Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SARA UYGUR
Danışman: Aslı Aksoy
Özet:Mevsimsel ürün üretimi gerçekleştiren gıda işletmelerinde, mevsim normallerinde meydana gelen değişkenliklere bağlı olarak ürüne olan talebin değişkenlik göstermesi, devlet tarafından yayınlanan üretim kotalarının kestirilememesi gibi birden fazla değişkene bağlı olarak üretim planlaması yapılmaktadır. Tesislerde verimli olarak üretim yapılabilmesi için etkin bir enerji talep tahminine ihtiyaç vardır. Yapılan bu tez çalışmasında ele alınan işletmede, ihtiyaç duyulan elektrik enerjisinin bir kısmı kojenerasyon yöntemiyle işletme bünyesinde üretilmektedir. Bu yetkinlik üretim planlamanın yanı sıra ihtiyaç duyulacak olan enerjinin de tahmin edilmesini gerektirir. Enerji talep tahmininin etkin olarak yapılabilmesi durumunda işletme enerji ihtiyacını dağıtım şirketlerinden temin etmek yerine kendi bünyesinde üreterek tasarruf yapabilecekken, enerji talep tahmininin yapılamaması durumunda ise düzensiz olarak işletme dışarısından enerji temin etme ihtiyacı doğmakta ya da işletmede üretilecek olan fazla enerji israfa neden olmaktadır. Doğru enerji talep tahmini işletme kazançlarını arttırabilecekken, talep tahmininin etkin olmaması işletmeye kayıplar yaşatmaktadır. Bu durum enerji talep tahmininin önemini göstermektedir. Yapılan bu çalışmada mevsimsel ürün üretimi gerçekleştiren gıda işletmesinde günlük verilerle enerji talep tahmini yapılmıştır. Çalışmada önce, enerji tüketim miktarını etkileyen parametreler belirlenmiş ve bu parametrelerin enerji tüketim miktarı ile ilişkisini ortaya çıkarmak için istatistiksel bir yöntem olan kantil regresyon kullanılarak tahmin yapılmıştır. Kantil regresyon modeli yapılan tahminlerde tüm veri setinde iyi bir tahmin edici olmadığı gözlemlenmiştir. Bu nedenle yüksek değişkenliğe sahip verilerin tahmininde sıkça kullanılan yöntemlerden biri olan yapay sinir ağları kullanılarak tahmin modeli geliştirilmiş ve sonuçlar test edilmiştir. Geliştirilen yapay sinir ağları tabanlı enerji tahmin modelinin düşük hatalı sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.