SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 25 Sayı: 3

ANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ

Özkan Demirel
Adnan Kakilli
Mehmet Tektaş
Pages
—
Publication Date
2013-02-19
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

ANFIS ve ARMA ilebulunan sonuçların karşılaştırmalı yorumları yapılarak önerilerde bulunulmuştur.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Elektrik enerjisi, insanın refahı ve çağdaş bir hayat sürdürebilmesi için en önemli ihtiyaçlardan biridir.
📊
Key Findings & Data:ANFIS modelin için Matlab 7.04, ARMA model için SPSS15 paket programı kullanılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:ANFIS ve ARMA ilebulunan sonuçların karşılaştırmalı yorumları yapılarak önerilerde bulunulmuştur.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2007 Verileri
⚙️Variables:Yük Tahmini · anfis modeli · arma momodeli.

Özet

Elektrik enerjisi, insanın refahı ve çağdaş bir hayat sürdürebilmesi için en önemli ihtiyaçlardan biridir. Böylesineönemli bir ihtiyacın yeterli ve kaliteli bir şekilde temin edilebilmesi için elektrik enenerjisine olan talebinönceden tahmin edilerek buna göre üretime yönelik yatırımların yapılması gerekir. Bu çalışmada tahminlemeyöntemlerinden Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (Adaptive Network Based Fuzzy InferenceSystems-ANFIS), Otoregresif Hareketli Ortalamalar (Autoregressive Moving Average-ARMA) teknikleri ileelektrik enerjisi talep tahminleri yapılmış ve hangi yöntemin talep tahmininde daha başarılı olduğu ortayakonulmuştur. ANFIS modelin için Matlab 7.04, ARMA model için SPSS15 paket programı kullanılmıştır. Eldeedilen sonuçlar ilgili kurumların öngörüleri ile karşılaştırılmıştır.Bu çalışmada, 1970-2007 arası Gayri Safi Milli Hasıla (GSMH), Üretilen Enerji (ÜE), Tüketilen Enerji (TE),Nüfus (N) ve Kurulu Güç (KG) verileri kullanılarak ANFIS ve ARMA modelleri oluşturulmuştur. Elde edilenmodel yardımıyla 2006-2010 yıllarına ait elektrik enerjisi talep tahminleri elde edilmiştir. ANFIS ve ARMA ilebulunan sonuçların karşılaştırmalı yorumları yapılarak önerilerde bulunulmuştur.

🔖

Cite This Article

Demirel, Ö., Kakilli, A., Tektaş, M. (2013). ANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 25 Sayı: 3. https://ajindex.com/articles/1078658

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (29)

  1. Güneği, O. O., “Elektrik Enerjisinde Yeni
  2. Dönem”, DPT Planlama Dergisi, Özel Sayı,
  3. Ankara, Türkiye, 2002.
  4. Jang, J.S.R., "ANFIS Adaptive-Network-Based
  5. Fuzzy Inference Systems," Man, And
  6. Cybernetics, Vol. 23, No. 3, May, 665-685 1993.
  7. Hamzaçebi, C., Kutay, F., “Yapay Sinir Ağları İle
  8. Türkiye Elektrik Enerjisi Tüketiminin 2010
  9. Yılına Kadar Tahmini”, Mühendislik Mimarlık
  10. Fakültesi Dergisi, Endüstri Mühendisliği
  11. Bölümü, Gazi Üniversitesi, Ankara, 227-233,
  12. Jang, J.S.R., Sun, C.T. and Mizutani, E., “ Neuro-
  13. Fuzzy and Soft Computing A Computational
  14. Approach to Learning and Machine Intelligence”,
  15. Prentice Hall, New Jersey, USA, 1997.
  16. Taş, Ü., “Fizyolojik Sistemlerin Yapay Zekâ
  17. Teknikleri Kullanılarak Modellenmesi Ve Kontrolü
  18. İçin Eğitim Amaçlı Bir Simülatör Tasarımı”,
  19. Doktora Tezi, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri
  20. Enstitüsü, İstanbul, Türkiye, 10-13, 2009.
  21. Demirel, Ö., “ANFIS ve ARMA Modelleri İle
  22. Elektrik Enerjisi Yük Tahmini”, Yüksek Lisans
  23. Tezi, Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri
  24. Enstitüsü, İstanbul, Türkiye, 2009.
  25. Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi Resmi
  26. internet sitesi, Türkiye Elektrik Üretim-İletim
  27. İstatistikleri,
  28. http://www.teias.gov.tr/ist2007/index.htm
  29. (13.02.2009).