Seydişehir bölgesinin orta vadedeki elektrik enerjisi talebinin yapay zeka ile tahmini
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2015-05-08
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Elektrik enerjisi tüketimi toplumların gelişmişlik düzeyini gösteren bir parametredir. Ne var ki enerji kaynakları sınırsız değildir. Bu sebeple elektrik enerjisinin üretilmesi, iletilmesi, dağıtılması ve fiyatlandırılması bir plan dahilinde yapılmaktadır. Bu amaç doğrultusunda Enerji Piyasası Düzenleme ve Denetleme Kurumu (EPDK) kurulmuştur. EPDK enerji piyasası ile ilgili tüm faaliyetleri düzenler ve denetler. Enerji planlamalarında temel hedef abonelere kesintisiz kaliteli ve ekonomik bir elektrik enerjisinin sağlanmasıdır. Bunu sağlamanın ilk şartı da ileriye dönük enerji talep tahminlerinin yapılmasıdır. Gerçekçi yapılacak tahminler ile enerji sistemlerine yapılacak yatırım masrafları optimum düzeylerde tutulabilecektir. Bu çalışmada Seydişehir bölgesinin 2016 yılına kadar olan orta dönem elektrik enerjisi talep tahmini; regresyon analizi, yapay sinir ağı (YSA) ve uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) yöntemleri ile yapılmıştır. Oluşturulan tahmin modellerinde nüfus, sıcaklık, nem rüzgar ve enerji tüketim verileri kullanılmıştır. Tahmin modelleri, hata kriterlerine göre bir birleri ile karşılaştırılmış ve en uygun model olarak ANFIS yönteminde oluşturulan model bulunmuştur.
Electrical energy consumption is a parameter indicating the level of development of societies. However, energy resources are not unlimited. In this context, the production, transmission, distribution, and pricing of electricity should be within a plan. For this purpose, the Energy Market Regulatory and Supervisory Authority (EMRA) has been established. EMRA regulates and controls all activities related to the energy market. The main objective of energy planning is to ensure the continuous, quality and affordable electricity to subscribers. First requirement to ensure this objective is to make future energy demand forecasts. Energy system investment costs can be kept at an optimum level by making realistic estimates. In this study; medium-term forecast of electricity demand of Seydişehir by 2016 was performed with regression analysis, artificial neural network (ANN) and adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS) methods. Population, temperature, humidity, wind and energy consumption data were used over generated forecasting models. Prediction models were compared to each other based on error criteria, and the ANFIS model was found as the most suitable model.
Electrical energy consumption is a parameter indicating the level of development of societies. However, energy resources are not unlimited. In this context, the production, transmission, distribution, and pricing of electricity should be within a plan. For this purpose, the Energy Market Regulatory and Supervisory Authority (EMRA) has been established. EMRA regulates and controls all activities related to the energy market. The main objective of energy planning is to ensure the continuous, quality and affordable electricity to subscribers. First requirement to ensure this objective is to make future energy demand forecasts. Energy system investment costs can be kept at an optimum level by making realistic estimates. In this study; medium-term forecast of electricity demand of Seydişehir by 2016 was performed with regression analysis, artificial neural network (ANN) and adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS) methods. Population, temperature, humidity, wind and energy consumption data were used over generated forecasting models. Prediction models were compared to each other based on error criteria, and the ANFIS model was found as the most suitable model.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
ANFIS, Elektrik, Electricity, Regresyon, Regression, Talep tahmini, Demand estimation, Yapay sinir ağları, Artificial neural networks
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Sönmez, İ. (2015). Seydişehir bölgesinin orta vadedeki elektrik enerjisi talebinin yapay zeka ile tahmini. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.
