Türkiye'nin Yenilenebilir Enerji Potansiyelinin ve Çevre Protokolü Uyumluluğunun Değerlendirilmesine Yönelik Bir Makine Öğrenimi

dc.contributor.advisor Sütçü, Muhammed
dc.contributor.author Şahin, Nurettin
dc.contributor.other 01. Abdullah Gül University
dc.date.accessioned 2025-09-25T12:21:39Z
dc.date.available 2025-09-25T12:21:39Z
dc.date.issued 2025
dc.description.abstract Küresel ısınma konusu 21. yüzyılın en kritik sorunlarından biri olarak tanımlanmakta ve fosil yakıt tüketimi sera gazı emisyonlarına en büyük katkıyı yapan unsur olarak görülmektedir. Bu sorunlara yanıt olarak dünya genelinde ülkeler, Paris Anlaşması gibi uluslararası iklim taahhütlerini yerine getirmek ve uzun vadeli sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmak için yenilenebilir enerji kaynaklarına geçişlerini hızlandırmaktadır. Türkiye hem ulusal enerji stratejisi hem de uluslararası yükümlülükleriyle uyumlu bir hedef olan 2053 yılına kadar net sıfır emisyona ulaşma hedefini belirlemiştir. Bununla birlikte, coğrafi, ekonomik ve teknolojik kısıtlamalar nedeniyle fosillerden yenilenebilir enerji kaynaklarına geçiş zorlu bir süreçtir. Bu çalışma, çevresel protokoller ve gelecekteki elektrik talebi projeksiyonları ile Türkiye'deki yenilenebilir enerji kapasitesini ve verimliliğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Gelecekteki elektrik üretim ve kapasite eğilimlerinin belirlenmesi için elektrik üretim-iletim verileri ve ulusal enerji planları kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında Çoklu makine öğrenimi modeli çeşitli senaryolarda çalıştırılarak sonuçlar elde edilmiştir. Sonuç olarak, düzenleyici tedbirlerin ve finansal yatırımların yansımaları incelenmiş ve ileriye dönük çıkarımlar elde edilmiştir. Bulgular, sürdürülebilir enerji politikalarının oluşturulmasında ve yatırımların yönlendirilmesinde senaryo tabanlı modellemenin önemini vurgulamaktadır.
dc.description.abstract The issue of global warming has been identified as one of the most critical challenges of the 21st century, with the consumption of fossil fuels being identified as a major contributor to greenhouse gas emissions. In response to these challenges, countries worldwide are expediting their transition towards renewable energy sources to meet international climate commitments, such as the Paris Agreement, and to achieve long-term sustainability goals. Türkiye has set itself the target of reaching net-zero emissions by 2053, a goal which is in alignment with both its national energy strategy and its international obligations. Nevertheless, due to geographical, economic and technological constraints, the transition from fossils to renewable energy sources is challenging. The present study aims to assess the capacity and efficiency of renewable energy in Türkiye with environmental protocols and future electricity demand projections. Electricity generation-transmission data and national energy plans are used to identify future electricity generation and capacity trends. In the context of this study, a range of machine learning models are executed across diverse scenarios, yielding a series of outcomes. Consequently, the repercussions of regulatory measures and financial investments were examined, and prospective inferences were derived. The findings emphasize the significance of scenario-based modelling in the formulation of sustainable energy policies and the guidance of investment decisions within the context of climate change mitigation. en_US
dc.identifier.uri https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=5NNqZKwwGohPh6_KCcfp-v4YQQkKBZ7dhfjXZsdL_HeczxYb_rkW_o7RIn7pAeJg
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12573/5100
dc.language.iso en
dc.subject Enerji
dc.subject Energy en_US
dc.title Türkiye'nin Yenilenebilir Enerji Potansiyelinin ve Çevre Protokolü Uyumluluğunun Değerlendirilmesine Yönelik Bir Makine Öğrenimi
dc.title A Machine Learning Approach to Assessing Türkiye's Renewable Energy Potential and Environmental Protocol Compliance en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
gdc.author.institutional Sütçü, Muhammed
gdc.description.department Sosyal Bilimler Enstitüsü / Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
gdc.description.endpage 88
gdc.identifier.yoktezid 944429
relation.isAuthorOfPublication 346bb5cc-f5cb-4f40-bd6f-995436a96d63
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 346bb5cc-f5cb-4f40-bd6f-995436a96d63
relation.isOrgUnitOfPublication 665d3039-05f8-4a25-9a3c-b9550bffecef
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 665d3039-05f8-4a25-9a3c-b9550bffecef

Files