Araştırma Makalesi

Yapay Sinir Ağları ile Tr81 Bölgesi Yıllık Elektrik Enerjisi Tüketiminin Tahmini

Cilt: 1 Sayı: 1 25 Aralık 2017
Bilge International Journal of Science and Technology Research Kapak
Bilge International Journal of Science and Technology Research
PDF İndir
EN TR

Estimation Of Tr81 Area Yearly Electric Energy Consumption By Artificial Neural Networks

Öz

Bu çalışmada, TR81 (Zonguldak, Karabük, Bartın) bölgesinin yıllık elektrik enerjisi tüketim tahmini yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak yapılmıştır. Bölgedeki elektrik enerjisi tüketimini tahmin etmek için YSA modelinin girişi olarak nüfus, ithalat, ihracat ve bina yüzölçümü verileri kullanılmıştır. Oluşturulan YSA modelinin tahmin performansı ortalama karesel hata, ortalama mutlaka hata ve korelasyon katsayısı hesaplanarak incelenmiştir. Ortaya çıkan sonuca göre YSA modelinin TR81 bölgesinin elektrik tüketimi tahmini için geçerli olduğu ve yüksek doğruluk sağladığı tespit edilmiştir. Uygunluğu ispat edilen bu YSA modeli kullanılarak, 2016-2020 yıllarına ait TR81 bölgesi elektrik tüketim öngörüsü gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmanın, bölgede ileride yapılacak veya yapılması planlanan enerji yatırım projelerine yardımcı olacağına kanaat getirilmiştir.  

Anahtar Kelimeler

Ayrıntılar

Birincil Dil

İngilizce

Konular

Elektrik Mühendisliği

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Yasemin Kocadayi Bu kişi benim
Türkiye

Rukiye Uzun
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

25 Aralık 2017

Gönderilme Tarihi

9 Kasım 2017

Kabul Tarihi

24 Aralık 2017

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2017 Cilt: 1 Sayı: 1

IZ

https://izlik.org/JA64XR84WZ

Kaynak Göster

RIS / Bibtex
APA
Kocadayi, Y., Erkaymaz, O., & Uzun, R. (2017). Estimation Of Tr81 Area Yearly Electric Energy Consumption By Artificial Neural Networks. Bilge International Journal of Science and Technology Research, 1(1), 59-64. https://izlik.org/JA64XR84WZ
AMA
1.Kocadayi Y, Erkaymaz O, Uzun R. Estimation Of Tr81 Area Yearly Electric Energy Consumption By Artificial Neural Networks. bilgesci. 2017;1(1):59-64. https://izlik.org/JA64XR84WZ
Chicago
Kocadayi, Yasemin, Okan Erkaymaz, ve Rukiye Uzun. 2017. “Estimation Of Tr81 Area Yearly Electric Energy Consumption By Artificial Neural Networks”. Bilge International Journal of Science and Technology Research 1 (1): 59-64. https://izlik.org/JA64XR84WZ.
EndNote
Kocadayi Y, Erkaymaz O, Uzun R (01 Aralık 2017) Estimation Of Tr81 Area Yearly Electric Energy Consumption By Artificial Neural Networks. Bilge International Journal of Science and Technology Research 1 1 59–64.
IEEE
[1]Y. Kocadayi, O. Erkaymaz, ve R. Uzun, “Estimation Of Tr81 Area Yearly Electric Energy Consumption By Artificial Neural Networks”, bilgesci, c. 1, sy 1, ss. 59–64, Ara. 2017, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA64XR84WZ
ISNAD
Kocadayi, Yasemin - Erkaymaz, Okan - Uzun, Rukiye. “Estimation Of Tr81 Area Yearly Electric Energy Consumption By Artificial Neural Networks”. Bilge International Journal of Science and Technology Research 1/1 (01 Aralık 2017): 59-64. https://izlik.org/JA64XR84WZ.
JAMA
1.Kocadayi Y, Erkaymaz O, Uzun R. Estimation Of Tr81 Area Yearly Electric Energy Consumption By Artificial Neural Networks. bilgesci. 2017;1:59–64.
MLA
Kocadayi, Yasemin, vd. “Estimation Of Tr81 Area Yearly Electric Energy Consumption By Artificial Neural Networks”. Bilge International Journal of Science and Technology Research, c. 1, sy 1, Aralık 2017, ss. 59-64, https://izlik.org/JA64XR84WZ.
Vancouver
1.Yasemin Kocadayi, Okan Erkaymaz, Rukiye Uzun. Estimation Of Tr81 Area Yearly Electric Energy Consumption By Artificial Neural Networks. bilgesci [Internet]. 01 Aralık 2017;1(1):59-64. Erişim adresi: https://izlik.org/JA64XR84WZ