YÖNELİMLER. BANÜSAD. 01 Haziran 2025;8(1):23-4. doi:10.38120/banusad.1580979