Yapay Sinir Ağlarına Dayalı Kısa Dönemli Elektrik Yükü Tahmini

Abstract

Günümüzün vazgeçilemez unsurlarından olan elektrik enerjisi için kısa dönemli elektrik tahminleri, son yıllarda yüksek öneme sahip konular arasında yer almaktadır. Elektrik üretimi ile talebin dengelenebilmesi için elektrik talep fiyatlarının doğru tahmin edilmesi önemlidir. Söz konusu denge kurulabildiği takdirde tüketicilere rekabetçi fiyatlar sunulabilmektedir. Elektrik talebinde doğru tahminler yapabilmek için literatürde bazı teknikler kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, söz konusu tekniklerden yapay sinir ağını (YSA) uzun kısa dönemli bellek (Long Short-Term Memory - LSTM) mimarisiyle çalıştırarak kısa süreli elektrik talep tahmininde bulunmaktır. YSA metodolojisinin uygulanmasıyla elde edilen sonuçlar kök ortalama kare hatası değerlerine göre zaman serisi analizi (ARIMA) ile karşılaştırılmıştır. Bu bağlamda, İspanya'nın 2015-2016 yılları arasındaki elektrik verileri tahminleme yapmak için kullanılmıştır. Elektrik enerjisi üretim ve tüketim verileri, İletim Hizmeti Operatörü (TSO) verilerini içeren ve açık erişimli bir portal olan ENTSOE'den toplanmıştır.