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: ARIMA, ARIMA modelleri, ARIMA, ARIMA models
- 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: Belirtilmemiş.
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
- Ana sisteme bağlı bir mikro şebeke için gün içi elektrik piyasasına dayalı çizelgeleme
Energy scheduling for a microgrid connected to the main grid based on real time electricity market
EMRAH ERDEM UFLUOĞLU
Doktora
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Short term electrıcıty consumptıon forecastıng usıng long short-term memory cells
Uzun kisa vadeli̇ hafiza ağlari i̇le kisa vadeli̇ elektri̇k tüketi̇m tahmi̇ni̇
ANIL TÜRKÜNOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU
- Makroekonomik değişkenler ile enerji piyasaları arasındaki ilişkinin keşfi: Türkiye örneği
Exploration of the relationship between energy markets and macroeconomic variables: The case of Turkey
SALİH PARMAKSIZ
Doktora
Türkçe
2023
EkonomiSüleyman Demirel ÜniversitesiBankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OZAN ÖZDEMİR
- Şebeke etkileşimli tüketiciler ile toplu talep yönetimi
Aggregated demand side management with grid responsive consumers
MUSTAFA ALPARSLAN ZEHİR
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- 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