Geri Dön

Short term load forecasting in electricity markets in Turkey

Türkiye elektrik piyasalarında kısa dönem yük ve fiyat tahmini

  1. Tez No: 476122
  2. Yazar: ZEYNEP DUYGU TEKLER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. KEMAL SARICA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Işık Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Enerji tüketimi artışıyla beraber serbest piyasa içerisinde elektrik parametreleri tahmini, etkin güç sistemi uygulamalarında, planlamada ve karar mekanizmaları üzerinde önemli bir avantaj sağlamaktadır. Hata oranı düşük bir kısa dönem yük ve fiyat tahmin modeli, yönetimde, etkili karar ve fayda mekanizmalarında, ekonomik güç optimizasyonunu sağlamak ve karsız operasyonlardan kaçınmak, bunun yanında enerji üretimi, aktarımı ve dağıtımı üzerinde Türk enerji piyasası gibi rekabetçi piyasalarda hem üretici hem de tüketici perspekti finden verimli kararlar almak adına büyük önem arz etmektedir. Bu makalede, belirli kategorik değişkenlerle (günün saatleri, haftanın günleri, yılın ayları, Türkiye'nin özel günleri) birlikte ısıtma ve soğutma derecelerine bağlı saatlik sıcaklık verisi gibi çevresel değişkenlerin olduğu otoregresif terimleri içeren zaman serileri analiziyle saatlik kısa donem yük ve fiyat tahmini yapılmıştır. Yük için AR modeli yat içinse geleneksel ARIMA modeli kurulmuş, parametreler yardımıyla kategorik değişkenler ve çevresel faktörlerin kombinasyonu sağlanılarak 2011-2012 yılları ,için yük tahmini adına 4 farklı ve 2015 yılı için fiyat üzerinde çoklu lineer regresyon yöntemi kullanılarak kompozit modeller oluşturulmuştur. Bu modellerin kesinliğinin arttırılması amaçlanmıştır. Çeşitli regresyon testleriyle birlikte gerçek ve gözlemlenen değerlerle karşılaştırılarak incelenmiş, modelin gücü test edilmiştir. Sonuçlar, önerilen modellerin Türkiye'nin elektrik yük ve fi yat pro filine göre hata oranının önemli ölçüde düşük olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

As energy consumption rises, forecasting electricity parameters becomes a significant advantage on efficient power system applications, planning and decision making in deregulated power markets. An accurate short term load and price forecasting model is crucial for efficient decision making, management and utilization to gain economic optimization and avoiding unpro table operations as well as inefficiencies in generation,transmission and distribution from both consumers and producers perspective in competitive electricity markets like Turkish power industry. In this study, time series analysis including lagged variables that have been presented in autoregressive models in combination of speci c categorical variables (hours of day, days of the week, months of the year and special events of Turkey) and environmental indicators as hourly temperature data in terms of heating-cooling degree hours have been applied in short term load and price forecasting, the day ahead hourly forecast of electricity load and market price. With using AR parameters for load and ARIMA parameters for price, 4 different load models in years 2011 and 2012 and a price model for 2015 constructed and with the effect of categorical variables and environmental indicators, new composite models proposed by applying multiple linear regression to forecast future loads and prices with high accuracy. As a result, the comparison of actual and observed data is studied and the power of model is tested with illustrating on various regression tests. Consequently, the results have shown that proposed models gave low percent of errors with extremely accurate day ahead forecasts considering Turkey's electricity load and price profi le.

Benzer Tezler

  1. Rüzgar hızı yük tahmin modelleri ve Yalova bölgesinde bir uygulama

    Wind speed load forecasting models and an application in Yalova

    ZELİHA NUR KİRİŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. Güç sistemlerinin yük tahmini analizinde uzun kısa süreli bellek metodunun kullanılması ve uygulaması

    Load forecasting analysis of power systems using long short-term memory and applicati̇on

    ÜMMÜHAN GÜLSÜM KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KURBAN

    DOÇ. DR. EMRAH DOKUR

  3. Intraday markets and potential benefits for Turkey

    Güniçi piyasaları ve Türkiye için muhtemel faydaları

    ENGİN İLSEVEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN SEVAİOĞLU

  4. Short term electricity load forecasting with deep learning

    Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini

    İBRAHİM YAZICI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  5. Elektrik enerjisi piyasaları ve çimento sektöründe elektrik enerjisi tüketim tahmininin önemi

    Electricity markets and the importance of electricity consumption forecasting in cement sector

    EZGİ KAYAHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERMİN ONAYGİL