Derin öğrenme yöntemleriyle karşılaştırmalı elektrik enerjisi üretim tahminleri
Comparative electrical energy production estimates with deep learning methods
Yazar: MEHMET ALİ ARSLAN
Danışman: DOÇ. ZEYDİN PALA
Muş Alparslan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Nükleer Enerji ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Enerji = Energy
Dizin: Biyokütle enerjisi = Biomass energy ; Elektrik enerji sistemleri = Electrical energy systems ; Güneş enerjisi sistemleri = Solar energy systems ; Sürdürülebilir enerji = Sustainable energy ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yazılım mühendisliği = Software engineering ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy

Özet:
Bu çalışmada, altı farklı ülke için nükleer enerjiden elektrik üretimi analiz edilmiştir. Bu ülkeleri
ABD, Fransa, Japonya, Güney Kore, Rusya ve Çin olarak sıralayabiliriz. Çalışmada kullanılan veri
setleri, Our World in Data kaynağından elde edilmiş olup, her ülkenin nükleer enerji üretim süreçlerine
ilişkin uzun vadeli verilere dayanmaktadır. Araştırmanın önemi, nükleer enerjinin elektrik üretimindeki
rolünü ve ülkeler arasındaki üretim farklarını ortaya koyarak enerji politikaları ve stratejileri hakkında
önemli bilgiler sunmasıdır. Bu tür kapsamlı bir analiz, enerji sektörü için kritik kararların alınmasına
yardımcı olabilir ve gelecekteki enerji üretim trendlerinin öngörülmesine katkı sağlayabilir.
Çalışmanın yeniliği, hem istatistiksel hem de derin öğrenme modellerini kullanarak nükleer
enerji üretim tahminlerinin yapılmasında yatmaktadır. Kullanılan modeller arasında Naive, SES,
Auto.Arima, Holt-Winters, ETS, Thetaf, NNETAR ve MLP gibi yöntemler bulunmaktadır. Bu modellerin
performansı, RMSE, MAE ve MAPE gibi metriklerle değerlendirilmiştir. Analiz sonuçları, her ülke için
en uygun modelin farklı olduğunu göstermiştir; örneğin, ABD için NNETAR modeli en başarılı sonuçları
verirken, Fransa için Thetaf modeli öne çıkmıştır. Bu durum, her ülkenin enerji üretim dinamiklerinin
farklı olduğunu ve bu nedenle model seçiminde dikkatli olunması gerektiğini göstermektedir.
Çalışmanın literatüre katkısı, nükleer enerji üretiminin analizi ve tahmininde kullanılan model
çeşitliliği ve bu modellerin farklı ülkeler üzerindeki performansının incelenmesiyle belirginleşmektedir.
Enerji üretiminde kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması, politika yapıcılar ve araştırmacılar için değerli
bilgiler sunmaktadır. Ayrıca, bu çalışmada elde edilen bulgular, enerji güvenliği ve sürdürülebilirlik
konularında önemli çıkarımlar yapılmasına imkân tanımaktadır.
Genel olarak, bu araştırma, enerji sektöründeki modelleme çalışmalarına önemli bir katkı
sağlayarak, gelecekteki enerji üretim trendlerini daha doğru bir şekilde tahmin etmeye yardımcı
olabileceğine inanılmaktadır.

Abstract:
In this study, electricity production from nuclear energy was analyzed for six different countries.
We can list these countries as the USA, France, Japan, South Korea, Russia and China. The data sets used
in the study were obtained from the Our World in Data resource and are based on long-term data on each
country's nuclear energy production processes. The importance of the research is that it provides
important information about energy policies and strategies by revealing the role of nuclear energy in
electricity production and the production differences between countries. Such a comprehensive analysis
can help make critical decisions for the energy sector and contribute to predicting future energy
production trends.
The novelty of the study lies in making nuclear energy production predictions using both
statistical and deep learning models. Among the models used are methods such as Naive, SES,
Auto.Arima, Holt-Winters, ETS, Thetaf, NNETAR and MLP. The performance of these models was
evaluated with metrics such as RMSE, MAE and MAPE. The analysis results showed that the most
appropriate model for each country is different; For example, while the NNETAR model gave the most
successful results for the USA, the Thetaf model stood out for France. This shows that the energy
production dynamics of each country are different and therefore care should be taken in model selection.
The contribution of the study to the literature becomes evident by examining the variety of
models used in the analysis and forecasting of nuclear energy production and the performance of these
models on different countries. Comparing the methods used in energy production provides valuable
information for policy makers and researchers. Additionally, the findings obtained in this study allow
important inferences to be made on energy security and sustainability issues.
Overall, it is believed that this research can help predict future energy production trends more
accurately, making a significant contribution to modeling studies in the energy sector.