Elektrik fiyat tahmininde zaman serisi yöntemlerinin uygulamaları
| İsim | Elektrik fiyat tahmininde zaman serisi yöntemlerinin uygulamaları |
|---|---|
| Yazar | Ülgen, Toygar |
| Basım Tarihi: | 2021-01-18 |
| Tür | Belge |
| Dil | İngilizce |
| Dijital | Evet |
| Yazma | Hayır |
| Kütüphane: | Özyeğin Üniversitesi |
| Kayıt Numarası | fe22412a-531e-49f7-ac41-2c3f1a8e3981 |
| Lokasyon | Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü |
| Tarih | 2021-01-18 |
| Örnek Metin | Gün öncesi elektrik fiyatlarının daha yüksek doğrulukla tahmin edilmesi, enerji borsasının piyasa oyuncuları için her zaman faydalıdır. Modeller, üstel düzeltme ailesi ve Naif işleme kullanılarak, seçilen 12 Avrupa ülkesi için COVID-19 öncesinde ve sırasında en iyi zaman serisi tahmin yöntemini bulmak amacıyla ilk etapta tasarlandı. Sınıflandırma yaklaşımını her ülkenin 33 farklı özelliği takip ederek diğer ülkeler için en iyi yöntem sorusuna cevap vermektedir. Ayrıca mevsimsel otoregresif entegre hareketli ortalama kullanılarak herhangi bir bağımsız değişken olmadan 24 saat tahmin edilmiştir. İstatistiksel tahmin modelinin dışında her Avrupa ülkesi için uzun-kısa süreli hafıza kullanılmaktadır. Elektrik fiyat tahmininde çoklu doğrusal regresyon kullanılmaktadır. Ortalama mutlak yüzde hatasını azaltmak için farklı tahmin ediciler analiz edilir. Eğitim verileri Türkiye gün öncesi elektrik piyasasına ait tarihleri içermektedir. Önceki bir gün, bir hafta gibi gecikmeli elektrik fiyatları ve gecikmeli hareketli ortalama fiyatların elektrik fiyatı tahmininde önemli rol oynadığı kanıtlanmıştır. Tahmin modelinde diğer değerli katsayıların yanı sıra doğal gaz, petrol ve kömür fiyatları da test edilmektedir. Daha doğru sonuçlar veren çoklu doğrusal regresyon kullanılarak akaryakıt fiyatlarındaki hata oranları gözle görülür şekilde azaltılmış ve saatlik elektrik fiyatını etkileyen önemli değişkenler belirlenmiştir. Farklı eğitim veri uzunlukları, elektrik fiyatı tahminindeki hata oranlarının azaltılmasının önemli bir parçasıdır. Ayrıca elektrik fiyatlarının tahmininde Düzenli ve Dinamik Regresyon modelleriyle karşılaştırıldığında hata oranlarında büyük bir fark olmadığı analiz edilmiştir. Modelin daha iyi hata performansı vermesi ve daha doğru sonuçlar elde etmesi için Düzenli ve Dinamik İleri Beslemeli Sinir Ağı Yöntemlerinden yararlanıldı., Gün öncesi elektrik fiyatlarının daha yüksek doğrulukta tahmin edilmesi, enerji borsasının piyasa oyuncuları için her zaman faydalıdır. Modelleyici, üst düzey tahmin yöntemleri ve naif işleme ile COVİD-19 öncesi ve boyunca seçilen 12 Avrupa ülkesi için en iyi zaman serisi tahmin yöntemlerini bulmak için ilk olarak tasarlandı. Daha sonra, diğer ülkeler için en iyi yöntem hangisi olduğu sorusuna cevap vermek için kendi ülkesinde 33 farklı özelliğin bir görünümünü takip eder. Ayrıca mevsimsel otoregresif entegre hareketli ortalama kullanılarak herhangi bir bağımsız değişken olmaksızın 24 saat tahmin edilir. İstatistiksel tahmin modelinin yanı sıra, her Avrupa ülkesi için uzun sıra kısa süreli bellek kullanılmaktadır. Elektrik fiyatı tahmininde çoklu doğrusal regresyon. Ortalamanın mutlak yüzde hatasını en aza indirmek için farklı tahmin oluşturucular analiz edilir. Eğitim verileri, Türkiye'deki gün öncesi elektrik üreticilerinin kapsadığı konuları içermektedir. Elektrik fiyat tahmininde önceki bir gün, bir hafta gibi gecikmeli elektrik fiyatları ve gecikmeli hareketli ortalama fiyatlarının önemli rol oynadığı kanıtlanmıştır. Tahmin modelinde “değer katsayılarının yanı sıra doğalgaz, petrol ve kömür fiyatları test edilmektedir. Daha doğru sonuçlar veren çoklu doğrusal regresyon kullanılarak akaryakıt fiyatlarının hata parçalarının belirgin şekilde düşürülmüş ve saatlik elektrik fiyatını sunduğu önemli değişkenler belirlendi. Farklı eğitim veri uzunluğu, elektrik fiyat tahmininde hata oranlarını düşürmenin önemli bir parçasıdır. Ayrıca elektrik fiyatları tahmininde Düzenli ve Dinamik Regresyon modeli ile karşılaştırıldığında hata oranlarında büyük bir fark analiz edilmemektedir. Modelde daha iyi hata performansı için Düzenli ve Dinamik İleri Besleme Sinir Ağı Yöntemleri kullanılmış ve daha doğru sonuçlar elde edilmiştir. |
