Farklı makine öğrenmesi yöntemleri ile enerji piyasasında yerel marjinal fiyat tahmini
Local marginal price forecasting using different machine learning approaches
Yazar: BAŞAK ERSÖZ YILDIRIM
Danışman: PROF. DR. OZAN ERDİNÇ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu yüksek lisans tezi çalışması, Amerika Birleşik Devletleri (ABD) elektrik piyasası sistemine yönelik yerel marjinal fiyat (YMF) tahmini için derin öğrenme ve makine öğrenme yaklaşımının geliştirilmesini ve uygulanmasını amaçlamaktadır. YMF, şebeke içinde belirli konumlardaki elektrik fiyatını ifade eder ve piyasa operasyonları ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynar. Tez, MISO (Midcontinent Independent System Operator), New England ve PJM (Pennsylvania-New Jersey-Maryland Interconnection) bölgelerinden YMF değerleri de dahil olmak üzere tarihsel verilerin toplanması ve işlenmesini içerir. Tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler), Uzun Kısa Dönem Bellek (LSTM), Kapılı Tekrarlayan Birim (GRU) gibi derin öğrenme teknikleri ve makine öğrenme tekniği olan k-ortalamalar (k-Means) kümeleme, tahmin modelini eğitmek için kullanılır. Model, tarihsel veri setinden karmaşık ilişkileri öğrenerek gelecekteki YMF değerlerini tahmin etmektedir. Modelin performansı ve doğruluğunu ölçmek için değerlendirmeler ve kontroller yapılır. Tahmin edilen YMF değerleri ile gerçek piyasa verileri arasında karşılaştırmalar yapılır ve değerlendirme metrikleri kullanılır. Sonuçlar ve bulgular, derin öğrenme yaklaşımının YMF tahmininde etkinliğini göstermektedir. LMP değerlerinin doğru tahminleri, elektrik fiyatı eğilimleri ve dalgalanmaları hakkında değerli bilgiler sağlayarak, enerji şirketlerine, bu konudaki karar vericilere ve düzenleyicilere bilinçli kararlar vermelerinde yardımcı olmaktadır. Araştırmanın etkileri, elektrik piyasasında fiyatlandırma stratejileri, üretim planlaması, talep tepkisi programları ve kaynak tahsisi gibi alanlara uzanmaktadır. Bu çalışma, yapay zeka tabanlı elektrik fiyatı tahmininde derin öğrenme tekniklerinin anlaşılması ve uygulanmasına önemli bir katkı yapmakta olup, MISO, New England ve PJM bölgelerine odaklanmaktadır. Araştırma sonuçları pratik sonuçlara sahiptir ve yapay zeka tabanlı elektrik fiyatı analizinde daha ileri gelişmeler için kapılar açmaktadır.

Abstract:
This master's thesis study aims to develop and implement a deep learning and machine learning approach for locational marginal price (LMP) forecasting in the U.S. electricity market system. LMP refers to the electricity price at specific locations within the grid, playing a crucial role in market operations and decision-making. The thesis involves collecting and processing historical data, including LMP values, from the MISO (Midcontinent Independent System Operator), New England ve PJM (Pennsylvania-New Jersey-Maryland Interconnection) regions. Deep learning techniques, such as recurrent neural networks (RNNs), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and machine learning technique k-means clustering, are utilized to train the forecasting model. The model learns complex relationships from the historical dataset to predict future LMP values. Assessments are conducted to measure the model's performance and accuracy. Evaluation metrics are used, and comparisons are made between the forecasted LMP values and actual market data. Statistical techniques may be employed for validation. The results and findings demonstrate the effectiveness of the deep Learning approach in LMP forecasting. Accurate predictions of LMP values provide valuable insights into electricity price trends and fluctuations, aiding utilities, energy traders, and regulators in making informed decisions. The implications of the research extend to pricing strategies, generation planning, demand response programs, and resource allocation in the electricity market. The work contributes to the field of artificial intelligence based electricity price forecasting and has practical implications for grid stability and optimization of power flows. Overall, the master's thesis makes a significant contribution to the understanding and application of machine learning techniques in LMP forecasting within the U.S. electricity market system, with a focus on the MISO, New England and PJM regions. The research outcomes have practical implications and open avenues for further advancements in artificial intelligence based electricity price analysis.