Türkiye'de enerji talebini tahmin etmek için doğrusal form kullanarak GSA (Yerçekimi Arama Algoritması) ve IWO (Yabani Ot Optimizasyon Algoritması) tekniklerinin uygulanması
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2018
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışma, Türkiye'deki ekonomik göstergelere dayalı enerji talep tahmini ile ilgilidir. Enerji talebini tahmin etmek için Yerçekimi Arama Algoritması (GSA) ve Yabani Ot Algoritması (IWO) tekniklerine dayanan iki farklı model önerilmektedir. GSA yöntemi, Newton’un hareket ve yerçekimi kanunlarından esinlenerek geliştirilmiş sezgisel optimizasyon algoritmasıdır. IWO algoritması ise doğadaki yabani otların istilacı karakterlerinden esinlenen, evrimsel bir optimizasyon algoritmasıdır. GSA ve IWO yöntemlerine dayalı enerji talep modelleri, gayri safi yurtiçi hâsıla (GSYİH), nüfus, ithalat ve ihracat verilerini giriş parametresi şeklinde kullanan bir model olarak önerilmektedir. Önerilen yöntemler doğrusal regresyon modeli kullanılarak geliştirilmiştir. Türkiye’nin gelecekteki enerji talebi ise üç farklı senaryo altında tahmin edilmektedir. Önerilen tahmin modellerinden elde edilen deneysel sonuçlar karşılaştırmalı olarak verilmiştir. 1979 ve 2005 yılları arasındaki veriler kullanılarak gerçekleştirilen tahmin modelinde IWO literatürdeki diğer yöntemlerle de kıyaslanmış ve IWO yöntemi en yüksek performansı verdiği görülmüştür. 1979 ve 2011 yılları arasındaki tüm veri seti kullanılarak gerçekleştirilen tahmin modelinde ise GSA, IWO yöntemiyle karşılaştırılmış ve GSA daha iyi bir performans elde etmiştir.
This paper deals with energy demand forecast based on economic indicators in Turkey. Two different models based on the Gravity Search Algorithm (GSA) and Invasive Weed Optimization Algorithm (IWO) techniques are proposed to estimate energy demand. GSA is heuristic optimization algorithm inspired by Newton's laws of motion and gravity. The IWO algorithm is an evolutionary optimization algorithm inspired by the invasive characters of weeds in the wild. Energy demand models based on GSA and IWO methods are proposed using gross domestic product (GDP), population, import and export data as input parameters. Proposed methods are developed using linear regression model. Turkey's future energy demand is estimated under three different scenarios. The experimental results obtained by prediction models are given comparatively. In the prediction model using data between 1979 and 2005, IWO is compared with other methods in the literature and IWO method shows the highest performance. However, in the forecasting model obtained using the entire data set between 1979 and 2011, GSA is compared with the IWO method and GSA achieves better performance than IWO.
This paper deals with energy demand forecast based on economic indicators in Turkey. Two different models based on the Gravity Search Algorithm (GSA) and Invasive Weed Optimization Algorithm (IWO) techniques are proposed to estimate energy demand. GSA is heuristic optimization algorithm inspired by Newton's laws of motion and gravity. The IWO algorithm is an evolutionary optimization algorithm inspired by the invasive characters of weeds in the wild. Energy demand models based on GSA and IWO methods are proposed using gross domestic product (GDP), population, import and export data as input parameters. Proposed methods are developed using linear regression model. Turkey's future energy demand is estimated under three different scenarios. The experimental results obtained by prediction models are given comparatively. In the prediction model using data between 1979 and 2005, IWO is compared with other methods in the literature and IWO method shows the highest performance. However, in the forecasting model obtained using the entire data set between 1979 and 2011, GSA is compared with the IWO method and GSA achieves better performance than IWO.
Açıklama
DOI: 10.15317/Scitech.2018.150
Anahtar Kelimeler
Enerji talebi, Enerji talep tahmini, Optimizasyon, Energy demand, Energy demand forecasting, Optimization, Yerçekimi arama algoritması, Yabani ot algoritması, Gravity search algorithm, Invasive weed optimization algorithm
Kaynak
Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
6
Sayı
Künye
Koç, İ., Nureddin, R., Kahramanlı, H. (2018). Türkiye'de enerji talebini tahmin etmek için doğrusal form kullanarak GSA (Yerçekimi Arama Algoritması) ve IWO (Yabani Ot Optimizasyon Algoritması) tekniklerinin uygulanması. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6, (4), 529-543.
