Hibrit algoritma kullanarak elektrik enerji tüketim modelinin oluşturulması ve kestirimi: Uganda Örneği
Using hybrid algorithm to model and forecast electricity consumption: A case study of Uganda
Yazar: ABDAL KASULE
Danışman: DOÇ. DR. KÜRŞAT AYAN
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Uzun vadeli elektrik tüketimi tahmini karar vericiler tarafından sistem genişletme
planlaması konusunda karar vermek için kullanılır. Geçtiğimiz on yıl boyunca, elektrik
tüketim tahminleri üzerine yapılan araştırmaların nokta tahminleri olarak sonuçları
rapor edilmiştir. Özellikle uzun vadeli tahminler için nokta tahminleri çok fazla ilgi
çekici değildir. Çünkü bunun sistem genişletme ile ilgili finansal riskinin, talep
değişkenliğinin ve tahmin belirsizliğinin tahmin edilmesi için kullanılması güçtür.
Bu çalışmada ilk olarak, Uganda'nın net elektrik tüketimini modellemek için, tahmin
modellerinde nüfusu, gayri safi yurtiçi hasılayı, abone sayısını ve ortalama elektrik
fiyatını değişken olarak gözönüne almak suretiyle üstel, karesel ve Adaptif sinirsel
bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) formları kullanılmıştır. Parçacık Sürüsü
Optimizasyonu (PSO) ve Yapay Arı Kolonosi (YAK) algoritmalarına dayalı bir hibrit
algoritma kullanılarak üstel ve karesel tahmin modellerinin parametreleri optimize
edilmiştir. ANFIS modelinin parametreleri ise, PSO ve Genetik Algoritma (GA)
kullanılarak optimize edilmiştir.
İkinci olarak, %90 anlamlılık düzeyli alt ve üst hata sınırlarını elde etmek için basit
doğrusal regresyonu kullanarak tahmin kalıntıları modellenmiştir. Uganda'nın 2040
yılına kadarki net elektrik tüketimine ilişkin tahmin aralıklarını oluşturmak için alt ve
üst hata sınırları kullanılmıştır.
Son olarak, birleştirilmiş öngörme modeli elde etmek için bu dört yönteme ilişkin dört
model de birleştirilmiştir. Birleştirilmiş tahminlere göre, 2040 yılında Uganda'nın
elektrik tüketim tahmininin, yıllık ortalama %11,75 - %10,64'lük bir artışa işaretle
[41,296 42,133] GWh arasında olacağı tahmin edilmiştir

Abstract:
Long term electricity consumption forecasting is used by decision makers to make
decisions regarding system expansion planning. Over the past decade, research on
electricity consumption forecasting has reported results as point forecasts. Specifically
for long-term forecasting, point forecasts are of little interest because it is hard to use
them to assess the financial risk associated with system expansion versus demand
variability and forecasting uncertainty. In this study, firstly we use power, quadratic
and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) forms to model Uganda's net
electricity consumption using population, gross domestic product, number of
subscribers and average electricity price as variables in the forecasting models. We
optimize the parameters of power and quadrtaic forecasting models using a hybrid
algorithm based on particle swarm optimization (PSO) and artificial bee colony (ABC)
algorithms. The parameters of ANFIS model are optmized using particle swarm
optimization and genetic algorithm.
Secondly we model the forecast residuals using simple linear regression to obtain 90%
significance level lower and upper error bounds. The lower and upper error bounds
were used to construct predication intervals for Uganda's net electricity consumption
up to year 2040.
Finally we combine all the four models from the two methods to get a combined
forecasting model. According to the combined forecast, in year 2040 Uganda's
electricity consumption will be between [41,296 42,133] GWh indicating an annual
average increase of 11.75%-10.64%