Loading…
Elektrik enerjisi talep tahmini: aydın, Denizli ve Muğla bölgesi örneği /
Bu çalışma, Türkiye elektrik piyasasında faaliyet gösteren dağıtım ve perakende şirketlerinin enerji tahmin algoritmalarını geliştirme sürecinde karşılaştıkları zorlukları ele alarak, Aydın, Denizli ve Muğla illerinin toplam elektrik tüketimini saatlik olarak tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Temel hede...
| Main Author: | |
|---|---|
| Corporate Author: | |
| Other Authors: | |
| Format: | Thesis |
| Language: | Turkish |
| Subjects: | |
| Online Access: | View in OPAC |
| Summary: | Bu çalışma, Türkiye elektrik piyasasında faaliyet gösteren dağıtım ve perakende şirketlerinin enerji tahmin algoritmalarını geliştirme sürecinde karşılaştıkları zorlukları ele alarak, Aydın, Denizli ve Muğla illerinin toplam elektrik tüketimini saatlik olarak tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Temel hedef, enerji dağıtımında tahmin doğruluğunu artırmak, mevsimsel ve bölgesel talep değişkenliklerini analiz etmek ve hangi modellerin daha başarılı sonuçlar verdiğini belirlemektir. Bu doğrultuda CatBoost, BiLSTM ve Transformer modelleri kullanılarak saatlik elektrik talep tahminleri gerçekleştirilmiştir. Elektrik tüketim tahminleri, 24 saatlik olarak tahmin edilmiştir. Tahminleri iki farklı senaryo ve iki farklı zaman dilimi üzerinden oluşturulmuştur. Senaryo yapısının amacı, gün içi ve gün öncesi piyasası işlemleri sonuçlarını simüle etmektir. Birinci senaryo ilk olarak her günün tahminini yaparken bir önceki günün son saatine (t-1) kadar olan verilere erişim sağlamaktadır. İkinci senaryoda ise iki gün öncesinin son saat verisine (t-25) erişim sağlamaktadır. Ayrıca modellerin farklı zaman dilimlerine nasıl tepki verdikleri gözlenebilmesi adına mart ve temmuz aylarından 15 günlük tahminler yapılmıştır. Böylelikle farklı durumlara karşı model performansları incelenebilmiştir. Tahmin performansları MAPE ve RMSE metrikleri ile ölçülmüş ve CatBoost modelinin her iki senaryoda da en başarılı tahmin performansını sunduğunu göstermiştir. Transformer modeli, mart ayının stabil talep desenlerinde CatBoost'a yakın sonuçlar üretirken, temmuz ayının dalgalı talep yapısında performansında düşüş gözlemlenmiştir. BiLSTM modeli ise zaman serisi verilerindeki kısa vadeli dalgalanmaları yeterince yakalayamaması nedeniyle her iki senaryoda da daha yüksek hata oranlarına sahip olmuştur. Çalışmada kullanılan yaklaşımların hem gün içi piyasası hem de gün öncesi piyasası işlemlerinde güvenilir tahminlerin yapılabileceğini ve dağıtım ile perakende şirketlerinin piyasa işlemlerinde zararlarını minimize edebilecek stratejiler geliştirebileceğini göstermektedir. Bu çalışma, elektrik talep tahmin modellerinin mevsimsel ve bölgesel dinamiklere adapte edilmesi gerektiğini vurgulamakta ve enerji yönetimi süreçlerinde veri odaklı stratejilerin geliştirilmesine önemli katkılar sunmaktadır. Elde edilen bulgular, enerji planlama ve piyasa stratejilerinin daha güvenilir ve etkin hale getirilmesine olanak sağlayarak sektöre değerli bir rehber niteliği taşımaktadır. |
|---|---|
| Physical Description: | 104 sayfa ; 30 cm |
| Bibliography: | Kaynakça : 96-103 sayfa |