En küçük kareler destek vektör makineleri ile Türkiye'nin uzun dönem elektrik tüketim tahmini ve modellemesi

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2012

Öğrenci: FAZIL KAYTEZ

Danışman: MÜSLÜM CENGİZ TAPLAMACIOĞLU

Özet:

Elektriksel enerji kaynaklarını yönetmek karmasık bir görevdir. Enerji kaynak planlamasının en önemli parçası bölgesel ve ulusal hizmet alanlarında gelecekteki elektrik tüketiminin tahminidir. Doğru tüketim modelleri devletlere satın alma, elektrik güç üretimi ve altyapı gelistirme kararlarını içeren önemli kararlar almaya yardımcı olur. Bu çalısma çoklu lineer regresyon analizi(ÇLR), yapay sinir ağları(YSA) ve en küçük kareler destek vektör makineleri(EKKDVM) metotları kullanılarak 2018 yılına kadar Türkiye'nin net elektrik tüketiminin tahmini ile ilgilidir. Kurulu güç, brüt elektrik üretimi, nüfus ve toplam abone sayısı bağımsız değiskenler olarak seçilmistir. EKK-DVM ile bulunan sonuçlar, ÇLR ve YSA teknikleri sonuçları ile karsılastırılmıstır. Bulunan sonuçlar EKK-DVM'nın elektrik enerjisi tüketiminde iyi bir tahmin aracı olduğunu göstermistir.