Elektrik enerjisi endüstrisinde tüketimin modellenmesi önemli bir rol oynamaktadır. Elektrik enerjisi tüketimi modellenerek enerjinin üretimi ve dağıtımı verimli bir şekilde planlamakta ve enerji israfı en aza indirilmektedir. Ayrıca, güç sisteminin ekonomik olarak çalıştırılması ve şebeke yatırımları için uygun kararların alınması da elektrik enerjisi tüketiminin doğru bir şekilde modellenmesine dayanır. Bununla birlikte, elektrik enerjisi tüketimini etkileyen birçok faktör bulunmakta ve bu da modelleme çalışmalarını zorlaştırmaktadır. Bu tez çalışmasında, Türkiye'nin aylık elektrik enerjisi tüketim verileri karınca aslanı optimizasyon algoritması lineer, kuadratik ve üstel fonksiyonlar kullanılarak modellenmiştir. Oluşturulan elektrik enerjisi tüketim modelleri ortalama mutlak yüzdesel hata, karekök ortalama hata ve kare hataların toplamı kararlılık ölçekleri açısından karşılaştırılmıştır. Ayrıca, sıcaklık, rüzgâr hızı, nem miktarı, yağış miktarı ve küresel güneş radyasyonu meteorolojik giriş parametreleri olarak kullanılmıştır. Genel olarak değerlendirildiğinde, karınca aslanı optimizasyon algoritması, üstel modeli içeren uygunluk fonksiyonları için iyi bir tahmin performansı gösterirken, kuadratik modeli içeren uygunluk fonksiyonları için kötü bir tahmin performansı göstermiştir. Elektrik enerjisi tüketim verilerinin modellenmesindeki en düşük hata üstel model tarafından Ekim ayında başarılırken, en yüksek hata kuadratik model tarafından Nisan ayında gerçekleştirilmiştir. Anahtar Kelimeler: Elektrik Enerjisi Tüketimi, Meteorolojik Veri, Karınca Aslanı Optimizasyonu, Modelleme.
The consumption modeling plays a significant role in the electric power industry. By modeling the electrical energy consumption, energy production and distribution are efficiently planned and energy waste is minimized. In addition, the economic operation of the power system and optimal decisions for grid investments are also based on the proper modeling of electrical energy consumption. However, there are a number of factors that affect the consumption of electricity and this makes the modeling works difficult. In this thesis, Turkey's monthly electrical energy consumption data is modeled using the ant lion optimization algorithm and linear, quadratic and exponential functions. The constructed electrical energy consumption models are compared in terms of mean absolute percentage error, root mean squared error and the sum of squares of errors accuracy metrics. In addition, temperature, wind speed, the amount of moisture, the amount of precipitation and global solar radiation are used as meteorological input parameters. In overall evaluation, the ant lion optimization algorithm shows good estimation performance for the fitness functions including the exponential model, while it shows poor estimation performance for the fitness functions including the quadratic model. The lowest error in the modeling of electrical energy consumption data is achieved in October by the exponential model, while the highest one is realized in April by the quadratic model. Keywords: Electrical Energy Consumption, Meteorological Data, Ant Lion Optimization, Modeling.
