Yapay zeka ile bir şehrin sürdürülebilir enerji potansiyeli analizi: Afganistan Herat şehri örneği

Bu tez çalışmasında Herat Şehri'nin elektrik tüketimi yapay zeka uygulamasıyla ele alınarak sürdürülebilir enerji potansiyeli araştırılmıştır. Bu kapsamda enerji tüketim tahmin modelleri geliştirilerek sürdürülebilir enerji entegrasyonu ve verimliliğini destekleyen analizler yapılmıştır. Herat Şehri'nin üç yıllık saatlik elektrik tüketimi ve meteorolojik verileri kullanılarak gelişmiş makine öğrenimi metodolojileri uygulanmıştır. Veri ön işleme ve korelasyon analizi sonucunda, çiy noktası ile enerji tüketimi arasında güçlü, güneş radyasyonu ile ters korelasyonların olduğu ortaya çıkmıştır. Destek Vektör Regresyonu (SVR), Rastgele Orman (RF), Sinir Ağları (NN) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağlarının karşılaştırmalı bir analizi yapılmıştır. Bu modeller arasında, LSTM (Model 12) üstün tahmin performansı göstererek enerji tüketimindeki karmaşık zamansal bağımlılıkları etkili bir şekilde yakalamıştır. Bu model, 0,891'lik bir test R² puanı ve 18,16'lık bir ortalama kare hatası (MSE) elde etmiştir. Ayrıca, bu tez çalışmasında Herat Şehri'nin sürdürülebilir enerji dönüşüm potansiyeli ve artan talebin güneş ve rüzgar enerjisi entegrasyonuyla karşılanabileceği analiz edilmiştir. Tez kapsamında elde edilen sonuçlar, yenilenebilir enerji altyapısı için stratejik planlama ve yatırımların önemini de ortaya koymuştur. Böylelikle, veri kısıtlı ortamlarda enerji tüketimini tahmin etmede LSTM ağlarının etkinliğini göstererek sürdürülebilir enerji araştırmaları alanına katkıda bulunulmuştur. Elde edilen bu tez sonuçları ile Herat Şehri için veri odaklı sürdürülebilir enerji çözüm öngörüleri gerçekleştirilmiştir.