Show simple item record

dc.contributor.advisorSarıca, Kemaltr_TR
dc.contributor.authorTekler, Zeynep Duygutr_TR
dc.contributor.otherIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği - Yöneylem Araştırması Yüksek Lisans Programıtr_TR
dc.date.accessioned2018-03-28T01:21:59Z
dc.date.available2018-03-28T01:21:59Z
dc.date.issued2017-08-16
dc.identifier.citationTekler, Z.D., (2017). Short term load forecasting in electricity markets in Turkey. İstanbul: Işık Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11729/1287
dc.descriptionText in English; Abstract: Turkish and Englishen_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves: 92-94)en_US
dc.descriptionxii, 94 leavesen_US
dc.description.abstractAs energy consumption rises, forecasting electricity parameters becomes a significant advantage on efficient power system applications, planning and decision making in deregulated power markets. An accurate short term load and price forecasting model is crucial for efficient decision making, management and utilization to gain economic optimization and avoiding unprofitable operations as well as inefficiencies in generation,transmission and distribution from both consumers and producers perspective in competitive electricity markets like Turkish power industry. In this study, time series analysis including lagged variables that have been presented in autoregressive models in combination of specific categorical variables (hours of day, days of the week, months of the year and special events of Turkey) and environmental indicators as hourly temperature data in terms of heatingcooling degree hours have been applied in short term load and price forecasting, the day ahead hourly forecast of electricity load and market price.With using AR parameters for load and ARIMA parameters for price, 4 different load models in years 2011 and 2012 and a price model for 2015 constructed and with the effect of categorical variables and environmental indicators, new composite models proposed by applying multiple linear regression to forecast future loads and prices with high accuracy. As a result, the comparison of actual and observed data is studied and the power of model is tested with illustrating on various regression tests. Consequently, the results have shown that proposed models gave low percent of errors with extremely accurate day ahead forecasts considering Turkeys electricity load and price profile.en_US
dc.description.abstractEnerji tüketimi artısıyla beraber serbest piyasa içerisinde elektrik parametreleri tahmini, etkin güç sistemi uygulamalarında, planlamada ve karar mekanizmaları üzerinde önemli bir avantaj sağlamaktadır. Hata oranı düşük bir kısa dönem yük ve fiyat tahmin modeli, yönetimde, etkili karar ve fayda mekanizmalarında ekonomik güç optimizasyonunu sağlamak ve kârsız operasyonlardan kaçınmak, bunun yanında enerji üretimi, aktarımı ve dağıtımı üzerinde Türk enerji piyasası gibi rekabetçi piyasalarda hem üretici hem de tüketici perspektifinden verimli kararlar almak adına büyük önem arz etmektedir. Bu makalede, belirli kategorik değişkenlerle (günün saatleri, haftanın günleri, yılın ayları, Türkiye’nin özel günleri) birlikte ısıtma ve soğutma derecelerine bağlı saatlik sıcaklık verisi gibi çevresel değişkenlerin olduğu otoregresif terimleri içeren zaman serileri analiziyle saatlik kısa dönem yük ve fiyat tahmini yapılmıştır. Yük için AR modeli fiyat içinse geleneksel ARIMA modeli kurulmuş, parametreler yardımıyla kategorik değişkenler ve çevresel faktörlerin kombinasyonu sağlanılarak 2011-2012 yılları için yük tahmini adına 4 farklı ve 2015 yılı için fiyat üzerinde çoklu lineer regresyon yöntemi kullanılarak kompozit modeller oluşturulmuştur. Bu modellerin kesinliğinin arttırılması amaçlanmıştır. Çeşitli regresyon testleriyle birlikte gerçek ve gözlemlenen değerlerle karşılaştırılarak incelenmiş, modelin gücü test edilmiştir. Sonuçlar, önerilen modellerin Türkiye’nin elektrik yük ve fiyat profiline göre hata oranının önemli ölçüde düşük olduğunu göstermektedir.tr_TR
dc.language.isoengen_US
dc.publisherIşık Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectShort term load and price forecastingen_US
dc.subjectTime series analysisen_US
dc.subjectMultiple linear regression analysisen_US
dc.subjectKısa dönem yük ve fiyat tahminitr_TR
dc.subjectZaman serileri analizitr_TR
dc.subjectRegresyon analizitr_TR
dc.subjectOtoregresif modeltr_TR
dc.subject.lccHD9685.T8 T45 2018
dc.subject.lcshElectric power consumption -- Forecasting -- Statistical methods -- Turkeyen_US
dc.subject.lcshElectricity -- Pricesen_US
dc.titleShort term load forecasting in electricity markets in Turkeyen_US
dc.title.alternativeTürkiye elektrik piyasalarında kısa dönem yük ve fiyat tahminitr_TR
dc.typemasterThesisen_US
dc.contributor.departmentIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği - Yöneylem Araştırması Yüksek Lisans Programıtr_TR


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record