You are here

Home » Content

Yapay Sinir Ağları ile Tr81 Bölgesi Yıllık Elektrik Enerjisi Tüketiminin Tahmini

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

Journal Name:

  • Bilge International Journal of Science And Technology Research

Publication Year:

  • 2017

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
In this study, the annual electricity consumption estimate of the TR81 region (Zonguldak, Karabük, Bartın) was made using by artificial neural networks (ANN). As ANN model input population, import, export and building area datas were used to estimate electricity consumption in the region. The estimation performance of the generated ANN model was investigated by calculating mean square error, mean absolute error and correlation coefficient. According to the result, ANN model to estimate the electricity consumption of the TR81 region was observed is valid and provided high accuracy. Using these proved ANN model, TR81 regional electricity consumption forecast has been realized belonging to years 2016-2020. Thus, it is believed that the study done will help the energy investment projects to be carried out or planned in the future.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
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.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-yapay-sinir-aglari-ile-tr81-bolgesi-yillik-elektrik-enerjisi-tuketiminin-tahmini.pdf
  • 1
59
64
  • Turkish

REFERENCES

References: 

Demirel, Ö., Kakilli, A., Tektaş, M. (2010). Anfis ve Arma Modelleri İle Elektrik Enerjisi Yük Tahmini, Journal of The Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 25(3): 601-610.
Es, H.A., Kalender F.Y., Hamzaçebi, C. (2014). Yapay Sinir Ağları İle Türkiye Net Enerji Talep Tahmini, Journal of The Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 29(3):495-504.
Eşiyok, E.A., Hocaoğlu, T., Dumanlı, M. (1995). Güç Sistemlerinde Yapay Sinir Ağları İle Yük Tahmini Analizi, Elektrik Mühendisliği 6. Ulusal Kongresi, s 69-72., Bursa.
Fausett, L. (1994). Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications, Prentice Hall, New Jersey.
Hamzaçebi, C., Kutay, F. (2004). Yapay Sinir Ağları İle Türkiye Elektrik Enerjisi Tüketiminin 2010 Yılına Kadar Tahmini, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19(3):227-233.
Karacasu, Ö., Hocaoğlu, M.H. (2003). Yapay Sinir Ağları ile Gaziantep Yöresi İçin Yük Tahmini Analizi, TAINN’03 XII. International Turkish Symposium on Artificial Intelligence and Neural Networks, Çanakkale.
Mahmutoğlu, M., Öztürk, F. (2015). Türkiye Elektrik Tüketimi Öngörüsü ve Bu Kapsamda Geliştirilebilecek Politika Önerileri, EY International Congress on Economics II, Europa and Global Economic Rebalancing, Ankara.
Toker, A.C., Korkmaz, O. (2011). Türkiye Kısa Süreli Elektrik Talebinin Saatlik Olarak Tahmin Edilmesi, II. Elektrik Tesisat Ulusal Kongresi, İzmir.
TÜİK, (2015). Türkiye İstatistik Kurumu, Bölgesel göstergeler, TR81-Zonguldak, Karabük,
201620172018201920204.24.44.64.855.2x 106YılElektrik Enerjisi Tüketimi (
MWh) Hesaplanan Tüketim ÖngörüsüYSA Tüketim Öngörüsü
Bilge International Journal of Science and Technology Research 2017, 1(Special Issue)): 59-64
64
Bartın Bölgesi Nüfus, İthalat, İhracat, Bina Yüzölçümü ve Elektrik Tüketimi İstatistikleri, (Erişim Tarihi: 26.11.2016).
Yalçınöz, T., Herdem, S., Eminoğlu, U. (2002). Yapay Sinir Ağları ile Niğde Bölgesinin Elektrik Yük Tahmini, ELECO’2002 Elektrik, Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, s 25-29., Bursa.
Yiğit, V. (2011). Genetik Algoritma ile Türkiye Net Elektrik Enerjisi Tüketiminin 2020 Yılına Kadar Tahmini, International Journal of Engineering, 3(2):37-41.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com