Üretim tesisindeki günlük elektrik enerjisi tüketiminin regresyon analizi ve yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi ve karşılaştırılması
Estimation and comparison of daily electric energy consumption with regression analysis and artificial neural networks methods for the facility
Yazar: AYDIN DİZMENLER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE BAŞAK AYANA
İZMİR BAKIRÇAY ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Akıllı Sistemler Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy
Dizin: Doğrusal regresyon modelleri = Linear regression models ; Elektrik enerjisi = Electrical energy ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks

Özet:
Enerji faturaları bir işletmenin önemli maliyet kalemlerinden birisidir. Üretim 
kalitesi ve üretim miktarı düşüşüne yol açmadan, birim veya ürün miktarı başına enerji 
tüketiminin azaltılması işletmeler için enerji verimliliğini tanımlar. Gelişmişliğin bir 
göstergesi olarak değerlendirilen kişi başına düşen enerji tüketimi işletmeler için de 
üretimin boyutunu gösterir. Enerji tüketim tahmini; arz-talep dengesinin korunabilmesi, 
bütçe düzenlemeleri, enerji verimli çalışma ve sürdürülebilirlik, sera gazı emisyonu, 
karbon ayak izi ve çevrecilik konuları açısından işletmeler için önem arz etmektedir. Bu 
çalışmada Türkiye'de beyaz eşya ve elektronik eşya üretimi yapan bir üretim tesisinin 
günlük elektrik enerjisi tüketim değerlerini tahmin edebilmek için regresyon analizi ve 
yapay sinir ağları yöntemleri kullanılmıştır. Her iki yöntemde de girdi değerleri olarak 
günlük üretim sayıları ve günlük ortalama hava sıcaklıkları alınmıştır. Yöntemlerden 
hangisinin enerji tahmin uygulamalarında daha yüksek doğruluk oranıyla sonuç 
verdiğini tespit etmek amacıyla MSE (Mean Square Error) ve R-sq (Determinasyon 
katsayısı) değerleri hesaplanmıştır. Yapılan çalışma üretim tesislerinde enerji yönetimi 
ve doğru planlama için alternatif algoritmalar kullanılması açısından yenilik 
niteliğindedir.

Abstract:
Energy bills are one of the important cost items of a business. Reducing energy 
consumption per unit or product quantity without causing a decrease in production 
quality and production quantity defines energy efficiency for businesses. Energy 
consumption per capita, which is considered as an indicator of development, also shows 
the size of production for businesses. Energy consumption estimation; maintaining the 
supply-demand balance is important for businesses in terms of budget arrangements, 
energy efficient working and sustainability, greenhouse gas emissions, carbon footprint 
and environmentalism. In this study, regression analysis and artificial neural network 
methods were used to estimate the daily electrical energy consumption values of a 
production facility producing white goods and electronic goods in Turkey. In both 
methods, daily production numbers and daily average air temperatures were taken as 
input values. MSE (Mean Square Error) and R-sq (Determination coefficient) values 
were calculated in order to determine which of the methods gave results with higher 
accuracy in energy estimation applications. The study is an innovation in terms of using 
alternative algorithms for energy management and accurate planning in production 
facilities.