The mean-squ are errors of each mod

The mean-squ are errors of each model with differen t
seasonal compon ents are tabula ted in Table 2. The MS
values are meaningful within the same item. Since these
numbers represent the goodness of each model within each
item, smaller the number better the model will be. The
results showed that seasonal order of 1 is suitable for each
item except hard coal, natural gas; solar, and total,
indicating the ARIMA model is suitable for them. On
the other hand, hard coal gives better model fit in seasonal
order of 3, natural gas in seasonal order of 2, solar energy
in seasonal order of 4, and total in seasonal order of 5,
indicating that the SARIMA model is suitable for them.
The ARIMA and SARIMA models constructed for each
item will not be shown here. Instead, as an example, the
result of forecasting for total primary energy is presented in
Fig. 1. The graph includes the realizations from 1950 to
2004 and the forecast and upper and lower limits of the
fifth-order SARIMA forecasting from 2005 to 2020.
The forecasted values for each item and for total from
2005 to 2020 is given in Table 3. As seen from the table, all
but wood and animal–plant remains will still be increasing
in the period from 2005 to 2020. However, the average
annual rates will decrease in all cases. For the period
between 1950 and 2004 the rate of increases are 8.3% for
oil, 7.3% for lignite, 4.3% for hard coal, 59.8% for natural
gas, 0.7% for wood, 0.2% for plant and animal remains,
18.3% for hydropower, 17.2% for petrocoke, 12.2% for
geothermal heat, 32.6% for geothermal electricity, 29.0%
for solar, and 259% for asphaltite and for the forecasted
period between 2005 and 2020 the rates are expected to be
1.6%, 1.3%, 5.1%, 6.8%, 1.2%, 1.8%, 1.7%, 4.2%,
2.2%, 3.1%, 6.6%, 1.4%, and 3.3%, respectively. On the
other hand, the average annual rate of total primary energy
demand decreases from 4.9% between 1950 and 2005 to
3.3% between 2005 and 2020.
Studying the relationship between energy and economy,
Ediger (2004) have shown that the industrialization in
Turkey has not been completed yet and energy demand
should be increasing faster than national income until the
energy intensity of the country reaches to a peak. Therefore, the decrease in the rate of energy demand may be
interpreted to indicate that the energy intensity peak will be
achieved in the coming decades. However, a close relationship exists between energy and economy of Turkey and the
average rate of change in GDP and primary energy
consumption are 4.5 and 4.9, respectively (Ediger and
Huvaz, 2006). Also, Soytas- and Sarı (2003) discovered
causality from energy consumption to GDP in Turkey.
Therefore, whether or not the decrease in energy consumption rate is related to energy intensity peak will
depend on the future rates of GDP. If causality runs from
energy consumption to GDP in the future and if the rates
of energy consumption and GDP persist their past trends,
any decrease in energy consumption is expected to slow
down the economic growth during the foreacsted period.
The numbers in Table 3 demonstrates that the share of
fossil fuels in sum of individual forecasts will increase from
87.6% in 2005 to 91.6% in 2020. The 4% increase in the
share of fossil fuels in total shows that the fossil fuels will
continue to be important in the future in Turkey similar to
most of the other countries in the world. However, the gradual increa se in the share of fossil fuels in total will
come from most ly the interacti on be tween oil and natural
gas in Tur key since the coal’s sha re in total fluc tuate s
betwe en 2 1.2% and 24.7% (Fig. 2). From 2005 to 2030, the
share of oil will decrease from 38.7% to 28.9% while that
of natural gas will increase from 25.7% to 41.1%,
indicating that 9.8% decrease in oil’s share will be
compensated by the 15.4% increase in natural Gas’s share.
The natural gas curve which, has already cut the coal curve
around 2000, is expected to cut the oil curve in 2012.
Similar results have previously been demonstrated in
electricity generation of Turkey by Ediger (2003b).
Additionally, the highest rate of increase will be recorded
in the future in natural gas. This indicates, although rate of
increase will decrease from 59.8% to 6.8%, natural gas will
continue to be a key element of the Turkish energy system
in the future. The cumulative graph of realized and
forecasted primary energy demand from 1950 to 2020
given in Fig. 3 demonstrates how important natural gas
demand will be in the future keeping in mind that it is met
almost completely by imports. In this context, the decrease
in both average rates and share in total in oil can be
considered reasonable since its domestic production meets
only about 10% of the demand. On the other hand, lignite,which is the richest energy source of the country, will
decreas e to only 1.3%. Therefor e, an interfuel substi tution
within fossi l fuels shou ld be mad e leadin g to a be st mix of
the cou ntry’s en ergy system. For inst ance, C- amdalı and
Ediger (in press) showed that a reduction of 1.663 billion
US $ in fossil fuel cost can be made possible by giving more
emphasis on domestic production particularly of oil,
lignite, and hard coal. Additionally, modern renewable
energy sources should be emphasized.
The ARIMA forecasting of total primary energy
consumption values and the summation of the ARIMA
and SARIMA forecasting of each item are also compared
(Fig. 4). As it is clearly seen in the figure, the ARIMA
forecasting of total primary energy consumption values are
higher than the summation of the ARIMA and SARIMA
forecasting of each item for the period between 2005 and
2010. It is just the reverse for the period between 2011 and
2020. The difference between the two is minimum in 2009
with a value of 83,000 toe and maximum in 2007 with a
value of 8.830 million toe. Considering that the ARIMA
forecasting is expected to give better results for short-terms
than long-terms and that during summmation the errors
involved in each forecasting are also summed up, the
ARIMA forecasting of the total primary energy demand
appears to be more reliable than the summation of the
individual forecasts.
Finally, the results of the ARIMA forecasting of the
total primary energy demand are compared with the most
recent MAED application (Table 4). It is obvious that in
the years 2006 and 2007 the low and high limits of this study almos t coinci des with the MAED resul ts. How ever,
for the long-te rm ARIMA foreca st gives an unde restima tion when co mpared wi th the MAED. The difference s
betwe en low er an d uppe r limits starts wi th 6.337 and 3.029
milli on toe in 20 08 and reach es to 58.324 and 6 9.736
milli on toe in 2020, respect ively.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Squ หมายความว่ามีข้อผิดพลาดของแต่ละรุ่นด้วย differenents compon ตามฤดูกาลมีเท็ด tabula ในตารางที่ 2 MSค่ามีความหมายภายในรายการเดียวกัน ตั้งแต่นี้ตัวเลขแสดงถึงความดีของแต่ละรุ่นในแต่ละสินค้า หมายเลขดีแบบเล็กจะได้ ที่ผลพบว่า เหมาะสำหรับแต่ละใบสั่งตามฤดูกาล 1สินค้ายกเว้นฮาร์ดดิสก์ถ่านหิน ก๊าซธรรมชาติ พลังงานแสงอาทิตย์ และ รวมแสดงอาการจำลองเหมาะสำหรับพวกเขา บนอีก ถ่านหินฮาร์ดดิสก์ให้ดีแบบพอดีกับฤดูกาลสั่ง 3 ก๊าซธรรมชาติตามฤดูกาลตามลำดับของพลังงานแสงอาทิตย์ 2ในฤดูกาล 4 และผลรวมในใบสั่งตามฤดูกาลที่ 5บ่งชี้ว่า แบบจำลองสมถวิลเหมาะสำหรับพวกเขารูปแบบอาและสมถวิลที่สร้างขึ้นสำหรับแต่ละสินค้าจะไม่ถูกแสดงที่นี่ แทน เป็นตัวอย่าง การจะแสดงผลลัพธ์ของการคาดการณ์สำหรับพลังงานหลักFig. 1 Realizations จากปี 1950 ให้มีกราฟ2004 และการคาดการณ์และขีดจำกัดบน และล่างของใบสั่งห้าทิพยพยากรณ์ตั้งแต่ปี 2548 ถึง 2020ค่าคาดการณ์ สำหรับสินค้าแต่ละรายการ และยอดรวมจาก2005-2020 ถูกกำหนดในตารางที่ 3 เท่าที่เห็นจากตาราง ทั้งหมดแต่ยังคงไม้ และสัตว์ – พืชจะยังคงเพิ่มขึ้นในรอบระยะเวลาจากปี 2005 ถึง 2020 อย่างไรก็ตาม ค่าเฉลี่ยรายปีราคาจะลดลงในทุกกรณี สำหรับรอบระยะเวลาระหว่างปี 1950 และ 2004 อัตราเพิ่มเป็น 8.3%น้ำมัน 7.3% สำหรับรถ 4.3% ถ่านหินฮาร์ดดิสก์ 59.8% ในธรรมชาติก๊าซ 0.7% สำหรับไม้ 0.2% สำหรับพืชและสัตว์ยังคงยัง 18.3% พลังงานน้ำ หา 17.2% สำหรับ petrocoke, 12.2%ความร้อนใต้พิภพ 32.6% ไฟฟ้าความร้อนใต้พิภพ 29.0%พลังงานแสงอาทิตย์ และ 259% สำหรับ asphaltite และการคาดการณ์รอบระยะเวลาระหว่างปี 2005 และ 2020 คาดว่าจะ1.6%, 1.3%, 5.1%, 6.8%, 1.2%, 1.8%, 1.7%, 4.2%2.2%, 3.1%, 6.6%, 1.4% และ 3.3% ตามลำดับ ในการมืออื่น ๆ อัตราเฉลี่ยรายปีของพลังงานหลักความต้องการที่ลดลงจาก 4.9% ระหว่างปี 1950 และ 2005 เพื่อ3.3% ระหว่างปี 2005 และ 2020ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างพลังงานและเศรษฐกิจEdiger (2004) ได้แสดงที่ทวีความรุนแรงมากในตุรกียังไม่เสร็จสมบูรณ์ได้ และความต้องการพลังงานควรเพิ่มเร็วกว่ารายได้แห่งชาติจนถึงการถึงความเข้มพลังงานของประเทศให้สูงสุด ดังนั้น อาจจะลดลงในอัตราความต้องการพลังงานแปลความหมายเพื่อบ่งชี้ว่า ยอดความเข้มพลังงานจะประสบความสำเร็จในทศวรรษที่ผ่านมามา อย่างไรก็ตาม ความสัมพันธ์ที่ใกล้ชิดอยู่ระหว่างพลังงานและเศรษฐกิจของตุรกีและอัตราเฉลี่ยของการเปลี่ยนแปลงใน GDP และพลังงานหลักปริมาณการใช้มีการ 4.9 และ 4.5 ตามลำดับ (Ediger และHuvaz, 2006) ยัง Soytas และ Sarı (2003) พบcausality จากปริมาณการใช้พลังงานให้ GDP ในตุรกีดังนั้น หรือไม่เกี่ยวข้องกับพลังงานความเข้มสูงสุดลดลงในอัตราปริมาณการใช้พลังงาน จะขึ้นอยู่กับราคาในอนาคตของ GDP ถ้า causality จากพลังงานปริมาณการใช้ GDP ในอนาคตและราคาพลังงาน ปริมาณการใช้และจีดีพีคงอยู่ของแนวโน้มอดีตคาดว่าจะชะลอตัวลดใด ๆ ในการใช้พลังงานลงเติบโตทางเศรษฐกิจในช่วงเวลา foreacstedหมายเลขในตารางที่ 3 แสดงให้เห็นที่ใช้ร่วมกันของเชื้อเพลิงฟอสซิลในผลรวมของแต่ละการคาดการณ์จะเพิ่มขึ้นจาก87.6% ในปี 2005 เป็น 91.6% ใน 2020 เพิ่มขึ้น 4% ในการสัดส่วนของเชื้อเพลิงฟอสซิลในแสดงผลรวมที่จะเชื้อเพลิงฟอสซิลต่อไปในอนาคตสำคัญคล้ายกับตุรกีส่วนใหญ่ของประเทศอื่น ๆ ในโลก อย่างไรก็ตาม se increa สมดุลในสัดส่วนของเชื้อเพลิงฟอสซิลรวมจะมาลีส่วนใหญ่ interacti ในมีน้ำมัน tween และธรรมชาติในคีย์ Tur ตั้งแต่ sha ของถ่านหินอีกครั้งใน fluc รวม tuatebetwe น้ำ 2 1.2% และ 24.7% (Fig. 2) จากปี 2005-2030 การสัดส่วนของน้ำมันจะลดจาก 38.7% 28.9% ในขณะที่ของก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นจาก 25.7% 41.1%ระบุว่า ลดลง 9.8% ของน้ำมันที่ใช้ร่วมกันจะชดเชย โดยการเพิ่มขึ้น 15.4% ก๊าซธรรมชาติที่ใช้ร่วมกันเส้นโค้งของก๊าซธรรมชาติที่ แล้วมีตัดโค้งถ่านหินรอบ 2000 คาดว่าจะตัดโค้งน้ำมันใน 2012ก่อนหน้านี้มีการแสดงผลคล้ายในไฟฟ้าของตุรกีโดย Ediger (2003b)นอกจากนี้ จะถูกบันทึกเพิ่มอัตราสูงสุดในอนาคตในก๊าซธรรมชาติ บ่งชี้ แม้ว่าอัตราเพิ่มขึ้นจะลดจาก 59.8% 6.8% ก๊าซธรรมชาติจะต่อไปองค์ประกอบสำคัญของระบบพลังงานที่ตุรกีในอนาคต กราฟสะสมของจริง และคาดการณ์อุปสงค์พลังงานหลักจากปี 1950 2020กำหนดใน Fig. 3 แสดงให้เห็นถึงความสำคัญก๊าซธรรมชาติความต้องจะให้การรักษาในอนาคตในใจว่า มันเป็นไปตามโดยนำเข้าเกือบหมด ในบริบทนี้ ลดลงในราคาเฉลี่ยและหุ้นทั้งหมดในน้ำมันถือว่าสมเหตุสมผลเนื่องจากตรงกับการผลิตภายในประเทศเพียงประมาณ 10% ของความต้องการ บนมืออื่น ๆ ลิกไนต์ ซึ่งเป็นแหล่งพลังงานรวยที่สุดของประเทศ จะe decreas ไปเพียง 1.3% ดังนั้นอี tution การ interfuel substiในฐานะนักทเชื้อ l fossi ld จะอีบ้าที่ leadin g เพื่อจะผสมผสานเซนต์ระบบ ergy ของ ntry สเวน้ำ การผันแปร ance, C amdalı และEdiger (ในข่าว) พบว่าการลดลงของ 1.663 พันล้านบาท ต้นทุนเชื้อเพลิงซากดึกดำบรรพ์สามารถทำได้ โดยให้เพิ่มเติมเน้นผลิตในประเทศโดยเฉพาะอย่างยิ่งของน้ำมันลิกไนต์ และถ่านหินของฮาร์ดดิสก์ นอกจากนี้ สมัยใหม่ทดแทนแหล่งพลังงานควรมีการเน้นย้ำการคาดการณ์อาของพลังงานหลักค่าปริมาณและการรวมตัวอาและสมถวิลการคาดการณ์ของสินค้าแต่ละรายการจะยังเปรียบเทียบ(Fig. 4) ชัดเจนได้เห็นในตัวเลข การอามีการคาดการณ์ของค่าปริมาณการใช้พลังงานหลักสูงกว่าผลรวมของอาและสมถวิลการคาดการณ์ของสินค้าแต่ละรายการสำหรับรอบระยะเวลาระหว่างปี 2005 และ2010. เป็นเพียงตรงข้ามการ 2011 และ2020.ความแตกต่างระหว่างสองคือต่ำสุดในปี 2009มีค่า 83,000 เท้าและสูงสุดในปี 2007 ด้วยการค่าของเท้า 8.830 ล้าน พิจารณาที่อาการคาดการณ์คาดว่าจะให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับเงื่อนไขสั้น ๆยาวเงื่อนไขและที่ระหว่าง summmation ข้อผิดพลาดเกี่ยวข้องในแต่ละการคาดการณ์จะยังหาผลรวม การอาคาดการณ์อุปสงค์พลังงานหลักมีความน่าเชื่อถือมากกว่าผลรวมของการการคาดการณ์แต่ละสุดท้าย ผลลัพธ์ของการคาดการณ์อาของมีการเปรียบเทียบความต้องการพลังงานหลัก มีมากสุดล่าสุด MAED แอพพลิเคชัน (ตาราง 4) เป็นที่ชัดเจนว่าปี 2006 และ 2007 ในขีดจำกัดต่ำสุด และสูงนี้ศึกษา almos t coinci des กับ MAED resul ts จบสำหรับ rm ลองติอา foreca เซนต์ให้เป็น unde restima สเตรชันเมื่อ mpared บริษัทอินเตอร์ th MAED S ความแตกต่างbetwe น้ำต่ำเอ้อ มี r d uppe จำกัดเริ่มต้นอินเตอร์ th 3.029 และ 6.337ที่บนเท้าใน 20 08 และถึง es 58.324 และ 6 9.736ที่บนเท้าใน 2020 เคารพ ively

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หมายถึง squ ข้อผิดพลาดของแต่ละรุ่นแตกต่างกันกับเสื้อ
บิดา compon ตามฤดูกาลกระดานเท็ดในตารางที่ 2 MS
ค่ามีความหมายที่อยู่ในรายการเดียวกัน เพราะสิ่งเหล่านี้
เป็นตัวแทนของความดีงามหมายเลขของแต่ละรุ่นในแต่ละ
รายการที่มีขนาดเล็กจำนวนรูปแบบที่ดีขึ้นจะเป็น
ผลการศึกษาพบว่าคำสั่งตามฤดูกาลของ 1 เหมาะสำหรับแต่ละ
รายการยกเว้นถ่านหินอย่างหนักก๊าซธรรมชาติ พลังงานแสงอาทิตย์และรวม
แสดงให้เห็นรูปแบบ ARIMA เหมาะสำหรับพวกเขา บน
มืออื่น ๆ ที่ถ่านหินอย่างหนักให้พอดีกับรูปแบบที่ดีขึ้นในฤดูกาล
ที่ 3 คำสั่งของก๊าซธรรมชาติในการสั่งซื้อตามฤดูกาลของ 2, พลังงานแสงอาทิตย์
ในการสั่งซื้อตามฤดูกาลของ 4 และรวมในการสั่งซื้อตามฤดูกาลของ 5
แสดงให้เห็นว่ารูปแบบการ SARIMA เหมาะสำหรับพวกเขา .
ARIMA และรูปแบบ SARIMA สร้างสำหรับแต่ละ
รายการจะไม่ถูกแสดงที่นี่ แต่เป็นตัวอย่าง
ผลมาจากการคาดการณ์สำหรับพลังงานหลักทั้งหมดจะนำเสนอใน
รูป 1. กราฟรวมถึงความเข้าใจจาก 1950
ปี 2004 และการคาดการณ์และข้อ จำกัด ด้านบนและด้านล่างของ
ห้าเพื่อการพยากรณ์ SARIMA จากปี 2005 ถึงปี 2020
คาดการณ์ค่าสำหรับแต่ละรายการและรวมจาก
ปี 2005 ถึงปี 2020 จะได้รับในตารางที่ 3 เท่าที่เห็นจากตารางทั้งหมด
แต่ไม้และสัตว์พืชยังคงอยู่จะยังคงเพิ่มขึ้น
ในช่วงปี 2005 2020 แต่ค่าเฉลี่ยของ
อัตรารายปีจะลดลงในทุกกรณี สำหรับรอบระยะเวลา
ระหว่างปี 1950 และ 2004 อัตราการเพิ่มขึ้นเป็น 8.3% สำหรับ
น้ำมัน 7.3% สำหรับลิกไนต์ 4.3% ถ่านหินอย่างหนัก 59.8% สำหรับธรรมชาติ
ก๊าซ 0.7% สำหรับไม้? 0.2% สำหรับพืชและซากสัตว์
18.3% สำหรับโรงไฟฟ้าพลังน้ำ, 17.2% สำหรับ petrocoke 12.2% สำหรับ
ความร้อนใต้พิภพ, 32.6% สำหรับการผลิตไฟฟ้าความร้อนใต้พิภพ 29.0%
สำหรับพลังงานแสงอาทิตย์และ 259% สำหรับ asphaltite และคาดว่า
ช่วงระหว่างปี 2005 และ 2020 อัตราที่คาดว่าจะเป็น
1.6%, 1.3% 5.1%, 6.8%,? 1.2%? 1.8%, 1.7%, 4.2%,
2.2%, 3.1%, 6.6%, 1.4% และ 3.3% ตามลำดับ บน
มืออื่น ๆ ที่อัตราเฉลี่ยรายปีของพลังงานหลักรวม
ความต้องการที่ลดลงจาก 4.9% ระหว่างปี 1950 และปี 2005 ถึง
3.3% ระหว่างปี 2005 และปี 2020
การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างพลังงานและเศรษฐกิจ
เอดิเกอร์ (2004) แสดงให้เห็นว่าอุตสาหกรรมใน
ตุรกีมี ไม่เสร็จสมบูรณ์และยังต้องการพลังงาน
ควรจะเพิ่มขึ้นเร็วกว่ารายได้ประชาชาติจนถึง
เข้มของพลังงานของประเทศมาถึงจุดสูงสุด ดังนั้นการลดลงของอัตราของความต้องการพลังงานที่อาจถูก
ตีความเพื่อบ่งชี้ว่ายอดเข้มของพลังงานจะได้รับการ
ประสบความสำเร็จในทศวรรษที่ผ่านมา อย่างไรก็ตามความสัมพันธ์ใกล้ชิดอยู่ระหว่างพลังงานและเศรษฐกิจของตุรกีและ
อัตราเฉลี่ยของการเปลี่ยนแปลงใน GDP และพลังงานหลัก
ที่มีปริมาณการใช้ 4.5 และ 4.9 ตามลำดับ (เอดิเกอร์และ
Huvaz 2006) นอกจากนี้ Soytas- และ Sari (2003) พบ
สาเหตุมาจากการใช้พลังงานต่อจีดีพีในตุรกี.
ดังนั้นหรือไม่ว่าการลดลงของอัตราการใช้พลังงานที่เกี่ยวข้องกับความรุนแรงสูงสุดพลังงานจะ
ขึ้นอยู่กับราคาในอนาคตของจีดีพี ถ้าเวรกรรมจะเริ่มต้นจาก
การใช้พลังงานต่อจีดีพีในอนาคตและถ้าอัตรา
การใช้พลังงานและ GDP ยังคงมีแนวโน้มที่ผ่านมาของพวกเขา
ลดลงในการใช้พลังงานใด ๆ ที่คาดว่าจะชะลอตัว
ลงการเติบโตทางเศรษฐกิจในช่วงระยะเวลา foreacsted.
ตัวเลขในตารางที่ 3 แสดงให้เห็นว่า ส่วนแบ่งของ
เชื้อเพลิงฟอสซิลในผลรวมของการคาดการณ์ของแต่ละบุคคลจะเพิ่มขึ้นจาก
87.6% ในปี 2005-91.6% ในปี 2020 เพิ่มขึ้น 4% ใน
ส่วนแบ่งของเชื้อเพลิงฟอสซิลในการแสดงทั้งหมดว่าเชื้อเพลิงฟอสซิลจะ
ยังคงมีความสำคัญในอนาคตในตุรกี คล้ายกับ
ส่วนใหญ่ของประเทศอื่น ๆ ในโลก อย่างไรก็ตาม increa ค่อยๆ se ในส่วนแบ่งของเชื้อเพลิงฟอสซิลทั้งหมดจะ
มาจากส่วนใหญ่ Ly interacti บนเป็นน้ำมันทวีธรรมชาติและ
ก๊าซในคีย์ Tur ตั้งแต่ใหม่หม่าถ่านหินรวม fluc tuate s
betwe ห้องน้ำ 2 ที่ 1.2% และ 24.7% ( รูปที่. 2) จาก 2005-2030,
หุ้นน้ำมันจะลดลงจาก 38.7% เป็น 28.9% ในขณะที่
ก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นจาก 25.7% เป็น 41.1%
แสดงให้เห็นว่าการลดลง 9.8% ส่วนแบ่งน้ำมันจะถูก
ชดเชยโดยการเพิ่มขึ้นของ% 15.4 ในก๊าซธรรมชาติ หุ้น.
โค้งก๊าซธรรมชาติซึ่งมีอยู่แล้วตัดโค้งถ่านหิน
รอบปี 2000 ที่คาดว่าจะตัดโค้งน้ำมันในปี 2012
ผลที่คล้ายกันได้รับก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นใน
การผลิตไฟฟ้าของประเทศตุรกีโดยเอดิเกอร์ (2003b).
นอกจากนี้อัตราสูงสุดของ เพิ่มขึ้นจะถูกบันทึกไว้
ในอนาคตในการใช้ก๊าซธรรมชาติ นี้แสดงให้เห็นถึงแม้ว่าอัตราการ
เพิ่มขึ้นจะลดลงจาก 59.8% มาอยู่ที่ 6.8% ก๊าซธรรมชาติจะ
ยังคงเป็นปัจจัยสำคัญของระบบพลังงานของตุรกี
ในอนาคต กราฟสะสมของการตระหนักและ
การคาดการณ์ความต้องการพลังงานหลัก 1950-2020
ได้รับในรูป 3 แสดงให้เห็นถึงวิธีการที่สำคัญก๊าซธรรมชาติ
ความต้องการที่จะอยู่ในอนาคตการรักษาในใจว่ามันจะพบ
เกือบสมบูรณ์โดยการนำเข้า ในบริบทนี้ลดลง
ในอัตราเฉลี่ยทั้งหุ้นทั้งหมดในน้ำมันสามารถ
สมเหตุสมผลตั้งแต่การผลิตในประเทศที่มีคุณสมบัติตรงตาม
เพียงประมาณ 10% ของความต้องการ บนมืออื่น ๆ , ลิกไนต์ซึ่งเป็นแหล่งพลังงานที่ร่ำรวยที่สุดของประเทศจะ
decreas E เพียง 1.3% ดังนั้นอี tution Substi interfuel
ภายใน Fossi เชื้อเพลิงลิตรไซต์ ld เป็นอีบ้า leadin g เพื่อจะผสมเซนต์ของ
cou ntry ของระบบ en ergy สำหรับ ance สถาบัน, amdalı C- และ
เอดิเกอร์ (ในข่าว) แสดงให้เห็นว่าการลดลงของ 1663000000
ดอลลาร์สหรัฐในค่าใช้จ่ายเชื้อเพลิงฟอสซิลสามารถทำไปได้มากขึ้นโดยให้
ความสำคัญกับการผลิตในประเทศโดยเฉพาะอย่างยิ่งน้ำมัน
ลิกไนต์และถ่านหินอย่างหนัก นอกจากนี้ที่ทันสมัยทดแทน
แหล่งพลังงานควรจะเน้น.
คาดการณ์ ARIMA พลังงานหลักรวม
ค่าการบริโภคและผลรวมของ ARIMA
การพยากรณ์และการ SARIMA ของแต่ละรายการนอกจากนี้ยังมีการเปรียบเทียบ
(รูปที่. 4) ในขณะที่มันมีให้เห็นอย่างชัดเจนในรูป ARIMA
การคาดการณ์ของค่าการใช้พลังงานหลักรวมมี
สูงกว่าผลรวมของ ARIMA และ SARIMA
การคาดการณ์ของแต่ละรายการในช่วงเวลาระหว่างปี 2005 และ
2010 มันเป็นเพียงการย้อนกลับในช่วงเวลาระหว่างปี 2011 และ
2020 ความแตกต่างระหว่างสองคือขั้นต่ำในปี 2009
มีมูลค่า 83,000 เท้าและสูงสุดในปี 2007 ที่มี
ค่าของ 8.830 ล้านนิ้วเท้า พิจารณาว่า ARIMA
การคาดการณ์ที่คาดว่าจะให้ผลลัพธ์ที่ดีสำหรับคำที่สั้น
กว่าแง่ยาวและว่าในช่วง summmation ข้อผิดพลาด
มีส่วนร่วมในการพยากรณ์แต่ละนอกจากนี้ยังมีสรุปการ
คาดการณ์ ARIMA ของความต้องการพลังงานหลักทั้งหมด
ที่ดูเหมือนจะเป็นความน่าเชื่อถือมากกว่า ผลรวมของ
การคาดการณ์ของแต่ละบุคคล.
ในที่สุดผลของการคาดการณ์ ARIMA ของ
ความต้องการพลังงานหลักทั้งหมดจะถูกเมื่อเทียบกับส่วนใหญ่
ที่ผ่านมาแอปพลิเค Maed (ตารางที่ 4) เป็นที่ชัดเจนว่าใน
ปี 2006 และ 2007 วงเงินต่ำและสูงของการศึกษานี้ almos เสื้อ coinci des กับ Maed Resul ทีเอส วิธีการที่เคย
สำหรับยาวเต้ RM ARIMA Foreca เซนต์ให้การ restima unde ร่วมเมื่อ mpared ไร้ ณ Maed ความแตกต่างของ
betwe en เอ้อต่ำ d uppe ข้อ จำกัด อาเริ่มไร้ ณ 6.337 และ 3.029
พันบนนิ้วเท้า 20 08 และการเข้าถึงการเอ 58.324 และ 6 9.736
พันบนนิ้วเท้าในปี 2020 เคารพ ively

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ค่าเฉลี่ย squ เป็นข้อผิดพลาดของแต่ละรุ่น ด้วยคิด T
ตามฤดูกาลจะประกอบไปด้วยเอกสารสำหรับเท็ดในรางที่ 2 MS
ค่า มีความหมาย ในรายการเดียวกัน เนื่องจากตัวเลขเหล่านี้แสดงถึงความดีของแต่ละรุ่น

ภายในแต่ละรายการตัวเลขที่มีขนาดเล็กกว่านางแบบจะเป็น
ผลการสั่งซื้อตามฤดูกาล 1 เหมาะสำหรับแต่ละ
รายการ ยกเว้นก๊าซธรรมชาติถ่านหินหนัก แสงอาทิตย์ และรวม
แสดงแบบจำลอง ARIMA เหมาะสำหรับพวกเขา บน
มืออื่น ๆ , ถ่านหินยากได้แบบพอดีเพื่อฤดูกาล
3 , ก๊าซธรรมชาติเพื่อฤดูกาล 2
พลังงานแสงอาทิตย์เพื่อฤดูกาล 4 และรวมเพื่อของฤดูกาล 5
แสดงว่า sarima รูปแบบเหมาะสำหรับพวกเขา .
พยากรณ์ sarima สร้างแต่ละรุ่นและ
รายการจะไม่แสดงที่นี่ แทน , เป็นตัวอย่าง ,
ผลพยากรณ์สำหรับพลังงานขั้นต้นทั้งหมดที่แสดงในรูปที่ 1
. กราฟรวมถึงรับรู้จาก 1950

2004 และการคาดการณ์และบนและขอบเขตล่างของ
5 เพื่อ sarima การพยากรณ์ 2005 จาก 2020
พยากรณ์ค่าสำหรับแต่ละรายการและรวมจาก
2005 2020 จะได้รับในตารางที่ 3 เท่าที่เห็นจากตารางทั้งหมด
แต่ไม้และพืชสัตว์และยังคงจะยังเพิ่ม
ในช่วงเวลาตั้งแต่ปี 2548 ถึงปี 2563 อย่างไรก็ตาม อัตราเฉลี่ย
ประจำปีจะลดลงในทุกกรณี สำหรับระยะเวลา
ระหว่าง 1950 และปี 2004 อัตราเพิ่มเป็น 8.3 %
น้ำมัน 7.3 % ถ่านหินลิกไนต์ ร้อยละ 4.3 ถ่านหินยาก 59.8 % ก๊าซธรรมชาติ
, 0.7% สำหรับไม้  0.2% สำหรับยังคงอยู่ในพืชและสัตว์
1 % พลังน้ำ 17.2 % petrocoke 12.2 % , สำหรับ
ความร้อนใต้พิภพ เกษตร % สำหรับการผลิตไฟฟ้าความร้อนใต้พิภพ 29.0 %
สำหรับพลังงานแสงอาทิตย์ , 259 ) และแอสฟัลไทต์และสำหรับระยะเวลาระหว่างปี 2005 และปี 2563 คาดว่า

ราคาคาดว่าจะอยู่ที่ร้อยละ 1.6 , 1.3 ร้อยละ 5.1 ร้อยละ 6.8 เปอร์เซ็นต์  1.2%  1.8% , 1.7 4.2 %
% 2.2 ร้อยละ 3.1 ร้อยละ 6.6 % , 1.4% และ 3.3% ตามลำดับ บน
มืออื่น ๆ , อัตราเฉลี่ยต่อปีของการลดความต้องการพลังงาน
หลักจาก 4.9% ระหว่าง 1950 และปี 2548
33 เปอร์เซ็นต์ระหว่างปี 2005 และปี 2020 .
ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างพลังงานกับเศรษฐกิจ
เ ิเกอร์ ( 2004 ) พบว่า การพัฒนาอุตสาหกรรมในตุรกียังไม่เสร็จเลย

และความต้องการพลังงานจะเพิ่มขึ้นเร็วกว่ารายได้จนกว่า
พลังงานความเข้มของประเทศถึงจุดสูงสุด ดังนั้น การลดลงของอัตราความต้องการพลังงานอาจ
แปลว่า ที่ความเข้มสูงสุดพลังงานจะ
ได้รับในทศวรรษที่ผ่านมา . อย่างไรก็ตาม ความสัมพันธ์ใกล้ชิดระหว่างพลังงานและเศรษฐกิจของตุรกี และอัตราเฉลี่ยของการเปลี่ยนแปลงใน

) และการใช้พลังงานหลัก 4.5 และ 4.9 ตามลำดับ เ ิเกอร์และ
huvaz , 2006 ) นอกจากนี้ soytas - ซาร์ı ( 2546 ) พบว่า จากการใช้พลังงานต่อ GDP

ดังนั้นในตุรกีหรือไม่ลดลง ในอัตราการใช้พลังงานที่เกี่ยวข้องกับสูงสุดความเข้มพลังงานจะ
ขึ้นอยู่กับอัตราในอนาคตของ GDP ถ้า ( วิ่งจาก
พลังงานของไทยในอนาคต และถ้าอัตราการบริโภคพลังงาน และ GDP

ยังคงแนวโน้มที่ผ่านมาของพวกเขาใด ๆลดปริมาณการใช้พลังงานที่คาดว่าจะช้า
ลงการเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจในช่วงระยะเวลา foreacsted .
ตัวเลขใน ตารางที่ 3 แสดงให้เห็นว่าหุ้นของ
เชื้อเพลิงฟอสซิลในผลรวมของแต่ละบุคคลจะเพิ่มขึ้นจากการคาดการณ์
87.6 % ในปี 2005 เพื่อ 91.6 เปอร์เซ็นต์ใน 2020 4 เพิ่มขึ้น
ใช้เชื้อเพลิงฟอสซิลในการแสดงทั้งหมดที่เชื้อเพลิงฟอสซิลจะ
ต่อไปจะสำคัญในอนาคตในตุรกีคล้ายกับ
ส่วนใหญ่ของประเทศอื่น ๆในโลก อย่างไรก็ตามค่อยๆ increa เซในส่วนของเชื้อเพลิงฟอสซิลทั้งหมดจะ
มาจากหลีที่สุดจะทวี interacti ในน้ำมันและก๊าซธรรมชาติ
คีย์เธอตั้งแต่เป็นถ่านหิน Sha re ใน betwe Fluc tuate S
รวม en 2 1.2% และ 24.7 % ( รูปที่ 2 ) จากปี 2548 ถึงปี 2030 ,
แบ่งปันของน้ำมันจะลดลงจากร้อยละ 38.7 28.9% ในขณะที่
ก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นจากร้อยละ 25.7 41.1 %
แสดงว่า 9ลด 8 % ในน้ำมันก็ต้องแบ่ง
ชดเชยโดยเพิ่มขึ้นร้อยละ 15.4 ในก๊าซธรรมชาติแบ่งปัน .
ก๊าซธรรมชาติโค้งซึ่งได้ตัดโค้งถ่านหิน
ประมาณ 2000 คาดว่าจะตัดโค้งน้ำมันใน 2012 .
ผลที่คล้ายกันได้รับก่อนหน้านี้แสดง
ไฟฟ้าของตุรกีโดย เ ิเกอร์ ( 2003b ) .
นอกจากนี้ อัตราสูงสุดจะถูกบันทึกไว้
เพิ่มในอนาคตในก๊าซธรรมชาติ นี้บ่งชี้ว่า แม้อัตรา
เพิ่มจะลดลงจากร้อยละ 59.8 6.8 % ก๊าซธรรมชาติจะ
ยังคงเป็นองค์ประกอบหลักของ
ระบบพลังงานตุรกีในอนาคต สะสม กราฟได้และคาดว่าความต้องการพลังงานหลักจาก 1950

ให้ 2020 ในรูปที่ 3 แสดงให้เห็นถึงวิธีการที่สำคัญความต้องการก๊าซธรรมชาติ
จะเป็นในอนาคตการรักษาในใจว่ามันเจอ
เกือบสมบูรณ์โดยการนำเข้า ในบริบทนี้ลดลงในอัตราเฉลี่ย
และร่วมกันทั้งหมดในน้ำมันสามารถ
ถือว่าสมเหตุสมผล เนื่องจากผลผลิตภายในประเทศตาม
เพียงประมาณ 10% ของความต้องการ บนมืออื่น ๆ , ลิกไนต์ ซึ่งเป็นแหล่งพลังงานที่ร่ำรวยที่สุดของประเทศ จะ
decreas E เพียง 1.3% ดังนั้นการ interfuel substi tution
Eภายใน fossi ผมใช้โช LD เป็นอีบ้า leadin g กับเซนต์ผสม
cou ลองระบบกำลังไฟ . สำหรับสถาบัน ance , C - amdal และ
ı เ ิเกอร์ ( ในข่าว ) พบว่า การลดลงของ 1.663 พันล้าน
$ ในค่าใช้จ่ายเชื้อเพลิงซากดึกดำบรรพ์เป็นไปได้โดยให้ความสำคัญในการผลิตน้ำมันในประเทศ โดยเฉพาะ

, ลิกไนต์และถ่านหินอย่างหนัก นอกจากนี้ แหล่งพลังงานใหม่ทดแทน

ควรเน้นพยากรณ์การพยากรณ์ค่าความสิ้นเปลืองพลังงานปฐมภูมิรวมและรวมของ

sarima พยากรณ์และการพยากรณ์ของแต่ละรายการยังเทียบ
( รูปที่ 4 ) มันเห็นได้อย่างชัดเจนในรูปของค่าพยากรณ์ การพยากรณ์ปริมาณการใช้พลังงานหลัก

รวมเป็นมากกว่าผลรวมของพยากรณ์ sarima
และการพยากรณ์แต่ละรายการ ในช่วงระหว่างปี 2005 และ
2010มันเป็นเพียงแค่ย้อนกลับสำหรับระยะเวลาระหว่าง 2011 และ
2020 ความแตกต่างระหว่างสองคือต่ำสุดในปี 2009 มีมูลค่า 83 , 000 เท้า

และสูงสุดในปี 2007 ด้วยมูลค่า 8.830 ล้านเท้า พิจารณาว่าพยากรณ์ ARIMA
คาดว่าจะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับระยะสั้นมากกว่าระยะยาว และในระหว่าง

summmation ข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องในแต่ละตัวยังสรุปขึ้น
พยากรณ์ การพยากรณ์ความต้องการพลังงานปฐมภูมิรวม
ดูเหมือนจะน่าเชื่อถือมากกว่าผลรวมของ

สำหรับแต่ละบุคคล และผลพยากรณ์การพยากรณ์
รวมอุปสงค์พลังงานปฐมภูมิเปรียบเทียบกับล่าสุด
maed ใบสมัคร ( ตารางที่ 4 ) มันเป็นที่ชัดเจนว่าใน
ปี 2006 และ 2007 และข้อ จำกัด สูง ต่ำ การศึกษานี้ almos T coinci เดสกับ maed TS ใช่ไหมวิธีการที่เคย
สำหรับยาว Te RM ARIMA foreca เซนต์ให้ tion restima ที่ไหนเมื่อ Co mpared wi th maed . ความแตกต่างของ
betwe EN ต่ำเอ้อ D uppe R จำกัด TH Wi และเริ่ม 6.337 3.029
พันบนเท้า 20 08 และเข้าถึง ES เพื่อ 58.324 6 9.736
พันบนนิ้วเท้าใน 2020 , เคารพ ively .