Enerji tüketimi tahmininde zaman serisi tabanlı algoritmaların performans analizi için üniversite kampüsü uygulaması
A university campus application for the performance analysis of time series based algorithm in energy consumption forcasting
Yazar: BUĞRA KARAKOÇ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ DURUSU
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy ; İstatistik = Statistics
Dizin: Talep tahmin sistemi = Demand estimation system ; Talep tahmini = Demand estimation ; Yük tahmin yöntemi = Load forecasting method ; Yük tahmini = Load forecasting ; Yük tahmini algoritması = Load prediction algorithm

Özet:
Elektrik tüketimi tahmini, etkili enerji yönetimi için çok önemlidir. Kamu hizmetlerinin ve işletmelerin gelecekteki talebi doğru ve verimli bir şekilde planlamasına olanak tanır. Tahmin modelleri, çeşitli zaman ufuklarında gelecekteki elektrik kullanımını öngörmek için geçmiş tüketim modellerini, hava durumu verilerini, ekonomik göstergeleri ve diğer ilgili faktörleri analiz eder. Bu tahminler kaynak tahsisini, şebeke operasyonlarını ve altyapı planlamasını optimize etmek için gereklidir ve sonuçta maliyet tasarrufuna, şebeke güvenilirliğine ve sürdürülebilirlik çabalarına katkıda bulunur. Makine öğrenimi algoritmaları ve istatistiksel yöntemler gibi gelişmiş tahmin teknikleri, elektrik tüketimi tahminlerinin hassasiyetini ve güvenilirliğini artırmaktadır. Bu da paydaşların dinamik enerji ortamında bilinçli kararlar almasını sağlıyor. Bu çalışmada, Mevsimsel Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (SARIMA) ve Holt Winter's mevsimsel üstel düzgünleştirme teknikleri ile 5 yıllık elektrik tüketimi verileri kullanılarak 6 aylık elektrik tüketimi tahmini yapılmıştır. Çalışmanın doğruluğu AIC (Akaike Bilgi Kriteri) ve ortalama mutlak yüzde hata (MAPE) matrisi kullanılarak ölçülmüştür. Sonuçlar, tahminin büyüklüğü ve tutarlılığı nedeniyle literatür için kayda değer bir çalışmadır.

Abstract:
Electricity consumption forecasting is crucial for effective energy management. It allows utilities and businesses to plan for future demand accurately and efficiently. Forecasting models analyse historical consumption patterns, weather data, economic indicators, and other relevant factors to project future electricity usage over various time horizons. These forecasts are essential for optimizing resource allocation, grid operations, and infrastructure planning, ultimately contributing to cost savings, grid reliability, and sustainability efforts. Advanced forecasting techniques, such as machine learning algorithms and statistical methods, are improving the precision and reliability of electricity consumption predictions. This empowers stakeholders to make informed decisions in the dynamic energy landscape. In this study, we estimated a 6-month electricity consumption forecast using 5 years of electricity consumption data with Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) and Holt Winter's seasonal exponential smoothing techniques. The study's accuracy was measured using the AIC (Akaike Information Criteria) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) matrix. The results are significant for the literature due to the forecast's size and accuracy.