Türkiye'nin kısa dönem elektrik talebi tahmini için hesaplama yöntemi geliştirilmesi
Development a calculation method for Turkey short term electricity demand forecasting
Yazar: UTKU BALCI
Danışman: DOÇ. DR. HASAN HÜSEYİN ERDEM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Enerji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Enerji = Energy

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.

Abstract:
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.