• Energy Research
• engineering and technology close
• RU close
• TR close

Load forecasting is very important to manage the electrical power systems. Load forecasting can be analyzed in three different ways as short-term, medium-term and long-term. Long-term load forecasting (LTLF) is in need to plan and carry on future energy demand and investment such as size of energy plant. LTLF is affected by energy consumption, national incoming per year, rates of civilization, increasing population rates and moreover economical parameters. Some of the forecasting models use mathematical formulas and statistical models such as correlation and regression analysis. In this study, a new effective expert-supported dynamic programming algorithm (ESDP) has been improved. Additionally, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and mathematical modeling (MM) are used to forecast long term energy demand. ANFIS is one of the famous artificial intelligence and has widely used to solve forecasting problems in literature. In addition to numerical inputs, ANFIS has linguistics inputs. The results obtained from ESDP, ANFIS and MM are compared to show availability. In order to show error levels mean absolute percentage error (MAPE) and (MAE) are used. The obtained results show that the proposed algorithms are available.

Load forecasting is very important to manage the electrical power systems. Load forecasting can be analyzed in three different ways as short-term, medium-term and long-term. Long-term load forecasting (LTLF) is in need to plan and carry on future energy demand and investment such as size of energy plant. LTLF is affected by energy consumption, national incoming per year, rates of civilization, increasing population rates and moreover economical parameters. Some of the forecasting models use mathematical formulas and statistical models such as correlation and regression analysis. In this study, a new effective expert-supported dynamic programming algorithm (ESDP) has been improved. Additionally, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and mathematical modeling (MM) are used to forecast long term energy demand. ANFIS is one of the famous artificial intelligence and has widely used to solve forecasting problems in literature. In addition to numerical inputs, ANFIS has linguistics inputs. The results obtained from ESDP, ANFIS and MM are compared to show availability. In order to show error levels mean absolute percentage error (MAPE) and (MAE) are used. The obtained results show that the proposed algorithms are available.

Bu çalışma, 1990-2016 döneminde koordineli piyasa ekonomileri için tarımsal katma değerin, orman alanlarının, ekonomik büyümenin ve yenilenebilir ve yenilenemez enerji tüketiminin çevresel kalite üzerindeki etkisini panel Common Corelated Effects (CCE) modelini kullanarak incelemeyi amaçlamaktadır. Panel CCE modelinden elde edilen uzun dönem katsayılara göre orman alanlarının çevre kalitesini arttırdığı, başka bir ifadeyle karbondioksit emisyonunu azalttığı, yenilenemez enerji tüketiminin ve ekonomik büyümenin ise çevre kalitesi üzerinde negatif bir etki oluşturduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, incelenen dönemde tarımsal katma değerin ve yenilenebilir enerji tüketiminin çevre kalitesi üzerinde bir etki oluşturmadığı görülmüştür. Son olarak değişkenler arasındaki nedensellik ilişkisi Dumitrescu–Hurlin testi ile araştırılmıştır. Uygulanan nedensellik testi ile tarım ile karbondioksit emisyonları, tarım ile yenilenemez enerji tüketimi, yenilenebilir enerji tüketimi ile yenilenemez enerji tüketimi arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi elde edilmiştir.

Bu çalışma, 1990-2016 döneminde koordineli piyasa ekonomileri için tarımsal katma değerin, orman alanlarının, ekonomik büyümenin ve yenilenebilir ve yenilenemez enerji tüketiminin çevresel kalite üzerindeki etkisini panel Common Corelated Effects (CCE) modelini kullanarak incelemeyi amaçlamaktadır. Panel CCE modelinden elde edilen uzun dönem katsayılara göre orman alanlarının çevre kalitesini arttırdığı, başka bir ifadeyle karbondioksit emisyonunu azalttığı, yenilenemez enerji tüketiminin ve ekonomik büyümenin ise çevre kalitesi üzerinde negatif bir etki oluşturduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, incelenen dönemde tarımsal katma değerin ve yenilenebilir enerji tüketiminin çevre kalitesi üzerinde bir etki oluşturmadığı görülmüştür. Son olarak değişkenler arasındaki nedensellik ilişkisi Dumitrescu–Hurlin testi ile araştırılmıştır. Uygulanan nedensellik testi ile tarım ile karbondioksit emisyonları, tarım ile yenilenemez enerji tüketimi, yenilenebilir enerji tüketimi ile yenilenemez enerji tüketimi arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi elde edilmiştir.

Tasit dinamigi modellemelerinde kullanilan lastik modelleri genellikle tasitlarin ozel olarak insa edilmis ve tutunmaya yonelik ozellikleri tanimlanmis yollar uzerindeki davranislarina dayali gelistirilmis modellerdir. Yol ve yol disi surulebilen tasitlarin her iki farkli yuzey uzerindeki davranislari ise degiskendir. Bu calismada; hem yol hem de yol disi olarak uyarlanabilen bir lastik modeli temelinde standart tasit dinamigi manevralari uzerinden simulatif karsilastirmalarla gercekte olan ya da karsilasilabilen durumlara bir yaklasim gosterilmektedir. Modelleme ve simulasyon ortami olarak Matlab/Simulink kullanilmistir.

Tasit dinamigi modellemelerinde kullanilan lastik modelleri genellikle tasitlarin ozel olarak insa edilmis ve tutunmaya yonelik ozellikleri tanimlanmis yollar uzerindeki davranislarina dayali gelistirilmis modellerdir. Yol ve yol disi surulebilen tasitlarin her iki farkli yuzey uzerindeki davranislari ise degiskendir. Bu calismada; hem yol hem de yol disi olarak uyarlanabilen bir lastik modeli temelinde standart tasit dinamigi manevralari uzerinden simulatif karsilastirmalarla gercekte olan ya da karsilasilabilen durumlara bir yaklasim gosterilmektedir. Modelleme ve simulasyon ortami olarak Matlab/Simulink kullanilmistir.