Dağıtılan elektrik enerjisi miktarının öngörümlenmesi: Zaman serisi, makine öğrenmesi ve melez modellerin karşılaştırılması
Forecasting distributed electricity energy amounts: A comparison of time series, machine learning and hybrid models
Yazar: DERYA AKPINAR
Danışman: DOÇ. DR. EMRAH GÜLAY
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Veri Yönetimi ve Analizi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ekonometri = Econometrics

Özet:
Elektrik dağıtım şirketleri, gelecekteki elektrik taleplerini öngörmek amacıyla zaman serisi analizi, makine öğrenmesi ve melez yöntemleri  kullanmaktadır. Bu yöntemler, şebeke yönetiminde etkinlik, kesintisiz enerji, risk önlemleri ve ağ performansı iyileştirmeleri sağlama potansiyeline sahiptir. Bu çalışma, dağıtılan elektrik enerjisi miktarının öngörülmesine odaklanarak 
veri temelli bir bakış açısı sunmayı amaçlamaktadır. Dağıtılan elektrik enerjisi miktarının öngörüsü için gereken veriler, geçmiş beş yıllık elektrik dağıtım verilerini ve tatil günlerine ait değerleri 
içermektedir. Elektrik enerjisi mevsimsel bir yapıya sahip olduğundan, klasik ARIMA ve ETS modelleri sıkça kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi, büyük veri kümeleri üzerinde karmaşık ilişkileri belirlemek için kullanılırken, Gradient Boosting, Random Forest ve Yapay Sinir  Ağları gibi yöntemler, öngörü performansını artırmak için tercih edilmektedir. Zaman serisi modelleriyle makine öğrenmesi yöntemlerinin birleştirildiği melez yöntemler, öngörü doğruluğunu artırmak için popüler hale gelmiştir. STL ve  ANN gibi yöntemlerin birleştirilmesiyle oluşturulan bir modelin, zaman serisi trendlerini ve karmaşık ilişkileri daha iyi anladığı gözlemlenmektedir. Model performansı, MAPE ve RMSE performans ölçütleriyle değerlendirilmektedir. Bu çalışma, farklı modellerin ve yaklaşımların elektrik enerjisi miktarının öngörüsünde etkili olduğunu göstermektedir. Melez modellerin, tek başına kullanılan yöntemlere kıyasla daha iyi performans gösterme eğiliminde olduğu 
ve gelecekteki çalışmalarda daha fazla inceleneceği öngörülmektedir.

Abstract:
Electric distribution companies use time series analysis, machine learning, and hybrid methods to forecast future electricity demands. These methods have the potential to improve efficiency in grid management, ensure uninterrupted energy supply, implement risk measures, and enhance network performance. This study aims to provide a data-driven perspective by focusing on forecasting the amount of distributed electrical energy. The data required for forecasting the amount of distributed electrical energy includes historical electricity distribution data from the past five years and values related to holiday days. As electrical energy exhibits a seasonal structure, classical ARIMA and ETS models are commonly used.While machine learning is used to identify complex relationships in large datasets, methods such as Gradient Boosting, Random Forest, and Artificial Neural Networks are 
 preferred to improve forecasting performance. Hybrid methods that combine time series models with machine learning techniques have become popular to enhance forecasting accuracy. It has been 
 observed that a model created by combining methods like STL and ANN better understands time series trends and complex relationships. Model performance is evaluated using performance criteria such as MAPE and RMSE. This study demonstrates the effectiveness of different models and approaches in forecasting the amount of electrical energy. Hybrid models tend to outperform individually used methods, and it is anticipated that they will be further explored in future studies.