Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

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

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ C. Pelin GIREP, ODTÜ Melis BİLGİÇ, Hacettepe Üniversitesi Yrd. Doç. Dr. Merih AYDINALP KÖKSAL,"— Sunum transkripti:

1 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

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

3 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

4 Çalışmanın Amacı  Dokuz yük dağıtım bölgesinin yıllık tepe yük talep tahminin 2009-2020 yılları için yapılması  Yük dağıtım bölgelerinin tahminlerinden Türkiye’nin uzun dönem tepe yük tahmininin yapılması TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

5 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 2000-2004 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

6 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

7 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

8 Yıl Tepe Yük (MW) Tepe Yük Değişimi (%) Toplam Yük (MWh) Toplam Yük Değişimi (%) 200422.514 145.367.495 200524.565 % 9 158.114.416 % 9 200627.258 %11 171.392.700 % 8 200728.864 % 6 186.640.019 % 9 200829.750 % 3 194.516.558 % 4 2004 – 2008 Yılları Arası Bütün Türkiye için Tepe Yük ve Toplam Yük Değerleri TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

9 2004 – 2008 Yılları Arası Bütün Türkiye için Yük Değerleri (MWh) TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

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

11 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

12 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) 2009-2020 arasının saatlik yük profili tahmin edildi. Yük Profilleri Tahmin Modellerinin Oluşturulması TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

13 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

14 Verilerin %75’i ÖĞRENME için ayrılmıştır. Verilerin %25’i TEST için ayrılmıştır. ADAPAZARI bölgesi için Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH ) 2004-2008 Öğrenme sırasında OMYH %1.62 - %2.70 Test sırasında OMYH %1.58 - %2.84 TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

15 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

16 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

17 ADAPAZARI bölgesi için 2009-2020 yıllarına ait tahmin edilen saatlik yük profili tahmin değerleri TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

18 Talep Tahmini TÜBİTAK destekli projemizin başka bir bölümünde 2009-2020 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

19 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

20 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

21 2009-2020 yılları için bölgesel uzun dönem saatlik elektrik yük talep tahmin modelleri elde edilmiştir. MetrixLT yazılımı kullanılmıştır. Giriş Verileri: 2009-2020 bölgesel yük profil tahmin sonuçları 2009-2020 yıllık talep tahmin sonuçları (üç senaryo bazında) TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

22 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

23 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

24 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

25 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

26 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

27 2009-2020 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

28 SONUÇLAR Uzun dönem bölgesel saatlik yük tahmin değerlerinin maksimum değerlerinden, uzun dönem tepe yük tahmini değerleri elde edildi. Böylece 2009-2020 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

29 Yıl Kötümser (MW)% Değişim Vasat (MW)% Değişim İyimser (MW)% Değişim 200423.410 200524.570 200626.719 200728.743 200830.059 200928.905%-429.172%-329.559%-2 201030.958%731.910%933.292%13 201133.348%834.539%836.232%9 201234.277%335.683%337.709%4 201335.561%437.203%439.615%5 201436.808%438.707%441.519%5 201537.858%340.019%343.230%4 201638.982%341.424%445.049%4 201740.298%343.077%447.128%5 201841.439%344.572%349.039%4 201942.627%346.158%451.058%4 202043.507%247.430%352.736%3 TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

30 2004-2020 yılları için üç senaryo bazında Türkiye’nin uzun dönem tepe yük tahmin değerleri TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ

31 Yıl Tepe Yükün SaatiGünüHaftanın GünüAyı 20041715Çarşamba12 20051826Pazartesi12 20061826Salı12 20071525Çarşamba7 20081519Salı8 20091721Pazartesi12 20101720Pazartesi12 20111719Pazartesi12 201217 Pazartesi12 20131716Pazartesi12 20141715Pazartesi12 20151721Pazartesi12 20161719Pazartesi12 20171718Pazartesi12 201817 Pazartesi12 20191716Pazartesi12 20201714Pazartesi12 Türkiye’ye ait 2009-2020 yılları için yıllık tepe yük tahmin değerlerinin saati, günü, haftanın günü, ayı TÜRKİYE’NİN UZUN DÖNEM TEPE YÜK TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ Gerçek değerler

32 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.1941- 1949. 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 2005- 2020 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

33 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


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

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları