KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2023 / Cilt: 11 Sayı: 3

Genelleştirilmiş regresyon modelleri kullanılarak enerji talebi ve tüketimi için bir modelleme yaklaşımı

MODELLING APPROACH FOR ENERGY DEMAND AND CONSUMPTION USING GENERALIZED LINEAR MODELS

Fuad ALHAJ OMAR
Sayfa
715–729
Yayın Tarihi
2023-09-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulgular, kullanılan Negatif Binom (NB) modelinin açıklama gücünün yüksek olduğunu ortaya koymuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Enerji yönetimi, mevcut enerji kaynaklarını korumak ve evlerin temel enerji ihtiyaçlarını karşılamak için önemli bir süreçtir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çatışmalardan etkilenen ülkelerde bu tür optimizasyonlarını benimsenmesi, sınırlı enerji kaynakları nedeniyle daha faydalıdır.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular, kullanılan Negatif Binom (NB) modelinin açıklama gücünün yüksek olduğunu ortaya koymuştur.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Enerji Verimliliği · Enerji Yönetimi · Enerjiyi Optimizasyonu

Özet

Enerji yönetimi, mevcut enerji kaynaklarını korumak ve evlerin temel enerji ihtiyaçlarını karşılamak için önemli bir süreçtir. Pek çok çalışma, yük talebini yönetmek ve enerji maliyetlerini en aza indirmek için hanehalkı enerji tüketim modellerini optimize etmeyi amaçlamaktadır. Çatışmalardan etkilenen ülkelerde bu tür optimizasyonlarını benimsenmesi, sınırlı enerji kaynakları nedeniyle daha faydalıdır. Bu çalışma, Suriye'nin kuzeyindeki haneler için en uygun enerji tüketim modelini belirlemektedir. Amaç, enerji fiyatlarını, ortalama aylık hane gelirini, ana elektrik kaynağını, batarya depolama kapasitesini ve alan ısıtma, su ısıtma ve pişirme için kullanılan enerjiyi dikkate alarak en uygun maliyetli enerji kaynaklarını belirlemektir. Yüz otuz altı (136) standartlaştırılmış mesken hane anketi toplandı ve bir test vakası olarak kullanıldı. Verilerin istatistiksel analizi, R-Studio yazılımı kullanılarak yapıldı; Poisson regresyon ve negatif binom regresyon kullanıldı. Bulgular, kullanılan Negatif Binom (NB) modelinin açıklama gücünün yüksek olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca alan ısıtma ve su ısıtma için kullanılan enerji kaynakları da aylık harcamalara doğrudan etki etmektedir. Üretilen model, en uygun maliyetli enerji kaynaklarının alan ısıtma için kömür ve su ısıtma için doğal gaz ve gazyağı olduğunu göstermiştir.

Abstract

Energy management is an important process for maintaining available energy resources and meeting basic household energy needs. Many studies seek to optimize the household energy consumption patterns to manage the load demand and minimize energy costs. Adopting such optimizations in conflict-affected countries is more beneficial due to limited energy sources. This study identifies the optimal energy consumption model for households in northern Syria. The objective is to identify the most cost-efficient energy sources while considering the prices, average monthly household income, the main source of electricity, battery storage capacity, and energy demands for space heating, water heating and cooking. One hundred and thirty-six (136) standardized surveys of residential households are collected and used as a test case. Statistical analysis of the data was carried out using the R-Studio software, where Poisson regression and negative binomial regression were employed. Findings revealed that the Negative Binomial (NB) model used has high explanatory power. In addition, the energy sources used for space heating and water heating have a direct impact on monthly expenditures. The produced model showed that the most cost-effective energy sources are coal for space heating and natural gas and kerosene for water heating.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

OMAR, F. A. (2023). Genelleştirilmiş regresyon modelleri kullanılarak enerji talebi ve tüketimi için bir modelleme yaklaşımı. Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 11 Sayı: 3, 715–729. https://ajindex.com/articles/959625

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (8)

  1. S. Ri, A. H. Blair, C. J. Kim, and R. J. Haar, "Attacks on healthcare facilities as an indicator of violence against civilians in Syria: an exploratory analysis of open-source data," PLoS One, vol. 14, no. 6, p. e0217905, 2019. L. Tichý, "Energy infrastructure as a target of terrorist attacks from the Islamic state in Iraq and Syria," International Journal of Critical Infrastructure Protection, vol. 25, pp. 1-13, 2019. S. Jabbour et al., "10 years of the Syrian conflict: a time to act and not merely to remember," The Lancet, vol. 397, no. 10281, pp. 1245-1248, 2021.
  2. F. A. Omar, I. Mahmoud, A. Hussian, L. Mohr, H. O. Abdullah, and A. Farzat, "The effect of the Syrian crisis on electricity supply and the household life in North-West Syria: a university-based study," Education and Conflict Review, vol. 3, pp. 77-86, 2020.
  3. F. Alhaj Omar, I. Mahmoud, and K. G. Cedano, "Energy poverty in the face of armed conflict: The challenge of appropriate assessment in wartime Syria," Energy Research & Social Science, vol. 95, p. 102910, 2023/01/01/ 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.erss.2022.102910. J. Messner, "Fragile States Index 2017: Factionalization and Group Grievance Fuel Rise in Instability. The Fund for Peace," ed, 2017. C. International Committee of the Red, Urban services during protracted armed conflict: a call for a better approach to assisting affected people. International Committee of the Red Cross, 2015.
  4. S. Gates, H. Hegre, H. M. Nygard, and H. Strand, "Consequences of armed conflict in the Middle East and north Africa region," mimeo, 2010. I. P. Conflict and H. Action, "some recent ICRC experiences," Geneva: ICRC, 2016.
  5. C. Bennett, M. Foley, and S. Pantuliano, "Time to let go: Remaking humanitarian action for the modern era," ODI, London, 2016. P. Collier, "Fragile States and International Support," Development, vol. 175, 2016.
  6. E. Spyrou, B. F. Hobbs, M. D. Bazilian, and D. Chattopadhyay, "Planning power systems in fragile and conflict-affected states," Nature energy, vol. 4, no. 4, pp. 300-310, 2019.
  7. P. B. Anand, Getting infrastructure priorities right in post-conflict reconstruction. WIDER Research Paper, 2005. J. Goodhand, "Violent conflict, poverty and chronic poverty," Chronic Poverty Research Centre Working Paper, no. 6, 2001.
  8. K. Lyra, S. Mirasgedis, and C. Tourkolias, "From measuring fuel poverty to identification of fuel poor households: a case study in Greece," Energy Efficiency, vol. 15, no. 1, p. 6, 2022/01/07 2022, doi: 10.1007/s12053-021-