Türkiye için yapay sinir ağları ve zaman serisi yöntemleriyle yenilenebilir enerji üretimi tahminleri
Renewable energy production forecasts for Turkey by artificial neural networks and time series
Yazar: MEHMET BERKE ÇOLAK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN ÖZHAN
Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Zaman içerisinde artmakta olan nüfus ve gelişmekte olan sanayi ve yaşam şartlarındaki
değişimler sebebiyle sürekli veya çevre kirliliğini en aza indirgediği için yenilenebilir enerji
kaynakları tercih edilir. Yapılan çalışmada Türkiye'deki yenilenebilir enerji kaynaklarından
elektrik üretim oranı, gelecek yıllar içerisinde gereksiz enerji kaybını önlemek için uygun bir
şekilde belirlenmelidir. Bu kaybı önlemek için 1960-2019 yılları arasında Türkiye'deki
yenilenebilir enerji kaynaklarından elektrik üretim oranları veri kümesi zaman serisi analizi ve
yapay sinir ağları tahminleme teknikleri kullanılarak işlenmiştir. Ayrıca 2020'den 2025 yılına
dahil olmak üzere tahminleme işlemi de yapılmıştır. Kullanılan tahminleme tekniklerin
performans değerlendirmesi için veri kümesinin içerisinde 1960-2014 arasındaki veriler eğitim
verisi, 2015-2019 arasındaki veriler ise test verisi olarak alınarak ortalama mutlak hata (MAE)
ve kök ortalama kare hatası (RMSE) değerleri üzerinde incelenmiştir. En iyi sonucu veren
tekniğin sinir ağı otoregresyon (NNAR) olduğu ortaya çıkmasına rağmen yapılan tahminleme
işleminde elde edilen değerlerin sabit kalmasından dolayı tercih edilmemiştir. Onun yerine,
ARIMA (2,2,1) modeli ve kübik düzeltme spline teknikleri tercih edilebileceği ortaya çıkmıştır.
Bu çalışmada yenilenebilir enerji kaynaklarını önceden öngörerek bunun için, daha verimli
planlamalar ve organizasyon olması gerektiği belirlenmiştir.
Anahtar kelimeler: Yenilenebilir enerji, Yapay Sinir Ağları, Zaman Serisi Analizi, ARIMA,
Kübik Düzeltme Spline, Sinir Ağı Otoregresyon

Abstract:
Renewable energy sources are preferred because they minimize continuous or environmental
pollution due to the increasing population and developing industry and changes in living
conditions over time. In the study, the rate of electricity generation from renewable energy
sources in Turkey should be determined appropriately in order to prevent unnecessary energy
loss in the coming years. In order to prevent this loss, the dataset of electricity generation rates
from renewable energy sources in Turkey between 1960-2019 was processed using time series
analysis and artificial neural network estimation techniques. In addition, estimation was made
from 2020 to 2025. For the performance evaluation of the estimation techniques used, the data
between 1960-2014 was taken as training data and the data between 2015-2019 was taken as
test data and examined on mean absolute error (MAE) and root mean square error (RMSE)
values. Although it turned out that the technique that gave the best results was neural network
autoregression (NNAR), it was not preferred because the values obtained in the estimation
process remained constant. Instead, it turned out that ARIMA (2,2,1) model and cubic
smoothing spline techniques can be preferred. In this study, it has been determined that
renewable energy sources should be foreseen and more efficient planning and organization is
required for this.
Key words: Renewable Energy, Artificial Neural Networks, Time Series Analysis, ARIMA,
Cubic Smoothing Spline, Neural Network Autoregulation Method