Yazar "Yunusova, Parvana" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    Türkiye elektrik enerjisi talep tahmini için ağaç-tohum programlama yaklaşımı
    (Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019) Yunusova, Parvana; Kıran, Mustafa Servet
    Enerji yaşamın sürdürülebilmesi için en önemli etkenlerden biridir. Bir ülkenin ekonomik, sosyal, teknolojik gelişiminde önemli bir yere sahiptir. Son on yılda dünya genelinde enerji tüketiminin üssel olarak arttığı durumu, giderek artan dünya nüfusunu, yaşam standartlarını göz önünde bulundurursak enerji talep yönetimi bir global problem olarak ortaya çıkmaktadır. Bundan dolayı enerji modellerinin geliştirilmesi enerji yönetiminde en önemli faktörlerden biridir. Çünkü iyi bir enerji modeli, verimli enerji planlamasına, enerji tahminine, enerji kaynaklarının optimizasyonuna yardımcı olmaktadır. Fakat, enerji tüketimine etki eden çok sayda faktör ve onların belirsizlikleri nedeniyle, enerji talebi için kesin bir fiziksel model oluşturmak mümkün değildir. Bu nedenle, enerji talebi; iklim faktörlerinin, çalışma koşullarının, vb. enerji tüketimine etki eden diğer faktörlerin tüketime etkisini tanımlayan istatiksel modellere dayanarak hesaplanmaktadır. Modellemede son zamanlarda yapay zeka teknikleri de geniş olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'nin elektrik enerjisi tüketimi modellenmesi için yapay zeka tekniği olarak Ağaç-tohum algoritmasının (Tree-seed algorithm- TSA) otomatik programlama için sunulan yeni versiyonu Ağac-tohum programlaması( Tree-seed programming- TSp) kullanılmıştır. TSA, ağaç ve onların tohumları arasındakı ilişkiden esinlenerek, popülasyon tabanlı, sezgisel algoritma olarak 2015 yılında sürekli optimizasyon problemlerinin çözümü için sunulmuştur. TSA'nın genişletilmiş versiyonu olarak TSp, çözüm temsili için ağaç tabanlı çarpazlama kullanan otomatik programlama yaklaşımıdır. TSp'yi geliştirmek için doğrusal kodlama ve gelişen kurallar ağaç kodlamasına göre değiştirilmiştir. TSp, önce sembolik regresyon problemleri üzerinde test edilip, verimliliği ve performansı değerlendirilmiştir. Bazı fonksiyonlar üzerinde iyi sonuçlar elde eden TSp farklı problemler için uygulanabilir bir yaklaşım olduğunu göstermiştir. TSp, elektrik enerjisi modellenmesi için gayrisafi yurtiçi hasıla (gross domestic product- GDP), nüfus, ithalat, ihracat indikatörlerinin 1992-2016 yılları arasındakı verileri üzerinde uygulanmıştır. TSp'nin performans değerlendirmesi için otomatik programlama yöntemi olan GP aynı problem için uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar TSp nin hem eğitim, hem de test verisi üzerinde GP ile kıyasda daha iyi sonuçlar elde etdiğini göstermektedir. Daha sonra TSp uygulanarak elde edilen nihai elektrik enerjisi tüketim modeli iki senaryo altında 2017-2025 yılları için tahmin problemine uygulanmıştır.