Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 5
 Görüntüleme 15
Prediction of Short-Term Electricity Consumption by Artificial Neural Networks Using Temperature Variables
2018
Dergi:  
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
Yazar:  
Özet:

Günümüzde ülkelerin gelişmişlik seviyelerinin en önemli göstergelerinden biri enerji tüketimleridir. Sosyal ve ekonomik kalkınmanın en önemli girdisi olan enerji, yaşam standardının artması ve sürdürülebilir kalkınma sağlanabilmesi için zorunlu ihtiyaçtır. Elektrik enerjisi kolay kullanımı, kolay taşınması ve temiz bir enerji olması nedeniyle en çok tercih edilen ve tüketilen enerji türlerinden biri olmuştur. Elektrik tüketimi nüfus, ekonomik büyüme ve gayri safi yurtiçi hâsıla gibi çeşitli sosyal ve ekonomik değişkenlerin yanı sıra sıcaklık, yağış ve nem gibi iklimsel değişkenlere de bağlı değişiklik göstermektedir. Isınma ve soğuma ihtiyacı için kullanılan elektriğin, elektrik tüketimindeki etkisi büyüktür. Hava şartları elektrik tüketiminde artış ve azalışa neden olurken, etkisi en yüksek meteorolojik değişken sıcaklıktır. Konfor sıcaklığı kabul edilen sıcaklık aralığından uzaklaşıldıkça elektrik tüketimi de artmaktadır. Çalışmada Türkiye elektrik tüketiminin sıcaklık ile ilişkisi incelenmiştir. Aylık ve mevsimlik zaman periyodlarında tüketimin sıcaklık nedeniyle ne yönde ve ne kadar değiştiği araştırılmış, tüketim tahmin modeline sıcaklık girdi olarak eklenerek daha tutarlı tüketim tahmini yapabilmek amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında Yapay Sinir Ağı yöntemi ve Levenberg-Marquardt geriye yayılma algoritması ile modellenen veri grupları kullanılarak kısa dönemli elektrik tüketim tahmini yapılmıştır. Çalışma aralığı olarak Ocak 2012-Kasım 2016 yılları belirlenmiştir. Bu yıllara ait Türkiye toplam tüketim verisi ve sıcaklık verisi kullanılmıştır. Sıcaklık verisi, tüketim miktarına göre ağırlıklandırılmış ortalama ile üretilmiştir. Türkiye tüketiminde en çok paya sahip 12 ilin sıcaklıkları, tüketim oranlarına göre ağırlıklandırılmıştır. 

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 3.175
Atıf : 5.531
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi