Elektrik talebinin zaman serisi analizi, yapay sinir ağları ve hibrit yöntem ile tahmini
Estimation of electricity demand with time series analysis, artificial neural networks, and a hybrid method
Yazar: SAVAŞ TARKUN
Danışman: PROF. DR. ERKAN IŞIĞIÇOK
Bursa Uludağ Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Enerji = Energy ; İstatistik = Statistics
Dizin: Elektrik = Electricity ; Enerji talebi = Energy demand ; Hibrit yöntem = Hybrid method ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Otoregresif koşullu değişen varyans = Autoregressive conditional heteroscedastic approach ; Talep = Demand ; Talep tahmini = Demand estimation ; Vektör otoregresyon modeli = Vector autoregression model ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Elektrik; sürdürülebilir yaşamda önemli bir rol oynayan ve çeşitli sektörlere katma değeri çok yüksek olan enerji türüdür. Elektrik, sosyo-ekonomik kalkınmada stratejik önemde bulunduğu için ekonomik refahın ve büyümenin en önemli aktörlerindendir. Yapısı gereği depolanamayan ve üretildiği anda tüketilmesi gereken bu enerji türü, ekonomik kalkınmanın tüm yönleri ile entegre olması ve aynı zamanda tek bir modelin her zaman doğru tahminleri vermemesi sebebi ile elektrik talep tahmini çalışmaları her dönem güncelliğini korumuştur. Dolaysıyla bu tez çalışmasında elektrik talep tahmini farklı yöntem ve modeller ile tahmini gerçekleştirilmiştir. 
Tez çalışmasında, uygulama dönemi, 2007:01 – 2020:12 belirlenmiştir. Bu dönemin belirlenmesindeki en önemli sebep ise ekonomi ve sosyal hayatta yaşanan birtakım olumsuzlukların bulunmasıdır. Çalışma, tek değişkenli ve çok değişkenli olmak üzere iki farklı uygulama ile gerçekleştirilmiştir. Tek değişkenli modellerde, brüt elektrik talep miktarı kullanılırken, çok değişkenli model çalışmalarında ise brüt elektrik talep miktarı, tüketici fiyat endeksi, sanayi üretim endeksi, ülkeye gelen turist sayısı ve işsizlik değişkenleri kullanılmıştır. Zaman serisi modellerine ilişkin uygulamalar Eviews 10 paket programı ile gerçekleştirilirken yapay sinir ağı ve hibrit yöntem uygulamaları MATLAB ile yapılmıştır. 
Yapılan uygulama sonuçlarında, resmi makamlarca açıklanan 2021:01-2021:10 dönemi talep miktarı ile tek değişkenli ve çok değişkenli modeller ile tahmin edilen talep miktarları karşılaştırılmış ve istatistiksel performans kriterlerine göre en düşük hata değerlerine sahip olan model çok değişkenli yapay sinir ağı mimarisi olmuştur. Çalışma bu noktadan sonra 2022:07 dönemine kadar talep tahmini gerçekleştirilmiş ve çok değişkenli yapay sinir ağı mimarisi ile hibrit yöntem benzer dalgalanmalar sergilemiştir. Bu dönem için çok değişkenli yapay sinir ağına göre 28519.12993 GWh olarak tahmin edilirken tek değişkenli yapay sinir ağına göre ise 27009.25479 GWh tahmin edilmiştir.

Abstract:
Electricity is a type of energy that plays an important role in sustainable life and has a very high added value in changing sectors. Electricity is one of the most important actors in economic prosperity and growth, as it has strategic importance in socio-economic development. This type of energy, which cannot be stored due to its nature and must be consumed as soon as it is produced, has always been up-to-date in electricity demand forecasting studies since it is integrated with all aspects of economic development, and at the same time, a single model does not always give accurate forecasts. Therefore, in this thesis, electricity demand forecasting was carried out with different methods and models. The application period for the thesis study is January 2007–December 2020. The most important reason for determining this period is the existence of some negativities in economic and social life. The study was carried out with two different applications as univariate and multivariate. In univariate models, gross electricity demand amount is used, while in multivariate model studies, gross electricity demand amount, consumer price index, industrial production index, number of tourists coming to the country, and unemployment variables are used. While applications related to time series models were carried out with Eviews 10 package program, artificial neural network and hybrid method applications were made with MATLAB.
In the results of the application, the demand amount for the period January 2021–November 2021 announced by the official authorities and the estimated demand amounts with univariate and multivariate models were compared, and the model with the lowest error values according to statistical performance criteria was the multivariate artificial neural network architecture. After this point, demand forecasting was carried out until July 2022, and the multivariate artificial neural network and hybrid method exhibited similar fluctuations. For this period, it was forecast as 28519.12993 GWh according to the multivariate artificial neural network, while it was forecast as 27009.25479 GWh according to the univariate artificial neural network.