Spot elektrik piyasalarında IOT destekli talep tahminlerine göre fiyatlama
Pricing in accordance with the IOT supported demand predictions in the spot electricity market
- Tez No: 535113
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ONUR GÖZBAŞI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Spot enerji piyasaları, nesnelerin interneti (IOT), fiyatlama, fiyat tahmini, Elektrik, Elektrik piyasası, Fiyatlandırma, Nesnelerin interneti, Talep, Talep tahmini, Spot energy markets, internet of things (IOT), pricing, price forecast, Electricity, Electric market, Price ferecasting, Internet of things, Demand, Demand estimation
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Nuh Naci Yazgan Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Enerji piyasalarında piyasa takas fiyatının oluşumu arz ve talep tahminlerine göre gerçekleşmekte, yüksek doğrulukta gerçekleştirilemeyen talep tahminleri fiyatların düzensiz oluşumunu tetiklemektedir. Bu çalışma ile spot enerji piyasalarında elektrik fiyatları, nesnelerin interneti (IOT) ve yeni teknolojik yaklaşımlarla birlikte incelenerek spot enerji piyasalarında gün öncesi ve gün içi fiyatlamalardaki tahminleme hatalarının kaynağı olan, arz ve talep tahminleme hata oranlarının düşürülmesine katkıda bulunmak amaçlanmaktadır. Bu amaçla enerji piyasası nesnelerin interneti (IOT) ve akıllı şebeke yaklaşımı perspektifinde incelenmekte, çalışmanın uygulama bölümünde ise bu yaklaşımlarla tahminleme çalışmalarının daha etkin yapılmasının mümkün olup olmadığına yönelik bir uygulama gerçekleştirilmektedir. Uygulamada 2016 ve 2017 yıllarına ait daha az gözlem sayısını içeren günlük değerlerin bulunduğu düşük frekanslı veri kümeleri ve daha çok gözlem sayısını içeren saatlik değerlerin bulunduğu yüksek frekanslı veri kümeleri ile yapay sinir ağları uygulaması gerçekleştirilerek performansları karşılaştırılmaktadır. Elde edilen sonuçlar yüksek frekanslı verilerle daha doğru tahminleme gerçekleştirilebileceği, tahminleme hatalarının minimize edilebileceğine işaret etmektedir.
Özet (Çeviri)
In the energy markets, the formation of the market exchange price is realized according to the supply and demand forecasts; demand forecasts that cannot be realized with high accuracy trigger irregular formation of prices. In this study, electricity prices in spot energy markets, Internet of Things (IoT) and new technological approaches are examined. It is aimed to contribute to the reduction of supply and demand estimation error rates which are the source of forecasting errors in day ahead and in-day pricing in spot energy markets. For this purpose, the energy market is examined in the perspective of the Internet of Things (IoT) and the smart grid systems approach. Moreover, in the application section of the study, an application is made to determine whether it is possible to make the estimation studies more effectively with these approaches. In this study, by performing artificial neural networks, the performance of low-frequency data sets which contain daily observations with less observations and high-frequency data sets which contain hourly values with more observations for 2016 and 2017, are compared. The results indicate that more accurate estimation can be performed and estimation errors can be minimized by higher frequency data.
Benzer Tezler
- Elektrik piyasalarında spot fiyat modelleri: Türkiye örneği
Spot price models in electricity markets: The case of Turkey
ALİ ULVİ ÖZGÜL
- Türkiye organize elektrik piyasalarında talep tarafı katılımı regülasyonu
Demand response regulation in Turkish organized electricity markets
BURAK YİTGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İşletmeÖzyeğin ÜniversitesiKamu Hukuku Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ZELİHA HACIMURATLAR
DR. REFİK TİRYAKİ
- Elektrik piyasalarında risk yönetimi için fiyat tahmin modeli: Türkiye uygulaması
Electricity price forecasting for risk management in deregulated power markets: Application of Turkey power exchanges
ABDULLAH DOĞAN
- Türkiye elektrik spot ve vadeli işlem piyasaları arasındaki nedensellik ilişkisinin analizi
Causality analysis between Turkish electricity spot and futures markets
FATMA KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İşletmeDumlupınar Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN ÇELİKKOL
- Genelleştirilmiş otoregresif koşullu değişen varyans tabanlı ekstrem değer teoremi ile spot elektrik fiyatlarının tahmini
Estimation of spot electricity prices with the extreme value theorem based on generalized autoregressive conditional heteroscedasticity
FATİH ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EkonometriSüleyman Demirel ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CÜNEYT TOYGANÖZÜ