Forecasting of Turkey’s Electrical Energy Consumption using LSTM and GRU Networks

Authors : Osman Tayfun BİŞKİN, Ahmet ÇİFCİ

Pages : 656-667

Doi:10.35193/bseufbd.935824

View : 41 | Download : 9

Publication Date : 2021-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Enerji talep yönetimi, gelişmekte olan ve yükselen ekonomiler için özellikle önemlidir. Büyüyen ekonomilerine bağlı olarak enerji tüketimleri önemli ölçüde artmaktadır. Türkiye’nin hızlı ekonomik ve nüfus artışının bir sonucu olarak elektrik tüketimi artmaktadır. Elektrik tüketimi tahmini enerji tedarikçileri, tüketiciler ve politika yapıcılar için önemli bir rol oynar. Bu nedenle, gelecekteki elektrik tüketim eğilimlerini doğru ve güvenilir bir şekilde tahmin etmek için modellerin kullanılması, elektrik güç sistemlerinin planlanması ve işletilmesi için kilit bir konudur. Bu makale, zaman serisi verileri için Uzun Kısa-Süreli Bellek (Long Short-Term Memory-LSTM) ve Kapılı Yinelemeli Birim (Gated Recurrent Unit-GRU) modelleri gibi derin öğrenme yöntemlerini kullanarak elektrik enerjisi tüketimini tahmin etmeye odaklanmıştır. Türkiye’de elektrik enerjisi tüketiminin geçmişe dönük veri seti kullanılarak bir saatlik ve üç saatlik ileriye yönelik tahminler gerçekleştirilmiştir. Karşılaştırma sonuçları, GRU modelinin LSTM modelinden biraz daha iyi olduğunu göstermektedir. Çalışmamız ayrıca, bir saat ileri tahminlerin üç saat ileri tahminlerden daha doğru olduğunu ortaya koymaktadır.
Keywords : Derin Öğrenme, Elektrik Enerji Tüketimi, Tahmin, Kapılı Yinelemeli Birim, Uzun Kısa Süreli Bellek

ORIGINAL ARTICLE URL