Elektrik enerjisi dağıtım sistemlerinde profil katsayılarının belirlenmesi için zaman serilerine dayalı tüketim tahmin modellerinin geliştirilmesi
Development of time series based consumption forecasting models for determining profile coefficients in electrical energy distribution systems
Yazar: GÜLSÜM YILDIRIZ
Danışman: PROF. DR. ALİ ÖZTÜRK
Düzce Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Doğrusal olmayan regresyon = Nonlinear regression ; Yük tahmin yöntemi = Load forecasting method ; Yük tahmini = Load forecasting ; Zaman serileri = Time series ; Çok değişkenli regresyon = Multivariate regression ; Çok değişkenli zaman serileri = Multivariate time series ; Çoklu regresyon = Multiple regression

Özet:
Yük profili katsayıları, elektrik enerjisi tüketicileri için günlük ve yıllık elektrik kullanım modelini temsil etmektedir. Elektrik Enerjisi Piyasasında dengesizlik maliyetlerini asgari düzeye indirmek için yük profil katsayılarının doğru ve güvenilir bir şekilde belirlenmesi önemli hale gelmiştir. Doğru tahminler yapmak için güvenilir yöntemler ve yeterli ölçüm verileri gereklidir. Yük profil katsayıları günlük, aylık, mevsimlik veya yıllık olarak belirlenmektedir. Ülkemizde dağıtım şirketleri tüketim miktarını tahmin etmeye çalışırken sanayi, mesken, ticarethane, tarımsal sulama gibi abone gruplarının tüketimlerini saatlik olarak ayrı ayrı değerlendirmeye çalışır. Mesken abonelerinin faturalandırılması aylık olarak yapıldığından dolayı tüketim değerleri de ay sonunda belli olur. Bu nedenle profil katsayılarının saatlik değerlendirmesinde de güçlükler yaşanır.  Ayrıca tüketim tahmininde kullanılacak olan bu profil katsayılarının hesaplanmasında sıcaklık nem gibi meteorolojik veriler dikkate alınmamaktadır. Meteorolojik veriler tüketimi etkilediği bilinen önemli değişkenlerden biridir. Profil katsayılarının hesaplanmasında meteorolojik verilerin dikkate alınmaması durumunun yapılacak tahmin işleminin güvenilirliğini azaltacağı düşünülmektedir. Bu tezde, Türkiye'nin Düzce ili için yük profil katsayılarını belirlemek için çoklu polinomik regresyon analizi yöntemi kullanılarak matematiksel tahmin modelleri geliştirilmiştir. İlk olarak, önceden örneklem olarak belirlenmiş 50 farklı mesken abonesinde saatlik elektrik enerjisi tüketimi ve meteorolojik sıcaklıklar ölçülmüştür. Ölçülen veriler kullanılarak matematiksel tahmin modelleri üretilmiş ve ardından bu matematiksel tahmin modelleri kullanılarak, yük profil katsayıları belirlenmiştir. Belirlenen yük profil katsayıları kullanılarak elektrik enerjisi tüketimleri tahmin edilmiş ve tahmin sonuçları ölçüm verileri ile karşılaştırılmıştır. Matematiksel tahmin modelleri literatürde kabul gören tahmin hata testlerine tabi tutulmuş ve modellerin performansları doğrulanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre matematiksel tahmin modellerinin gelecekte değişen meteorolojik koşullara bağlı olarak %96'ya varan doğrulukla yükleri tahmin edebildiği görülmüş ve yük profil katsayılarının hesaplanması için hızlı ve pratik bir yöntem olarak önerilmiştir. Çalışma, üretilen matematiksel tahmin modellerinin Türkiye'nin Düzce ilinde yük profil katsayılarının belirlenmesi için tatmin edici sonuçlar elde ettiğini göstermektedir.

Abstract:
The load profile coefficients represent the daily and annual electricity usage pattern for electrical energy consumers. It has become important to determine the load profile coefficients accurately and reliably in order to minimize the imbalance costs in the Electricity Energy Market. Reliable methods and sufficient measurement data are required to make accurate estimates. Load profile coefficients are determined on a daily, monthly, seasonal or annual basis. While trying to estimate the amount of consumption in our country, distribution companies try to evaluate the consumption of subscriber groups such as industry, residence, business, agricultural irrigation on an hourly basis. Since residential subscribers are billed monthly, consumption values are also determined at the end of the month. For this reason, there are difficulties in the hourly evaluation of profile coefficients. In addition, meteorological data such as temperature and humidity are not taken into account in the calculation of these profile coefficients to be used in the consumption estimation. Meteorological data is one of the important variables known to affect consumption. It is thought that the fact that meteorological data are not taken into account in the calculation of the profile coefficients will reduce the reliability of the estimation process. In this thesis, mathematical estimation models were developed using multiple polynomial regression analysis method to determine the load profile coefficients for Düzce, Turkey. First, hourly electrical energy consumption and meteorological temperatures were measured in 50 different residential subscribers, which were determined as a sample beforehand. Using the measured data, mathematical prediction models were produced and then load profile coefficients were determined using these mathematical prediction models. Electrical energy consumptions were estimated using the determined load profile coefficients and the estimation results were compared with the measurement data. Mathematical estimation models have been subjected to estimation error tests accepted in the literature and the performances of the models have been verified. According to the results obtained, it has been seen that mathematical forecasting models can predict loads with an accuracy of up to 96% depending on the changing meteorological conditions in the future and it has been suggested as a fast and practical method for calculating load profile coefficients. The study shows that the mathematical prediction models produced have obtained satisfactory results for the determination of load profile coefficients in Düzce, Turkey.