Enerji
planlaması gelişmekte olan ülkelerde ve büyüyen ekonomilerde önemli bir hâle
gelmiştir. Enerji üretim ve tüketim dengesi bu planlamanın iyi yapılmasından
geçmektedir. Planlamanın temelinde yüksek doğrulukta tahmin yatmaktadır ve
burada genellikle zaman serileri teknikleri kullanılmaktadır. Zaman serisi
tekniklerinden biri olan ve mevsimsellik içeren Holt-Winters üstel düzeltme yöntemi
bu çalışmada kullanılmıştır. Yapılan çalışmada Holt-Winters üstel düzeltme
(HWÜD) yöntemindeki parametrelerin tespit edilmesi genetik algoritma ile
sağlanarak elektrik yük tahmini yapılmıştır. Parametre tespitinde optimizasyon
hedef fonksiyonu olarak ortalama mutlak sapma (MAD) kullanılmıştır. Genetik
algoritma ile belirlenen parametreler aylık bazda 200 aylık veri ile oluşturulmuştur
ve 12 aylık yük değerleri de tahminde kullanılmıştır. Yapılan çalışmada MAPE,
MAD ve MPE hataları gösterilmiş olup, önerilen yaklaşımın elektrik yük
tahmininde uygun olduğu görülmüştür.
Energy planning has become important in developing
countries and growing economies. The balance between energy production and
consumption is based on good planning. The basis of the planning lies in high
accuracy estimation, where time series techniques are often used. The
Holt-Winters exponential smoothing method, which is one of the time series
techniques and includes seasonality, was used in this study. In the study,
genetic algorithm method was used to determine the parameters in Holt-Winters
exponential smoothing (HWES) method and electrical load forecasts were made by
using these parameters. Mean absolute deviation (MAD) was used as the
optimization target function in parameter determination. The parameters
determined by genetic algorithm were generated with 200 monthly data on a
monthly basis and 12 month load values were used in the estimation. MAPE, MAD
and MPE errors were shown in the study and the proposed approach was found to
be suitable for the estimation of electrical load.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Electrical Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | August 29, 2019 |
Submission Date | August 2, 2019 |
Acceptance Date | August 28, 2019 |
Published in Issue | Year 2019Volume: 2 Issue: 2 |
The papers in this journal are licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License