Akademik Veri Yönetim Sistemi
Journal of Computer Science, cilt.2021, sa.Special Issue, ss.304-311, 2021 (Scopus)
Dünya üzerinde elektrik enerjisi talebi her geçen gün artmaktadır. Atran talebi karşılamak ve
gerçekleştirilmesi planlanacak olan üretim yatırımlarının ekonomik değerinin belirlenmesi açısından uzun
dönem elektrik üretim tahminlerinin yapılması büyük önem arzetmektedir. Bu çalışmada, Türkiye’nin
1985-2019 yılları arasındaki kurulu güç kapasitesi, bürüt elektrik üretimi, net elektrik tüketimi, ithalat,
ihracat ve nüfus gibi enerji göstergeleri kullanılarak enerji üretim tahmini için yapay sinir ağı (YSA) tabanlı
tahmin metodolojisi sunulmuştur ve petrol, gaz, kömür ve diğer enerji (yenilenebilir enerji) kaynaklarından
elektrik üretim tahmini gerçekleştirilmiştir. Tahmin sonuçları istatistiksel olarak değerlendirilmiştir ve
sunulan yaklaşımın doğruluğu test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar enerji indikatörlerine bağlı olarak YSA
yardımıyla enerji üretim tahminin yüksek doğruluk ile kullanılabileceğini göstermektedir.
The demand for electrical energy in the world is increasing day by day. It is of great importance
to make long-term electricity production forecasts in terms of meeting the increasing demand and
determining the economic value of the generation investments that will be planned to be realized. In this
study, an artificial neural network (ANN) based estimation methodology is presented for energy production
forecasting using energy indicators such as Turkey's installed power capacity, gross electricity production,
net electricity consumption, imports, exports and population between the years 1985-2019. Electricity
production estimation was made from oil, gas, coal and other energy (renewable energy) sources. The
estimation results were statistically evaluated and the accuracy of the presented approach was tested the
results obtained show that energy production estimation can be used with high accuracy with the help of
ANN based on energy indicators.