Abstract:
Yıllar geçtikçe Türkiye de nüfus artmakta, sanayi gelişmekte ve yaşamın her alanında yüksek teknoloji araçlarının kullanımı enerji ihtiyacına olan talebi her geçen gün daha çok arttırmaktadır. Ülkemizde kullanılan başlıca enerji türü elektrik enerjisidir. Elektrik enerjisinin önemli bir kısmı fosil yakıtlardan elde edilmektedir. Fosil kökenli enerji kaynaklarının her geçen gün azaldığı dünyamızda elektriğin depolanamaması, elektriğin üretildiği an tüketilmesi gerekliliği gibi kısıtların olduğu gerçeği, arz talep dengesi dikkate alınarak elektrik üretim faaliyetlerinin yürütülmesi ve tüketim miktarına göre planlama yapılmasının önemini her geçen gün arttırmaktadır. Zira kullanılan elektriğin sürdürülebilirliği sağlıklı bir planlamaya o da dolayısıyla kaliteli bir tahmine bağlıdır. Bu çalışmada, Türkiye’nin elektrik tüketimi, ithalat, ihracat, Türkiye sanayi üretim endeksi gibi ekonomik değişkenler, nüfus, sıcaklık, yağış gibi parametreler bir arada kullanılarak aylık baz da tahmin edilmeye çalışılmıştır. Tahmin yöntemi olarak, yapay sinir ağları, karar ağacı ve destek vektör makineleri algoritmaları kullanılmıştır. Tezin ilk bölümünde elektrik tüketiminin tahminiyle ilgili literatür araştırılmış ve kullanılacak yöntemlerin detaylarına bu bilgiler ışığında karar verilmiştir. Sonrasında bazı veri madenciliği yöntemlerinin teorik altyapısı ve Türkiye’nin elektrik enerjisi tüketimini en çok etkileyen parametreler incelenmiştir. Uygulama kısmında her algoritma ile 10 farklı model eğitilmiştir. Eğitim için Türkiye’nin Ocak 2000 - Aralık 2017 dönemine ait 216 aylık veri kullanılmıştır. Daha sonra eğitilen modellerle Ocak 2018 - Aralık 2019 yılları arasındaki 24 aylık dönemin elektrik tüketimi tahmin edilmiştir. Tahmin sonucunda elde edilen değerler ile gerçek değerler göz önünde bulundurularak kullanılan algoritmalara ait modellerin performansları karşılaştırılmıştır.
