Türkiye elektrik piyasası yük profilleri analizi ve bir kümelendirme modeli önerisi
Load profile analysis of Turkish electricity market consumption values and a clustering model proposal
Yazar: MEHMET MURAT GÜNSAY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ CANSER BİLİR
İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Enerji = Energy ; İşletme = Business Administration
Dizin: Elektrik = Electricity ; Elektrik piyasası = Electric market ; Elektrik tüketimi = Electric consumption ; Hiyerarşik kümeleme = Hierarchical clustering ; Kümeleme = Clustering ; Profil belirleme = Profile evaluation ; Yük profili = Load profile

Özet:
Bu araştırmanın temel konusunu, Türkiye elektrik tüketim verilerine ve yük profillerine
daha değişik bir perspektif ile bakılmasını sağlayacak, dinamik bir yapıya sahip ve
bireysel tüketimi gözeten, farklı kümelendirme seçenekleri sunan bir profilleme
modelinin geliştirilmesi oluşturmaktadır. Oluşturulacak model ile elektrik tüketim
miktarından bağımsız, bireysel olarak sayaçların tüketim benzerliklerine dayalı bir
gruplandırma / kümelendirme yapılması hedeflenmiştir.
2009 senesinde çıkarılan elektrik yönetmeliğine göre, elektrik tüketim verilerinin dağıtım
firmalarında saatlik olarak tutulması gerekliliği, otuz sekiz milyon kayıtlı elektrik sayacı
için "büyük veri" sınıfına girebilecek ölçekte bir verinin oluşmasına sebep olmuştur.
Ancak kayıtlı otuz sekiz milyon sayaç olmasına rağmen, bu kadar sayacın sadece dokuz
yüz bin kadarı saatlik olarak veri tutabilen sayaç, geri kalanı ise tek zamanlı ve üç zamanlı
tüketim verisi tutan sayaçlardır; dolayısıyla bu tek ve üç zamanlı sayaçların verisinin de
saatlik veriye dönüştürülmesi gerekmektedir. Bu amaçla, müşteri özelliklerine göre beş
adet profil abone grubu ve bunların alt profil kırılımları oluşturulmuş ve elektrik dağıtım
firmaları, "profilleme" denilen tahminleme işlemi ile tek ve üç zamanlı elektrik tüketim
değerlerini, yirmi dört saatlik dilime yayarak tutmaya ve ay sonunda elektrik piyasa
işletmecisi EPİAŞ'a göndermeye başlamışlardır. Yukarıda bahsi geçen dokuz yüz bin
saatlik tüketim verisi tutan sayaçlardan da sadece yaklaşık kırk beş bini aylık olarak
EPİAŞ'a gönderilmektedir.
Araştırmada, gerçek tüketimi yansıtan kırk beş bin sayaçtan örnekleme yöntemi ile alınan
veriler normalize edilmiş ve sayaç bazında 24 saatlik yük profil çizelgeleri hazırlanmıştır.
Elde edilen her bir sayacın 365 günlük 24 saatlik yük profil verisi, hiyerarşik kümeleme
yöntemi ile kendi içinde kümelendirilmiştir. Farklı uzaklık (distance) ve bağlantı
(linkage) kriterleri kullanılarak 4 ayrı kombinasyon oluşturulmuş ve elde edilen yük profil
verileri, her bir kombinasyon için ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Aykırı (outlier) tüketimleri
bulmak veya tüketimleri mümkün mertebe kümelere eşit dağıtmak gibi farklı amaçlara
göre, uzaklık ve bağlantı kriterlerine göre oluşan kümeler incelenmiştir. Elektrik dağıtım
firmalarının aykırı tüketimleri bulmasına, bireysel olarak sayaç tüketimlerinin
kümelendirilmesi sonucu farklı tüketim gruplarına erişebilmelerine, bölgesel olarak
dengesizlik yaratacak kümelerin bulunarak ayrıştırılmasına faydası olacağı düşünülen
çalışma ile birçok soruya cevap aranmış ve araştırma sonucunda bu sorular
cevaplanmıştır.

Anahtar Kelimeler: Elektrik piyasası, profilleme, yük profilleri, kümeleme, hiyerarşik
kümeleme, zaman serisi, profil abone grupları, EPİAŞ, EPDK, üç zamanlı sayaç, elektrik
dağıtım firmaları, elektrik tüketimi, büyük veri.

Abstract:
The main subject of this study is to investigate the current Turkish electric consumption
values and corresponding load profiles and develop a dynamic profiling model that offers
different clustering options which will help observe individual consumptions and look at
Turkish electric consumption values from a different perspective. The proposed model
aims at grouping / clustering electric consumptions or load profiles, based on consumption
similarities of individual meters, independent of the amount of electricity consumption.
According to the electricity law that was passed on 01.12.2009, all electricity consumption
values need to be stored on an hourly basis by electricity distribution companies, which
caused the creation of a mass amount of data for almost thirty-eight million electric meters,
that can be classified as "big data." About nine hundred thousand of these meters are
hourly-consumption aware meters and the rest are one-stroke and three-stroke meters; thus
there is a necessity to convert these one-stroke and three-stroke meter readings to hourly
consumption values. With this goal, electricity distribution companies have started to
convert these values via a guessing process called "profiling" before sending them over
to the electricity market operator of Turkey, EPİAŞ. Out of the afore-mentioned nine
hundred thousand hourly-consumption aware meters, only about forty-five thousand
meter readings are sent to EPİAŞ on a monthly basis. In this research, real-consumption
data from the forty-five thousand meters will be sampled and relationships within different
consumption groups will be investigated. A model creation to distribute "correct" data to
different consumption groups will be tried by developing algorithms to prevent wrong
readings and/or wrong profiling.
In this study, real consumtion data taken from forty-five thousand meters were normalized
and 24-hour load profile charts were prepared on an individual meter basis. The 365-day
24-hour load profile data of each meter was clustered within itself using the hierarchical
clustering method. Four different combinations were created using different distance and
linkage criteria, and the obtained load profile data were evaluated separately for each
combination. Clusters formed according to different distance and linkage criteria for
different purposes such as, finding outlier consumptions or distributing the consumptions
equally to clusters as much as possible, were examined.
It is believed that the proposed study will be beneficial in helping electricity distribution
companies find outlier consumptions and reaching different target consumption groups as
a result of clustering individual meter consumptions; as well as help find clusters that will
create regional imbalances. Answers to various questions regarding electricity load
profiles and different clustering models were sought and answered as a result of this study.

Keywords: Electric market, profiling, clustering, model, load profiles, consumption
groups, EPİAŞ, EPDK, 3-stroke meter, electric distribution companies, electric
consumption, big data.