ESTIMATION OF UNBALANCE COST DUE TO DEMAND PREDICTION ERRORS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Estimation of energy demand is used as an important tool for decision makers determining company strategies and policies. Apart from this, the fact that the actual consumption differs from the forecast is harmful for the economy of the company and even for the economy of the big scale. In this study, it is aimed to estimate the imbalance aberration caused by demand forecast deviation with Artificial Neural Networks and to evaluate its results

Evaluation of spermatological data in Linda breed geese raised in Kars region between april and june

Sunulan çalışmada Kars ilinde yetiştiriciliği gerçekleştirilen Linda ırkı kazlarda Nisan ve Haziran ayları arasında sezona bağlı spermatolojik değişimler izlenmiştir. Ülkemizde yoğun olarak Kars, Ardahan ve Muş illerinde yetiştiriciliği gerçekleştirilen kazların; genellikle etinden, tüyünden ve karaciğer gibi yan ürünlerinden faydalanılmaktadır. Kaz yetiştiriciliği karlı ve avantajlı olmasına rağmen, kazların sezona bağlı üreme faaliyetlerinde görülen düşüşler ise yetiştiriciliği kısıtlamaktadır. Etkin bir şekilde yardımcı üreme tekniklerinden faydalanılabilmek için, öncelikle mevsimin üreme üzerine etkilerinin incelenmesi gerekmektedir. Bu amaçla çalışmamızda üç yaşında beş kaz sperma alınması için materyal olarak kullanıldı. Kazlardan sperma, haftada iki kez olmak üzere dorso-abdominal masaj yöntemiyle alındı. Alınan taze sperma motilite yönünden incelendi. Taze sperma örneklerinin aylara göre ortalama motilite değerleri sırasıyla 16.1±5.48, 1.09±0.99, 0.0±0.0 olarak bulundu. Motilite değerlerinin Nisan ayından sonra aniden düştüğü görüldü (P0.05). Sonuç olarak Kars bölgesinde yetiştiriciliği yapılan Linda ırkı kazlarda, Nisan ayı itibariyle spermatolojik verilerin kalitesinde bir düşüş olduğu ve üreme döneminin gerilemeye girdiği tespit edildi. Kaz yetiştiriciliğinin hem bölgesel önemi hem de ihracat ürünü potansiyeli düşünüldüğünde, bu konu üzerinde daha derin çalışmalar gerçekleştirmesi gerekliliği ciddiyetle değerlendirilmelidir.In the present study, seasonal spermatological changes were observed in Linda breed gander bred in Kars province between April and June. Of the geese, which are intensively bred in Kars, Ardahan and Muş provinces in Türkiye; Generally, meat, feathers and by-products such as liver are used. Although goose breeding is profitable and advantageous, decreases in seasonal breeding activities of geese restrict breeding. In order to benefit from assisted reproductive techniques effectively, first of all, the effects of the season on reproduction should be examined. For this purpose, in our study, five three-year-old ganders were used as material for semen collection. The semen from the gander was collected by dorso-abdominal massage method twice a week. Fresh semen taken were examined for motility. The mean motility values of fresh semen samples by months were found to be 16.1±5.48, 1.09±0.99 and 0.0±0.0, respectively. It was observed that the motility values suddenly decreased after April (P0.05). As a result, it was determined that there was a decrease in the quality of spermatological data in Linda breed geese bred in the Kars region as of April, and the reproductive period began to decline. Considering both the regional importance and export product potential of goose breeding, the necessity of carrying out more in-depth studies on this issue should be seriously evaluated

Short-term solar energy production estimation in Konya

Yüksek Lisans TeziBu çalışmanın amacı; güneş enerjisi üretim tahmini yapmak zorunda olan şirketlerin bilimsel yöntemler kullanarak daha doğru tahminler yapması ve bu tahminler sonucu şirketlerin ve Türkiye’ nin zararının minimuma indirilmesidir. Yapılan gözlemler sonucunda şirketlerde güneş enerjisi üretim tahmini yapmak için bilimsel yöntemlerin yaygın olarak kullanılmadığı tespit edilmiştir. Bu konuya dikkat çekmek ve tahminlerin daha ciddi yapılmasını sağlamak için bu konu tercih edilmiş olup yapay sinir ağları kullanılarak hava durumu şartlarına göre güneş enerji santrallerinin enerji üretimlerinin yüksek hassasiyette tahmin edilebileceği gösterilmiştir. Bu çalışmanın sonuçlarının uygulaması yapılacak olan şirkete katkı sağlaması beklenmektedir.The purpose of this study is to ensure the companies forecasting solar power generation to have more accurate forecasts and to minimize the cost due to forecast errors. As a result of the observations, it has been determined that scientific methods are not widely used to estimate solar energy production in companies. We choose this topic to draw attention to this issue and to ensure that the forecasts are done more serious. It is shown that by using artificial neural networks, it is possible to have highly accurate forecast for the power production of solar power generation companies. We expect the results of this study to have positive contribution on the company that applies our methods