Short term electricity price forecasting in Turkish electricity market
Türkiye elektrik piyasasında kısa vadeli elektrik fiyat tahmini
- Tez No: 318877
- Danışmanlar: DR. O. BÜLENT TÖR, PROF. DR. A. NEZİH GÜVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 122
Özet
1980 yılından itibaren yüksek ekonomik verimlilik amacıyla tüm dünyada elektrik enerjisini sektöründe önemli ve radikal değişiklikler meydana gelmiştir. O zamana kadar, elektrik sektörü tüm üretim, iletim, dağıtım ve parekende satış faaliyetlerini yöneten ve kontrol eden devlete ait dikey entegre tekeller tarafından kontrol edilmiş ve tüketiciler elektriği bu sistemdeki tekellerin belirlediği fiyattan satın almışlardır. Elektrik enerjisi sektöründe meydana gelen liberalleşme ve yeniden yapılandırma sonrasında tüm bu aktivitelerde ayrıştırma ve özelleştirme yaygın olarak görülmüştür. Buradaki temel amaç, üretici ve tüketicilerin elektrik enerjisi satmak veya almak için birbirleriyle rekabet ettikleri ve tüketicilerin elektrik enerjisini rekabete dayalı ve devletin belirlediği fiyat yerine üretici ve tüketicilerin teklifleri ile belirlenen fiyattan satın almaya başladıkları bir market temin etmektir.Elektrik piyasasında rekabetin artması nedeniyle, isabetli elektrik enerjisi fiyat tahminlerinde bulunmak tüm piyasa katılımcıları için son derece hayati ihtiyaç haline gelmiştir. Elektrik enerjisi fiyatının doğru tahmini üreticilerin teklif stratejilerini belirlemesini ve karlılığı maksimum seviyeye çıkaracak ve risklere karşı koruyacak olan en uygun ikili anlaşmaları yönetmelerini sağlamaktadır. Ayrıca tüketiciler elektrik enerjisi tüketimlerini kontrol etmek ve maliyetleri en aza indirecek şekilde teklif stratejilerini belirlemek için doğru elektrik enerjisi fiyat tahminine ihtiyaç duymaktadırlar.Bu tezde, gün öncesi piyasasında oluşan sistem gün öncesi fiyatının (SGOF) ve dengeleme güç piyasasında oluşan sistem marginal fiyatının (SMF) belirlenmesi prosedürü ayrıntılı bir şekilde anlatılmış ve bu fiyatların tahmin edilmesi için çoklu doğrusal regresyon modelleri ile birlikte yapay sinir ağı modelleri geliştirilmiştir. Ayrıca literatürde fiyat tahmini için kullanılan yöntemler açıklanmış ve bu yöntemler arasında karşılaştırmalar sunulmuştur. Türkiye elektrik piyasasından geçmiş veri serileri market karakteristiğini anlamak için kullanılmıştır ve fiyat tahmini yapacak yapay sinir ağı modelinin oluşturulması için fiyatı etkileyen faktörler belirlenmiştir. Sistem gün öncesi fiyatını ve system marjinal fiyatını etkileyen faktörler farklı olduğu için bu fiyatları tahmin etmek için farklı yapay sinir ağı modelleri oluşturulmuştur. Doğru SGOF tahmini için geçmiş fiyat ve yük değerleri yeterli olup, gerçek zamanda meydana gelen dengesizlikler sonucu oluşan net talimat hacmi bilgisi SMF tahminlerindeki performansı arttırmak için gereklidir.
Özet (Çeviri)
With the aim for higher economical efficiency, considerable and radical changes have occurred in the worldwide electricity sector since the beginning of 1980s. By that time, the electricity sector has been controlled by the state-owned vertically integrated monopolies which manage and control all generation, transmission, distribution and retail activities and the consumers buy electricity with a price set by these monopolies in that system. After the liberalization and restructuring of the electricity power sector, separation and privatization of these activities have been widely seen. The main purpose is to ensure competition in the market where suppliers and consumers compete with each other to sell or buy electricity from the market and the consumers buy the electricity with a price which is based on competition and determined according to sell and purchase bids given by producers and customers rather than a price set by the government.Due to increasing competition in the electricity market, accurate electricity price forecasts have become a very vital need for all market participants. Accurate forecast of electricity price can help suppliers to derive their bidding strategy and optimally design their bilateral agreements in order to maximize their profits and hedge against risks. Consumers need accurate price forecasts for deriving their electricity usage and bidding strategy for minimizing their utilization costs.This thesis presents the determination of system day ahead price (SGOF) at the day ahead market and system marginal price (SMF) at the balancing power market in detail and develops artificial neural network models together with multiple linear regression models to forecast these electricity prices in Turkish electricity market. Also the methods used for price forecasting in the literature are discussed and the comparisons between these methods are presented. A series of historical data from Turkish electricity market is used to understand the characteristics of the market and the necessary input factors which influence the electricity price is determined for creating ANN models for price forecasting in this market. Since the factors influencing SGOF and SMF are different, different ANN models are developed for forecasting these prices. For SGOF forecasting, historical price and load values are enough for accurate forecasting, however, for SMF forecasting the net instruction volume occurred due to real time system imbalances is needed in order to increase the forecasting accuracy.
Benzer Tezler
- Türkiye elektrik piyasası kısa dönemli referans fiyat tahmini
Turkish electricity market short term market clearing price forecasting
SERCAN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Ekonometriİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL
- Türkiye gün öncesi elektrik piyasasında saatlik fiyatların uzun dönemli olarak tahmin edilmesi için fundamental bir yöntem geliştirilmesi
Development of a fundamental model for forecasting long-term hourly prices in the Turkish day-ahead electricity market
OZAN KORKMAZ
Doktora
Türkçe
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ
- Cross-market analysis of deep learning models for electricity price forecasting
Elektrik fiyat tahmini için derin öğrenme modellerinin piyasalar arası analizi
ÇAĞATAY BERKE BOZLAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CLAUDIA FERNANDA YAŞAR
- Yapay sinir ağları ile Türkiye elektrik piyasası fiyat tahmini
Electricity price forecasting in the Turkish market using artificial neural networks
AYLİN BÜYÜKMIHCI
- Short term electricity price forecasting using long short-term memory
Uzun kısa süreli bellek kullanarak kısa vadeli elektrik fiyatı tahmini
UĞURCAN ŞENCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
EnerjiBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜRKAN SOYKAN