Türkiye Kısa Dönem Elektrik Yük Talep Tahmininde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Authors : Kübra KAYSAL, Emre AKARSLAN, Fatih Onur HOCAOĞLU

Pages : 693-702

Doi:10.35193/bseufbd.1004827

View : 22 | Download : 10

Publication Date : 2022-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Enerji sektöründe arz-talep yönetimi, gelişmekte olan ve büyüyen ülke ekonomileri için öncelikli öneme sahiptir. Artan nüfusa, yükselen ekonomiye ve sanayideki gelişmelere bağlı olarak ülkelerin enerji ihtiyaçları da büyük ölçüde artmaktadır. Bu nedenle, gelecekteki elektrik arz-talep eğilimlerinin doğru ve güvenilir bir şekilde tahmin edilmesi için modeller kullanılması, tüketiciler ve bu alandaki yatırımcılar için dikkat çeken bir konu olmuştur. Bu çalışmada, Türkiye kısa dönem elektrik yük talep tahminini gerçekleştirebilmek için başarıları literatürde kanıtlanmış makine öğrenmesi yöntemlerinden, Yapay Sinir Ağları, Ridge Regresyon, Lasso Regresyon ve Destek Vektör Regresyonu kullanılmıştır. Tahmin modellerinde kullanılan veriler Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi’nden temin edilmiştir. Geçmişe dönük saatlik frekansta ölçülmüş bir yıllık veri seti ile bir saatlik ileriye yönelik tahminler gerçekleştirilmiştir. Yöntemlerden elde edilen sonuçların karşılaştırılabilmesi için literatürde sık kullanılan performans ölçüt kriterlerinden RMSE, MAE ve R^2değerleri hesaplanmıştır. Yapay Sinir Ağları, geliştirilen makine öğrenmesi modelleri arasında RMSE=0,86, MAE=0,62 ve R^2=0,97 sonuçları ile daha başarılı bulunmuştur.
Keywords : Makine Öğrenmesi, Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Regresyonu, Lasso Regresyon, Ridge Regresyon, Machine Learning, Artificial Neural Network, Support Vector Regression, Lasso Regression, Ridge Regression