Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/5798
Title: Elektrik Talebi Tahmininde Kullanılan Yöntemlerin Karşılaştırılması
Other Titles: Comparision Of Methods Used In Electricity Demand Forecasting
Authors: Öztayşi, Başar
Boltürk, Eda
10004960
Endüstri Mühendisliği
Industrial Engineering
Keywords: Enerji
Talep Tahmini
Elektrik Tüketimi
Hesaplama Yöntemleri
Electricity
Demand Forecasting
Electricity Consumption
Soft Computing Methods
Issue Date: 19-Jul-2013
Publisher: Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Abstract: Tezin amacı bir çimento fabrikasının gelecekteki elektrik tüketim miktarını en doğrulayan modeli bulmak ve bu yöntemi uygulayarak gelecek yıllarda oluşacak elektrik tüketimini bulmaktır. Bunun için, Hareketli Ortalama, Üstel Düzeltme, Holt Modeli, Regresyon, ARIMA, Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağları, Gri Sistem ve bunların bazı türevleri ele alınmıştır. 12 yıllık elektrik tüketim verisi ile uygulama yapılmıştır. 2000-2011 arasındaki veriler ile 2012 yılı verileri tahmin edilmiştir. Bu periyot kısa, orta ve uzun dönemlere ayrılmıştır. Öncelikle 2011 yılından 2012 yılını tahmin edilmiştir ve bu kısa dönemli tahmindir. Ardından 2009-2011 yıllarından oluşan veriler ile 2012 yılı tahmin edilmiştir ve bu dönem orta dönem olarak tanımlanmıştır. Son olarak 2000-201 yılları arasındaki periyot da uzun dönem olarak tanımlanmıştır ve 2012 verileri tahmin edilmiştir. 2012 yılı gerçek verileri ile bu tahminler Ortalama Kare Hatası, yüzdelik Hata, İzleme Sinyali gibi tahmin hata formülleri ile karşılaştırılmıştır. En küçük hatayı veren model o dönem için en iyi modeli temsil etmektedir.
The aim of the Thesis is finding the appropriate electricity consumption model for a cement factory and with the model getting the future electricity consumption. In order to reach the aim, some methods are used in this study that are: Moving Average, Exponential Smoothing, Holt s Model, Regression model and its types, ARIMA Models, Fuzzy Time Series and its different algorithms, Artificial Neural Network and Grey Theory and its types. The electricity consumption data consist of 12 years of the cement factory and with it an application is realized. Firstly, 2012 electricity consumption values are forecasted by 2011 and it is known as short term. Secondly, 2012 electricity consumption values are forecasted by 2009-2011 and it is known as medium term. Finally, 2012 electricity consumption values are forecasted by 2000-2011 and it is known as long term. The forecasted and actual values are compared with Mean Squared Error, Percentage Error, Tracking Signal, etc.. The model which gives small error from these formulas is better than the others.
Description: Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2013
URI: http://hdl.handle.net/11527/5798
Appears in Collections:Endüstri Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
13700.pdf1.16 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.