Kantitatif tahmin yöntemleri ile Türkiye aylık elektrik talebinin tahmini

Abstract

Gelişmekte olan ülkelerin, ekonomideki büyümeleriyle birlikte enerji ve özellikle elektrik kullanımları artış göstermektedir. Gelişmişliğin göstergesi olarak nitelendirilen elektrik tüketimi, elektriğin sınırsız olmaması ve depolanamaması nedenleriyle talep tahmininin öncelikli hedefler kapsamında değerlendirilmesini zorunlu kılmıştır. Özellikle de bir varil petrolün yaklaşık olarak bir MWh elektrik enerjisine eşdeğer olması elektrik enerjisinin de bir ticarî mal olarak değerlendirilmesi sonucunu doğurmuştur (Pınarbaşı, 2009).Türkiye'de, elektrik piyasası yapılanmasının öneminin artması ile 1994 yılından 2001 yılına kadar gerçekleştirilen çalışmalar neticesinde `4628 sayılı Enerji Piyasası Kanunu` çıkarılmış (14 Mart 2013 tarihi itibariyle 6446 sayılı kanun olarak kabul edilmiştir); piyasalardaki denge, işletme ve denetlemeyi sağlamak maksadıyla `Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu (EPDK)` kurulmuştur. Bu kapsamda; piyasadaki üretim, dağıtım ve iletim şirketleri/kurumları açısından, karşılanması gereken elektrik talebinin tahmini önem kazanmıştır. Geçmiş dönemlerde yapılan bilimsellikten uzak tahmin çalışmaları yetersiz kalmış, son dönemde tahmin için kullanılan MAED modelinde de yüksek hata oranlarıyla karşılaşılmıştır. Tahmin değerinin düşük olması, elektrik kısıtlamaları ve kesintilerine; yüksek olması da gereksiz harcamalara sebebiyet vermektedir.Doğru tahmin modelleri; üretim tesisi teşkili, altyapı kurulması ve satın alma gibi önemli kararlar ve planlama çalışmalarında yol göstericidir. Bu gibi çalışmalar dâhilinde tahmin araştırmaları kısa (saatlik, günlük, haftalık), orta (aylık, üç aylık, yıllık) ve uzun (bir yıldan daha uzun) olmak üzere üç dönemde incelenmektedir. Bu tez çalışması kapsamında; ETKB'den temin edilen talep, üretim, ithalat, ihracat verileriyle, TÜİK'ten alınan sanayi üretim endeksi, tüketici fiyat endeksi verilerinin geçmiş değerleri kullanılarak orta dönem (aylık) tahmini yapılmıştır. 1999-2013 yılları arası 15 yılın aylık verileri kullanılarak zaman serileri, regresyon ve yapay sinir ağları yöntemleriyle 2014 yılı aylık tüketimlerin tahmini hedeflenmiştir. Çalışma dâhilinde kullanılan tahmin yöntemlerinin, 14 yıllık eğitim verileri ve 1 yıllık (2013) test verileriyle elde edilen sonuçları, performans kriterlerine (RMSE, MAE, MAPE) göre değerlendirildiğinde, en iyi sonucu `Holt'un Çarpımsal Mevsimsel Üstel Düzleştirme (Holt Winters Multiplicative Exponential Smoothing) Yöntemi` vermiştir ve 2014 yılı aylık tüketim tahminleri bu yöntemle gerçekleştirilmiştir.

In particular energy and electricity use of developing countries is increasing along with the growth in the economy. Electricity which is considered as an indicator of sophistication, is not unlimited and can not be stored, has necessitated the demand forecast be considered as priority targets. Especially MWh electric energy is equivalent to approximately one barrel of oil resulted also the electiricity be regarded as a commercial property In Turkey, as a result of studies conducted from 1994 to 2001 with the increasing importance of the structuring of the electricity market `Energy Market Law No. 4628` issued (As of March 14, 2013 was adopted as Law No. 6446); in order to ensure balance in the market, operating and checking `Energy Market Regulatory Authority` is established. In this context, in market production , in terms of distribution and transmission companies / institutions forecast of electricity demand to be met has gained importance. Unscientific forecasting studies made in past were inadequate, as in the recently used model MAED for demand forecasting confronted with the high error rate. The low predictive value lead to electricity restrictions and interruptions as the high value lead to unnecessary spendings.Accurate forecasting models points the way of important decisions and planning such as production plant facility, establishing infrastructure and purchasing. Within these studies; estimated research is analyzed in three periods such as, short-term (hourly, daily, weekly), mid-term (monthly, quarterly, annual) and long-term (longer than one year). The scope of this thesis; medium-term (monthly) estimates were made using past values of consumption, production, imports, exports, industrial production index, consumer price index. 15 years between the years 1999-2013 monthly data using with time series, regression and neural networks methods aimed estimate of 2014 monthly consumption.As the results obtained with the forecasting methods using 14 years of training data and 1 year (2013) test data evaluated according to the performance criterias (RMSE, MAE, MAPE), give the best result for `Holt Winters Multiplicative Exponential Smoothing Method` and monthly consumption forecasts for 2014 were carried out with this method.