Türkiye elektrik piyasasında fiyat oluşumunun analizi ve fiyat tahmin modelleri

Abstract

Dünya genelinde elektrik piyasalarında yaşanan serbestleşme ile birlikte, büyük ölçeklerde depolanması mümkün olmayan ve üretildiği anda tüketilmesi gereken elektrik enerjisinin alınıp satıldığı piyasalar rekabete açılmıştır. Bu serbestleşme hareketinin bir sonucu olarak, günümüzdeki gelişmiş elektrik piyasalarında olduğu gibi, tamamen arz-talep dengesine göre gün içerisindeki farklı zamanlarda farklı seviyelerde belirlenen fiyatlar söz konusu olmuştur. Fiyatlarda ortaya çıkan bu oynaklık, bir yandan piyasada faaliyet gösteren oyuncular başta olmak üzere ilgili tarafları ileriye dönük güvenilir fiyat tahmine sahip olmaya, diğer yandan ise araştırmacıları bu alanda çalışma yapmaya itmiştir.Bu tez, 2001 yılından itibaren köklü bir dönüşüm ve serbestleşme içerisine girmiş olan Türkiye elektrik sektöründeki gün öncesi piyasası için saatlik fiyat tahmini modelleri geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu kapsamda, öncelikle elektrik piyasanın işleyişi ve fiyat oluşum mekanizması incelenmiş, sonrasında ise gün öncesi elektrik piyasasındaki saatlik fiyatlar olan Piyasa Takas Fiyatlarının (PTF) tahminine yönelik olarak yapay sinir ağlarına ve ekonometrik yaklaşıma dayalı modeller geliştirilmiştir. Ayrıca, fiyat oluşumu üzerinde belirleyici olduğu düşünülen farklı parametrelerin fiyat tahmininin başarısı üzerindeki etkisi de ele alınmıştır. Diğer taraftan, saatlik elektrik fiyatlarının tahmininde büyük bir zorluk olarak karşılaşılan gün içerisindeki aşırı oynaklığın ele alınabilmesi için Dalgacık Dönüşümü kullanılmış ve PTF'nin bu yöntem ile ayrıştırılarak modellenmesi durumunda tahmin başarısının arttığı sonucuna varılmıştır.

Although large-scale storage of electricity is not possible and electricity has to be consumed in real-time, electricity markets became open to competition in parallel with the liberalization of the electricity markets worldwide. As a result of this liberalization movement, price of electricity started to be determined completely by the supply-demand balance, reaching different levels for different times throughout the day. The volatility of the prices has led the relevant parties (especially the market players) to have reliable price forecasts for future and the researchers to make studies in this field.This thesis aims to develop hourly price forecasting models for the day-ahead electricity market of the Turkish electricity industry, which has undergone a dramatic transformation and liberalization beginning from 2001. In this context, first operation of the electricity market and the price formation mechanism is investigated, and then different models based on artificial neural networks (ANN) and econometric approach are developed towards forecasting the Market Clearing Prices (MCP) that are the hourly prices in the day-ahead electricity market. Besides, different parameters considered to be determinant in the price formation are discussed with regard to their effects on the success of price forecast are discussed. On the other hand, in order to address the significant challenge of extreme volatility encountered in forecasting hourly electricity prices, Wavelet Transformation is utilized and it is shown that modelling the decomposed components of MCP improves the success of the forecasts.