Elektrı̇k pı̇yasalarında elektrı̇k yük talebı̇ ve gün öncesı̇ elektrı̇k fı̇yat tahmı̇nı̇: Türkı̇ye uygulaması
Electricity load demand and day-ahead electricity price forecast in electricity markets: Implementation on Turkey
Yazar: FAHRETTİN FİLİZ
Danışman: PROF. DR. FAZIL GÖKGÖZ
Ankara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Elektrik = Electricity ; Fiyat = Price ; Fiyat tahmini = Price ferecasting ; Yük talep modelleri = Freight demand models

Özet:
Günümüzde serbestleşen elektrik piyasalarında, elektrik yük talep miktarı modelleri ve gün öncesi elektrik fiyat tahmin modelleri hem tüketicilerin ihtiyacı olan elektriğe ulaşabilmeleri hem de elektrik piyasasında yer alan işletmelerin sağlıklı bir şekilde rekabet edebilmeleri açısından büyük önem taşımaktadır. Geçmiş dönemde devlet kontrolünde olan ve dikey bütünleşik yapıya sahip elektrik piyasalarında, elektrik yük talep miktarı ve elektrik fiyat tahmini serbestleşen piyasalara nazaran ciddi önem arz etmiyordu. Ancak piyasaların serbestleşmesi ile birlikte elektrik yük talep miktarı ve gün öncesi elektrik fiyat tahmini, piyasaların sağlıklı bir şekilde işlemesi açısından merkezi bir konuma gelmiştir.
Tez çalışması kapsamında Türkiye'de 2012-2014 yılları arasında gerçekleşen elektrik yük talep ve gün öncesi elektrik fiyat verileri kullanılarak, yapay zeka yöntemlerinden biri olan yapay sinir ağları modelleri ile tahmin modelleri geliştirilip, geliştirilen modellerin başarıları kıyaslanacaktır.
Yapay sinir ağları tahmin modellerinde oldukça sık kullanılan araçlardan biridir. Özellikle tahmin için kullanılan veriler arasında fonksiyonel veya lineer ilişki olmadığı durumlarda yapay sinir ağları geleneksel istatistik yöntemlere göre oldukça başarılıdır. Bu durum yapay sinir ağlarını, elektrik piyasaları gibi veriler arasında fonksiyonel ve lineer ilişki bulunmayan verilerden oluşan elektrik piyasalarında oldukça etkili bir tahmin aracı haline getirmektedir.
Bu çalışmada, Türkiye elektrik piyasası için ileri beslemeli üç katmanlı yapay sinir ağ modelleri farklı optimizasyon algoritmaları ile kullanılarak elektrik yük talep ve gün öncesi elektrik fiyat modelleri oluşturulmuştur. Çalışma sonucunda Türkiye elektrik piyasası için yapay sinir ağları kullanılarak oluşturulan modellerin elektrik yük talep miktarı ve gün öncesi elektrik fiyatı tahminlerinde oldukça başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. Yapay sinir ağları ile oluşturulacak modellerin elektrik piyasasında yer alan işletmeler için tahmin modellerinde kullanılabilecek etkili bir araç olduğu sonucuna varılmıştır. Elektrik piyasası gibi stratejik öneme sahip piyasalarda, başarılı tahmin modellerin kullanılması elektrik piyasasında yer alan tüm katılımcılara faydalı olacaktır.


Anahtar Kelimeler: Elektrik piyasası, Yapay sinir ağları, Elektrik yük talep tahmini, Gün öncesi elektrik fiyat tahmini

Abstract:
In today's liberalized electricity market, electricity load demand and day-ahead electricity price forecast models is important for consumer to access to electricity and for business in the electricity market to compete in a healthy manner. In the past, state-controlled and vertical integration structured electricity markets electricity load demand and day-ahead electricity price forecasting have not present a significant importance compered to liberalized market. However, electricity load demand a day- ahead electricity price forecasting has come to a central position to a healthy functioning of the market.
In this thesis, using the electricity load demand and day-ahead electricity prices that occur between 2012-2014 years in Turkish Electricity Market data, is developed artificial neural network model, which is one of the intelligent methods. Then success of developed models will be compared.
Artificial neural networks are one of the tools commonly used in forecasting models. Artificial neural networks are quite successful compared to traditional statistical methods especially in the absence of linear relationship between the data used for estimation. In this cases neural networks are highly effective forecasting tools.
In this study, multilayer feed-forward neural networks models of different optimization algorithms are developed to using the day ahead

electricity price and electricity load demand in the electricity market models have been created for Turkey. As a result of the electricity market in Turkey for the amount of electrical load demand of the models created using artificial neural networks and day-ahead electricity price forecasts are views given quite successful results. It has been concluded that artificial neural network models of electricity market will be created for businesses located with the forecast model can be used as an effective tool. Have a strategic importance in the market such as the electricity market and electricity market located in the use of successful forecasting model will be useful on behalf of all the participants.


Key Words: Electric market, artificial neural network, electricity load demand forecast, day-ahead electricity price forecast.