Veri ön işleme teknikleri ile kısa dönem elektrik tüketim tahmininde makine öğrenmesi modelleri: İzmir ili örneği
Machine learning models in short term electricity consumption forecasting with data preprocessing techniques: The case of İzmir
Yazar: FATİH BERBER
Danışman: PROF. DR. OKAN BİNGÖL
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektrik = Electricity ; Elektrik enerjisi = Electrical energy ; Elektrik güç sistemleri = Electric power systems ; Elektrik tüketimi = Electric consumption

Özet:
Son yıllarda insan nüfusunun artması ile birlikte elektrik enerjisine olan talepte de artış gözlenmektedir. Elektrik enerjisine olan talebin artmasının yanı sıra elektrik üretiminde kullanılan fosil kaynaklarında giderek azalması, elektrik tüketimi talebinin doğru tahmin edilmesinin önemini arttırmıştır. Bu çalışmada İzmir ilinin 01.01.2017 ile 31.12.2021 tarihleri arasındaki saatlik ölçekteki elektrik tüketim verileri kullanılarak kısa dönem elektrik tüketim tahmin modelleri geliştirilmiştir. Yapay sinir ağı modelleri ile birlikte, başarı oranını arttırmak amacı ile, farklı öznitelik çıkarım yöntemleri kullanılarak on iki farklı model oluşturulmuştur. Oluşturulan bu modellerden elde edilen sonuçlar geleneksel yöntemlerden biri olan ARIMA yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Çalışmada sonucunda gerçek değerler ile oluşturulan modelden elde edilen tahmin değeri MAPE, RMSE, MAE vb. başarı değerlendirme kriterleri açısından karşılaştırılmış ve en doğru tahmin sonucu veren model belirlenmeye çalışılmıştır. Araştırma sonucunda elde edilen veriler incelendiğinde, en iyi performansın değişken mod ayrıştırma yöntemi ile entropi yönteminin bir arada kullanıldığı modelde sağlandığı belirlenmiştir. Bu model, MAPE (Ortalama Mutlak Yüzde Hatası) başarı değerlendirme kriterine göre 0,4394 değerine ulaşarak üstün bir performans sergilemiştir. Ayrıca, modelin belirleme katsayısı (R²) başarı kriterine göre elde ettiği 0,997 değeri, modelin yüksek bir doğruluk oranına sahip olduğunu göstermektedir. Bu sonuçlar, bahsi geçen yöntemin diğer yöntemlere kıyasla daha etkili ve güvenilir olduğunu ortaya koymaktadır Bu sonuçlar, geleneksel yöntemlerden biri olan ARIMA modeli ile karşılaştırılmıştır. ARIMA modeli kullanılarak yapılan yük tahmini çalışmasında, MAPE değeri 23,13 olarak bulunmuştur. Bu karşılaştırma, değişken mod ayrıştırma yöntemi ve entropi yönteminin birlikte kullanıldığı modelin, ARIMA modeline kıyasla çok daha düşük bir hata oranı ile çalıştığını ve daha doğru tahminler ürettiğini açıkça göstermektedir. Bu da modern yöntemlerin geleneksel yöntemlere göre üstünlük sağladığını ve daha güvenilir sonuçlar verdiğini kanıtlamaktadır.

Abstract:
In recent years, with the increase in human population, the demand for electrical energy has also increased. In addition to the increase in the demand for electrical energy, the gradual decrease in fossil resources used in electricity generation has increased the importance of accurate estimation of electricity consumption demand. In this study, short-term electricity consumption forecasting models are developed using hourly electricity consumption data of Izmir province between 01.01.2017 and 31.12.2021. Twelve different models have been created with artificial neural network models by using different feature extraction methods in order to increase the success rate. The results obtained from these models are compared with the ARIMA method, which is one of the traditional methods. As a result of the study, the actual values and the prediction value obtained from the model were compared in terms of success evaluation criteria such as MAPE, RMSE, MAE etc. and the model that gives the most accurate prediction result was tried to be determined. When the data obtained as a result of the research were analysed, it was determined that the best performance was achieved in the model in which variable mode decomposition method and entropy method were used together. According to the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) success evaluation criterion, this model achieved a value of 0.4394 and showed a superior performance. In addition, the coefficient of determination (R²) value of 0.997 according to the success criterion shows that the model has a high accuracy rate. These results show that this method is more effective and reliable compared to other methods. These results are compared with the ARIMA model, which is one of the traditional methods. As a result of the study, the prediction value obtained from the model created with the actual values were compared in terms of success evaluation criteria such as MAPE, RMSE, MAE etc. and the model that gives the most accurate prediction result was tried to be determined. When the data obtained as a result of the research were analysed, it was determined that the best performance was achieved in the model in which variable mode decomposition method and entropy method were used together. This model showed a superior performance by reaching a value of 0.4394 according to the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) success evaluation criterion. In addition, the coefficient of determination (R²) value of 0.997 according to the success criterion shows that the model has a high accuracy rate. These results show that this method is more effective and reliable compared to other methods. These results are compared with the ARIMA model, which is one of the traditional methods. In the load forecasting study using the ARIMA model, the MAPE value was found to be 23.13. This comparison clearly shows that the model using the variable mode decomposition method and entropy method together works with a much lower error rate and produces more accurate forecasts compared to the ARIMA model. This proves that modern methods are superior to traditional methods and provide more reliable results.