Enerjide politika modelleme ve eniyileme
Policy modeling and optimization in energy
Yazar: HALİL AKBAŞ
Danışman: PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Enerji = Energy
Dizin: Enerji politikaları = Energy policies ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Metasezgiseller = Metaheuristics ; Optimizasyon = Optimization ; Sistem dinamiği = System dynamics ; Sürü zekası = Swarm intelligence ; Tahminleme = Forecasting ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy ; Öğrenme yöntemleri = Learning methods

Özet:
Bu tez, enerji politikalarının sistem dinamikleri yaklaşımıyla modellenmesi ve
yenilenebilir enerji üretim sistemlerinin veriye dayalı yöntemlerle tahminleme
ve eniyileme modellerinin tasarlanması çalışmalarından oluşmaktadır.
Birbirlerini dolaylı olarak bütünleyen bu çalışmalar tezin iki farklı kısmını
meydana getirmektedir. Tezin birinci kısmında; Türkiye'nin enerji politikası
modeli, nüfus, enerji, ekonomi, üretim ve çevre ile ilgili bölümleri kapsayan
dinamik benzetim modeli olarak hazırlanmış, bağımlı değişkenlerle tanımlanan
12 tane amaç fonksiyonunun Euler yöntemiyle bulunan tahmini değerleri
duyarlılık analizleriyle bütünleşik çok amaçlı diferansiyel gelişim algoritmasıyla
eniyilenmiş ve 2050 yılının sonunda Türkiye'nin sahip olacağı enerji karması
senaryo analizleriyle belirlenmiştir. Tezin ikinci kısmında; yenilenebilir enerji
üretim sistemlerinin karmaşıklık özelliği, değişken ve rastlantısal özelliklere
sahip olması ve doğrusal olmayan etkileşimler içermesi nedeniyle biyokütle
yanma kazanı ve yardımcı sistemlerinden oluşan bir fabrikadaki termal enerji
üretim sistemini eniyileme problemi deterministik olmayan yöntemlerle
polinomsal zamanda çözülen eniyileme problemleri sınıfında ele alınmıştır.
Tahminleme modelinde; regresyon ağacı, rastgele orman, doğrusal olmayan
regresyon, destek vektör regresyonu ve yapay sinir ağı yöntemleri kullanılmıştır.
Tek ve çok amaçlı eniyileme problemlerinin çözümünde popülasyon ve sürü
zekâsı tabanlı genetik algoritma, parçacık sürüsü eniyileme, karınca kolonisi
eniyileme, yapay arı kolonisi, arılar, çok kolonili karınca ve çok kolonili yapay arı
algoritmalarının yapay sinir ağları ile bütünleşik kullanımıyla tasarlanan
eniyileme modelleri uygulanmıştır. Termal enerji üretiminin çok amaçlı
eniyileme modellemesiyle baskın çözümlerden oluşan Pareto eniyi çözüm
kümeleri tespit edilmiştir. Tahminleme ve eniyileme modellerinin her tekrardaki
eniyileme sonuçları bir arayüz üzerinde izlenmiştir.

Abstract:
This thesis consists of studies, including the modeling of energy policies with the
system dynamics approach and the design of prediction and optimization models
of renewable energy production systems with data-driven methods. These
studies, which indirectly complement each other, form two different parts of the
thesis. In the first part of the thesis, Turkey's energy policy model has been
prepared as a dynamic simulation model covering the sections related to
population, energy, economy, production and environment, the predicted values
of 12 objective functions defined with dependent variables, found by Euler's
method, have been optimized with a multi-objective differential evolution
algorithm integrated with sensitivity analysis and the energy mix that Turkey
would have at the end of 2050 has been determined by scenario analyses. In the
second part of the thesis; since renewable energy production systems have
complexity, variable and random properties and non-linear interactions, the
problem of optimization of the thermal energy production system in a factory
consisting of a biomass combustion boiler and auxiliary systems has been
discussed in the class of optimization problems that have been solved in
polynomial time with non-deterministic methods. In the prediction model,
regression tree, random forest, nonlinear regression, support vector regression
and artificial neural network methods have been used. Optimization models
designed by using population and swarm intelligence-based genetic algorithm,
particle swarm optimization, ant colony optimization, artificial bee colony, bees,
multiple colony ant and multiple colony artificial bee algorithms integrated with
artificial neural networks have been applied to solve the single and multiobjective optimization problems. With the multi-objective optimization modeling
of thermal energy production, Pareto optimal solution sets consisting of nondominated solutions have been determined. The optimization results of the
prediction and optimization models at each iteration have been monitored on an
interface.