Türkiye elektrik piyasası yük profilleri analizi ve bir kümelendirme modeli önerisi
Load profile analysis of Turkish electricity market consumption values and a clustering model proposal
- Tez No: 704785
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CANSER BİLİR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Enerji, İşletme, Energy, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Elektrik piyasası, profilleme, yük profilleri, kümeleme, hiyerarşik kümeleme, zaman serisi, profil abone grupları, EPİAŞ, EPDK, üç zamanlı sayaç, elektrik dağıtım firmaları, elektrik tüketimi, büyük veri, Electric market, profiling, clustering, model, load profiles, consumption groups, EPİAŞ, EPDK, 3-stroke meter, electric distribution companies, electric consumption, big data
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 111
Özet
Bu araştırmanın temel konusunu, Türkiye elektrik tüketim verilerine ve yük profillerine daha değişik bir perspektif ile bakılmasını sağlayacak, dinamik bir yapıya sahip ve bireysel tüketimi gözeten, farklı kümelendirme seçenekleri sunan bir profilleme modelinin geliştirilmesi oluşturmaktadır. Oluşturulacak model ile elektrik tüketim miktarından bağımsız, bireysel olarak sayaçların tüketim benzerliklerine dayalı bir gruplandırma / kümelendirme yapılması hedeflenmiştir. 2009 senesinde çıkarılan elektrik yönetmeliğine göre, elektrik tüketim verilerinin dağıtım firmalarında saatlik olarak tutulması gerekliliği, otuz sekiz milyon kayıtlı elektrik sayacı için“büyük veri”sınıfına girebilecek ölçekte bir verinin oluşmasına sebep olmuştur. Ancak kayıtlı otuz sekiz milyon sayaç olmasına rağmen, bu kadar sayacın sadece dokuz yüz bin kadarı saatlik olarak veri tutabilen sayaç, geri kalanı ise tek zamanlı ve üç zamanlı tüketim verisi tutan sayaçlardır; dolayısıyla bu tek ve üç zamanlı sayaçların verisinin de saatlik veriye dönüştürülmesi gerekmektedir. Bu amaçla, müşteri özelliklerine göre beş adet profil abone grubu ve bunların alt profil kırılımları oluşturulmuş ve elektrik dağıtım firmaları,“profilleme”denilen tahminleme işlemi ile tek ve üç zamanlı elektrik tüketim değerlerini, yirmi dört saatlik dilime yayarak tutmaya ve ay sonunda elektrik piyasa işletmecisi EPİAŞ'a göndermeye başlamışlardır. Yukarıda bahsi geçen dokuz yüz bin saatlik tüketim verisi tutan sayaçlardan da sadece yaklaşık kırk beş bini aylık olarak EPİAŞ'a gönderilmektedir. Araştırmada, gerçek tüketimi yansıtan kırk beş bin sayaçtan örnekleme yöntemi ile alınan veriler normalize edilmiş ve sayaç bazında 24 saatlik yük profil çizelgeleri hazırlanmıştır. Elde edilen her bir sayacın 365 günlük 24 saatlik yük profil verisi, hiyerarşik kümeleme yöntemi ile kendi içinde kümelendirilmiştir. Farklı uzaklık (distance) ve bağlantı (linkage) kriterleri kullanılarak 4 ayrı kombinasyon oluşturulmuş ve elde edilen yük profil verileri, her bir kombinasyon için ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Aykırı (outlier) tüketimleri bulmak veya tüketimleri mümkün mertebe kümelere eşit dağıtmak gibi farklı amaçlara göre, uzaklık ve bağlantı kriterlerine göre oluşan kümeler incelenmiştir. Elektrik dağıtım firmalarının aykırı tüketimleri bulmasına, bireysel olarak sayaç tüketimlerinin kümelendirilmesi sonucu farklı tüketim gruplarına erişebilmelerine, bölgesel olarak dengesizlik yaratacak kümelerin bulunarak ayrıştırılmasına faydası olacağı düşünülen çalışma ile birçok soruya cevap aranmış ve araştırma sonucunda bu sorular cevaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
The main subject of this study is to investigate the current Turkish electric consumption values and corresponding load profiles and develop a dynamic profiling model that offers different clustering options which will help observe individual consumptions and look at Turkish electric consumption values from a different perspective. The proposed model aims at grouping / clustering electric consumptions or load profiles, based on consumption similarities of individual meters, independent of the amount of electricity consumption. According to the electricity law that was passed on 01.12.2009, all electricity consumption values need to be stored on an hourly basis by electricity distribution companies, which caused the creation of a mass amount of data for almost thirty-eight million electric meters, that can be classified as“big data.”About nine hundred thousand of these meters are hourly-consumption aware meters and the rest are one-stroke and three-stroke meters; thus there is a necessity to convert these one-stroke and three-stroke meter readings to hourly consumption values. With this goal, electricity distribution companies have started to convert these values via a guessing process called“profiling”before sending them over to the electricity market operator of Turkey, EPİAŞ. Out of the afore-mentioned nine hundred thousand hourly-consumption aware meters, only about forty-five thousand meter readings are sent to EPİAŞ on a monthly basis. In this research, real-consumption data from the forty-five thousand meters will be sampled and relationships within different consumption groups will be investigated. A model creation to distribute“correct”data to different consumption groups will be tried by developing algorithms to prevent wrong readings and/or wrong profiling. In this study, real consumtion data taken from forty-five thousand meters were normalized and 24-hour load profile charts were prepared on an individual meter basis. The 365-day 24-hour load profile data of each meter was clustered within itself using the hierarchical clustering method. Four different combinations were created using different distance and linkage criteria, and the obtained load profile data were evaluated separately for each combination. Clusters formed according to different distance and linkage criteria for different purposes such as, finding outlier consumptions or distributing the consumptions equally to clusters as much as possible, were examined. It is believed that the proposed study will be beneficial in helping electricity distribution companies find outlier consumptions and reaching different target consumption groups as a result of clustering individual meter consumptions; as well as help find clusters that will create regional imbalances. Answers to various questions regarding electricity load profiles and different clustering models were sought and answered as a result of this study.
Benzer Tezler
- Türkiye'de rüzgar enerjisi santralları için teşvik uygulamaları ve bilgisayar programı ile irdelenmesi
The analysis of wind energy support mechanisms in Turkey and the evaluation by computer program
İBRAHİM HALİL KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASİYE BERİL TUĞRUL
- 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
- 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
- Fundamental market model design in turkish power market
Türkiye Elektrik Piyasası için temel model tasarımı
AVNİ ÖZÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Türkiye elektrik enerji piyasasında reaktif enerji fiyatlandırması ve bölgesel reaktif yük tahmini
Reactive power pricing and regional reactive load forecast in Turkish electricity energy market
MÜKAİL AKBULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖMER GÜL