ÇOKLU REGRESYON METODUYLA ELEKTRİK TÜKETİM TALEBİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN İNCELENMESİ

Coşkun KARACA; Hacer KARACAN

Makale detayları

ÇOKLU REGRESYON METODUYLA ELEKTRİK TÜKETİM TALEBİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN İNCELENMESİ

Yazarlar:

Coşkun KARACA | Hacer KARACAN

Yayıncı:

Konya Teknik University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Selcuk University Journal of Engineering, Science and Technology 2016 Vol.4 Issue 3, pp.182-195

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2016

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000540829

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2667-8055

Özet:

 


In order to be presented to consumers at reasonable prices, electricity consumption should be predicted before it is generated. This prediction gained more importance with the enactment of the Electricity Market Law No. 4628 and 6446, which liberalized the electricity market. There are many data analysis methods for the prediction of demand. Some of these models are Artificial Neural Networks, Autoregressive Moving Average and Simple/Multiple Regression. Electricity demand forecast for the success of the program has been developed and tested with a variety of methods used in the study data. studies on this issue for smart grids, which is building the network of the future are important. In this study, an electricity demand forecast program is developed by applying regression model, which uses the past data for deriving a conclusion. In addition, simple regression and multiple regressions demand forecasts are presented while investigating the effects of some factors (Gross Domestic National Product, Average Life Expectancy, and Internet Usage) on electricity consumption.

.

 


Bilindiği üzere üretilen elektriğin makul fiyatlarla tüketiciye sunulabilmesi için ne kadar elektrik tüketileceğinin daha önceden tahmin edilmesi gerekmektedir. Bu durum 4628 ve 6446 Sayılı Elektrik Piyasası Kanunlarının yürürlüğe girmesiyle birlikte serbestleşen elektrik piyasasında elektrik arzının talebi karşılaması için yapılan üretim planlarını etkileyen en önemli faktör olmuştur. Talep tahmini için birçok veri analizi yöntemi bulunmaktadır. Bu modellerden bazıları; Yapay Sinir Ağları, Otoregresif Hareketli Ortalamalar ve Basit/Çoklu Regresyondur. Çalışmada elektrik talep tahmini için program geliştirilmiş ve uygulanan yöntemin başarısı çeşitli verilerle test edilmiştir. Geleceğin şebeke yapısı olan akıllı şebekeler için bu konuda yapılan çalışmalar önem arz etmektedir. Çalışmada Basit Regresyon ile yapılan tahminler ile Çoklu Regresyon kullanarak yapılan talep tahminlerinin sonuçları ortaya konulmuştur. Ayrıca, elektrik tüketimine etki etmesi beklenen faktörlerden "Gayri Safi Yurt İçi Milli Hasıla", "Ortalama Yaşam Beklentisi" ve "İnternet Kullanımı"nın tüketime etkileri de gerçeklenen programla incelenmiştir.

.

Makale detayları

ÇOKLU REGRESYON METODUYLA ELEKTRİK TÜKETİM TALEBİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN İNCELENMESİ

Yazarlar: Coşkun KARACA | Hacer KARACAN

Yayıncı: Konya Teknik University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Selcuk University Journal of Engineering, Science and Technology 2016 Vol.4 Issue 3, pp.182-195

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 8/2016

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000540829

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2667-8055

Sayı

Yazarlar:

Coşkun KARACA | Hacer KARACAN

Yayıncı:

Konya Teknik University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Selcuk University Journal of Engineering, Science and Technology 2016 Vol.4 Issue 3, pp.182-195

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2016

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000540829

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2667-8055