Türkiye'de enerji ihtiyacının yapay zeka yöntemleri ile tahmin edilmesi
Forecasting the energy requi̇rement in Turkey by artificial intelligence methods
Yazar: SEYMUR GULIYEV
Danışman: DOÇ. DR. COŞKUN DENİZ
Aydın Adnan Menderes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy

Özet:
Türkiye'nin gün geçtikçe gelişimi ve artmakta olan nüfus, bina, taşıt sayısı enerji talebinin büyük ölçüde yükselmesine yol açmaktadır. Bu artışın her geçen gün ilerlemesi enerji ihtiyacının her yıl bir öncekinden daha fazla olmasına getirip çıkarmaktadır. Bu artışla birlikte enerji ihtiyacının hesaplanması ve gözlemlenmesi her yıl bir öncekinden daha zor olmaktadır. Bunun en başlıca sebebi olarak enerji ihtiyacı hesabı için girdi parametrelerinin artması ve enerji ihtiyacı tahmini için ilerleyen yıllara dayalı olarak verebilecek belli bir matematiksel formülün olmamasıdır. Gelecekte yaşanacak enerji ihtiyacı ile ilgili Türkiye' de ve dünyada yapılan çalışmaların birçoğu yapay sinir ağları (YSA) yöntemine dayanmaktadır. 
Bu tezin amacı farklı yapay zeka yöntemleri ile Türkiye'de gelecek yıllarda yaşanacak enerji ihtiyacının tahmin edilmesidir. Gerekli hesaplamalar için farklı veri tabanlarından en güncel parametreler alınacaktır. Bu verilerin doğrusallığı yoklanarak Türkiye için gelecekteki enerji ihtiyacı tahmin başarısının arttırılması için model oluşturulacaktır. YSA'nın yanı sıra model oluşturulması için güncel yapay zeka yöntemleri (Evrişimsel sinir ağları, Yinelemeli sinir ağları vd.) ile birlikte yeni parametrelerin literatüre kazandırılması amaçlanmıştır. Farklı yapay zeka yöntemlerine dayalı bu modelin doğru bir şekilde oluşturulması, gelecekteki enerji ihtiyaçlarının belirlenmesi ve yeni metotların oluşturulmasına büyük ölçüde olanak sağlayacaktır.

Abstract:
Turkey's development and increasing population, number of buildings and vehicles lead to a significant increase in energy demand. This increase progresses day by day, causing the energy need to be higher every year than the previous year. With this increase, calculating and observing energy needs becomes more difficult every year than the previous one. The main reason for this is that the input parameters for energy need calculations increase and there is no specific mathematical formula that can be used to estimate energy needs based on the following years. Many of the studies conducted in Turkey and around the world regarding future energy needs are based on the artificial neural networks (ANN) method.
The aim of this thesis is to predict the energy needs in Turkey in the coming years with different artificial intelligence methods. The most up-to-date parameters will be taken from different databases for the necessary calculations. By checking the linearity of these data, a model will be created to increase the success of predicting future energy needs for Turkey. In addition to ANN, it is aimed to introduce new parameters to the literature along with current artificial intelligence methods (Convolutional neural networks, Recurrent neural networks, etc.) for model creation. Correctly creating this model based on different artificial intelligence methods will greatly enable the determination of future energy needs and the creation of new methods.