On the parametric and nonparametric prediction methods for electricity load forecasting
Elektrik yük tahminlemesi üzerine parametrik ve parametrik olmayan tahmin metotları
- Tez No: 338421
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. CEM İYİGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Enerji, Industrial and Industrial Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 107
Özet
Hükümet denetimi kaldırılmış elektrik piyasalarında doğru yük tahminlemesi büyük önem taşır. Piyasa katılımcıları daha doğru elektrik yük tahminlemeleri sayesinde büyük finansal kazanımlar elde edebilir. Elektrik yük verisi, değişkenler arasında lineer olmayan ilişkiler ile birlikte kompleks zaman serileri yapısına sahiptir. Bu nedenle söz edilen lineer olmayan ilişkileri yansıtabilecek daha geniş kapasiteli yeni modellere ihtiyaç vardır. Bu tezde, kısa vadeli yük tahminlemesi için parametrik ve parametrik olmayan metotlar sunulmuştur ve model performansları 1 saat ile 1 hafta arasında değişen farklı tedarik süreleri için karşılaştırılmıştır. Karşılaştırılan metotlar, tarafımızdan modifiye edilmiş Holt Winters Üssel Yumuşatma (m-HWT) ve bir Dışsal Girdiler ile Lineer Olmayan Sinir Ağları (NARX) modelini kapsamaktadır. Hollandalı bir şebeke dağıtıcısının saatlik verisi kullanılarak, beş farklı bölgeyi içeren, kapsamlı bir deneysel çalışma yapılmıştır. Umut vadeden sonuçlar, bizi çalışmanın ikinci yarısında, NARX metodolojisini bir Hollanda bölgesi için uzun vadeli yük tahminleri türetmekte kullanmaya yöneltmiştir. Sonuçlar göstermektedir ki, NARX 1 saat sonrası tahminlemede, m-HWT metoduna açık bir şekilde üstün olmuştur. Ek olarak, sunduğumuz HWT modifikasyonu, özellikle özel günlerdeki model doğruluğunda, kayda değer bir gelişme sağlamıştır. Sadeliğine rağmen, m-HWT modeli 6 ve 12 saat sonrası tahminlemesinde genelde NARX?e üstün gelmiştir. Ancak NARX performansı 24, 48 ve 1 hafta sonrası tahminlemede daha iyidir. Ek olarak, NARX maksimum hata ve kısa özel günlerde yük tahminleme açısından üstün bir performans göstermiştir. Deneysel sonuçlar ayrıca göstermektedir ki, iyi eğitilmiş bir kapalı halka NARX sinir ağları modeli kullanılarak, elektrik yükü 1,5 yıl sonrası için saatlik olarak başarılı bir şekilde tahminlenebilir. NARX?in özel günlerin ve sıcaklığın yük üzerindeki lineer olmayan etkilerini başarılı bir şekilde yakaladığı görülmüştür. Mevcut model olan, zaman kaydırma modeline göre NARX %30 tahminleme doğruluğunu arttırmıştır.
Özet (Çeviri)
Accurate electricity load forecasting is of great importance in deregulated electricity markets. Market participants can reap significant financial benefits by improving their electricity load forecasts. Electricity load exhibits a complex time series structure with nonlinear relationships between the variables. Hence, new models with higher capabilities to capture such nonlinear relationships need to be developed and tested. In this thesis, we present a parametric and a nonparametric method for short-term and long-term load forecasting, and we compare the performance of these models for different lead times ranging from one hour to one week. These methods include a modified version of Holt Winters Double Seasonal Exponential Smoothing (m-HWT) we present and a Nonlinear Autoregressive with Exogenous Inputs (NARX) neural network model. Using hourly load data from the Dutch electricity grid, an extensive empirical study is carried out for five different provinces. In the second part of the study, NARX is applied to long-term load forecasting in one Dutch province. Our results indicate that NARX clearly outperforms m-HWT in one-hour ahead forecasting. Additionally, our modification to HWT leads to significant improvement in model accuracy especially on special days. Despite its simplicity, m-HWT outperformed NARX for 6 and 12-hours ahead forecasts in general. However NARX performs better in 24-hours, 48-hours and 1 week ahead forecasting. In addition, NARX performs superior to m-HWT in terms of maximum error and on short special days. Computational results also indicate that with a well-trained closed loop NARX neural network model, electricity load can be forecasted successfully one and a half years ahead for hourly intervals. NARX can successfully capture nonlinear effects of special days and temperature. NARX has brought a performance improvement of 30% in terms of mean absolute percent error (MAPE) compared to the existing methodology; time shifting.
Benzer Tezler
- Güneş radyasyon tahmini için bulanık zaman serisi yöntemleri ve fotovoltaik sulama sistemi optimizasyonunda uygulanması
Forecasting solar radiation with fuzzy time series and optimization application in photovoltaic irrigation system
CEYDA OLCAN
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELMKHAN MAHMUDOV
- Bir boyutlu işaretlerin güç spektrum kestirim yöntemleri ve bilgisayar uygulamaları
Power spectral density estimation techniques and their computer simulations
BULTAN GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. AHMET KAYRAN
- A comparison of identification techniques for fractional order systems
Kesirli dereceli sistemler için sistem tanıma tekniklerinin karşılaştırılması
RIFAT VOLKAN ŞENYUVA
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. YAĞMUR DENİZHAN
- Finansal başarısızlık göstergelerinin gri ilişkisel analiz ile belirlenmesi ve BİST 100 endeksinde veri zarflama analizi ve lojistik regresyon analizi uygulaması
Determination of financial failure indicators by gray relational analysis and application of data envelopment analysis and logistic regression analysis in BİST 100 index
EBRU NURCAN
- Sismik risk analizinde bağımlılık yapısının incelenmesi: Türkiye için bir uygulama
Investigation of the dependence structure in seismic hazard analysis: An application for Turkey
SERPİL ÜNAL KARAÇAM