Konaklama işletmelerinde en önemli maliyet unsurlarından biri hiç şüphesiz enerji maliyetleridir. Misafirlerine sürekli bir konfor alanı sunmak zorunda kalan konaklama işletmeleri ciddi bir enerji tüketimi ile karşı karşıya kalmaktadırlar. Bu durum, işletme yöneticilerinin enerji tüketimlerini kontrol altında tutmaları ve bunların planlanması ile ilgili kritik karar almaları gerekliliğini ortaya çıkarmaktadır. Bu kararları alan yöneticilere maliyet bilgisi, yönetim muhasebesi aracılığıyla sağlanabilecektir. Böylece konaklama işletmeleri, katlanması gereken enerji maliyetlerini doğru tahmin ederek, müşterilerin konforundan ödün vermeden sağlayabileceği enerji tasarruf alanlarını düşünerek bunlarla ilgili planlamalar yapacaktır. İşletmenin geleceğe ilişkin atacağı adımlarda önemli bir etken olan planlama için gerçeğe en yakın öngörülerde bulunulması gerekmektedir. Uygulamada bunun sağlanması için gerçekçi bir denklem modelinin önerilmesi önem arz etmektedir. Bu bakımdan çalışmada Parçacık Sürü Optimizasyonu kullanılmıştır. Parçacık Sürü Optimizasyonu, literatürde yakın zamanda geliştirilmiş bir optimizasyon yöntemi olması ve gerçeğe en yakın sonuçlar vermesi nedeniyle tercih edilmiştir. Çalışmanın temel amacını, konaklama işletmelerinin elektrik giderlerinin tüketim değerlerinin gerçeğe yakın tahmin edilmesi ve gelecek yıllardaki elektrik tüketim değerleri ve giderlerinin hesaplanması oluşturmaktadır. Bu bakımdan çalışmada iki değişkenli ve beş parametreli bir denklem modeli önerilmiştir. Denklem modeline ait parametrelerinin tahmininde 2018, 2019, 2020, 2021 ve 2022 yıllarına ait veriler kullanılmıştır. Bu yıllardaki veriler kullanılarak elde edilen elektrik tüketim değerlerine ait ortalama hata değeri %14,53 olarak hesaplanmıştır. 2020 yılı verileri, bu yılın pandemi yılı olması ve hesaplamada yanılmalara sebebiyet vereceği gerekçesiyle, dikkate alınmamıştır. Daha sonra 2022 yılına ait tüketim değerleri tahmin edilmiş ve elektrik tüketim değerlerine ait ortalama hata değeri % 9,32 olarak hesaplanarak önceki yıllara göre daha iyi bir hata oranına ulaşılmıştır. Böylelikle önerilen optimizasyonun gerçekçi sonuçlar verdiği ispatlanarak, 2023 yılı için öngörülen tüketim değerleri hesaplanmıştır.
No doubt, one of the most important costs is energy costs in accommodation businesses. Accommodation businesses that must provide a constant comfort area to guests are faced with serious energy consumption, which brings with it the need for business managers to keep their energy consumption under control and make critical decisions regarding planning. Cost information can be provided to managers who have to make such decisions through management accounting. In this way, accommodation businesses will accurately estimate the energy costs and make plans by thinking about the energy-saving areas they can provide without compromising the comfort of customers. It is necessary to make predictions that are closest to reality for planning, which is an important factor in the steps the business will take for the future. In practice, it is important to propose a realistic equation model to achieve this. In this respect, Particle Swarm Optimization was used in the present study. Particle Swarm Optimization was preferred because it is a recently developed method in the literature yielding the closest results to reality. The purpose of the present study was to estimate the electricity consumption values of accommodation businesses close to reality and to calculate the electricity consumption values and expenses for the coming years. In this regard, a two-variable and five-parameter equation model was proposed in the study. The data from 2018, 2019, 2020, 2021 and 2022 were used to estimate the parameters of the equation model. The average error value of the electricity consumption values that were obtained by using these data was calculated as 14.53%. The data for 2020 were not taken into account because there was a pandemic this year, which would cause errors in the calculations. Then, consumption values for 2022 were estimated and the average error value of electricity consumption values was calculated as 9.32%, resulting in a better error rate than in previous years. In this way, it was proven that the proposed optimization yielded realistic results and the consumption values predicted for 2023 were calculated.
