Yapay sinir ağları ile Türkiye'nin elektrik talep tahmini
Forecasting Turkey's electricity demand using artificial neural networks
Yazar: EBRU DOĞAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA YEŞİM KALENDER ÖKSÜZ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Enerji, bir maddenin ya da makinenin iş yapabilme yeteneğidir. Elektrik enerjisi ise, gerek ekonomik hayatın gerekse de günlük hayatın vazgeçilmez bir parçasıdır. Yaşamın devamı için sürekli olarak sağlanması gerekmektedir. Ayrıca üretilen elektrik enerjisinin depolanma imkanının olmaması ve anında tüketiminin sağlanması gerektiğinden arz-talep dengesinin korunması gerekmektedir. Enerji talebi; nüfus artışı, gelişen teknoloji ve sanayileşme gibi unsurlar nedeniyle her geçen gün artmaktadır. Talebin karşılanamaması da büyük sorunlara yol açmaktadır. Bu nedenle planlamalar yapılarak enerji kaynaklarının etkin biçimde kullanılması gerekmektedir. Bunun yanı sıra talep tahminlerinin gerçeğe yakın olması, elektrik enerjisinin üretim-dağıtım-iletim gibi aşamalarının doğru şekilde planlanması için büyük önem arz etmektedir. Uzun dönemli kaynak planlaması yapılması ve enerji politikalarının belirlenmesi ise, geleceğe yönelik güvenilir tahminler ile olmaktadır. Bu nedenle tahminlerin doğruluğu, enerji kaynaklarının kullanımında önemli rol oynamaktadır. Bu çalışmada regresyon analizi ve yapay sinir ağları yöntemleri ile Türkiye'nin 2023-2040 dönemi için elektrik talep tahmini gerçekleştirilmiştir. Modelde girdi olarak ise, GSYH, nüfus, ihracat, beyaz eşya sayısı, taşıt sayısı, cep telefonu sayısı, elektrikli-hibrit araç sayısı, toplam kurulu güç, elektrik üretimi ve sanayi (GSMH payı) değişkenleri seçilmiş olup değişkenlerin Ocak 1970-Ağustos 2023 dönemindeki resmi verileri ele alınmıştır. Yapılan çalışmada başarılı tahmin değerleri elde edildiği anlaşılmış ve 2023-2040 yılları için Türkiye'nin elektrik talebi tahmin edilmiştir. Sonuçlar, Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı (ETKB) tarafından yapılan tahminler ile karşılaştırılmış ve değerlendirmeler yapılmıştır.

Abstract:
Energy is the ability of a substance or machine to conduct work. Electrical energy, is an indispensable part of both economic life and daily life. It must be provided continuously for the continuation of life. In addition, the supply-demand balance must be maintained, since the electricity produced cannot be stored and consumed instantly. Energy demand is increasing day by day due to factors such as population growth, developing technology and industrialization. Failure to meet demand also causes major problems. For this reason, it is necessary to plan and use energy resources effectively. In addition, it is of great importance that demand forecasts are close to reality and that the stages of electricity energy such as generation-distribution-transmission are planned correctly. Making long-term resource planning and determining energy policies is not possible with reliable forecasts for the future. Therefore, the accuracy of the forecasts plays an important role in the use of energy resources. In this study, regression analysis and artificial neural network methods are used to forecast Turkey's electricity demand for the period 2023-2040. In the model, GDP, population, exports, number of white goods, number of vehicles, number of cell phones, number of electric-hybrid vehicles, total installed capacity, electricity generation and industry (GNP share) variables are selected as inputs and official data of the variables for the period January 1970-August 2023 are considered. As a result of the study, successful forecasting results were obtained and Turkey's electricity demand was estimated for the years 2023-2040. The results were compared with the estimates made by the Ministry of Energy and Natural Resources and and evaluations were made.