Yapay sinir ağları ile İran elektrik tüketim tahmini
Iran electric energy consumption forcasting using artificial neural network
Yazar: PEGAH MASAEBI
Danışman: DOÇ. DR. ŞÜKRÜ ÖZŞAHİN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Elektrik enerjisi = Electrical energy ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Zaman serileri = Time series ; Çoklu doğrusal regresyon = Multiple linear regression

Özet:
Sanayi ve teknolojinin gelişmesi ile elektrik enerjisine olan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır. Artan enerji ihtiyacını karşılamak için enerji üretim, dağıtım ve iletim tesislerinin geleceğe dönük olarak planlanması gerekmektedir. Elektrik enerjisinin sağlıklı bir şekilde kullanılabilmesi için ihtiyaç olan miktarda üretilmesi gerekmektedir. Bunun için elektrik enerjisinde planlamaya gidilmektedir. Yapılacak tahminler ne kadar doğru olursa, yapılan planlama çalışmalarının da o kadar geçerli olacağı açıktır. Bu kapsamda, tez çalışmasında yapay sinir ağları (YSA) ile İran elektrik enerjisinin tüketim tahmini 1978-2014 yılları arasındaki veriler kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan parametreleri; büyüme oranı, elektrik satış fiyatı, ithalat, ihracat, GSYH ve nüfus oluşturmaktadır. Kurulan YSA modellerinin başarısını ve tahmin performansını değerlendirmek için çoklu regresyon modelleri kurulmuş ve karşılaştırmalar yapılmıştır. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda, YSA sebep sonuç, zaman serisi ve regresyon modellerinin MAPE oranı sırasıyla %1.76, %1.54 ve %2.07 olarak elde edilmiştir. Geliştirilen modellerle 2021 yılına kadar İran elektrik enerjisi tüketimi tahmin edilmiştir. Tahmin modellerinin sonuçları İran Enerji Bakanlığı'nın gelecek yıllardaki net elektrik tüketim tahmin değerleri ile de karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Nowadays, with the development of industry and technology, electricity energy production has been highly increased. For meeting the increasing demand of energy, the distribution system and transmission facilities should be planned in a way that future priority has been taken into consideration. For accurate using of electricity energy, the produced energy amount has to be based on ordered aggregate. Thus, the electricity energy planning system is aimed to be well designed. Moreover as much as correctness of the estimation of energy production is acceptable, proposed plans will be more successful. In this work, Iran electricity energy consumption estimation is carried out by using of Artificial Neural Network (ANN) with data gathered between the years 1978-2014. The parameters used in this thesis are consumer electricity price, imports, exports, GDP, economic growth and population. In order to evaluate the success of ANN model and performance of estimation, multiple regression and time series models has been applied and comparisons has been made. The obtained MAPE ratio for results of ANN, ANN time series and multiple regression is 1.76%, 1.54% and 2.07% respectively. By using the developed model Iran electricity energy estimation was made up to 2021. Result of the estimation models were compared with future electricity forecasting values obtained from Iran ministry of energy.