Electricity demand forecasting methods used in Turkey and their effects on investments in electricity sector
Türkiye'de kullanılan elektrik talep tahmin yöntemleri ve yapılan tahminlerin elektrik sektörü yatırımlarına etkileri
- Tez No: 674913
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NASİP BOLATOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Enerji, Ekonomi, Energy, Economics
- Anahtar Kelimeler: ARIMA modelleri, Elektrik, Elektrik enerjisi, Elektrik piyasası, Elektrik sektörü, Enerji talebi, Enerji tüketimi, Talep tahmin sistemi, Talep tahmini, Yapay sinir ağları, ARIMA models, Electricity, Electrical energy, Electric market, Electricity sector, Energy demand, Energy consumption, Demand estimation system, Demand estimation, Artificial neural networks
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İktisat Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektrik Enerjisi modern insan yaşamına dair bütün uygulamalara ve hizmetlere erişebilmek için en önemli araçtır. Doğası gereği büyük ölçekte depolanamayan bir mal olduğu için talep yönetimi özel bir özenle yürütülmelidir. Bu nedenle gerçekçi elektrik talep tahmin projeksiyonları elektrik sektörü yatırım kararlarına yol gösterici olmalıdır. Böylelikle, elektrik sektör yatırımları Türkiye'de henüz doymamış olan elektrik talebi ile uyumlu yürütülmelidir. Zira, elektrik sektöründe kullanılan pek çok malzeme ve araç-gereç yüksek teknolojili ithal mallardır. Ayrıca, elektrik üretiminde kullanılan yakıtlar ve bu yakıtları kullanan santrallerin de planlanması ülkenin bütün ekonomik faaliyetini etkilemektedir. Bu amaçla, pek çok ülkede bazı enerji modelleri ve tahmin yöntemleri geliştirilmiştir; ancak bu yöntemlerin de kullanıldığı Türkiye'de uzun dönemli resmi tahminlerde % 85'e varan oranlarda sapmalar görülmüştür. Bilgisayar teknolojileri ve yazılımlarındaki gelişmelerin, Dünya'nın geri kalanında yapılan tahminlerde kesinlikler sağladığı görülmekteyken, Türkiye'de yapılan tahminlerde bu denli yüksek sapma oranları görülmesi dikkatle ele alınması gereken bir husustur. Bu tezde, Türkiye'nin gelecek on yıllık elektrik talep tahmini için, yaygınlığı ve tahmin isabeti yüksek olan zaman serisi modellerinden ARIMA Modeli ile Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır. Yapılan bu tahminlerin sonuçları ile resmi tahminler karşılaştırılmış, sonrasında tahmin sonuçları ile özellikle elektrik güç santralleri yatırımları arasındaki ilişki irdelenmiştir. Böylelikle, mevcut yatırımlar ve gelecekte planlanan yatırımlardan elde edileceği öngörülen elektrik enerjisi üretiminin, elektrik talebini ne ölçüde karşılayıp karşılayamayacağı da tartışılmıştır. Ayrıca Türkiye'de yapılan elektrik sektörü yatırımlarıyla ilgili olmak üzere uluslararası gelişmeler ve uygulamalar ışığında bazı öneriler getirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Electrical energy is one of the most critical elements for accessing applications that are related to modern life. Due to the nature of electricity as a commodity that cannot be stored on a large scale, demand management should be handled with particular care. For this reason, realistic demand forecastings must guide investment decisions. This is also an essential element for the balance of payments and investment planning. Thus, electricity investments are also essential to determine accurately associated with unsaturated electricity demand in Turkey. Furthermore, many tools and materials used in the electricity sector are requiring high technology imported goods. Besides, the fuels used in electricity generation and the planning of the power plants that use these fuels affect all economic activity. As a result, planning is the most important factor for power plants. For this purpose, some energy models and forecasting methods have been developed for use in many countries worldwide. Some of these models and methods have also been used in Turkey, but high rate deviations have been observed up to 85% in long-term official forecastings. Even though rapid developments of computer and software technology ensure to enhance forecasting accuracy in many countries, such a deviation ratio is an unacceptable subject in Turkey. In this thesis, as a common and high forecast accuracy rate, the ARIMA Model and Artificial Neural Networks (ANN) have been used for future 10-year demand forecasting in Turkey. These forecasting results have been compared with the actual amounts and official forecasting. Then, the relationship between these results and power plant investments in Turkey has been discussed. Accordingly, it is analyzed that existing investments and future investments can meet the electricity demand. Finally, the proposals for investment in Turkey in the international developments and practical guidance and solutions have been introduced.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları kullanılarak Türkiye gün öncesi piyasası elektrik fiyat tahmini
Turkish day ahead market electricity clearing price forecasting using artificial neural network
ASLIHAN DALGIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Yapay sinir ağları yardımıyla enerji sektöründe talep tahmini
Demand forecasting analysis with artificial neural network and a study of the energy sector
İLKNUR UYGUN
- Electricity consumption forecasting of turkey usingrecurrent neural networks
Tekrarlayan sınır ağlarıyla Türkiyenin elektriktüketim tahmini
FATEMEH GANDOMI TAJRAQ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER BADAY
- Türkiye elektrik piyasasında kapasite mekanizması uygulaması ve santral gelirlerine katkısına ilişkin inceleme
Capacity mechanism in turkish electricity market and its contribution to power plant revenues
HÜSEYİN VOLKAN YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA