Geri Dön

Türkiye'nin kısa dönem elektrik talebi tahmini için hesaplama yöntemi geliştirilmesi

Development a calculation method for Turkey short term electricity demand forecasting

  1. Tez No: 514908
  2. Yazar: UTKU BALCI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN HÜSEYİN ERDEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Enerji Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Değişen ve gelişen piyasa koşulları ile birlikte, rekabetin yüksek olduğu her sektörde olduğu gibi talep tahmini ve tam zamanlı üretimin önemi elektrik piyasası için de geçerli olmaya başlamıştır. 14.03.2013'te kabul edilen ve 30.03.2013 tarihinde resmi gazetede 26603 numara ile yayınlanan“Elektrik piyasası kanunu”ile değişen piyasa şartlarında fiyat; gün öncesi, gün içi ve dengeleme piyasalarındaki arz talep dengesine göre belirlenmeye başlamıştır. Bununla birlikte toplam arzın talepten fazla olması durumu, üreticinin daha düşük fiyattan elektrik satışı yapmasına ve karının düşmesine neden olmaktadır. Arzın talepten eksik kalması durumunda ise üretici işletme kapasitesinin tamamını kullanamamakla karşı karşıya kalmaktadır. Her iki durumda da talebin önceden belirlenmesi işletmelere karını arttırma şansı sağlayacaktır. Talebin önceden bilinmesi kısa vadede işletmenin optimum şartlarda çalışıp karın maksimizasyonunu sağlarken, orta vadede bakım operasyonlarının ve hammadde ihtiyacı için bir öngörü uzun vadede ise yatırımlar için daha net bir görüş sağlamaktadır. Karın maksimizasyonu yıllık gelir için önemli iken, kullanılacak hammadde miktarının önceden düşük sapmalar ile hesaplanabilmesi şirketin finansal yapısı ve nakit akışı için oldukça önemlidir. Uzun vadede yapılacak olan yatırımların kararında ise kapasite arttırma veya azaltma kararı, eleman ihtiyacının belirlenebilmesi, olası bir yatırım kararında borçlanma modeli için oldukça yardımcı olup, belirsizlikleri azaltacaktır. Bu tezin amacı ise ülkemizde değişen koşullara göre daha önceki yıllardan alınan veriler ile bir sonraki yılın kısa ve uzun vadede elektrik tüketimini hesaplayabilecek bir talep tahmin yöntemi geliştirmektir. Talep tahmin yöntemi, elektrik tüketimi ile ilgili parametrelerin temel istatistik verilerine dayandırılarak ve 2017 yılı verileri ile kıyaslanarak doğruluğu ortaya konulmuştur.

Özet (Çeviri)

As other competitive sectors for electricity production and distribution sector, demand forecast and just in time production became more important with developing and changing market condition. The Electricity Market Law was accepted on 14.03.2013 and established by official gazette on 30.03.2013. With Electricity Market Law, in changing market conditions, price of electricity depends on a supply demand equilibrium and is determined in day ahead, intraday and balancing power markets. If amount of supply is bigger than amount of demand, supplier will sell electricity with low price and make less profit. Otherwise, supplier work under absorption and sell less amount of electricity than they could do. In both condition, forecasting of electricity demand provides supplier to maximize their profit. Forecasting of electricity demand provides companies in short term to work in optimum condition and to maximize their profit. In middle term companies can plan their maintenance and forecast raw materials, in long terms companies could make a well-directed decision for their investment plan thanks to forecasting of electricity demand. While maximizing profit is important for annual income, calculating a raw material demand in low deviation is important for companies' financial status and their cash flow of companies. Forecasting of electricity demand makes future clear and would be helpful in long term for determining increase or decrease of capacity, operator requirement and financial model of possible investments. The purpose of this thesis is that developing a calculation method for long and short term electricity demand in changing condition by using previous data. The demand forecasting method is based on the basic statistical data of the parameters related to electricity consumption and its accuracy is compared with the data of 2017.

Benzer Tezler

  1. Recurrent neural network based approaches for electricity consumption forecasting

    Tekrarlayan sinir ağı tabanlı elektrik tüketim tahmini

    ALPER TOKGÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE ÜNAL

  2. Short-term wind energy prediction system by using mesoscale/microscale modelling with model output statistics on various terrain types

    Model çıktılarının istatistiği ile orta ölçek/mikro ölçek modelleri kullanılarak çeşitli arazi tipleri için kısa dönem rüzgar enerjisi tahmin sistemi

    DERYA ERGÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ

    DR. GREGOR GIEBEL

  3. Capacity analysis in Turkey for carbon fiber production considering offshore wind turbines demand forecast

    Açık deniz rüzgar türbinleri talep tahminine göre Türkiye'de karbon elyaf üretimi için kapasite analizi

    SEZGİN KARABACAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜR BERSAM SİDAL

  4. Türkiye'de su hakkı

    The right to water in Turkey

    YILDIZ AKEL ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDOĞAN BÜLBÜL

  5. Talep tahmini için gri temelli bir yaklaşım

    A grey based approach to demand forecasting

    CEYDA TANYOLAÇ BİLGİÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ