Türkiye ve Ab ülkelerinde elektrik üretimindeki malzeme ayak izlerinin tahmini için bir derin öğrenme modeli
A deep learning model for material footprints of electricity generation prediction in Turkey and Eu countries
Yazar: ÖMER ALGORABİ
Danışman: DOÇ. DR. ERSİN NAMLI ; DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN ÜNLÜ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Dünya çapında artan üretim ve tüketim nedeniyle, enerji talebi hızla artmakta, bu da dünyanın kıt doğal kaynaklarına ek yük getirmektedir. Bu nedenle, artan enerji talebini karşılamak için yeryüzündeki kıt malzemelerin verimli kullanılmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında, Türkiye, Almanya ve İspanyanın çeşitli yenilenebilir ve fosil enerji kaynaklarından elektrik üretimi ile bunların materyal tüketimleri arasındaki ilişkileri araştırmak ve malzeme ayak izi analizi yapmak için çok yönlü bir girdi-çıktı modeli uygulanmıştır. Derin öğrenmeye dayalı yöntemlerden olan Uzun-Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memeory, LSTM) ile Otoregresif Hareketli Ortalamalar (Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA) modelleri, elektrik üretiminin tahmin edilmesi için geliştirilmiştir. Farklı enerji kalkınma politikalarının malzemeye bağımlılığını karşılaştırmak için, olağan durum ile Küresel İklim Aksiyonu (Global Climate Action, GCA), Sürdürülebilir Geçiş (Sustainable Transition, ST), Dağıtılmış Üretim (Distributed Generation, DG) ve Avrupa Komisyonu (European Commission, EU) senaryoları incelenmiştir. Farklı kaynaklardan gelen metalik ve metalik olmayan materyallere dayalı elektrik yatırımı için en iyi senaryonun elde edilmesi amaçlanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre LSTM tahmin modeli, performans ölçütlerine göre ARIMA'dan daha üstün bulunmuştur. 2040 Türkiye, Almanya ve İspanya'nın elektrik üretimi için ST senaryosunun uygulanması daha önemli olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
Due to the increasing production and consumption worldwide, energy demand is increasing rapidly, adding additional burden to the world's scarce natural resources. Therefore, efficient use of scarce materials on earth is needed to meet the increasing energy demand.. In this study, a versatile input-output model is applied to investigate the relationship between Turkye, Germany and Spain's electricity production from various renewable and fossil energy sources with their material consumption and to make a material footprint analysis. Long-Short Term Memory (LSTM) which is based on deep learning methods and Autoregressive Moving Averages (ARMA) models have been developed to estimate electricity production. In order to compare the dependence of different energy development policies on the material, current state with Global Climate Action (GCA), Sustainable Transition (ST), Distributed Production (DG) and European Commission (EU) scenarios were examined. It is aimed to obtain the best scenario for electrical investment based on metallic and non-metallic materials from different sources. According to the results obtained, LSTM estimation model was found to be superior to ARIMA according to performance criteria. For 2040 Turkey, Germany and Spain's electricity production, the implementation of the ST scenario was determined to be more important.