Davranış ve alışkanlıkların konutlarda elektrik enerjisi tüketimine etkisinin incelenmesi
Investigation of the impact of occupants' behaviour and habits on residential electricity consumption
Yazar: NİHAL DİLEK SÜMER TÜRELİ
Danışman: PROF. DR. MERİH AYDINALP KÖKSAL
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Çevre Teknolojisi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Enerji = Energy ; Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: ANFIS = ANFIS

Özet:
Konut sektörü elektrik tüketimi, toplam enerji tüketiminin içinde % 30'a yakın bir paya sahiptir. Türkiye'de konut elektrik tüketimi ise son on yılda %27 oranında artmıştır. Türkiye'de konut sektörünün toplam elektrik tüketimi içindeki payı %22'ye ulaşmıştır. Bu artışı yavaşlatmaya yönelik girişimlerden biri; hanehalkına enerji tasarrufu önlemleri konusunda bilgi verme müdahale yöntemi uygulamaktır. Bu çalışmada, konut elektrik tüketiminde hanehalkı davranış ve alışkanlıklarının etkisi, bilgi verme müdahale yöntemi uygulanarak incelenmiştir. Ayrıca konut elektrik tüketimine etki eden faktörleri ve davranışsal değişikliklerin elektrik tasarruf potansiyeline olan katkısını anlamak için, daha önce elektrik tüketim davranışı çalışmalarında uygulanmayan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS) adı verilen bir yapay zeka modeli kullanılmıştır. Yalova'da 100 adet konuta, hanehalkı elektrik tüketim davranışı, ekonomik ve demografik verileri ile konutlardaki elektrikli cihazların özellikleri hakkında bilgi toplamak için tasarlanan anket uygulanmıştır. Konutların aylık elektrik tüketim verileri ilgili şirketlerden temin edilmiştir. Yüz yüze enerji tasarrufu bilgi verme müdahale yöntemi uygulanan konutların aylık elektrik tüketimlerine ilişkin analizler, bu konutların elektrik tüketiminde özellikle bilgi verme müdahale yönteminden sonraki ilk ayda % 10 oranında bir azalma olduğunu göstermektedir. Kullanılan ANFIS modelinin eğitim veri seti Root Mean Square Error (RMSE) değeri 0,038, test veri seti Mean Absolute Percentage Error (MAPE) değeri ise %22 olarak hesaplanmıştır. Bu durum kullanılan modelin iyi eğitildiğini ve tahmin performansının kabul edilebilir düzeyde olduğunu göstermektedir. Modele uygulanan davranış değişikliklerine yönelik senaryoların sonuçlarına göre %7 ile %35 oranları arasında konut elektrik tüketiminde tasarruf edilebileceği ortaya konmuştur. Bu çalışmanın, enerji tasarruf politikalarının oluşturulmasında ve konut sektöründe farkındalık oluşturmada önemli bir rol oynayabileceği düşünülmektedir.

Abstract:
Residential sector accounts for 30% of the total energy consumption. In Turkey, residential electricity consumption has increased by 27% in last decade. Proportion of residential sector in total electricity consumption has reached 22% in Turkey. This study examines the impact of households behaviours on residential electricity consumption through an information intervention method. An artificial intelligence model called Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS), which has not been previously applied in electricity consumption behaviour studies, is used to understand factors influencing residential electricity consumption and contribution of behavioural changes to electricity saving potential. A survey was conducted in 100 households in Yalova gathering information about household electricity consumption behaviour, economic, demographic data, and characteristics of electrical appliances in residential buildings. Monthly electricity consumption data of households were obtained from relevant companies. Analyses of monthly electricity consumption of households that received face-to-face energy-saving informational intervention method show a decrease of 10% in electricity consumption, particularly in first month after education. The ANFIS model has a Root Mean Square Error (RMSE) value of 0.038 for the training dataset, and a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 22% for the test dataset. These results indicate that model is well trained and prediction performance is at acceptable level. According to the results of the scenarios for behavioural changes applied to the model, it has been revealed that between 7% and 35% can be saved in residential electricity consumption. This study can play crucial role in formulating energy-saving policies and raising awareness in residential sector.