Yapay sinir ağları kullanılarak enerji tüketim tahmini: Gümüşhane örneği
Energy consumption estimation using artificial neural networks: Gümüşhane
Yazar: BÜŞRA KAYA ÇİÇEK
Danışman: DOÇ. DR. FATİH MEHMET NUROĞLU
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektrik tüketimi = Electric consumption ; Hata analizi = Error analysis ; Tahmin = Estimation ; Tahmin modelleri = Estimation models ; Tahmin yöntemleri = Estimation methods ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Enerji yük tahmininin önemi, enerji kaynaklarının etkin kullanımı, kesintilerin önlenebilmesi ve sürdürülebilir enerji politikalarının oluşturulmasında temel bir rol oynayarak vurgulanmaktadır. Ayrıca, enerji altyapısının kapasite planlamasında ve yeni yatırımların gerekliliğinin belirlenmesinde kritik bir faktördür. Bu bağlamda, farklı yöntemler arasında öne çıkan yapay zeka teknikleri, özellikle yapay sinir ağları ve bu ağların parametrelerinin belirlenmesinde kullanılan metasezgisel algoritmalar, son zamanlarda dikkat çekmektedir. Bu çalışma, Ali Baba ve Kırk Haramiler algoritması kullanılarak yapay sinir ağı parametrelerinin belirlendiği ve gerçek verilere dayalı olarak enerji yük taleplerini daha hassas ve güvenilir bir şekilde tahmin etmeyi odak noktasına almaktadır. Bu çalışmada, öncelikle seçilen bölgenin giriş verileri için belirli değişkenler ve çıkış verisi için enerji tüketim verileri analiz edilmiştir. Ardından, AFT kullanılarak yapay sinir ağının parametreleri belirlenmiştir. Belirlenen parametreler ile YSA çalıştırılarak MSE değeri incelenmiştir. Performans analizi yapmak için PSO ve BSA ile aynı işlemler yapılarak karşılaştırma yapılmıştır. Enerji talep tahmininde yapay zeka tabanlı teknolojilerin kullanımının önemini vurgulayarak, sektördeki geleceğe yönelik planlamalara katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.

Abstract:
The significance of energy load forecasting is highlighted by playing a fundamental role in the efficient utilization of energy resources, prevention of interruptions, and the formulation of sustainable energy policies. Additionally, it is a critical factor in capacity planning for energy infrastructure and determining the necessity for new investments. In this context, artificial intelligence techniques, particularly artificial neural networks, and metaheuristic algorithms used in determining the parameters of these networks have gained prominence in recent years. This study focuses on the determination of artificial neural network parameters using the Ali Baba and Forty Thieves algorithm, aiming to predict energy load demands more accurately and reliably based on real data. The analysis in this study involves initially scrutinizing specific variables for input data in the selected region and energy consumption data for the output. Subsequently, the parameters of the artificial neural network are determined using the Ali Baba and Forty Thieves algorithm. The identified parameters are then used to run the artificial neural network, and the Mean Squared Error (MSE) value is examined. To conduct a performance analysis, the same procedures are executed using PSO and BSA for comparison. Emphasizing the importance of utilizing artificial intelligence-based technologies in energy demand forecasting, this study aims to contribute to future planning in the sector.