Geri Dön

Models for long-term electricity price forecasting for Turkish electricity market

Türkiye elektrik piyasası için uzun dönem elektrik fiyat tahmin modelleri

  1. Tez No: 478377
  2. Yazar: SİRUN ÖZÇELİK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EMRE ÇELEBİ, YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN KİRKİL
  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: Kadir Has Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Bu çalışmada, Türkiye elektrik piyasasındaki uzun dönem fiyat tahminlerini belirlemek için çoklu regresyon ve zaman serileri modelleri geliştirildi. Regresyon modeli için Aralık 2009- Eylül 2016 tarihleri arasında elektrik piyasası takas fiyatının aylık ortalamalarını (bağımlı değişken), elektrik talebini, hidroelektrik üretimini, rüzgar enerjisi üretimini, Gayri Safi Yurtici Hasila(GDP) ve Insani Gelişim Endeksini(HDI) gösteren bağımsız değişken verileri EPIAŞ(Enerji Piyasaları İşletme Anonim Şirketi) Şeffaflık Platformu ve diğer veri kaynaklarından sağlandı. Regresyon modellerini kullanarak elektrik takas fiyatındaki bu bağımsız değişkenlerin etkileri incelendi. Ek olarak zaman serileri modelini kullanarak, bütün bağımsız değişkenler için uzun vadeli tahminler elde edildi. Çoklu Regresyon modeline ek olarak, üssel hareketli ortalama(Holt Winters), SARIMA (mevsimsel birleştirilmiş otoregresif hareketli ortalama modeli ) ve yapay sinir ağları modelinden de yararlanıldı. Tahmin modellerini kurarken, R istatistik paketleri ve tahmin araçları kullanılırken yapay sinir ağları modelinde ise MATLAB'den yararlanıldı. Ekim 2016'dan 24 ay sonrasına orta vadeli tahminleri yapıldı. Tahminlerdeki hata ölçümlerini hesaplamak için ortalama mutlak yüzde hata, ortalama hata kare ve mutlak hata formülüne göre modellerin sonuçları değerlendirildi. Bu çalışmanın sonucunda ANN yöntemi ile ortalama %8 mutlak yüzde hata gözlemlendi. Bu çalışmayla piyasadaki operatörlerin uzun dönem politika kararlarının yanı sıra üreticilerin yatırım kararları için de faydalı olacaktır.

Özet (Çeviri)

In this study, we have developed models for long-term electricity price forecasts for Turkish electricity market using multiple regression and time series forecasting methods. For the regression models, we have firstly obtained the monthly data for demand weighted average of market-clearing electricity price (dependent variable), electricity demand, hydro power production, wind power production, and population as well as yearly gross domestic product (GDP) and human development index (HDI) as independent variables for Turkey between December 2009 and September 2016 from the market operator's transparency database and other data sources. Secondly, we have examined the effect of each of these independent variables on market-clearing electricity price and then, by using time-series models, long-term forecasts are obtained for all independent variables. Finally, multiple-linear regression models are used to obtain forecasts for the monthly demand weighted average of electricity prices. In addition to multiple regression models, several time series models such as exponential moving average (Holt-Winters model), seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) and Artificial Neural Network (ANN) models are also developed. In setting up forecasting models, R statistical packages and forecast tools as well as MATLAB (for ANN) are used. Long-term forecasts are made for the next 24 months starting from October 2016. Model results are evaluated according to mean absolute percentage error (MAPE), mean square error (MSE) and mean error (ME), which are commonly used error measures for evaluating forecasting results. We have found that on average around 8% of MAPE can be achieved through ANN method. This study would be useful for producers' investment decisions as well as market operator's long-term policy decisions.

Benzer Tezler

  1. 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

    Türkçe

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ

  2. Türkiye elektrik piyasası kısa dönemli referans fiyat tahmini

    Turkish electricity market short term market clearing price forecasting

    SERCAN YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERMİN ONAYGİL

  3. Market-clearing simulations and analyses for Turkish electricity market

    Türkiye elektrik sistemi için piyasa-takas benzetimleri ve analizleri

    CANSU ŞENTÜRK EKER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    EkonomiKadir Has Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EMRE ÇELEBİ

  4. Hibrit algoritma kullanarak elektrik enerji tüketim modelinin oluşturulması ve kestirimi: Uganda Örneği

    Using hybrid algorithm to model and forecast electricity consumption: A case study of Uganda

    ABDAL KASULE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KÜRŞAT AYAN

  5. Yapay sinir ağları ile Türkiye elektrik piyasası fiyat tahmini

    Electricity price forecasting in the Turkish market using artificial neural networks

    AYLİN BÜYÜKMIHCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHLİS ÖZDEMİR