Elektrik talebi ve elektrik piyasası fiyatlarının kısa dönemde tahmin edilmesi
Short-term forecasting of electric load and prices
- Tez No: 455872
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Bu çalışmada, kısa-vadede (13 saatten 37 saate kadar) Türkiye enterkonnekte elektrik şebekesinde elektriğe olan toplam talep ve elektriğin gün öncesi marjinal birim fiyatı (piyasa takas fiyatı) tahmin edilmeye çalışılmış ve yöntemin uygunluğunu bir bilgisayar yazılımı vasıtası ile ispatlanmıştır. Geliştirilen yöntem ve yazılım ile, mevcut verimsizlikleri azami derecede gidererek, sektör oyuncularının doğru teknik ve yönetimsel kararları verebilecekleri ticari yazılım programlarına temel teşkil etmesi hedeflenmiştir. Yapılan tahminlerde beş ana yöntem kullanılmıştır. Şöyle ki, en küçük kareler yöntemi, ARIMA yöntemi, Kalman Filtresi yöntemi, destek vektörleri makineleri ve yapay sinir ağları. Tahmin çalışmasında ilk aşamada modellerin gerektirdiği parametreler bir önceki hafta, ay ve/veya yılların verileri kullanılarak tespit edilmiş, her gün yeni gelen veriler ile modelin kendini“eğitmesi”sağlanarak, gün geçtikçe tahmin başarısının artması hedeflenmiştir. Elde edilen sonuçlar bazında, en düşük hata oranı veren modelin destek vektör makinelerine dayalı Pazartesi ve Pazar günlerini haftanın diğer günlerinden farklı ele alan bir model olduğu görülmüştür. Geliştirilen model talep tahmininde 2012 genelinde haftalık bazda ortalama %1'in altında, azamide ise %2 hata vererek, diğer ülkelerde geliştirilen literatürdeki benzer modellerden daha iyi sonuç verdiği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Electricity demand forecasting is an essential part for any modern and powerful energy management system. Operators and participants utilize load forecasting methods for different reasons such as making unit commitment decisions, reducing spinning reserve capacities and scheduling maintenance plans. In this paper, five different methods are used to implement a short term electric load-based system in Turkey. Namely, least squares, ARIMA, Kalman filter, support vector machines and artifical neural networks Historical electric load data of Turkey as well as metrological information of different cities are used to train and to test the system. Two sets of data are used. Namely, in the first one, a dataset consisting of all days plus national holidays is used while in the second one, national holidays are excluded from the data. For each method, weekly errors are estimated and the results are compared with each other. The results indicate that support vector machines achieve the best results. Giving an average hourly error of ca. 2%, the artificial neural network method is shown to achieve better results than similar methods in literature.
Benzer Tezler
- Konut projelerinde arz-talep analiz yöntemi (ATAY) uygulaması: İstanbul ilçeleri örneği
Supply-demand analysis method (SDAM) application in residential projects: Case of Istanbul boroughs
GAZALE ÇELENK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Türkiye elektrik enerjisi talebinin yapay sinir ağları modeli ile tahmini
Neural network model of turkey with electricity demand forecast
GİZEM ÖZAYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Enerjiİzmir Katip Çelebi Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA TEKTAŞ SİVRİKAYA
- Türkiye organize elektrik piyasalarında talep tarafı katılımı regülasyonu
Demand response regulation in Turkish organized electricity markets
BURAK YİTGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
HukukÖzyeğin ÜniversitesiKamu Hukuku Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ZELİHA HACIMURATLAR
DR. REFİK TİRYAKİ
- Türkiye'de rüzgar enerjisi santralları için teşvik uygulamaları ve bilgisayar programı ile irdelenmesi
The analysis of wind energy support mechanisms in Turkey and the evaluation by computer program
İBRAHİM HALİL KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASİYE BERİL TUĞRUL
- 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