TR42 bölgesi için elektrik enerjisi talebinin makine öğrenmesi tabanlı tahmini
Machine learn-based forecast of electric energy demand for region TR42
Yazar: BURCU NAZLICAN DOĞRU
Danışman: DOÇ. DR. FİGEN BÜYÜKAKIN
Kocaeli Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı / İktisat Politikası Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Ekonomi = Economics

Özet:
Elektrik enerjisi, ekonomiler için temel girdilerden birisidir. Ülkelerin 
kalkınması adına belirleyici olan sanayi sektöründen hanehalklarının günlük 
rutinlerini yerine getirene kadar hayatın her alanında elektriğe ulaşım zorunlu bir hal 
almıştır. Ancak elektrik enerjisinin temel özelliklerinden olan depolanamama 
problemi; diğer bir deyişle, üretildiği anda tüketilmesi gerekmesi piyasalarda arz-talep 
dengesi korunumunu zorlaştırmaktadır. Bu nedenledir ki, elektrik talebine yönelik 
tahminler elektrik piyasalarında önemli bir yere sahiptir. Elektrik talep tahminine 
yönelik çalışmalarda gerçeğe en yakın sonuçların elde edilmesi piyasa dengesinin 
sağlanabilmesi adına etkin bir rol oynamaktadır. Teknolojik gelişmeler ve hızlı nüfus 
artışları elektriğe yönelik talebi hem dünyada hem de Türkiye'de her geçen gün 
arttırmaktadır. Bu çerçevede mevcut çalışmanın amacı elektrik talebini gerçeğe en 
yakın şekilde tahmin etmektir. 
Çalışma, Türkiye Düzey 2 bölgelerinden biri olan TR42 bölgesini 
kapsamaktadır. Çalışmada TR42 bölgesi elektrik tüketim miktarının talebi, makine 
öğrenmesi yöntemlerinden çoklu doğrusal regresyon analizi ile ele alınmış olup aylık 
frekansta veriler ile gerçekleştirilmiştir. Elektrik fiyatı, dolar kuru, Tüketici Fiyat 
Endeksi (TÜFE), konut satışları, hava durumu, işgünü sayısı, kişi sayısı değişkenleri 
modele dahil edilmiş olup TR42 bölgesinde yer alan Kocaeli, Sakarya, Bolu, Düzce 
ve Yalova illeri ayrı ayrı değerlendirmeye tabi tutulmuştur. Kocaeli, Sakarya, Bolu ve 
Düzce illerinde tahmin değerleri iyi bir performans sergilerken Yalova ilinde sapmalar 
gözlemlenmiştir. Değişkenler arası ilişkinin incelenmesinden sonra TR42 bölgesi 
elektrik enerjisi talep tahmini için en uygun performans ölçütleri birbirleri ile 
karşılaştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Elektrik Enerjisi, TR42 Bölgesi, Makine Öğrenmesi, Çoklu Doğrusal Regresyon, Talep.

Abstract:
Electrical energy is one of the immediate inputs for economies. Transportation 
to electricity has become mandatory in all aspects of life, from the industrial sector, 
which is decisive for the development of countries, to the fulfillment of the daily 
routines of households. However, the problem of non-storage, which is one of the main
characteristics of electrical energy, in other words, the fact that it must be consumed 
as soon as it is produced, makes it difficult to maintain the supply-demand balance in 
the markets. For this reason, estimates of electricity demand have an important place 
in electricity markets. Obtaining the closest results to reality in studies aimed at 
forecasting electricity demand plays an active role in order to ensure market 
equilibrium. Technological developments and rapid population growth are increasing 
the demand for electricity day by day both in the world and in Turkey. Within this 
framework, the aim of the current study is to estimate the electricity demand as close 
as possible to reality.
The study covers the TR42 region, which is one of the NUTS 2 regions of 
Turkey. In the study, the demand for the amount of electricity consumption in the 
TR42 region was handled with multiple linear regression analysis, which is one of the 
machine learning methods, and it was realized with monthly frequency data. 
Electricity price, dollar rate, consumer price ındex, house sales, weather conditions, 
number of workdays, number of people were included in the model, and Kocaeli, 
Sakarya, Bolu, Düzce and Yalova provinces located in the TR42 region were evaluated 
separately. While the prediction values performed well in Kocaeli, Sakarya, Bolu and 
Düzce provinces, deviations were observed in Yalova province. After examining the 
relationship between the variables, the most appropriate performance criteria for the 
TR42 region electrical energy demand forecast were compared with each other.

Keywords: Electrical Energy, TR42 Region, Machine Learning, Multiple Linear Regression, Demand