Makine öğrenmesi yöntemleri ile enerji verimliliği kapsamında elektrik tüketim tahmini: Erzincan ilinde bir uygulama

Master ThesisAçık Erişim

Özet

Enerji bir ülke için sadece ekonomik değil politik ve çevresel unsurlar için de çok önemlidir. Teknolojik gelişmeler ve refah seviyesinin artmasıyla enerji tüketimi artmıştır. Enerjiye olan ihtiyacın artmasıyla birlikte enerji yönetimi kavramı ortaya çıkmıştır. Önemli enerji kaynaklarından biri de elektrik enerjisidir. Tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de enerji bilinci oluşturulmak için çalışmalar yapılmaktadır. Ülkemizde ortaya konulan enerji politikalarıyla enerjinin verimli kullanılması hedeflenmektedir. Enerji yönetimi sanayi kuruluşları, endüstriyel işletmeler, ticarethaneler ve kamu kurumlarını kapsamaktadır. Kamu kurumları içerisinde okullar önemli bir yer edinmektedir. Gelecekte yapılacak elektrik tüketiminin bilinmesi enerji yönetimi için stratejiler geliştirmeye yardımcı olacaktır. Geleneksel yöntemlerle yapılan tahminlerdeki sınırlamalar ve sorunların üstesinden gelmek için veri madenciliği tekniklerinden faydalanılabilir. Veri madenciliği sayesinde eldeki verilerden anlamlı bilgiye ulaşmak mümkündür. Bu tez çalışmasında makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak Erzincan ilindeki ilköğretim okullarının 2016-2022 yılları arasındaki verileri kullanılarak elektrik tüketimleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmanın enerji yönetim birimlerine örnek olacağı düşünülmektedir.

Energy is very important for a country not only economically but also politically and environmentally. Energy consumption has increased with technological developments and increasing welfare levels. With the increasing need for energy, the concept of energy management has emerged. One of the important energy sources is electrical energy. As in the whole world, studies are carried out to create energy awareness in our country. It is aimed to use energy efficiently with the energy policies put forward in our country. Energy management includes industrial organizations, industrial enterprises, commercial establishments and public institutions. Schools have an important place among public institutions. Knowing the future electricity consumption will help to develop strategies for energy management. Data mining techniques can be used to overcome the limitations and problems in predictions made by traditional methods. Thanks to data mining, it is possible to obtain meaningful information from the available data. In this thesis, machine learning methods are used to predict the electricity consumption of primary schools in Erzincan province using data from 2016 to 2022. It is thought that the study will be an example for energy management units.

Anahtar Kelimeler

RDL Kalıcı Bağlantı (PID)
https://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/ebyu/27211Resmi atıflarda kullanılan kalıcı adres
Tam Kayıt
AlanDeğerDil
dc.contributor.advisorDoç. Dr. Fulya Aslay
dc.contributor.authorAhmet Gökçe
dc.date.accessioned2026-10-20T22:45:36.467301890Z
dc.date.available2026-10-20T22:45:36.467301890Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEnerji bir ülke için sadece ekonomik değil politik ve çevresel unsurlar için de çok önemlidir. Teknolojik gelişmeler ve refah seviyesinin artmasıyla enerji tüketimi artmıştır. Enerjiye olan ihtiyacın artmasıyla birlikte enerji yönetimi kavramı ortaya çıkmıştır. Önemli enerji kaynaklarından biri de elektrik enerjisidir. Tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de enerji bilinci oluşturulmak için çalışmalar yapılmaktadır. Ülkemizde ortaya konulan enerji politikalarıyla enerjinin verimli kullanılması hedeflenmektedir. Enerji yönetimi sanayi kuruluşları, endüstriyel işletmeler, ticarethaneler ve kamu kurumlarını kapsamaktadır. Kamu kurumları içerisinde okullar önemli bir yer edinmektedir. Gelecekte yapılacak elektrik tüketiminin bilinmesi enerji yönetimi için stratejiler geliştirmeye yardımcı olacaktır. Geleneksel yöntemlerle yapılan tahminlerdeki sınırlamalar ve sorunların üstesinden gelmek için veri madenciliği tekniklerinden faydalanılabilir. Veri madenciliği sayesinde eldeki verilerden anlamlı bilgiye ulaşmak mümkündür. Bu tez çalışmasında makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak Erzincan ilindeki ilköğretim okullarının 2016-2022 yılları arasındaki verileri kullanılarak elektrik tüketimleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmanın enerji yönetim birimlerine örnek olacağı düşünülmektedir.tr
dc.description.abstractEnergy is very important for a country not only economically but also politically and environmentally. Energy consumption has increased with technological developments and increasing welfare levels. With the increasing need for energy, the concept of energy management has emerged. One of the important energy sources is electrical energy. As in the whole world, studies are carried out to create energy awareness in our country. It is aimed to use energy efficiently with the energy policies put forward in our country. Energy management includes industrial organizations, industrial enterprises, commercial establishments and public institutions. Schools have an important place among public institutions. Knowing the future electricity consumption will help to develop strategies for energy management. Data mining techniques can be used to overcome the limitations and problems in predictions made by traditional methods. Thanks to data mining, it is possible to obtain meaningful information from the available data. In this thesis, machine learning methods are used to predict the electricity consumption of primary schools in Erzincan province using data from 2016 to 2022. It is thought that the study will be an example for energy management units.en
dc.identifier.urihttps://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/ebyu/27211
dc.identifier.yoktez850687
dc.language.isotr
dc.publisherErzincan Binali Yıldırım University
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectComputer software languagesen
dc.subjectElectrical energyen
dc.subjectFuture value forecasten
dc.subjectBilgisayar yazılım dilleritr
dc.subjectElektrik enerjisitr
dc.subjectGelecek değer tahminitr
dc.titleMakine öğrenmesi yöntemleri ile enerji verimliliği kapsamında elektrik tüketim tahmini: Erzincan ilinde bir uygulamatr
dc.titleElectricity consumption estimation within the scope of energy efficiency with machine learning methods: An application in erzincan provinceen
dc.typeMaster Thesis
dspace.entity.typePublication
rdl.oa.urlhttps://thesis.rawdatalibrary.net/thesis/makine-ogrenmesi-yontemleri-enerji-verimliligi-kapsamnda-elektrik-tuketim/pdf