Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Yöntemi ile Bir Endüstri Alanının (İvedik OSB) Elektrik Enerjisi İhtiyaç Tahmini

Öz Özel firmalara enerji sağlayan firmalar veya işletmeler için enerji tüketiminin tahmini ve ihtiyaç planlaması çok kritiktir. Özellikle endüstri bölgelerindeki enerji ihtiyacı ev kullanıcılarının ihtiyacından daha yüksektir, bundan dolayı enerji ihtiyacının doğru tahminini gerektirir. Bu çalışmada, zaman serileri ve yapay sinir ağları olmak üzere iki farklı yaklaşım kullanılarak Türkiye’deki bir endüstri bölgesi için enerji ihtiyaç tahmini üzerinde çalışılmış ve sonuçlar test edilmiştir. Daha önceki çalışmalardan farklı olarak, kısıtlı veri ile kısa dönem tahmini için basit bir model geliştirilmiştir. Model, giriş parametresi olarak geçmiş günlere ait tüketim verileri ve sıcaklığı içermektedir. Sıcaklık verisi, endüstri bölgelerinde ısıtma amaçlı enerji tüketiminde kullanıldığı için anahtar rol oynamaktadır. Zaman serileri yaklaşımında sadece geçmişe ait enerji tüketim verileri kullanılmıştır. Her iki yaklaşım enerji ihtiyaç tahmininde kullanılmış, sonuçlar tartışılmış ve karşılaştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Enerji tahmini, endüstri bölgesi, elektrik enerjisi, yapay sinir ağları, zaman serileri

PDF

___

H. Son, C. Kim, "Short-term forecasting of electricity demand for the residential sector using weather and social variables", Resources Conservation and Recycling, 123, 200-207, 2017.
H.K. Ozturk, H. Ceylan, "Forecasting total and industrial sector electricity demand based on genetic algorithm approach: Turkey case study", International Journal of Energy Research, 29(9), 829-840, 2005.
A. Kialashaki, J.R. Reisel, "Development and validation of artificial neural network models of the energy demand in the industrial sector of the United States", Energy, 76(Supplement C), 749- 760, 2014.
A. Azadeh, S.F. Ghaderi, S. Sohrabkhani, "Annual electricity consumption forecasting by neural network in high energy consuming industrial sectors", Energy Conversion and Management, 49(8), 2272-2278, 2008.
Z.W. Geem, W.E. Roper, "Energy demand estimation of South Korea using artificial neural network", Energy Policy, 37(10), 4049-4054, 2009.
U. Kumar, V.K. Jain, "Time series models (Grey- Markov, Grey Model with rolling mechanism and singular spectrum analysis) to forecast energy consumption in India", Energy, 35(4), 1709-1716, 2010.
S. Mollaiy-Berneti, "Developing energy forecasting model using hybrid artificial intelligence method", Journal of Central South University, 22(8), 3026-3032, 2015.
S. Mollaiy-Berneti, "Optimal design of adaptive neuro-fuzzy inference system using genetic algorithm for electricity demand forecasting in Iranian industry", Soft Computing, 20(12), 4897- 4906, 2016.
A.E. Clements, A.S. Hurn, Z. Li, "Forecasting day- ahead electricity load using a multiple equation time series approach", European Journal of Operational Research, 251(2), 522-530, 2016.
L.P.C. Do, K.-H. Lin, P. Molnár, "Electricity consumption modelling: A case of Germany", Economic Modelling, 55(Supplement C), 92-101, 2016.
C. Hamzacebi, "Forecasting of Turkey's net electricity energy consumption on sectoral bases", Energy Policy, 35(3), 2009-2016, 2007.
D. Akay, M. Atak, "Grey prediction with rolling mechanism for electricity demand forecasting of Turkey", Energy, 32(9), 1670-1675, 2007.
M.D. Toksari, "Ant colony optimization approach to estimate energy demand of Turkey", Energy Policy, 35(8), 3984-3990, 2007.
A. Unler, "Improvement of energy demand forecasts using swarm intelligence: The case of Turkey with projections to 2025", Energy Policy, 36(6), 1937-1944, 2008.
A. Sozen, E. Arcaklioglu, "Prediction of net energy consumption based on economic indicators (GNP and GDP) in Turkey", Energy Policy, 35(10), 4981-4992, 2007.
A. Sozen, E. Arcaklioglu, M. Ozkaymak, "Turkey's net energy consumption", Applied Energy, 81(2), 209-221, 2005.
S. Kucukali, K. Baris, "Turkey's short-term gross annual electricity demand forecast by fuzzy logic approach", Energy Policy, 38(5), 2438-2445, 2010.
M. Bilgili, B. Sahin, A. Yasar, E. Simsek, "Electric energy demands of Turkey in residential and industrial sectors", Renewable & Sustainable Energy Reviews, 16(1), 404-414, 2012.
H. Özkişi, M. Topaloğlu, "Fotovoltaik Hücrenin Verimliliğinin Yapay Sinir Ağı İle Tahmini", Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10(3), 247-253, 2017.
E. Çelik, O. Çavuşoğlu, H. Gürün, N. Öztürk, "Estimation of the Clearance Effect in the Blanking Process of CuZn30 Sheet Metal Using Neural Network−A Comparative Study", Bilişim Teknolojileri Dergisi, 11(2), 187-193, 2018.
M. H. Calp, "İşletmeler için Personel Yemek Talep Miktarının Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Tahmin Edilmesi", Politeknik Dergisi, DOI: 10.2339/politeknik.444380, 21(4), 2018.
L. Suganthi, A.A. Samuel, "Energy models for demand forecasting-A review", Renewable & Sustainable Energy Reviews, 16(2), 1223-1240, 2012.