Bazı veri madenciliği yöntemleri ile elektrik tüketim tahmini
Electricity consumption forecasting with some data mining methods
Yazar: MUSTAFA YILDIRIM
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET SABRİ ÖĞÜTLÜ
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Elektrik enerjisi = Electrical energy ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Yıllar geçtikçe Türkiye de nüfus artmakta, sanayi gelişmekte ve yaşamın her alanında yüksek teknoloji 
araçlarının kullanımı enerji ihtiyacına olan talebi her geçen gün daha çok arttırmaktadır. Ülkemizde 
kullanılan başlıca enerji türü elektrik enerjisidir. Elektrik enerjisinin önemli bir kısmı fosil yakıtlardan 
elde edilmektedir. Fosil kökenli enerji kaynaklarının her geçen gün azaldığı dünyamızda elektriğin 
depolanamaması, elektriğin üretildiği an tüketilmesi gerekliliği gibi kısıtların olduğu gerçeği, arz talep 
dengesi dikkate alınarak elektrik üretim faaliyetlerinin yürütülmesi ve tüketim miktarına göre planlama 
yapılmasının önemini her geçen gün arttırmaktadır. Zira kullanılan elektriğin sürdürülebilirliği sağlıklı 
bir planlamaya o da dolayısıyla kaliteli bir tahmine bağlıdır. Bu çalışmada, Türkiye'nin elektrik 
tüketimi, ithalat, ihracat, Türkiye sanayi üretim endeksi gibi ekonomik değişkenler, nüfus, sıcaklık, 
yağış gibi parametreler bir arada kullanılarak aylık baz da tahmin edilmeye çalışılmıştır. Tahmin 
yöntemi olarak, yapay sinir ağları, karar ağacı ve destek vektör makineleri algoritmaları kullanılmıştır.
Tezin ilk bölümünde elektrik tüketiminin tahminiyle ilgili literatür araştırılmış ve kullanılacak 
yöntemlerin detaylarına bu bilgiler ışığında karar verilmiştir. Sonrasında bazı veri madenciliği 
yöntemlerinin teorik altyapısı ve Türkiye'nin elektrik enerjisi tüketimini en çok etkileyen parametreler 
incelenmiştir. Uygulama kısmında her algoritma ile 10 farklı model eğitilmiştir. Eğitim için Türkiye'nin 
Ocak 2000 - Aralık 2017 dönemine ait 216 aylık veri kullanılmıştır. Daha sonra eğitilen modellerle 
Ocak 2018 - Aralık 2019 yılları arasındaki 24 aylık dönemin elektrik tüketimi tahmin edilmiştir. Tahmin 
sonucunda elde edilen değerler ile gerçek değerler göz önünde bulundurularak kullanılan algoritmalara 
ait modellerin performansları karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Over the years, the population of Turkey is increasing, and demand for the industry evolving needs of 
high-tech tools in the field of energy use increases the life of its passing day more. The main type of 
energy used in our country is electrical energy. An important part of electrical energy is obtained from 
fossil fuels. In our world where fossil-based energy resources are decreasing day by day, the facts of 
existing constraints- such as the inability to store electricity and the necessity of consuming electricity 
when it is produced- increase the importance of carrying out production activities by taking care of 
supply-demand balance day by day and planning in accordance with the amount of consumption. Since, 
the sustainability of the electricity used depends on a healthy planning and a quality forecast. In this 
study, parameters such as Turkey's electricity consumption, imports, exports, economic variables like 
Turkey's industrial production index, population, temperature, rainfall has been used together to 
estimate on a monthly basis. As the prediction methods, artificial neural network, decision trees, and 
algorithm of support vector machines were used. In the first part of the thesis, the literature on estimation 
of electricity consumption was researched and the details of the methods to be used were decided in 
light of this information. After that, some theoretical foundation of data mining methods and parameters 
that affect Turkey's electricity consumption most were investigated. In the application part, 10 different 
models were trained with each algorithm. For the training, 216 months of data for Turkey's January 
2000 - December 2017 period were used. Then, with the models trained, the electricity consumption for 
the 24-month period between January 2018 and December 2019 was estimated. The performances of 
the models of the algorithms used were compared with the values obtained as a result of the estimation 
and the actual values.