Türkiye’nin enerji talebini tahmin etmek için tulumlular sürü algoritmasına dayalı bir uygulama

Abstract

Enerji talebinin tahmini, her ülke için oldukça önemli bir konudur. Çünkü bir ülkenin ekonomisi, enerji talebinden doğrudan etkilenmektedir. Bu nedenle, yapılan bu çalışmada, Türkiye’nin gelecekteki enerji talebini tahmin etmek için tulumlular sürü algoritması (TSA) tabanlı doğrusal bir yaklaşım önerilmektedir. Doğrusal modelin elde edilmesi aşamasında, bir ülkenin gayri safi yurtiçi hasıla, nüfus, ithalat ve ihracat verileri modelin giriş parametreleri olarak alınmıştır. Daha sonra bu parametrelerin optimum ağırlık katsayılarını bulmak amacıyla optimizasyon problemlerinin çözümü için önerilmiş olan popülasyon tabanlı TSA algoritması kullanılmıştır. Önerilen modelin eğitim ve test aşaması için Türkiye’nin 1979-2011 arasındaki yıllara ait olan veri seti kullanılmıştır. Doğrusal model oluşturulduktan sonra, Türkiye’nin 2012’den 2030’a kadar olacak şekilde yaklaşık olarak 20 yıllık bir süre için enerji talebi, üç farklı muhtemel senaryo için tahmin edilmiştir. Daha sonra ise önerilen model ile elde edilen deneysel sonuçlar, Türkiye’nin enerji talebini için literatürde önerilmiş olan diğer algoritmaların elde ettiği deneysel sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar ve karşılaştırmalar değerlendirildiğinde, bu çalışma kapsamında önerilmiş olan TSA tabanlı model, Türkiye’nin geleceğe dönük enerji talebini tahmin etmek için rekabetçi ve başarılı sonuçlar elde etmiştir.

The estimation of energy demand is a serious topic for policy makers. Because the economy of a country is directly affected by energy demand. On account of this, in this study, a tunicate swarm algorithm (TSA) based linear approach has proposed for estimation the energy demand of Turkey for future. Gross domestic product, population, import and export are taken as parameters for linear model. And then, TSA algorithm which is a population-based swarm algorithm proposed for solving global optimization problems has used to find the optimum weight coefficients of these parameters. For training and testing phase of proposed model the data set of Turkey in 1979 to 2011 are used. After the model is created, the energy demand of Turkey approximately for a 20-year period from 2012 to 2030 are estimated for different three scenarios. The obtained experimental result of proposed model has been compared with the state-of-art algorithms proposed for solving energy demand of Turkey in the literature. The experimental results and comparisons show that the proposed TSA based model is highly competitive and robust optimizer for estimation the energy demand of Turkey.