Geri Dön

Spot elektrik piyasalarında IOT destekli talep tahminlerine göre fiyatlama

Pricing in accordance with the IOT supported demand predictions in the spot electricity market

  1. Tez No: 535113
  2. Yazar: MUSTAFA AHMET HAMURCU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ONUR GÖZBAŞI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Spot enerji piyasaları, nesnelerin interneti (IOT), fiyatlama, fiyat tahmini, Spot energy markets, internet of things (IOT), pricing, price forecast
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Nuh Naci Yazgan Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

Enerji piyasalarında piyasa takas fiyatının oluşumu arz ve talep tahminlerine göre gerçekleşmekte, yüksek doğrulukta gerçekleştirilemeyen talep tahminleri fiyatların düzensiz oluşumunu tetiklemektedir. Bu çalışma ile spot enerji piyasalarında elektrik fiyatları, nesnelerin interneti (IOT) ve yeni teknolojik yaklaşımlarla birlikte incelenerek spot enerji piyasalarında gün öncesi ve gün içi fiyatlamalardaki tahminleme hatalarının kaynağı olan, arz ve talep tahminleme hata oranlarının düşürülmesine katkıda bulunmak amaçlanmaktadır. Bu amaçla enerji piyasası nesnelerin interneti (IOT) ve akıllı şebeke yaklaşımı perspektifinde incelenmekte, çalışmanın uygulama bölümünde ise bu yaklaşımlarla tahminleme çalışmalarının daha etkin yapılmasının mümkün olup olmadığına yönelik bir uygulama gerçekleştirilmektedir. Uygulamada 2016 ve 2017 yıllarına ait daha az gözlem sayısını içeren günlük değerlerin bulunduğu düşük frekanslı veri kümeleri ve daha çok gözlem sayısını içeren saatlik değerlerin bulunduğu yüksek frekanslı veri kümeleri ile yapay sinir ağları uygulaması gerçekleştirilerek performansları karşılaştırılmaktadır. Elde edilen sonuçlar yüksek frekanslı verilerle daha doğru tahminleme gerçekleştirilebileceği, tahminleme hatalarının minimize edilebileceğine işaret etmektedir.

Özet (Çeviri)

In the energy markets, the formation of the market exchange price is realized according to the supply and demand forecasts; demand forecasts that cannot be realized with high accuracy trigger irregular formation of prices. In this study, electricity prices in spot energy markets, Internet of Things (IoT) and new technological approaches are examined. It is aimed to contribute to the reduction of supply and demand estimation error rates which are the source of forecasting errors in day ahead and in-day pricing in spot energy markets. For this purpose, the energy market is examined in the perspective of the Internet of Things (IoT) and the smart grid systems approach. Moreover, in the application section of the study, an application is made to determine whether it is possible to make the estimation studies more effectively with these approaches. In this study, by performing artificial neural networks, the performance of low-frequency data sets which contain daily observations with less observations and high-frequency data sets which contain hourly values with more observations for 2016 and 2017, are compared. The results indicate that more accurate estimation can be performed and estimation errors can be minimized by higher frequency data.

Benzer Tezler

  1. Elektrik piyasalarında risk yönetimi için fiyat tahmin modeli: Türkiye uygulaması

    Electricity price forecasting for risk management in deregulated power markets: Application of Turkey power exchanges

    ABDULLAH DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    EnerjiKadir Has Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VOLKAN Ş. EDİGER

  2. Energy operations management for renewable power producers in electricity markets

    Elektrik piyasalarında yenilenebilir enerji üreticileri için enerji operasyonları yönetimi

    ECE ÇİĞDEM KARAKOYUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE SELİN KOCAMAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE NADAR

  3. Genelleştirilmiş otoregresif koşullu değişen varyans tabanlı ekstrem değer teoremi ile spot elektrik fiyatlarının tahmini

    Estimation of spot electricity prices with the extreme value theorem based on generalized autoregressive conditional heteroscedasticity

    FATİH ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonometriSüleyman Demirel Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CÜNEYT TOYGANÖZÜ

  4. Avrupa elektrik piyasaları: Entegrasyon ve etkileşimler

    European electricity markets: Integration and interactions

    SELİN KARATEPE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    EkonometriUludağ Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZER ARABACI

  5. 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