Özetçe-Dünya üzerinde elektrik enerjisi talebi her geçen gün artmaktadır. Atran talebi karşılamak ve gerçekleştirilmesi planlanacak olan üretim yatırımlarının ekonomik değerinin belirlenmesi açısından uzun dönem elektrik üretim tahminlerinin yapılması büyük önem arzetmektedir. Bu çalışmada, Türkiye'nin 1985-2019 yılları arasındaki kurulu güç kapasitesi, bürüt elektrik üretimi, net elektrik tüketimi, ithalat, ihracat ve nüfus gibi enerji göstergeleri kullanılarak enerji üretim tahmini için yapay sinir ağı (YSA) tabanlı tahmin metodolojisi sunulmuştur ve petrol, gaz, kömür ve diğer enerji (yenilenebilir enerji) kaynaklarından elektrik üretim tahmini gerçekleştirilmiştir. Tahmin sonuçları istatistiksel olarak değerlendirilmiştir ve sunulan yaklaşımın doğruluğu test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar enerji indikatörlerine bağlı olarak YSA yardımıyla enerji üretim tahminin yüksek doğruluk ile kullanılabileceğini göstermektedir.

Özetçe-Yıldırımlar, atmosferik değişimlere bağlı olarak meydana gelen, enerji sistemleri ve canlılar üzerinde birçok olumsuz etkiye neden olan doğa olayıdır. Bu çalışma, genetik algoritma (GA) ve Metasezgisel optimizasyon algoritmalarından denge optimizasyon (EO) algoritması kullanılarak yıldırım akımı dalga formunu tanımak için literatürde sunulan darbe ve çift üstel fonksiyonlarının parametrelerinin optimizasyon tabanlı eğri uydurma yöntemi ile hesaplanmasını temel bir yaklaşım sunmaktadır. Çalışmada, Yıldırım akımı dalga formu olarak Dresden Yüksek Gerilin Test Teknolojisinden (IP176/12S) deneysel olarak ölçülen 10/350 μs' lik ve 20,8 kA genliğe sahip yapay yıldırım akım dalga formu kullanılmıştır. Bu dalga formundan faydalanılarak darbe ve çift üstel fonksiyon parametreleri optimizasyon algoritmaları yardımıyla hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, darbe fonksiyonunun yapay yıldırım akımı dalga formunu çift üstel fonksiyona göre daha iyi tanımladığını göstermektedir. Darbe fonksiyonu ile hesaplanan parametre değerleri karşılaştırıldığında, EO ile hesaplanan fonksiyon değişkenlerinin STD=5.354e-2, RE=2.35E-10, MAE=5.44e-12 ve RMSE=4.48E-6 ile GA'ya göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmektedir.