Enerji tüketimi, ülkelerin sosyal ve ekonomik gelişmişliğini gösteren en önemli faktörlerden biridir. Son yıllarda, Türkiye'nin enerji talebi de yaşanan ekonomik ve sosyal büyüme ile birlikte artmaktadır. Artan enerji talebinin planlanması ve yönetilmesi ülkenin enerji politikası için hayati öneme sahiptir. Enerjinin planlaması ve yönetiminin doğru ve güvenilir olması ekonomik ve doğal kaynakların etkin kullanılmasını sağlayacaktır. Enerji planlanması ve yönetiminde tahmin yöntemleri ve algoritmalar enerji talebinin belirlenmesinde kullanılan en yaygın yöntemlerdir. Elektrik enerjisi talebi bölgesel, mevsimsel ve anlık dalgalanmalar gösterebilmektedir. Bu nedenle, tahmine etki eden faktörlerin doğru belirlenmesi ve değerlendirilmesi gerekir. Yaşanan ekonomik büyüme birlikte artan konut ihtiyacı da enerji talebini artırmaktadır. Bu çalışmada, 1970-2015 yıllarına ait Türkiye elektrik enerjisi verileri işlenmiş ve Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi (ANFIS) yöntemleri ile yapılan tahminler gerçekleşen tüketim değerleri karşılaştırılarak iki yöntemin performans analizi yapılmıştır.
Energy consumption is one of the most important factors indicating the social and economic development of the countries. In recent years, Turkey’s energy demand has also increased along with economic and social growth. Planning and management of increasing energy demand is vital for the country’s energy policy. The proper and reliable planning and management of energy will ensure the efficient use of economic and natural resources. Forecast methods and algorithms in energy planning and management are the most common methods used in determining energy demand. The demand for electricity can show regional, seasonal and instant fluctuations. Therefore, the factors that influence the prediction should be properly identified and evaluated. The growing economic growth, along with the increased housing demand, also increases the energy demand. In this study, the data of electricity in Turkey from 1970-2015 were processed and the performance analysis of the two methods was made by comparing the consumption values that occurred with the methods of the Artificial Neural Networks (YSA) and the Adaptive Network-Based Bully Logic Output System (ANFIS).
Field : Fen Bilimleri ve Matematik
Journal Type : Ulusal
Relevant Articles | Author | # |
---|
Article | Author | # |
---|