Kısa süreli Türkiye dağıtılan elektrik tahmini /
Yazar: ASİLHAN MEHMET NACAR
Danışman: PROF. DR. NURİ BİNGÖL
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Enerji = Energy

Özet:
Enerji tüketiminin tahmin edilmesi, Türkiye'nin enerji kaynaklarını etkin bir biçimde yönetmesi ve istikrarlı bir enerji kaynağı sağlaması için önemlidir. Bu tahminler, enerji maliyetlerini düşürme, yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımını optimize etme ve enerji verimliliğini artırma konusunda kritik bir role sahiptir. Bu alanda, yapay zeka ve makine öğrenmesi teknikleri, enerji tüketiminde daha doğru tahminler yapma potansiyeli ile ön plana çıkmaktadır.
Son dönemlerde artan elektrik talebine karşı Türkiye, enerji stratejilerini gözden geçirmekte, yeni enerji santrallarına yatırım yapma, yenilenebilir enerji payını artırma ve enerji verimliliğini iyileştirme kararları almaktadır. Bu süreçte, yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonu ve dağıtılmış enerji kaynaklarının (DEK'ler) güç şebekesine dahil edilmesi gibi zorluklarla karşılaşılmaktadır. Bu durum, enerji tüketimini ve DEK'lerin çıktısını daha doğru tahmin etmek için makine öğrenmesi ve yapay zeka tekniklerinin etkin bir şekilde kullanılmasını gerektirir.
Bu çalışmada, enerji tüketim tahmininde makine öğrenmesi tekniklerinin etkinliği analiz edilmekte ve bu tekniklerin mevcut tahmin yöntemlerine göre üstünlükleri araştırılmaktadır. Farklı algoritmaların performansları karşılaştırılmakta ve en uygun modelin seçimi üzerinde durulmaktadır. Ayrıca, bir istifleme yaklaşımı kullanılarak çeşitli makine öğrenmesi modelleri bir araya getirilerek performansın daha da artırılması hedeflenmektedir. Bu çalışmanın amacı, enerji tüketim tahminlerindeki doğruluğu artırmak ve Türkiye'nin sürdürülebilir enerji hedeflerine ulaşmasına yardımcı olmaktır. Bu yaklaşım, Türkiye'nin enerji yönetimini daha bilimsel, etkin ve geleceğe yönelik bir temel üzerine oturtmayı amaçlamaktadır.

Anahtar Kelimeler: Enerji tüketim tahmini, Makine öğrenmesi, Yapay zeka, İstifleme

Abstract:
Estimating energy consumption is important for Turkey to manage its energy resources effectively and to provide a stable energy supply. These forecasts play a critical role in reducing energy costs, optimizing the use of renewable energy sources and increasing energy efficiency. In this field, artificial intelligence and machine learning techniques come to the fore with the potential to make more accurate predictions in energy consumption.
Against the recently increasing electricity demand, Turkey is reviewing its energy strategies, making decisions to invest in new power plants, increase its share of renewable energy and improve energy efficiency. Challenges are encountered in this process, such as the integration of renewable energy sources and the incorporation of distributed energy sources (DEKs) into the power grid. This requires effective use of machine learning and artificial intelligence techniques to more accurately predict energy consumption and output of DEKs.
In this study, the efficiency of machine learning techniques in energy consumption estimation is analyzed and the advantages of these techniques over existing estimation methods are investigated. The performances of different algorithms are compared and the selection of the most suitable model is emphasized. It is also aimed to further increase performance by combining various machine learning models using a stacking approach. The aim of this study is to increase the accuracy of energy consumption estimates and to help Turkey reach its sustainable energy targets. This approach aims to place Turkey's energy management on a more scientific, effective and future-oriented basis.

Keywords: Energy consumption forecasting, Machine learning, Artificial intelligence, Stacking