TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ C. Pelin GIREP, ODTÜ Melis BİLGİÇ, Hacettepe Üniversitesi Yrd. Doç. Dr. Merih AYDINALP KÖKSAL, Hacettepe Üniversitesi Doç. Dr. Derek K. BAKER, ODTÜ

 Giriş  Çalışmada Kullanılan Veriler  Kullanılan Yöntem  Modellerin Oluşturulması  Tahmin Sonuçları TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Son on yılda, Türkiye’de elektrik tüketimi %53 ve tepe yük %58 artmıştır. TEİAŞ tepe yükün yıllık ortalama %7 kadar artmasını tahmin etmiştir. Gelecekte yapılacak yatırımlar ve bunların planlaması için tepe yükün güvenli şekilde tahmin edilmesi gerekmektedir. TEİAŞ’ın 10 yıllık tahminleri dışında Türkiye’de uzun dönem tepe yük tahmini yapılan çalışma halihazırda bulunmamaktadır. TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Çalışmanın Amacı  Dokuz yük dağıtım bölgesinin yıllık tepe yük talep tahminin yılları için yapılması  Yük dağıtım bölgelerinin tahminlerinden Türkiye’nin uzun dönem tepe yük tahmininin yapılması TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Hsu ve Chen (2003): Yapay sinir ağları (YSA) yaklaşımı kullanılarak 2010 yılına kadar uzun dönem saatlik yük tahmini yapılmıştır. Regresyon modelleri ile sonuçların karşılaştırılmış, YSA’nın daha doğru sonuçlar verdiği görülmüştür. Aslan et al. (2006): Kütahya için yıllarına ait YSA yaklaşımı ile puant yük tahmini yapılmıştır. Yoldaş (2006): Model for Analysis of Energy Demand paket programı ile uzun dönem tepe yük tahmini yapılmıştır. Filik et al. (2008):Bir matematiksel ve nöral model geliştirilmiş, YSA ile bu modelin karşılaştırılmış, YSA’nın daha doğru sonuçlar verdiği görülmüştür. Daha Önce Yapılan Çalışmalar TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Yük dağıtım bölgeleri bazında saatlik yük (MW) verileri İller bazında yıllık sektörel elektrik tüketim (MWh) verileri İller bazında saatlik sıcaklık verileri Bölgesel ekonomik ve demografik veriler Takvim verileri Çalışmada Kullanılan Veriler TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Yük Dağıtım Bölgeleri Dokuz Yük Dağıtım Bölgesi: - Adapazarı (ADA)- Çarşamba (CAR) - Erzurum (ERZ) - Gölbaşı (GOL)- Seyhan (SEY) - İkitelli (IKI) - İzmir (IZM)- Keban (KEB) - Kepez (KEP) ADA+CAR+ERZ+GOL+SEY+IKI+IZM+KEB+KEP=TUR(TÜRKİYE) TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Yıl Tepe Yük (MW) Tepe Yük Değişimi (%) Toplam Yük (MWh) Toplam Yük Değişimi (%) % % % % % % % % – 2008 Yılları Arası Bütün Türkiye için Tepe Yük ve Toplam Yük Değerleri TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

2004 – 2008 Yılları Arası Bütün Türkiye için Yük Değerleri (MWh) TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Mayıs 2008 için Bütün Türkiye’nin Yük Değerleri (MWh) 19 Mayıs Pazartesi TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ Pazar

Kullanılan Yöntem Yük Verileri Meteorolojik Veriler Ekonomik & Demografik Veriler Takvim Verileri Talep Tahmini Profil Tahmini Uzun Dönem Saatlik Yük Tahmini (Kalibrasyon Modelleri) TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Her yük dağıtım bölgesi için saatlik yük profili tahmin modelleri YSA yaklaşımı ile oluşturuldu. MetrixND yazılımı kullanıldı. Giriş Verileri: Saatlik elektrik yük verileri (2004–2008) Meteorolojik veriler (2004–2008) Takvim verileri (2004–2020) arasının saatlik yük profili tahmin edildi. Yük Profilleri Tahmin Modellerinin Oluşturulması TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Yapay Sinir Ağları (YSA) 3 Katmanlı Geri Beslemeli İleri Yayılımlı YSA Çıkış Katmanı Gizli (Saklı) Katman Giriş Katmanı TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Verilerin %75’i ÖĞRENME için ayrılmıştır. Verilerin %25’i TEST için ayrılmıştır. ADAPAZARI bölgesi için Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH ) Öğrenme sırasında OMYH % %2.70 Test sırasında OMYH % %2.84 TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

ADAPAZARI bölgesi için 2007 yılına ait gerçek veriler ve tahmin edilen saatlik yük profili tahmin değerleri TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

ADAPAZARI bölgesi için 2007 Şubat ayına ait gerçek veriler ve tahmin edilen saatlik yük profili tahmin değerleri TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

ADAPAZARI bölgesi için yıllarına ait tahmin edilen saatlik yük profili tahmin değerleri TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Talep Tahmini TÜBİTAK destekli projemizin başka bir bölümünde yılları için aylık, bölgesel, sektörel talep tahminleri üç senaryo bazında ekonometrik modeller oluşturularak yapılmıştır. Bu talep tahmin modellerinin sonuçları toplanarak yıllık bölgesel talep tahminleri elde edilmiştir. Bu talep tahmin sonuçları üç senaryo bazındadır: İyi, Kötü, Vasat. TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Kullanılan Yöntem Yük Verileri Meteorolojik Veriler Ekonomik & Demografik Veriler Takvim Verileri Talep Tahmini Profil Tahmini Uzun Dönem Saatlik Yük Tahmini (Kalibrasyon Modelleri) TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Bu modeller iyi, kötü ve vasat olmak üzere 3 senaryo bazında oluşturulmuştur. İyi: Yüksek ekonomik standartlar kabul edilerek oluşturulan modeller Vasat: Ortalama ekonomik standartlar kabul edilerek oluşturulan modeller Kötü: Düşük ekonomik standartlar kabul edilerek oluşturulan modeller Kalibrasyon Modelleri TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

yılları için bölgesel uzun dönem saatlik elektrik yük talep tahmin modelleri elde edilmiştir. MetrixLT yazılımı kullanılmıştır. Giriş Verileri: bölgesel yük profil tahmin sonuçları yıllık talep tahmin sonuçları (üç senaryo bazında) TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Saatlik yük profilleri, sisteme yüklenmiş olan yıllık talep tahminlerine kalibre edilir. Aşağıda verilen eşitlik kullanılarak yük profil tahminleri yıllık talep tahminlerine kalibre edilir. Profil : yük profillerinin saatlik değeri Enerji: yıllık elektrik talebi Yük: kalibre edilmiş saatlik yük a ay, g gün, s saat. Her senaryoya ait bütün bölgesel sonuçlar toplanarak 3 senaryo bazında tüm Türkiye’nin sonuçları elde edildi. TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

2020 yılı vasat senaryo bazında Türkiye için mevsimsel uzun dönem saatlik yük talep tahmini Yük (MW) Yük (MW) TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

2020 yılı iyimser senaryo bazında Türkiye için mevsimsel uzun dönem saatlik yük talep tahmini Yük (MW) Yük (MW) TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

2020 yılı kötümser senaryo bazında Türkiye için mevsimsel uzun dönem saatlik yük talep tahmini Yük (MW) Yük (MW) TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

2020 yılı vasat senaryo bazında Türkiye için yıllık uzun dönem saatlik yük talep tahmini Yük (MW) Zaman TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

yılı vasat senaryo bazında Türkiye için yıllık uzun dönem saatlik yük talep tahmini Yük (MW) Zaman TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

SONUÇLAR Uzun dönem bölgesel saatlik yük tahmin değerlerinin maksimum değerlerinden, uzun dönem tepe yük tahmini değerleri elde edildi. Böylece yılları için bölgesel uzun dönem tepe yük tahmini elde edildi. Bütün bölgesel değerler toplanarak üç senaryo bazında Türkiye’nin uzun dönem tepe yük tahmini elde edildi. TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Yıl Kötümser (MW)% Değişim Vasat (MW)% Değişim İyimser (MW)% Değişim % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %3 TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

yılları için üç senaryo bazında Türkiye’nin uzun dönem tepe yük tahmin değerleri TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Yıl Tepe Yükün SaatiGünüHaftanın GünüAyı Çarşamba Pazartesi Salı Çarşamba Salı Pazartesi Pazartesi Pazartesi Pazartesi Pazartesi Pazartesi Pazartesi Pazartesi Pazartesi Pazartesi Pazartesi Pazartesi12 Türkiye’ye ait yılları için yıllık tepe yük tahmin değerlerinin saati, günü, haftanın günü, ayı TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ Gerçek değerler

REFERANSLAR Aslan,Y., Yaşar, C., Nalbant, A., 2006, “Kütahya İlinin Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Elektrik Puant Yük Tahmini”, Dumlupınar Üniversitesi, Kütahya. Hsu, C., and Chen, C., 2003, “Regional load forecasting in Taiwan-Applications of artificial neural networks”, Energy Conversion and Management, 44, pp Filik, Ü., Gerek, Ö., Kurban, M., 2009, “Neural and Mathematical Modelling Approaches for Hourly Long Term Load Forecasting”, ICIC Express Letters, Vol.3, No. 3, pp1-6. Yoldaş J., 2006, “Elektrik Enerjisinde Yük Tahmini Yöntemleri ve Türkiye’nin Yıllları Arasındaki Elektrik Enerjisi Talep Gelişimi ve Arz Planlaması”, Gazi Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği, Ankara, Türkiye. Türker, L., 2008, “Ekonometrik ve Yapay Sinir Ağları Yaklaşımları İle Türkiye’nin Uzun Dönem Elektrik Talebini ve Buna Bağlı CO2 Emisyonunun Tahmini”, Yüksek Lisans Tezi, Çevre Mühendisliği Bölümü, Hacettepe Üniversitesi, Ankara, Turkiye. TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Bu çalışma, TÜBİTAK tarafından desteklenen 108M001 araştırma projesinin bir bölümüdür. TÜBİTAK’a finansal desteğinden dolayı teşekkür ederiz. TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ