dc.contributor.advisor | Aydınalp Köksal, Merih | |
dc.contributor.author | Sümer Türeli, Nihal Dilek | |
dc.date.accessioned | 2023-12-12T11:16:07Z | |
dc.date.issued | 2023-07-17 | |
dc.date.submitted | 2023-07-17 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11655/34234 | |
dc.description.abstract | The residential sector accounts for approximately 30% of the total energy consumption and is rapidly increasing worldwide. In Turkey, residential electricity consumption has increased by 27% in the last decade. The proportion of residential sector in total electricity consumption has reached 22% in Turkey. One of the initiatives to slow down this increase is to provide energy-saving informational intervention method to households. This study examines the impact of households behaviours and habits on residential electricity consumption through an information intervention method. Additionally, an artificial intelligence model called Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS), which has not been previously applied in electricity consumption behavior studies, is used to understand the factors influencing residential electricity consumption and the contribution of behavioral changes to electricity saving potential. A survey was conducted in 100 households in Yalova to gather detailed information about household electricity consumption behavior, economic and demographic data, and characteristics of electrical appliances in the residential buildings. Monthly electricity consumption data of the households were obtained from relevant companies. Statistical analyses of the monthly electricity consumption of the households that received face-to-face energy-saving informational intervention method show a decrease of 10% in electricity consumption, particularly in the first month after the education. The ANFIS model used in the study has a Root Mean Square Error (RMSE) value of 0.038 for the training dataset, and a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 22% for the test dataset. These results indicate that the model is well trained and the prediction performance is at an acceptable level. According to the results of the scenarios for behavioral changes applied to the model, it has been revealed that between 7% and 35% can be saved in residential electricity consumption. The model outcomes reveal significant information about the impact of households behavior on residential electricity consumption. This study can play a crucial role in formulating energy-saving policies and raising awareness in the residential sector. Considering the increasing energy consumption and the sustainability of energy resources in the residential sector, changing behaviours and habits are of great importance. | tr_TR |
dc.language.iso | tur | tr_TR |
dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | tr_TR |
dc.subject | Konut elektrik tüketimi | |
dc.subject | Hanehalkı davranışı | |
dc.subject | Enerji tasarrufu eğitimi | |
dc.subject | ANFIS | |
dc.subject.lcsh | Çevre mühendisliği | tr_TR |
dc.title | Davranış ve Alışkanlıkların Konutlarda Elektrik Enerjisi Tüketimine Etkisinin İncelenmesi | tr_TR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | tr_TR |
dc.description.ozet | Konut sektörü elektrik tüketimi, toplam enerji tüketiminin içinde % 30’a yakın bir paya sahiptir ve tüm dünyada hızla artış eğilimindedir. Türkiye'de konut elektrik tüketimi ise son on yılda %27 oranında artmıştır. Türkiye'de konut sektörünün toplam elektrik tüketimi içindeki payı %22’ye ulaşmıştır. Bu artışı yavaşlatmaya yönelik girişimlerden biri; hanehalkına enerji tasarrufu önlemleri konusunda bilgi verme müdahale yöntemi uygulamaktır. Bu çalışmada, konut elektrik tüketiminde hanehalkı davranış ve alışkanlıklarının etkisi, bilgi verme müdahale yöntemi uygulanarak incelenmiştir. Ayrıca konut elektrik tüketimine etki eden faktörleri ve davranışsal değişikliklerin elektrik tasarruf potansiyeline olan katkısını anlamak için, daha önce elektrik tüketim davranışı çalışmalarında uygulanmayan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS) adı verilen bir yapay zeka modeli kullanılmıştır. Yalova'da 100 adet konuta, hanehalkı elektrik tüketim davranışı, ekonomik ve demografik verileri ile konutlardaki elektrikli cihazların özellikleri hakkında ayrıntılı bilgi toplamak için tasarlanan anket uygulanmıştır. Konutların aylık elektrik tüketim verileri ilgili şirketlerden temin edilmiştir. Yüz yüze enerji tasarrufu bilgi verme müdahale yöntemi uygulanan konutların aylık elektrik tüketimlerine ilişkin istatistiksel analizler, bu konutların elektrik tüketiminde özellikle bilgi verme müdahale yönteminden sonraki ilk ayda % 10 oranında bir azalma olduğunu göstermektedir. Kullanılan ANFIS modelinin eğitim veri seti Root Mean Square Error (RMSE) değeri 0,038, test veri seti Mean Absolute Percentage Error (MAPE) değeri ise %22 olarak hesaplanmıştır. Bu durum kullanılan modelin iyi eğitildiğini ve tahmin performansının kabul edilebilir düzeyde olduğunu göstermektedir. Modele uygulanan davranış değişikliklerine yönelik senaryoların sonuçlarına göre %7 ile %35 oranları arasında konut elektrik tüketiminde tasarruf edilebileceği ortaya konmuştur. Model sonuçları, hanehalkının konut elektrik tüketimi üzerindeki etkisi hakkında önemli bilgiler ortaya koymaktadır. Bu çalışmanın, enerji tasarruf politikalarının oluşturulmasında ve konut sektöründe farkındalık oluşturmada önemli bir rol oynayabileceği düşünülmektedir. Konut sektöründe enerji tüketiminin artması ve enerji kaynaklarının sürdürülebilirliği göz önüne alındığında, davranış ve alışkanlıkların değiştirilmesi büyük önem taşımaktadır. | tr_TR |
dc.contributor.department | Çevre Mühendisliği | tr_TR |
dc.embargo.terms | Acik erisim | tr_TR |
dc.embargo.lift | 2023-12-12T11:16:07Z | |
dc.funding | Yok | tr_TR |