Güç sistemlerinin yük tahmini analizinde uzun kısa süreli bellek metodunun kullanılması ve uygulaması
Load forecasting analysis of power systems using long short-term memory and applicati̇on
Yazar: ÜMMÜHAN GÜLSÜM KILIÇ
Danışman: PROF. DR. MEHMET KURBAN ; DOÇ. DR. EMRAH DOKUR
Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Yük tahmini, güç sistemlerinin planlanması ve işletilmesindeönemli bir role sahiptir. Enerji piyasalarının özelleştirilmesi, her katılımcının rakipler üzerinde bir tür avantaj elde etmek için daha iyianaliz yapmak ve tahmin modellerini oluşturmak, geliştirmek için çabalamış oldukları rekabetçi pazarların oluşmasına neden olmaktadır.Tahmin, yükü etkileyen faktörlereve farklı zaman  dilimlerine  bağlıdır.  Bununla  birlikte,  stokastik  ve  belirsizlik  özellikleri  nedeniyle, elektrik  hizmetlerinin  gelecekteki  yük  talebini  doğru  bir  şekilde  tahmin  edilmesizor  bir problem haline gelmiştir. Yük tahmini yaklaşımlarında yapay sinir ağları (YSA) en yaygın kullanılan yöntemlerden biri olmasına rağmen günümüzde hibrit yaklaşımlar ve derin öğrenme teknikleri  gibi  çeşitli  yaklaşımlarda  kullanılmaktadır.  Uzun-kısa  süreli  bellek (LSTM), Tekrarlayan  Sinir  Ağları  (RNN) modelleriyle  birlikte  gelen yok  olan  gradyan  problemini çözdüğü görülmektedir.Bu tez çalışmasında, kısa ve orta vadelisaatlik yük tahmini için LSTM ve YSA tabanlı iki yöntem kullanılmaktadır. Ayrıca yaygın olarak kullanılan makine öğrenimi yaklaşımlarıiçin iki farklı modelin karşılaştırılması yapılmaktadır.Model 1 ve Model 2 olarak adlandırılan iki farklı  zaman  aralığı  için  tahmin  modelleri  oluşturulmuştur. Tahmin modellerinin performansları, ortalama mutlak yüzdehatası (MAPE), ortalama mutlak hata (MAE) ve hata kareler ortalamasının karekökü(RMSE) gibi çeşitli hata  performans  metrikleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, bu tez çalışmasındaLSTM ve YSA yöntemleri yardımıyla Türkiye'deki2017-2019 yılları arasındaki yıllıkelektrik enerjisi tüketim verilerininbirden çok zaman diliminde elektrik tüketiminintahmin edilmesi ve tahmin sonuçlarınınperformansının belirlenmesiamaçlanmaktadır.Yapılan  bu  analizler  sonucunda  normalizeli  yük  tahmini çalışmasında, en düşük ortalama günlük hata yüzdelerini LSTM yapısınınverdiği görülmüştür. Tüm hata performans metriklerinin sonuçlarına göre LSTM modelinin klasik YSA modeline göre daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir.  Buna ek olarak hata metriklerine göre LSTM ve YSA için önerilen Model 1'nin başarımı Model 2'den daha düşükolduğu görülmüştür.

Abstract:
Load forecasting plays an important role in the planning and operation of power systems. The privatization  of  energy  markets  results  in  the  creation  of  competitive  markets  in  which  each participant strives to create and develop better analysis andforecasting models in order to gain some kind of advantage over competitors. The forecast is affected by factors affecting the load and  actions  taken  in  different  time  periods.  However,  due  to  its  stochastic  and  uncertainty characteristics,  it  has  become a  difficult  problem  for  electrical  utilities  to  accurately  predict future  load  demand.  Although  artificial  neural  networks  (ANN)  are  used  as  the  most  widely used  method  in load  estimation  approaches, hybrid  approaches  and deep  learning  techniques are  amongthe  popular  research  topics  today.  Long-short-term  memory  (LSTM)  appears  to solve the vanishing gradient problem that comes with RNN models. In this thesis, two methods based on LSTM and ANN are used for aggregate demand-side load forecasting in short and medium-term monthly horizons. Two different models are compared for  widely  used  machine  learning  approaches.  Forecast  models  are  created  for  two  different time horizons called Model 1 and Model 2. The performances of the prediction models were compared  using  various  error  performance  metrics  such  as  mean  absolute  percent  error (MAPE), mean absolute error (MAE), and root mean square error (RMSE). With the help of ANN methods, it is aimed to test the success of estimating electricity consumption in more than one time period of consumption amounts in Turkey. In the normalized load estimation study, it was seen that the LSTM structure gave the lowest average daily error percentages. According to the results of all error performance metrics, it was observed that the LSTM model gave better results  than  the  classical  ANN  model.  In  addition,  according  to  some  error  metrics,  the performance of Model1 proposed for LSTM and ANN is lower than Model 2.