YEKDEM katılım kararı için arıma modeli kullanılarak uzun dönemli elektrik fiyat tahminlemesi
Long-term electricity price forecast using the arima model for the decision to participate of YEKDEM
Yazar: ULVİ FİKRİ DOĞAN
Danışman: PROF. DR. AHMET CANSIZ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: ARIMA modelleri = ARIMA models ; Enerji verimliliği = Energy efficiency ; Fiyat tahmini = Price ferecasting ; Üretim tahmini = Production estimate

Özet:
Dünya'nın her yerinde sürekli olarak bir veri üretimi söz konusudur. Teknolojinin gelişmesi ve Dünya'nın yaşadığı hızlı dönüşümler ile biriken veri miktarı da üstel olarak artmaktadır. Son yıllarda verinin öneminin kavranması ve verilerin işlenerek, anlamlı sonuçlar çıkarılabilmesi sonucunda bu çalışmalar bilim olarak ifade edilecek bir noktaya gelmiştir. Birçok alanda yapılan veri bilimi çalışmaları enerji piyasaları için de çok kullanışlı bir araçtır.
Elektrik piyasasının verilerini sadece enerji sistemleri özelinde değerlendirmemek gerekir. Bu açıdan bakıldığında ekonomik göstergelerin enerji verilerine bağlı olduğunu ve çoğu zaman benzer çıktılar verdiğini söylemek yanlış olmayacaktır. Doğalgaz ve kömür gibi enerji kaynaklarını ithal eden bir ülke olan Türkiye'de parametrelerin birbiri ile çok daha ilişkili olduğu bir durum söz konusudur. Bu noktada dışa olan bağlılıklardan ötürü sistemin her bir noktasındaki verimlilik çok daha önem arz etmektedir. Bu husus, yapılacak olan yatırımlardaki uzun dönem projeksiyonlarında da piyasa katılımcısı olarak günlük olarak yapılan yakın dönem projeksiyonlarında da geçerlidir. Gerekli olan verimliliği sağlamak adına Dünya'da olduğu gibi Türkiye'de de devlet tekelinde olan elektrik sistemleri 2000'li yılların başında özelleştirme sürecine girmiştir. Enerji dağıtım ve üretim sistemlerinde yapılan özelleştirmelerden sonra oluşan yapıya EPİAŞ'ın da dahil olması ile rekabetçi bir serbest piyasa yapısı oluşturulmuştur. Bu da piyasa katılımcılarının yüksek verimli güncel teknolojileri kullanma ve veri biliminin sağlamış olduğu iç görülerden faydalanma gibi yönelimlerini hızlandırmıştır. 
2011 yılında geçilen Gün Öncesi Elektrik Piyasası, üreticilerin bir gün öncesinden verdiği tekliflere göre, arz-talep dengesinin kurulması ile oluşmaktadır. EPİAŞ otoritesinde organize edilen bu süreçte üreticiler, maksimum fayda elde edebilecek şekilde teklif vermeye çalışmakta ve bunun için çeşitli yöntemler kullanmaktadırlar. Makine öğrenmesi yöntemleri ve istatistiksel yöntemler olarak iki ana başlığa ayrılan bu yöntemlerin kullanımı, nihai tüketicinin daha güvenilir ve ucuz enerjiye ulaşmasına da büyük katkı sağlamaktadır.
Bu çalışmada zaman serisi olarak ifade edilen enerji verileri ile elektrik fiyat tahminleri yapılmıştır. Zaman serisi örnekleri için literatürde başarılı sonuçları ile öne çıkan ARIMA modeli kullanılarak yapılan tahminler; yenilenebilir enerji üretici bir firmanın üretim verileri ile değerlendirilmiş, Yenilenebilir Enerji Kaynakları Destekleme Mekanizmasına (YEKDEM) dahil olması ile Gün Öncesi Piyasası (GÖP) katılımcısı olması durumlarının karşılaştırması yapılmıştır. 
Çalışmada kullanılan veriler 2017 ile 2022 yılları arasını kapsamaktadır. Karşılaştırma yapabilmek amacıyla hem orijinal saatlik veriler ile çalışılmış hem de bu verilerin günlük ortalaması alınarak ayrı bir veri kümesi oluşturulmuş ve bu veri kümesi kullanılarak tahminler yapılmıştır. EPİAŞ'ın kamuya açık olarak sunmuş olduğu şeffaflık platformundan alınan üretim, tüketim ve fiyat veri setleri Python ortamında birleştirilerek üzerinde çalışılmıştır. Harici özellik olarak ifade edilen eksojen veriler, seçilen yöntemin tek değişkenle çalışıyor olması nedeniyle veri setinden çıkarılmıştır. Çalışma verisinin kurdaki değişimlerden etkilenmesini önlemek amacıyla fiyat verisi dolar bazında alınmıştır. Ayrıca bir enerji santralinin aynı yıllara ait saatlik üretim verileri de çalışmanın konusunu oluşturan karşılaştırma işlemi için kullanılmıştır. 
Bu gibi çalışmaların şirketler tarafından alınacak kararlarda kullanılması, yapılan çalışmaların duruma özele indirgenerek, tüm detayları ile, sektördeki uzmanlar tarafından yürütülmesi sonucunda faydalı olabileceği belirtilmiştir.

Abstract:
There is a constant production of data all over the world. With the developments in technology and the rapid transformations the world is experiencing, the amount of data accumulated is increasing exponentially. In recent years, it has come to a point where it can be expressed as science as a result of comprehending the importance of data and getting meaningful results by processing the data. Data science studies in many fields are also very useful for the energy market.
When we look at the literature, it is seen that many studies have been done in the field of data science. It would be a fair statement to say that studies on data, the importance of which has been better understood recently, will provide important insights for many investment and planning activities in the electricity market as well. For these reasons, the importance of such studies should be well understood.
The study on electricity consumption data, which gives important ideas about the economy of a country, also contributes to different fields. For this reason, although economic indicators depend on energy, they give similar outputs. This relationship is a situation where the parameters are more intertwined in Turkey's market, which is a country that imports energy resources such as natural gas and coal. The limited resources in the world and the fact that they are insufficient for the increasing population justify the concerns at this point. Not only that the resources are limited, but also the discovery, extraction, processing, and all processes of energy production have serious effects on the environment. According to the International Energy Agency, world energy demand will increase by 40% in 2034 compared to today. However, in the scenario created by the International Energy Agency for 2020, it is predicted that energy-based CO2 emission values will increase by 6% (International Energy Agency , 2021). It can be easily seen that previous predictions have already come true, and the future will not be different from this. At this point, efficiency at each point of the system is much more important due to external dependencies and concerns mentioned. This issue is also valid in the long-term projections of the investments to be made and in the near-term projections like being a daily market participant.
In order to ensure this efficiency for electricity systems, the first step came from Chile in 1982 to liberalization of the electricity market, which took a long and difficult process to establish a reliable and sustainable market structure. England, which is the first country after Chile, which Turkey also takes as an exemplary model and which has one of the most developed market structures today, switched to this model in 1990. Following these two countries were Northern European countries such as Norway in 1991, Sweden in 1994 and Finland in 1996, respectively. Turkey's system was also monopolized by the state as well as in the world and entered the privatization process in the early 2000s. With the inclusion of EPİAŞ in the structure formed after the privatizations of energy distribution and generation systems, a competitive free market structure was created. 
As a market operator, EPİAŞ provides services at international standards with Day-Ahead and Intraday spot electricity markets, Spot Natural Gas Market, Forward Electricity Market, Forward Natural Gas Market and Renewable Energy Source Guarantee System and Market. While performing its duties, it contributes to the deepening of the market volume and creates a safe market environment. EPİAŞ performs financial transactions such as settlement, collateral, invoicing and provides central counterparty services in the markets it operates. Among the areas in which EPİAŞ operates are settlement activities related to Balancing Power Market and Ancillary Services Market, activities to reconcile Natural Gas Market imbalances, operation of Renewable Energy Resources Support Mechanism (YEKDEM) and eligible consumer transactions. 
Moreover, it is of great importance for Turkey to transition to free market conditions in order to be an energy corridor between countries that export and import energy resources due to its geopolitical position, and to have a financially strong and stable energy market that can meet the country's needs, and to have a sustainable and transparent energy market in terms of energy supply security.
The Day Ahead Electricity Market, which was passed in 2011, is formed by establishing the supply-demand balance according to the offers given by the producers the day before. In this process, which is organized by EPİAŞ, manufacturers try to bid in a way to obtain maximum benefit and use various methods for this. The use of these methods, which are divided into two main headings as machine learning methods and statistical methods, also makes a great contribution to the final consumer's access to more reliable and cheaper energy. That all have accelerated the tendency of market participants to use highly efficient up-to-date technologies and to understand the meaning of the insights provided by data science.
Although there are many studies on this subject in the world-wide literature, there are not many specialized subjects for the Turkish market. Issues mentioned above make this kind of studies more valuable for this market.
In this study, electricity price estimations were made using energy data expressed as time series. Preferred the ARIMA model, which stands out with its successful results in the literature, for time series examples, by evaluating the production data of a renewable energy producer company, the cases of being included in the (YEKDEM) support program and being a GÖP participant were compared.
The data used in this study covers the years between 2017 and 2022. In order to make a comparison, both the original hourly data were studied, and a separate data set was created by taking the daily average of those data and predictions were made. Production, consumption, and price datasets taken from the transparency platform offered by EPİAŞ publicly were combined and processed in Python. In order to prevent the study data from being affected by the changes in the exchange rate, the price data is taken in dollars. To handle that kind of data, essential libraries for data science like "numpy", "pandas", "statsmodel" were used. Exogenous data, which we can express as external features, were removed from the data set after the selected method worked with univariate. In addition, hourly production data of a renewable power plant for the same years were also used for the comparison process, which is the subject of the study.
It was stated that it would be beneficial to specialize in the studies considering all the details, that are thought to be used in the decisions to be taken by the companies, to be carried out by the experts of the sector.