Türkiye Sanayi Elektrik Enerjisi Tüketiminin 2017-2023 dönemi için Yapay Sinir Ağları ile Tahmini
Öz
Ülkelerin gelişmesinde sanayinin büyük bir rolü olup geçmişten günümüze kadar sanayi faaliyetleri hız kesmeden ilerlemiştir. Bu gelişime ayak uyduran ülkeler ucuz hammaddeleri işleyip yüksek ücretlere satarak hazinelerini genişletmişlerdir. Endüstri 4.0 devriminin şafağında bu gelişimden geri kalınmaması gerekmekte olup gerek sanayi gerekse teknoloji birlikte geliştirilmelidir. Sanayileşmedeki en büyük ihtiyaçlardan biri elektrik enerjisi olup Türkiye’de elektrik enerjisi tüketiminin sanayi için oranları yıllara göre %40 ile %60 arasında değişmektedir. Bu oranlar düşünüldüğünde elektrik tüketiminin büyük bir payı sanayiye ait olup ileriye yönelik planlamaların yapılmasına kesinlikle ihtiyaç duyulmaktadır. Türkiye’nin Endüstri 4.0 ile birlikte gelecek planlarında elektrik enerjisi sıkıntısına düşmemesi için ileriye yönelik tahminleme ve buna uygun yeni tesislerin kurulumlarının planlanması gerekmektedir. Bu çalışmada, Türkiye’de 1970-2016 yıllarına ait sanayi için elektrik tüketimleri yapay sinir ağları ile modellenmiş olup elde edilen model daha sonra 2017-2023 yıllarındaki tüketimi tahmin etmek için kullanılmıştır. Yapay sinir ağı birisi-dışarıda çapraz doğrulama yöntemi ile test edilmiş olup elde edilen sonuçlara göre; ortalama karesel hataların karekökü değeri 8.99, ortalama mutlak yüzde hata %31.6 ve belirleme katsayısı ise 0.94 olarak elde edilmiş olup bu sonuçlar modelin iyi kurulduğunu ortaya koymaktadır. Ayrıca 2023 yılına kadar olan tahmin değerleri de Türkiye Elektrik İletim A.Ş. Genel Müdürlüğü’nün kendi tahminleri ile paralellik göstermektedir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Adom, P. K. & Bekoe, W. (2012). Conditional dynamic forecast of electrical energy consumption requirements in Ghana by 2020: a comparison of ARDL and PAM. Energy, 44(1), 367-380.
- Ahmad, A. S., Hassan, M. Y., Abdullah, M. P., Rahman, H. A., Hussin, F., Abdullah, H. & Saidur, R. (2014). A review on applications of ANN and SVM for building electrical energy consumption forecasting. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 33, 102-109.
- Akay, D. & Atak, M. (2007). Grey prediction with rolling mechanism for electricity demand forecasting of Turkey. Energy, 32(9), 1670-1675.
- Akyılmaz, O. & Ayan, T. (2006). Esnek hesaplama yöntemlerinin jeodezide uygulamaları. İTÜ Dergisi, 5(1), 261-268.
- Amber, K. P., Aslam, M. W. & Hussain, S. K. (2015). Electricity consumption forecasting models for administration buildings of the UK higher education sector. Energy and Buildings, 90, 127-136.
- Ambroise, C. & McLachlan, G.J. (2002). Selection bias in gene extraction on the basis of microarray gene-expression data. Proc. Nat. Acad. Sci. USA, 99(10), 6562-6566.
- Arisoy, I. & Ozturk, I. (2014). Estimating industrial and residential electricity demand in Turkey: A time varying parameter approach. Energy, 66, 959-964.
- Arslan, A. & İnce, R. (1996). The Neural network approximation to the size effect in fracture of cemetitious materials. Engineering Fracture Mechanics, 54(2), 249-261.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
30 Eylül 2019
Gönderilme Tarihi
12 Mart 2019
Kabul Tarihi
5 Temmuz 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 3 Sayı: 2
Cited By
PREDICTION OF TURKEY’S ELECTRICITY GENERATION BY SOURCES USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AND BIDIRECTIONAL LONG SHORT - TERM MEMORY
Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
https://doi.org/10.21923/jesd.870908Yapay Sinir Ağları ile Piyasa Takas Fiyatı Tahminlemesi
Deu Muhendislik Fakultesi Fen ve Muhendislik
https://doi.org/10.21205/deufmd.2021236708UYGUN NORMALİZASYON TEKNİĞİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI ANALİZİ ile OTOMOBİL SATIŞ TAHMİNLEMESİ
İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi
https://doi.org/10.33416/baybem.1001149Energy Management with Intelligent Plug and Socket
Gazi University Journal of Science
https://doi.org/10.35378/gujs.933310Energy efficiency by reducing throttling losses in hydraulic systems
Journal of Mechatronics and Artificial Intelligence in Engineering
https://doi.org/10.21595/jmai.2023.23011Türkiye İç Piyasasında Ulusal Çimento Talebinin Yapay Sinir Ağları ile Tahmini
Maliye Finans Yazıları
https://doi.org/10.33203/mfy.1297367Forecasting urban forest recreation areas in Turkey using machine learning methods
Journal of Scientific Reports-A
https://doi.org/10.59313/jsr-a.1457140Comparative Analysis of Electricity Consumption Forecast
Journal of Innovative Science and Engineering (JISE)
https://doi.org/10.38088/jise.1619782