Türkiye elektrik piyasasını modellemede arz-talep bazında modeller ile zaman serileri modellerinin karşılaştırılması
Comparison of supply-demand based models and time series models in turkish electricity market modeling
- Tez No: 491473
- Danışmanlar: PROF. DR. ARMAN TEKSİN TEVFİK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Enerji, İşletme, Energy, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Haliç Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Enerji piyasalarında fiyat tahminlemesi problemi, enerji santralleri için yatırım kararı alınmasından başlayarak kurulu bir santralin saatlik optimizasyonunun gerçekleştirilmesine kadar geniş bir kapsamda profesyonellere destek olmaktadır. Bu kararlar alınırken piyasada oluşacak fiyatların tahminlemesi, en önemli girdiyi oluşturmaktadır. Türkiye elektrik piyasasındaki elektrik fiyat tahminlemesi probleminin çözümü için iki farklı model önerilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. İlk modelde ardışık ay çiftleri üzerinden zaman serileri modelleri oluşturulmuş, birinci ay seri ile eğitilmiş ve ikinci ay tahminlenerek gerçekleşen fiyatlar ile karşılaştırılmıştır. Arz-talep bazlı modeller ise piyasa özelindeki arzı santral kırılımında detaylandırmakta, aylık talep ile ekonomik sıralama sonucu kesiştirmektedir. Buna göre belirli varsayımlar çerçevesinde emreamade kapasiteleri aylık olarak oluşturulan santraller, yakıt maliyetlerine uygun olarak kısa vadeli marjinal maliyet prensibi çerçevesinde dizilmiş ve talep ile kesiştiği noktada fiyat oluşmuştur. İki modelin sonuçları karşılaştırılmış, zaman serileri modelinin mutlak hata oranları karşılaştırıldığında daha iyi sonuç verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Price forecasting problem supports professionals within a wide range of scope, from taking investment decisions for power plants to hourly optimization of a running power plant. When making those decisions, forecasting of market-based prices provide the most important input. Two different models have been proposed to solve the electricity price forecasting problem in the Turkish electricity market. In the first model, time series models have been applied to subsequent month pairs, where the first month has been trained and the second month has been forecasted and compared with the actual prices. Supply-demand based models detail supply in power plant breakdown and intersect with monthly demand in merit-order. Under certain assumptions, price is formed where monthly available capacities are lined per the short run marginal cost principal based on their fuel costs and intersected with the demand. Both model results have been compared and it has been concluded that time series models have performed better with respect to absolute error values.
Benzer Tezler
- Uluslararası doğal gaz piyasasının ekonomik analizi, Türkiye'deki gelişimi ve Eskişehir uygulaması
Economic analysis of natural gas market and its development in Turkey and its application in Eskişehir
HÜSEYİN NACİ BAYRAÇ
- Sınır ötesi elektrik ticaretinin gün öncesi piyasası fiyat oynaklığı üzerindeki etkisi: Türkiye örneği
Impact of cross-border electricity trade on day-ahead market price volatility: A case study of Turkey
MUSTAFA EMİN MALKOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL
- Farklı karbon vergisi uygulamalarının piyasa takas fiyatı ve fosil kaynaklı üretim üzerine etkisi
Potential impacts of a carbon tax on the day-ahead market prices and the electricity generation mix
ELİFNUR TOMA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNER ÇOLAK
- Fonksiyonel otoregresif model ile Türkiye elektrik talep tahmini
Forecasting Turkey electricity demand with functional autoregressive model
KERİME HENGİRMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikMarmara Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UFUK BEYAZTAŞ
- Yapay sinir ağları kullanılarak Türkiye gün öncesi piyasası elektrik fiyat tahmini
Turkish day ahead market electricity clearing price forecasting using artificial neural network
ASLIHAN DALGIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU