Yapay zeka algoritmaları ile talep tahmini elektrik perakende sektöründe bir uygulama

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0003-4255-0281
dc.contributor.advisorAktan, Mehmet
dc.contributor.authorAyçiçek, Burak
dc.date.accessioned2025-10-02T07:56:38Z
dc.date.available2025-10-02T07:56:38Z
dc.date.issued2025
dc.date.submitted2025
dc.departmentNEÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.descriptionYüksek Lisans Tezi
dc.description.abstractTürkiye’de elektrik enerjisinin üretim, iletim, dağıtım ve perakende ağının önemi, yaşanan teknolojik gelişmeler ve tüketim anlayışının değişmesi ile birlikte son yıllarda üzerinde en çok durulan konulardan birisi haline gelmiştir. Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye'nin saatlik elektrik enerjisi tüketim miktarını tahmin etmek için farklı yapay zeka (YZ) modellerinin performansını karşılaştırmaktır. Enerji talebinin doğru bir şekilde öngörülmesi, enerji arz güvenliği, şebeke yönetimi ve kaynak planlaması açısından kritik öneme sahiptir. Çalışmada, EPİAŞ (Enerji Piyasaları İşletme A.Ş.) tarafından sağlanan Nisan 2024 ve Nisan 2025 arasındaki saatlik tüketim verileri kullanılmıştır. Tüketim tahmini için Çoklu Doğrusal Regresyon (MLR), Karar Ağaçları (DT), Rassal Orman (RF), Gradyan Artırma Makineleri (GBM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) gibi yaygın kullanılan algoritmalar uygulanmıştır. Modellerin performansları, Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve Kök Ortalama Karesel Hata (RMSE) metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, sonuçlar birbirine yakın olsa da, en iyi tahmini Keras kütüphanesinden kullanılan Yapay Sinir Ağları Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) modeli sağlarken en düşük performanslı tahmini Scikit Learn kütüphanesinden kullanılan Yapay Sinir Ağları MLP modeli sağlamıştır.
dc.description.abstractThe importance of Türkiye’s electricity generation, transmission, distribution, and retail network has become one of the most emphasized topics in recent years, driven by technological advancements and changes in consumption behavior. The primary aim of this study is to compare the performance of different artificial intelligence (AI) models in forecasting Türkiye’s hourly electricity consumption. Accurate prediction of energy demand is critically important for energy supply security, grid management, and resource planning. The study utilizes hourly consumption data provided by EPİAŞ (Energy Markets Operation Corporation) for the period between April 2024 and April 2025. Commonly used algorithms such as Multiple Linear Regression (MLR), Decision Trees (DT), Random Forest (RF), Gradient Boosting Machines (GBM), XGBoost, and Artificial Neural Networks (ANN) were applied for consumption forecasting. The performance of the models was evaluated using the Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE) metrics. According to the results, although the models yielded similar outcomes, the Random Forest model provided the best prediction, while the Artificial Neural Networks showed the lowest performance.
dc.identifier.citationAyçiçek, B. (2025). Yapay zeka algoritmaları ile talep tahmini elektrik perakende sektöründe bir uygulama. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Konya.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12452/19815
dc.language.isotr
dc.publisherNecmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectÇoklu Doğrusal Regresyon
dc.subjectElektrik Tüketimi
dc.subjectGradyan Arttırma Makineleri
dc.subjectKarar Ağaçları
dc.subjectRassal Orman
dc.subjectYapay Sinir Ağları
dc.subjectYapay Zeka
dc.subjectXGBoost
dc.subjectMultiple Linear Regression
dc.subjectElectricity Consumption
dc.subjectDecision Trees
dc.subjectRandom Forest
dc.subjectArtificial Neural Networks
dc.subjectArtificial Intelligence
dc.titleYapay zeka algoritmaları ile talep tahmini elektrik perakende sektöründe bir uygulama
dc.title.alternativeDemand forecasting with artificial intelligence algorithms an application in the electricity retail sector
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
BurakAyçiçek_YL_2025.pdf
Boyut:
2.93 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Yüksek Lisans Tezi
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.17 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleskiyonu