Development of new electricity system marginal price forecasting models using artificial intelligence and statistical methods
Yapay zeka ve istatistiksel yöntemler kullanarak yeni elektrik sistemi marjinal fiyat tahmin modellerinin geliştirilmesi
Yazar: MEHMET KIZILDAĞ
Danışman: PROF. DR. MEHMET FATİH AKAY
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Elektrik sektöründe, SMP, enerji talebi ve arzının dengelenmesinde kritik bir belirleyici rol oynamaktadır. SMP değerleri, enerji talebindeki değişiklikler, arz kaynaklarındaki varyasyonlar, politika düzenlemeleri ve çevresel koşullar gibi çeşitli karmaşık faktörlere bağlı olarak sürekli dalgalanmalar göstermektedir. Bu dalgalanmalar, SMP'yi enerji üreticileri, dağıtıcıları ve tüketicileri için enerji piyasasındaki dinamik değişkenleri yansıtan hayati bir metrik haline getirmektedir. Enerji kaynaklarının arz-talep dengesi, enerji ithalat ve ihracatındaki değişiklikler, politika müdahaleleri ve teknolojik gelişmeler, marjinal fiyatların belirlenmesinde kilit etkiler arasında yer almaktadır. Bu bağlamda, SMP, elektrik sektöründeki karar vericiler için stratejik bir öneme sahiptir ve enerji şirketleri ile düzenleyicilerin enerji piyasasının karmaşıklıklarına daha iyi uyum sağlamalarına ve etkin enerji yönetimini güvence altına almalarına yönelik önemli bilgiler sunmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, Türk elektrik piyasası için hiperparametrik esneklik temelinde bir arayüzü içeren SMP tahmin modelleri geliştirmektir. Bu amaca ulaşmak için, yapay zeka teknikleri ve ileri istatistiksel yöntemler kullanılarak yüksek doğrulukta SMP tahminleri elde edilmektedir. Özellikle bu tezde, SMP tahmin modellerinin performansını artırmak amacıyla mRMR ve MLFS gibi öznitelik seçimi algoritmaları uygulanmaktadır. Bu çalışmada kullanılan veri seti, 1 Ocak 2021 ile 14 Eylül 2023 tarihleri arasını kapsamakta olup EPİAŞ tarafından sağlanmıştır. Sonuçlar, ELM hem de XGBoost tabanlı modellerin karşılaştırılabilir derecede güçlü bir performans sergilediğini ve SMP tahminlerinde etkili olma potansiyellerini vurgulamaktadır. Buna karşılık, MC yöntemi genellikle kötü sonuçlar üretmekte olup, SMP tahminleri için sınırlı bir etkinlik göstermektedir.

Anahtar Kelimeler: Elektrik Enerjisi Sektörü, Makine Öğrenmesi, Sistem Marjinal Fiyatı

Abstract:
In the electricity sector, the System Marginal Price (SMP) is a critical determinant in balancing energy demand and supply. SMP values are subject to constant fluctuations due to a variety of complex factors, including changes in energy demand, variations in supply sources, policy regulations, and environmental conditions. These fluctuations make SMP a crucial metric for energy producers, distributors, and consumers, as it reflects the dynamic variables of the energy market. The balance between the supply and demand of energy resources, changes in energy imports and exports, policy interventions, and technological advancements are key influences in the determination of marginal prices. Within this context, SMP holds strategic importance for decision-makers in the electricity sector, providing essential insights that enable energy companies and regulators to better navigate the complexities of the energy market and ensure effective energy management. The primary objective of this study is to develop SMP forecasting models for the Turkish electricity market, incorporating an interface grounded in hyperparametric elasticity. To achieve this, artificial intelligence techniques and advanced statistical methods are employed to produce highly accurate SMP forecasts. In particular, this thesis applies feature selection algorithms, such as Minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) and Maximum Likelihood Feature Selector (MLFS), to enhance the performance of SMP forecasting models. The dataset utilized in this study spans from January 1, 2021, to September 14, 2023, and is provided by the Energy Exchange Istanbul (EXIST). The results demonstrate that both the Extreme Learning Machine (ELM) and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)-based models showed comparably strong performance, highlighting their potential effectiveness in SMP forecasting. In contrast, the Monte Carlo (MC) method generally produces poor results, indicating its limited effectiveness for SMP forecasting.

Keywords: Electric Energy Sector, Machine Learning, System Marginal Price