Elektrik enerji sistemlerinin verimli bir þekilde planlanmasý, ekonomik bir þekilde üretilmesi, daðýtýlmasý, sistem operasyonlarýnýn daha iyi koþullarda yönetilmesi ve gelecekteki enerji ihtiyaçlarýný tahmin etme açýsýndan oldukça kritik bir adým olan yük tahmini, elektrik sektöründe büyük bir öneme sahiptir. Bu tahminler, geçmiþ dönemlerdeki elektrik tüketim alýþkanlýklarýný inceleyerek gelecekteki elektrik talebini öngörmeye dayanýr. Yük tahmini, kýsa dönem, orta dönem ve uzun dönem olmak üzere üç ayrý periyot þeklinde ele alýnabilir. Kýsa dönem yük tahminleri, bir gün veya bir hafta gibi kýsa bir süre için; orta dönem yük tahminleri, birkaç ay veya bir yýl gibi daha uzun bir süre için ve uzun dönem yük tahminleri de, birkaç yýl veya daha uzun bir süre için yapýlýr.
Bu çalýþmada, Güneydoðu Anadolu Bölgesinde bulunan bir tesisin 2019-2020-2021-2022 yýllarýna ait saatlik elektrik tüketim verileri kullanýlarak kýsa dönem yük tahmin modellemesi yapýlmýþtýr. Ayrýca, Meteorolojiden bu yýllara ait sýcaklýk deðerleri alýnarak elektrik tüketim verilerine sýcaklýk faktörü de eklenmiþtir. Mevsimsellik analizi yapýlarak sýcaklýk faktörünün elektrik enerjisi tüketim tahminlerinin sonucuna etkisi deðerlendirilmiþtir.
Çalýþma kapsamýnda, yük tahmini uygulamasý için regresyon, yapay sinir aðlarý ve ARIMA yöntemleri kullanýlmýþ, her bir yöntem için tahmin sonuçlarý elde edilmiþ ve diðer yöntemlerle karþýlaþtýrýlmýþtýr. Bu yöntemler için veri doðruluðu ve analiz hýzlarý açýsýndan yapýlan karþýlaþtýrmada, ortalama hata deðerleri bulunarak modellerin performanslarý sonucunda ARIMA yönteminin, yük verilerindeki dalgalanmalarý azaltarak, daha doðru tahminler yaptýðý gözlenmiþtir. Yapay sinir aðlarý yönteminin ise, yük verilerindeki kalýplarý öðrenerek, daha hýzlý sonuç ürettiði görülmüþtür.
ORCID NO: 0009-0005-7842-9610
Anahtar Kelimeler: Yük Tahmini Analizi, Kýsa Dönem Yük Tahmini, Regresyon Analizi, Yapay Sinir Aðlarý, ARIMA
|
