Dinamik fiyatlama: Türkiye'de elektrik fiyatlaması için bir model önerisi
Dynamic pricing: A model suggestion for electricity pricing in Turkey
Yazar: AHMET TÜRKMEN
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET S. İLKAY
Erciyes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Üretim Yönetimi ve Pazarlama Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Dinamik fiyatlandırma = Dynamic pricing ; Elektrik = Electricity ; Elektrik enerjisi = Electrical energy ; Fiyatlandırma = Pricing ; Gelir yönetimi = Income management ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Modern toplumun gereksinimleri doğrultusunda elektriğin her geçen gün daha çok
talep edilmesi kaçınılmaz hale gelmiştir. Bu artan talep aynı zamanda yeni yönetimsel
problemleri de beraberinde getirmektedir. Bu problemlerden biri ve belki de en
önemlisi, elektrik enerjisinin dağıtım öncesinde fiyatlamasının tam isabetli olarak
yapılamamasıdır.
Bu problemin çözümünde, üretilen elektriğin etkin olarak kullanılabilmesi ve bunun
sürdürülebilirliğinin sağlanabilmesi için üretilen elektriğin piyasa talebiyle tam olarak
örtüşmesi gerekmektedir. Stoklanamayan bir ürün olan elektrik enerjisinin üretimi ile
tüketimi arasında bir tampon olmaması, bu ürünün üretimiyle tüketiminin neredeyse eş
zamanlı olarak yapılması gerekliliğini doğurmaktadır. Bu alış verişin etkin olması,
elektrik enerjisi arzının piyasa talebine eşit olmasına bağlıdır. Arz ile talep arasındaki bu
denge saatlik olarak sağlanabilmelidir.
Gelir yönetimi çerçevesinde üretilen elektrik enerjisinin doğru fiyatlanması problemine
dinamik fiyatlamayla çözüm üretilebilmektedir. Bu problemin çözümünde farklı illerin
hava sıcaklıkları, döviz kurları ve tarihi verilere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tür bir
çalışmada yüksek sayıda veriyle çalışılması zorunludur. Piyasadaki arz talep dengesinin
oluşabilmesi ise gün öncesi piyasasında elektrik üreten kuruluşların öngörülen miktarda
ve belirlenen fiyatlardan elektrik üretmeye hazır olmalarına bağlıdır.
Gelir yönetimi çerçevesinde elektriğin dinamik olarak fiyatlanması problemi için etkin
bir çözüm yöntemine izin veren bir model oluşturulması bu çalışmanın amacını
oluşturmaktadır. Problemin karmaşık yapısından dolayı makul sürelerde denge
piyasasında oluşan fiyatlara en yakın fiyatları verebilecek bir modelin buna uygun bir
metotla çalışması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında geliştirilen model, bir yapay sinir
ağı kullanılarak çalıştırılmış, elde edilen sonuçlar farklı ağ yapıları, alternatif model veri
setleri ve alternatif uygulamalarla karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalarda seçilen illerin
ortalama sıcaklığını içeren veri setini barındıran modelin Türkiye ortalaması
sıcaklıklarını içeren veri setinin performansından daha yüksek performans ortaya
koyduğu sonucuna ulaşılmıştır.



Anahtar Kelimeler: Dinamik fiyatlama; Gelir yönetimi; Yapay sinir ağları; Enerji
fiyatlaması.

Abstract:
Due to necessities of the modern society, increasingly need for electric energy has
become inevitable. Those necessities also bring new managerial problems with them.
One of the most important problems in the subject can be shown as accurately pricing
electricity before delivery.
In order to solve this problem, produced electric energy has to be used efficiently and
has to meet the market demand precisely. Because there can be no stock buffer between
production and consumption of electric energy, the production and consumption has to
be simultaneous. Efficiency of this interaction depends on the equity of market supply
and demand sides. The equlibrium between supply and demand has to be satisfied on a
hourly basis.
The problem of correctly pricing the electric energy, under revenue management
considerations, can be solved by dynamic pricing methods. In solution phase, various
cities weather temperature values, foreign exchange rates, and historical data are
required. In such research, working with a high number of data is inevitable. Reachig
the equity of market supply and demand depends on electricity producing
organizasions' readiness to produce electricity from prices decided in the day ahead
market.
Aim of this study is to provide a model that offers an efficient model to the problem of
dynamicly pricing electricity under revenue management considerations. Due to the
complex natüre of the problem, the model that would return to the closest possible
values that occur in the equity market has to be worked by using a suitable method. In
this study, the provided model is worked with artificial neural networks, results are
compared with other networks with different configurations, alternative model
databases, and alternative applications. In this study, the model with selected cities
database is found more successful in comparison with the model with Turkey average
daily temperature values.




Key Words: Dynamic pricing; Revenue management; Artificial neural networks;
Energy pricing.