Enerji verimliliği ve tahmin modellerinin modern yöntemler ile değerlendirilmesi
| dc.contributor.advisor | Gökgöz, Fazıl | |
| dc.contributor.author | Filiz, Fahrettin | |
| dc.contributor.department | İşletme | tr_TR |
| dc.date.accessioned | 2023-08-10T13:15:39Z | |
| dc.date.available | 2023-08-10T13:15:39Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | İklim değişikliğinin olumsuz etkilerine karşı atılacak adımlardan biri fosil yakıt kaynaklı CO2 emisyon salınımı azaltmaktır. CO2 emisyonu önemli sebepleri arasında ulaşım, sanayi ve elektrik üretimi bulunmaktadır. Bu çalışmada elektrik üretimi sonucu oluşan CO2 emisyonunu minimize edecek enerji karışımı nicel olarak öngörülmüştür. Çalışma kapsamında iki farklı yöntem kullanılmıştır. Senaryo analizi yöntemi ile Olağan İş Senaryosu, Yenilenebilir Enerji Senaryosu ve Yenilenebilir Nükleer Enerji Senaryosu oluşturulmuştur. Senaryoların sonuçları enerji karışımı ve CO2 emisyonu çerçevesinde değerlendirilmiştir. Diğer bir yöntem ise derin öğrenme yöntemi ile birincil enerji kaynaklarının elektrik üretim miktarlarının tahmin edilmesidir. Elektrik üretim tahmin sonuçları kullanılarak CO2 emisyonunu minimize edecek amaç fonksiyonu oluşturulmuştur. Amaç fonksiyonunu gerçekleştiren optimal enerji karışım sonucunda gerçekleşen CO2 emisyon miktarları 2030 yılına kadar haftalık hesaplanmıştır. Bu değerlere göre CO2 emisyon miktarında artışın devam edeceği öngörülmektedir. | tr_TR |
| dc.description.ozet | CO2 emissions reduction is one of the steps to be taken against the negative effects of climate change. The important causes of CO2 emissions are transportation, industry, and electricity generation. In this study, the energy mix that will minimize the CO2 emission resulting from electricity generation is quantitatively predicted. Two different methods are used in the study. In scenario analysis method, Business as Usual Scenario, Renewable Energy Scenario and Renewable Nuclear Energy Scenario are created. The results of the scenarios are evaluated in terms of energy mix and CO2 emissions. Another method is estimating the electricity production amounts of primary energy sources with the deep learning method. The objective function to minimize the CO2 emission is created. The amount of CO2 emissions realized because of the optimal energy mixture that fulfills the objective function has been calculated weekly until 2030. According to these values, it is predicted that the increase in the amount of CO2 emissions will continue. | tr_TR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12575/88987 | |
| dc.language.iso | tr | tr_TR |
| dc.publisher | Sosyal Bilimler Enstitüsü | tr_TR |
| dc.subject | Enerji verimliliği | tr_TR |
| dc.subject | tahmin modelleri | tr_TR |
| dc.subject | modern yöntemler | tr_TR |
| dc.title | Enerji verimliliği ve tahmin modellerinin modern yöntemler ile değerlendirilmesi | tr_TR |
| dc.title.alternative | Evaluation of energy efficiency and forecasting models with modern methods | tr_TR |
| dc.type | doctoralThesis | tr_TR |