Elektrik enerjisi talebinin akıllı tahmini: Bir vaka çalışması
Loading...

Date
2025
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Open Access Color
OpenAIRE Downloads
OpenAIRE Views
Abstract
Enerji talebi tahmini, enerji kaynaklarının verimli yönetimi ve sürdürülebilir enerji stratejilerinin geliştirilmesinde hayati bir rol oynamaktadır. Doğru talep tahmini, enerji üretimi ve dağıtımı için etkili stratejilerin oluşturulmasını sağladığından, enerji kaynaklarının verimli kullanımı önemli bir avantajdır. Ayrıca, talep tahminlerinin kullanılmasıyla kaynak yönetiminin optimize edilmesi mümkün hale gelmekte, bu da enerji verimliliğini artırmakta ve maliyetleri düşürmektedir. Doğru talep tahmininin sürdürülebilirlik boyutu, çevresel etkilerin azaltılması ve doğal kaynakların korunması yoluyla enerji kaynaklarının sürdürülebilir kullanımına katkı sağlamasında yatmaktadır. Bunun yanı sıra, talep tahmini, enerji politikalarının geliştirilmesi için değerli bilgiler sunarak enerji talep eğilimlerinin analiz edilmesine ve gelecekteki talep artışının öngörülmesine olanak tanımaktadır.
Energy demand forecasting plays a crucial role in the efficient management of energy resources and the development of sustainable energy strategies. Efficient use of energy resources is a significant advantage of accurate demand forecasting, as it enables the creation of effective strategies for energy production and distribution. Additionally, resource management optimization is achievable by utilizing demand predictions, leading to enhanced energy efficiency and cost reduction.
Energy demand forecasting plays a crucial role in the efficient management of energy resources and the development of sustainable energy strategies. Efficient use of energy resources is a significant advantage of accurate demand forecasting, as it enables the creation of effective strategies for energy production and distribution. Additionally, resource management optimization is achievable by utilizing demand predictions, leading to enhanced energy efficiency and cost reduction.
Description
Keywords
Deep Learning, Artificial Neural Networks, Derin Öğrenme, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Forecasting, Yapay Sinir Ağları, Makine Öğrenmesi, Tahminleme, Machine Learning
Turkish CoHE Thesis Center URL
Fields of Science
Citation
WoS Q
Scopus Q
Source
Volume
Issue
Start Page
End Page
81
