Ulusal elektrik enerjisi tüketim miktarlarının tahmin edilmesinde kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması ve birleşik krallık verileri ile bir uygulama

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: NEFİSE ERTOY

Danışman: Mehmet Akansel

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Elektrik talep tahmini, enerji sistemlerinin güvenli, ekonomik ve çevresel olarak sürdürülebilir bir şekilde işletilmesi için hayati öneme sahiptir. Son zamanlarda, elektrik talep tahmin yöntemleri üzerine yapılan çalışmalar, hem klasik yöntemlerin iyileştirilmesi hem de yeni teknolojilerin entegrasyonu üzerine yoğunlaşmıştır. Bu çalışmada, Birleşik Krallık'taki elektrik talebi veri seti kullanılarak elektrik talebini tahmin etmek amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, Mevsimsel Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (SARIMA), Prophet, Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM), XGBoost ve Lineer Artırma Regresyonu gibi çeşitli tahmin modelleri Python yazılım dili kullanılarak Google Colab ortamında uygulanmıştır. Modellerin performansları, Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hatası (MAPE) doğruluk ölçüm yöntemleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, LSTM yönteminin diğer yöntemlere üstünlüğünü göstermektedir. Ayrıca, sonuçlar Prophet ve XGBoost modellerinin de iyi performans sergilediğini göstermiştir.