Türkiye'nin iller bazında enerji ihtiyacının veri madenciliği  ile analizi ve lisanssız yenilenebilir enerji yatırımları için karar destek önermesi
Unlicensed renewable energy investment validation and decision support proposal via comparative data mining methods within the cities energy requirements of Turkey
Yazar: ÇAĞRI SAĞIROĞLU
Danışman: DOÇ. DR. HACİRE OYA YÜREGİR ; PROF. DR. RIZVAN EROL
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Enerji = Energy

Özet:
Günümüzde enerjinin olmadığı bir dünyayı düşünmek imkânsız hale gelmiştir. Yaygın olarak kabul gördüğü üzere enerji üretim ve tüketimi bir ülkenin ulaştığı refah seviyesi ve gelişmişliğinin en güvenilir göstergelerinden birisidir. Bu kapsamda ülkenin bekası için gelecekteki belirlenmiş zaman aralığında enerji talebini karşılamak enerji yatırım kararlarının temelini oluşturur. Bu kararların iklim değişikliği, hava kirliliği, sosyal ve kültürel ihtiyaçlar, coğrafi ve bölgesel şartlar, politik kararlar gibi pek çok ilgili alanın üstünde direk veya dolaylı etkisi bulunmaktadır. Tüm bu değişkenler ise aynı zamanda günümüzün diğer bir araştırma konusu olan yoğun bir veri akışını da beraberinde getirmektedir. Ana hatlarıyla, hali hazırda her yerde karşımıza çıkan veri yığının içinden anlamlı verileri seçebilmek ve değişkenler arasındaki muhtemel saklı etkileşimleri görebilmek için geliştirilen süreç olarak tanımlanabilecek veri madenciliği çalışmamızın ana metodu olarak seçilmiştir. Söz konusu ana yaklaşım içerisinde, yetkili kurumlardan toplanarak uygun hale getirilen veriler, iki veri işleme programı (MATLAB ve Rapid Miner) ve seçilen kümeleme algoritmaları          (K-Means, Self Organizing Maps ve Fuzzy C Means) kullanılarak işlenmiştir. Süreç kapsamında Rapid Miner programının FCM algoritması ile en hassas sonuçlara ulaştığı tespit edilmiştir.  Nihai olarak çalışma sonuçlarının karar destek sistemlerine yönelik kurgulanan yeni kardeş ve öğrenen/öğreten şehirler kümelerine yönelik model önermesinin, sadece karar vericiler açısından değil, her yaş ve eğitim grubundaki araştırmacı, yatırımcı ve bilim insanlarına kadar olan ilgili tüm paydaşlar için amaçlanan bölge ve kapsamda faydalı olacağı kuvvetle

Abstract:
Today it is nearly impossible to think a life without Energy. As widely acknowledged, production and consumption of the energy together is one of the most reliable indicators of the development and quality of life reached by a country so, for the sake of country the necessity of satisfying a forecasted energy demand, over a certain time period, is the basis of energy invesment decisions. These decisions have also direct and side effects on many other related areas like climate change, air pollution, social and cultural requirements, geographical and regional conditions and political decisions etc. As seen, this is a multi-discipline challenge and can be carried out by taking into account the historical data collected in the previous energy plans of the country, proactive approach, foreseen motivation and better usage of lesson learned analyzes. In this perspective, our study focuses on this challenge to safe increased future energy demand by analyzing renewable energy resources via using modern veri mining algorithms (K-Means, Self Organizing Maps ve Fuzzy C Means)  with two different tools (MATLAB and Rapid Miner). The results of the study as developed model for supporting the decisions of creating new sister learned/teached cities are highly useful not only for decision makers but also for all energy-related stake holders from investors to any researchers in the wide cover.