Yapay zeka ve zaman serisi modelleriyle elektrik spot piyasalarında fiyat tahmin uygulaması
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Düzce Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Global piyasada artan enerji ihtiyacı, ülkemiz içinde bir takım hızlı reaksiyonlara neden olmuştur. Reaksiyonların sonucunda piyasa içindeki tüm etkileyen ve etkilenen faktörlerin birlikte olduğu yeni bir yapı meydana gelmiştir. Bu durum işin ekonomik boyutunda özelleşmeye ve rekabete sebebiyet vermiştir. Enerji ihtiyacı karşılanırken bunu piyasa koşullarında verimli ve sürdürülebilir bir şekilde ele almak gerekir. Hızlı bir şekilde değişkenlik gösterebilen enerji üretim metotları, şebeke sistemleri, dağıtık enerji sistemleri ve bu sistemlerin kontrolü çok yönlü bir yapıyı beraberinde getirmiştir. Literatürdeki ve piyasadaki boşluklarını giderecek şekilde, modern analiz yöntemleriyle elde edilen çıkarımların teklif vericilere sunulması, daha sonrasında son kullanıcıya hizmet verecek kurum ve kişilere ise yaklaşık maliyetlerin ve planlamaların tespiti için gerekli ortamın sağlanması amaçlanmaktadır. Piyasalar optimum fiyatı sağlamak için birçok kriteri değerlendirmek zorundadırlar. Doğru analiz, spot piyasada risk yönetimi için büyük bir referans olacaktır. Dünyadaki gelişmelere paralel olarak Türkiye'deki elektrik enerjisi piyasası da kendi arasında farklı alt piyasalara ayrılmıştır. Çalışmada EPİAŞ şeffaflık platformundan elde edilen verilerle zaman serilerinin geleneksel ve makine öğrenmesine dayalı modelleri kullanılarak elektrik spot piyasaları için kısa dönemli gün öncesi ve gün içi fiyat çıkarımlarında bulunulmuştur. Daha sonra modellemeler, piyasa kullanıcısının dinamik bir şekilde bu işlemleri tekrarlayabilmesi amacıyla web tabanlı bir uygulama haline getirilmiştir. Literatür karşılaştırması ve şeffaf verilerle yapılan testler sonucunda gün içi piyasa için en iyi modelin ARMA; gün öncesi piyasa için en iyi modelin Prophet olduğu tespit edilmiştir. Çalışma ticari faaliyetlerde bulunulmak üzere kullanılacaktır. Ayrıca birden fazla uluslararası akademik yazı ve patent alma amaçlanmaktadır.
The increasing energy demand in the global market has caused a number of rapid reactions within our country. As a result of the reactions, a new structure has emerged in which all the influencing and affected factors in the market are together. This situation has led to privatization and competition in the economic dimension of the business. It is necessary to address this in an efficient and sustainable way in market conditions while meeting the energy need. Energy production methods, grid systems, distributed energy systems and the control of these systems, which can vary rapidly, have brought about a versatile structure. It is aimed to present the inferences obtained with modern analysis methods to the bidders in a way that will eliminate the gaps in the literature and the market, and then to provide the necessary environment for the determination of the approximate costs and plans for the institutions and persons that will serve the end user. Markets have to evaluate many criteria to ensure the optimum price. Accurate analysis will be a great reference for risk management in the spot market. In parallel with the developments in the world, the electrical energy market in Turkey is also divided into different sub-markets. In the study, short-term day-ahead and intraday price inferences were made for electricity spot markets by using traditional and machine learning-based models of time series with the data obtained from the EPİAŞ transparency platform. Then, the models were turned into a web-based application for the market user to dynamically repeat these transactions. As a result of the literature comparison and tests conducted with transparent data, it has been determined that the best model for the Intraday Market is ARMA; and the best model for the Day Ahead Market is Prophet. The work will be used for commercial activities, and it is also intended for obtaining multiple international academic papers and patents.
The increasing energy demand in the global market has caused a number of rapid reactions within our country. As a result of the reactions, a new structure has emerged in which all the influencing and affected factors in the market are together. This situation has led to privatization and competition in the economic dimension of the business. It is necessary to address this in an efficient and sustainable way in market conditions while meeting the energy need. Energy production methods, grid systems, distributed energy systems and the control of these systems, which can vary rapidly, have brought about a versatile structure. It is aimed to present the inferences obtained with modern analysis methods to the bidders in a way that will eliminate the gaps in the literature and the market, and then to provide the necessary environment for the determination of the approximate costs and plans for the institutions and persons that will serve the end user. Markets have to evaluate many criteria to ensure the optimum price. Accurate analysis will be a great reference for risk management in the spot market. In parallel with the developments in the world, the electrical energy market in Turkey is also divided into different sub-markets. In the study, short-term day-ahead and intraday price inferences were made for electricity spot markets by using traditional and machine learning-based models of time series with the data obtained from the EPİAŞ transparency platform. Then, the models were turned into a web-based application for the market user to dynamically repeat these transactions. As a result of the literature comparison and tests conducted with transparent data, it has been determined that the best model for the Intraday Market is ARMA; and the best model for the Day Ahead Market is Prophet. The work will be used for commercial activities, and it is also intended for obtaining multiple international academic papers and patents.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
