Gün öncesi piyasası için yapay sinir ağları ile Türkiye enterkonnekte sistemi iletim hatları kayıplarının tahmini
Artificial neural networks with Turkey interconnected system for day ahead market transmission lines estimated losses
- Tez No: 598691
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜLEYMAN SUNGUR TEZCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Günümüzde ülke ekonomilerine olumsuz etkileri nedeniyle enerji kayıplarının maliyeti oldukça önem arz etmektedir. İletim sistemi kayıpları istenilen bir durum olmamakla beraber sıfırlanması da mümkün değildir. Bu kapsamda ülkemiz enterkonnekte iletim sisteminde meydana gelen enerji kayıpları, 28 Mart 2015 tarihinde Dengeleme ve Uzlaştırma Yönetmeliği (DUY)'ne eklenen Geçici 27.Madde hükümleri doğrultusunda, Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi (TEİAŞ) yükümlülüğüne bırakılmıştır. Söz konusu tarihten itibaren Enerji Piyasaları İşletme Anonim Şirketi (EPİAŞ) tarafından işletilen Gün öncesi piyasasında TEİAŞ piyasa katılımcısı olarak ön görülerini yapıp, gerçekleşen veriler ortaya çıkmadan önce bu miktarları piyasadan satın almakla yükümlü hale getirilmiştir. TEAİŞ'ın iletim sistemi kayıpları için gelir tavanından ayırdığı kaynak ortalama 1 500 000 000 TL dir. Bu kaynağın 150 000 000 TL'lik kısmını ise gün öncesi piyasası için yapılan tahmin hatalarına ayırmaktadır. Bu çalışmada, iletim sistemi kayıp tahminlerinin en doğru şekilde yapılarak ödenen tutarın azaltılması ve TEİAŞ özelinde ülke ekonomisine katkı sağlanması amaçlanmıştır. Bu kapsamda öncelikli olarak enterkonnekte iletim sistemi kayıpları ve Türkiye elektrik piyasası anlatılmış, yapay sinir ağları hakkında ayrıntılı bilgi verilmiştir. Son olarak iletim sistemi kayıp tahminin yapay sinir ağları aracılığıyla tahmin edilebilmesi için gerekli olan verilerin sağlaması amacıyla, özgün olarak tarafımızca yazlımı yapılan, Türkiye Enterkonnekte İletim Kaybı Tahmin programı olarak adlandırılan yazılım programı anlatılmış ve yapay sinir ağları aracılığıyla yapılan tahminler, gerçekleşen iletim kayıpları ile saatlik olarak kıyaslanmıştır. Çalışmanın TEİAŞ tarafından iletim sistemi kayıp tahminlerinde kullanması durumunda, enerji dengesizlik miktar ve tutarını azaltması öngörülmektedir.
Özet (Çeviri)
Today, the cost of energy losses is very important because of the negative effects on the national economies. Transmission system losses are not desirable but cannot be reset.In this context, in our country energy losses that occured in interconnected transmission system, balancing on March 28, 2015 and Settlement Regulation (BSR) which was added in accordance with the provisions of the Temporary Article 27, Turkey Electricity Transmission Company (TEIAS) is left to the liability.Since the mentioned date, TEİAŞ has made its predictions as a market participant in the day ahead market operated by Energy Markets Operation Company (EPİAŞ) and has been obliged to purchase these amounts from the market before the actual data appear. The average resource allocated by TEAIS for the transmission system losses from thein come ceilingis 1 500 000 000 TL. It allocates a significant portion of this resource to forecast errors for the day ahead market. In this study, it is aimed to reduce the amount paid by making transmission system loss estimates in the most accurate way and to contribute to the national economy especially in TEİAŞ. In this context, priority has been described as the interconnected transmission system losses and Turkey electricity market, information is given about artificial neural networks. Finally, in order to provide the data required to be estimated via the transmission system, artificial neural network losses are estimated, originally by us causing the outbreak I made, Turkey has been described software program called Transmission Loss Forecast program Interconnected and forecasts made by means of artificial neural networks are, on an hourly basis, compared with the actual transmission losses. If the study uses TEIAS in transmission system loss estimations, it is foreseen to reduce the amount and amount of energy imbalance.
Benzer Tezler
- Türkiye elektrik piyasası kısa dönemli referans fiyat tahmini
Turkish electricity market short term market clearing price forecasting
SERCAN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Ekonometriİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL
- Elektrı̇k pı̇yasalarında elektrı̇k yük talebı̇ ve gün öncesı̇ elektrı̇k fı̇yat tahmı̇nı̇: Türkı̇ye uygulaması
Electricity load demand and day-ahead electricity price forecast in electricity markets: Implementation on Turkey
FAHRETTİN FİLİZ
- Yapay sinir ağları ile Türkiye elektrik piyasası fiyat tahmini
Electricity price forecasting in the Turkish market using artificial neural networks
AYLİN BÜYÜKMIHCI
- Türkiye'de gün öncesi piyasası için elektrik fiyatlarının tahmini
Prediction and forecasting of electricity prices for Turkish day ahead market
SİNAN DEMİREZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL ÇETİN
PROF. DR. ŞAHAP KASIRGA YILDIRAK
- Short term electrıcıty consumptıon forecastıng usıng long short-term memory cells
Uzun kisa vadeli̇ hafiza ağlari i̇le kisa vadeli̇ elektri̇k tüketi̇m tahmi̇ni̇
ANIL TÜRKÜNOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU