OECD ülkelerinin yenilenebilir enerji tüketim oranlarının makine öğrenmesi yöntemleriyle tahmin edilmesi
Prediction of renewable energy consumption rates of OECD countries with machine learning techniques
Yazar: ÖZLEM KURU SÖNMEZ
Danışman: DOÇ. DR. EMRE YAKUT
Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Enerji = Energy ; Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Extreme Gradient Boosting = Extreme Gradient Boosting ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy

Özet:
Enerji artan nüfus, üretim ve teknoloji gelişimi ile en önemli problemlerden biri 
olmaya devam etmektedir. Enerji üretiminde kullanılan kaynakların yenilenebilir 
olmayan kısmının kıt kaynak oluşu, bazı güçler tarafından kontrol edilebilir oluşu, iklim 
değişimine sebep olması, insan sağlığına zararlı etkilere sahip oluşu gibi olumsuz 
etkileri nedeniyle yenilenebilir kaynaklara yönelim devam etmektedir. Enerji kaynakları 
arasındaki geçiş eskisi kadar yavaş olmasa da hala tam geçiş sağlanabilmiş değildir. 
Ekonomik, doğal ve teknolojik nedenlerle yenilenebilir enerjiye tam geçişte problemler 
yaşansa da bu anlamda gösterilen çabalar kayda değer niteliktedir. 
Yenilenebilir enerji tüketiminin toplam enerji tüketimindeki payının tahmin 
edilmesi, hem gelecekte kullanılacak kaynakların planlanması hem de halihazırda 
kullanılan kaynakların etkin yönetimi için önemlidir. Bu tez çalışmasında OECD 
ülkelerinin toplam enerji tüketimindeki yenilenebilir enerji tüketiminin payının makine 
öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi, bu tahmine yönelik önemli değişkenlerin 
belirlenmesi ve optimum değişken sayısının belirlenmesi amaçlanmıştır. Makine 
öğrenmesi yöntemlerinden YSA, DVM, XGBoost ve MARS yöntemlerinin kullanıldığı 
bu çalışmada elde edilen öngörü değerlerine yönelik RRMSE, R2
, VK, MSE, ve MAPE 
istatistiki performans ölçütleri kullanılarak LOPCOW, PROMETHEE II, MAIRCA ve 
VIKOR ÇKKV yöntemleri ile en başarılı algoritmanın tespit edilmesi amaçlanmıştır.
Sonuç olarak XGBoost algoritmasının kullanılan algoritmalar arasında en başarılı 
tahmini gerçekleştirdiği anlaşılmıştır. Ayrıca başarılı modellerin incelenmesi sonucunda 
yenilenebilir enerji tüketiminin toplam enerji tüketimindeki payının tahmin edilmesi 
aşamasında düzenleyici kalite, hizmetlerin katma değeri, askeri harcamalar, mal ticareti, 
CO2 emisyonu, enerji kullanımı ve ülke yüzey alanı değişkenlerinin modellere katkı sağladığı anlaşılmıştır. Bu anlamda tüm modellerde kullanılan ve tahminler için önemli 
olan değişkenlerin CO2 emisyonu ve ülke yüzey alanı olduğu belirlenmiştir. Çalışmanın 
sonuçlarında ilgili değişkenlerin kullanıldığı çalışmalardan örnekler sunulmuş ve 
yenilenebilir enerji tüketiminin artırılmasına yönelik olarak gerçekleştirilebileceklere 
değinilmiştir. Ayrıca elde edilen bulgular ve literatür araştırması sonucunda gelecekte 
araştırılabilecek çalışma alanlarına dair öneriler sunulmuştur.

Abstract:
The issue of energy remains one of the biggest problems given the growing 
population, production and technological development. The ongoing shift towards 
renewable sources is attributed to the negative impacts of non-renewable sources 
used in energy production, such as their limited availability, vulnerability to control 
by certain authorities, their contribution to climate change and negative impacts on 
human health . Although the transition between energy sources is no longer as slow 
as before, a complete transition has not yet been achieved. Despite the challenges of 
fully transitioning to renewable energy for economic, natural and technological 
reasons, the efforts in this regard are remarkable. 
Estimating the share of renewable energy consumption in total energy 
consumption is crucial both for planning future resources and for effectively 
managing current resources. In this thesis study, it is aimed to estimate the share of 
renewable energy consumption in the total energy consumption of OECD countries 
with machine learning methods, to determine the important variables for this 
estimation and to determine the optimum number of variables. The study uses 
machine learning methods, artificial neural networks (YSA), support vector
machines (SVM), eXtreme gradient boosting (XGBoost) and multivariate adaptive 
regression splines (MARS). It was aimed to determine the most successful algorithm 
with LOPCOW, PROMETHEE II, MAIRCA and VIKOR MCDM methods by using 
RRMSE, R2, VK, MSE, and MAPE statistical performance criteria of the prediction 
values obtained from machine learning methods. As a result, it was understood that 
the XGBoost algorithm made the most successful prediction among the algorithms 
used.
In addition, when examining successful models, it becomes clear that in 
predicting the share of renewable energy consumption in total energy consumption, 
regulatory quality, value added of services, military expenditures, merchandise trade, 
carbondioxide emissions, energy consumption and land area all play a role will 
variables contribute to the models. Additionally, it was determined that the variables 
used in all models and important for predictions were carbondioxide emissions and 
country surface area. The study presents examples from previous research that have 
used these variables, discusses possible measures to increase renewable energy 
consumption, and provides suggestions for future research areas based on obtained 
findings and the literature review.