Türkiye için kısa vadeli elektrik enerjisi talep tahmini

Abstract

Bu çalışmada, Türkiye elektrik talebini etkileyen faktörler belirlenmiş ve elektrik talebini öngören ekonometrik bir model geliştirilmiştir. Yapılan literatür araştırması ve korelasyon testleri sonucunda sıcaklık, nem, güneşlenme süresi, sepet döviz kuru, hane halkı tüketimleri, piyasa takas fiyatı, sistem marjinal fiyatı, kapasite kullanım oranı, sanayi üretim endeksi ve gayri safi yurt içi hasıla (GSYİH) faktörlerinin elektrik tüketimini etkilediği sonucuna varılmıştır. Aralık 2012-Mart 2016 dönemine ait günlük frekansta verilerin kullanıldığı çalışmada, yöntem olarak En Küçük Kareler yöntemi tercih edilmiştir. Analizlerde 2012-2015 yılları arası veriler modelin geliştirilmesi, 2016 yılı ilk çeyreğine ait veriler ise kurulan modelin test edilmesi amacıyla kullanılmıştır. Modele, elektrik tüketimindeki otoregresif yapıyı ve mevsimsel etkiyi yansıtabilmek amacıyla önceki günlere ait elektrik tüketim değerleri ile zaman kukla değişkenleri de dahil edilmiştir. Eviews 8 programı kullanılarak yapılan analizlerde sıcaklık, nem ve bir önceki güne ait elektrik tüketimi değişkenleri ile oluşturulan modelin en başarılı sonucu verdiği görülmüştür. 2016 yılı ilk çeyreği için yapılan öngörüler gerçekleşen elektrik tüketim miktarları ile kıyaslandığında en düşük %0,04 ve en yüksek %7,5 sapma oranları hesaplanmıştır. Kurulan model ile Türkiye elektrik tüketimindeki artış trendi ve mevsimsel dalgalanmalar büyük ölçüde yakalanmıştır.Anahtar Kelimeler: Türkiye elektrik tüketimi, elektrik talep tahmini, en küçük kareler yöntemi.

In this study, factors that affect electricity demand in Turkey have been determined and econometric model has been developed for forecasting electricity demand. As a result of literature research and correlation tests, it is concluded that factors such as temperature, humidity, sunshine hours and lightening, highest and lowest temperatures, industrial production index, currency basket, household consumption, market coupling price, system marginal price, capacity utilization rate and gross domestic product (GDP) affect electricity consumption. Data set which consists of daily data that are observed from December 2012 to March 2016, were estimated by Least Squares method. While data between 2012 and 2015 were used to develop the model, data of the first quarter of 2016 were used to test the model in analyses. Previous day electricity consumption values and dummy variables were added to the model for the purpose of reflecting autoregressive structure of electricity consumption and seasonal effect. As a result of analyses that were performed through Eviews 8 by Least Square method, the model that consists of temperature, humidity and previous day electricity consumption gave the most successful prediction result. When forecasts of electricity demand for first quarter of 2016 and actual values are compared, deviations ratio between actual and estimated values are seen to be maximum %7,5 and minimum %0,04. The constructed model substantially caught the rising trend and seasonal fluctuations.Keywords: Electricity consumption of Turkey, electricity demand forecast, least squares method.