Araştırma Makalesi
Yıl 2019,
Cilt: 2 Sayı: 2, 108 - 123, 29.08.2019
Öz
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.
Anahtar Kelimeler
Holt-Winters üstel düzeltme yöntemi genetik algoritma enerji yük tahmini Matlab
Kaynakça
- Türkiye Elektrik ve Taahhüt A.Ş.-2015 yılı Sektör-Raporu, [Online]. Available: https://docplayer.biz.tr/24289751-1-giris-turkiyede-elektrik-sektorunun-tarihsel-gelisimi-dunyada-elektrik-piyasasina-genel-bakis-6.html.
- Aksoy, M., Dünyanın Enerji Görünümü, İNSAMER, Ekim 2016.
- Enerji ve Tabi Kaynaklar Bakanlığı, 2018. [Online]. Available: https://www.enerji.gov.tr/tr-TR/Sayfalar/Elektrik.
- A.C. Toker, O. Korkmaz, “Türkiye Kısa Süreli Elektrik Talebinin Saatlik Olarak Tahmin Edilmesi,” II. Elektrik Tesisat Ulusal Kongresi Bildirileri, Uluslar Arası Fuar Alanı, İzmir, 24-27, Kasım, 2011.
- M. Özcan and M. Yıldırım, “The Impact of Capital Subsidy Incentive on Renewable Energy Deployment in Long-Term Power Generation Expansion Planning,” Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences, 1:3 (2018) 1–19.
- Seker, S.E., Zaman Serisi Analizi (Time Series Analysis). YBS Ansiklopedi, Cilt 2, Sayı 4, Aralık, 2015.
- Bozüyük, T., Gökçe, İ., Yağcı, C., Akar, G., Yapay Zeka Tekniklerinin Endüstrideki Uygulamaları. Marmara Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksek Okulu Elektrik Programı, İstanbul, 2005.
- Çunkaş, M., Genetik Algoritmalar ve Uygulamaları. Selçuk Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi, Elektronik-Bilgisayar Eğitimi, Ders Notları, Bahar, 2006.
- Tonta, Y., Regresyon Analizi. Hacettepe Üniversitesi, BBY, 2008.
- Boltürk, E., Elektrik Talep Tahmininde Kullanılan Yöntemlerin Karşılaştırılması, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul, 2013.
- Dünyada Enerji Sorunu, Haziran 12, 2018. [Online]. Available: http://ekonometri.com.tr/blog/dunya-enerji-sorunu.
- Yiğit, V., Genetik Algoritma ile Türkiye Net Elektrik Enerjisi Tüketiminin 2020, Yılına Kadar Tahmini, International Journal of Engineering Research and Development, Vol.3, No.2, June 2011.
- Yavuzdemir, M., Türkiye’nin Kısa Dönem Yıllık Brüt Elektrik Enerjisi Talep Tahmini, Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi, Ankara, 2014.
- Başoğlu, B., Bulut, M., Kısa dönem elektrik talep tahminleri için yapay sinir ağları ve uzman sistemler tabanlı hibrit sistem geliştirilmesi, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 32:2 (2017) 575-583.
- Altınay, G., Aylık Elektrik Talebinin Mevsimsel Model ile Orta Dönem Öngörüsü, Enerji, Piyasa ve Düzenleme, Cilt:1, Sayı:1, 2010, Sayfa:1-23.
- M. Akpinar and N. Yumusak, “Year Ahead Demand Forecast of City Natural Gas Using Seasonal Time Series Methods,” Energies, vol. 9, no. 9, p. 727, Sep. 2016.
- Soysal, M., Ömürgönülşen, M., Türk Turizm Sektöründe Talep Tahmini Üzerine Bir Uygulama, Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, Cilt 21, Sayı 1, Bahar: 128-136, 2010.
- Çuhadar, M., Muğla İline Yönelik Dış Turizm Talebinin Modellenmesi ve 2012-2013 Yılları için Tahminlenmesi, Internati onal Journal of Economic and Administrati ve Studies, Year:6 Number 12, Winter 2014 ISSN 1307-9832.
- Irmak, S., Köksal, C.D., Asilkan, Ö., Hastanelerin Gelecekteki Hasta Yoğunluklarının Veri Madenciliği Yöntemleri İle Tahmin Edilmesi, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, Yıl:2012, C:4, S:1, s.101-114.
- Demir, İ., Genç, T., Karaboğa, H.A., Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Altın Rezervinin Holt-Winters Üstel Düzleme Yöntemi ve Yapay Sinir Ağları ile İncelenmesi, Uluslararası Ekonomi, İşletme ve Politika Dergisi, 2018, 2(1), 131-146.
- Çoban, O., Özcan, C.C., Sektörel Açıdan Enerjinin Artan Önemi: Konya İli için Bir Doğalgaz Talep Tahmini Denemesi, Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi 11(22), 85-106, 2011.
- Aydın, M.Ç., Giyim Endüstrisinde Talep Tahmin Yöntemlerinin Uygulanması: Örnek Bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi, Konya, 2017.
- Ündemir, Y.G., Sosyal Güvenliğin Önemli Değişkenlerinin Zaman Serileri Analizi ile Öngörüsü, Sosyal Güvenlik Uzmanlık Tezi, Sosyal Güvenlik Kurumu Başkanlığı, Ankara, 2009.
- Razali S., Rusinam, M.S., Zawawi, N.I., Arbin, N., Forecasting of Water Consumptions Expenditure Using Holt-Winters and ARIMA, IOP Conf. Series, Journal of Physics, Conf. Series 995 (2018)-012041.
- Tikunov, D., Nishimura, T., Traffic Prediction for Mobile Network Using Holt-Winters Exponential Smoothing, 15th International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks, 2017.
- Valakevicius, E., Brazenas, M., Application of the Seasonal Holt-Winters Model to Study Exchange Rate Volatility, Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 2015, 26(4), 384–390.
- Pulat, M., Kocakoç, İ.D., Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalar Kullanarak Çözümünde Çaprazlama Operatörlerinin Örnek Olaylar Bazlı İncelenmesi, Yöneylem Araştırması endüstri Mühendisliği 36. Kongresi, Bornova, Temmuz, 2016.
- Sümer, E., Türker, M., Yüksek Çözünürlüklü Uydu Görüntülerinden Genetik Algoritma Yaklaşımı Kullanılarak Kentsel Binaların Tespiti, Türkiye Ulusal Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği VII. Teknik Sempozyumu (TUFUAB), Trabzon, 23-24 Mayıs, 2013.
- Pakkan, B., Ermiş, M., İnsansız Hava Araçlarının Genetik Algoritma Yöntemiyle Çoklu Hedeflere Planlaması, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, Ocak, 2010, Cilt:4, Sayı:3, (77-84).
- Coşkun, N., Acil Servis Sistemlerinde Yerleşim Problemine Analitik ve Genetik Programlama Yaklaşımları, Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi, Adana, 2007.
- Dündar S., Demiryolu Trafik Kontrolü Probleminin Genetik Algoritmalarla Çözümü, Doktora Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul, 2009.
- Akpinar M., Application of Genetic Algorithm for Optimization of Heat-Transfer Parameters, Sakarya University Journal of Science, 2019, 23(6), doi: https://doi.org/10.16984/saufenbilder.500643.
- Azmi, Nur İntan Liyana Mohd, Parameters Estimation of Holt-Winters Smoothing Method Using Genetic Algorithm, A dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the award of the degree of Master of Science (Mathematics), Universiti Teknologi Malaysia, 2013.
- De Lurgio, S.A., Forecasting Principles and Applications, Irwin/Mc Graw-Hill, Boston, 1998.
- Çetin, E., Yapay Zeka Uygulamaları, Seçkin Yayıncılık, Sayfa 379-420, Ankara, 2016.
- Melanie, M., An Introduction to Genetic Algorithms, 5th ed. London: MIT Press, 1999.
- Haupt, R. L., Haupt, S. E., Practical Genetic Algorithms, 2nd ed. New York, NY, USA: Wiley, 2004.
Yıl 2019,
Cilt: 2 Sayı: 2, 108 - 123, 29.08.2019
Öz
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.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Türkiye Elektrik ve Taahhüt A.Ş.-2015 yılı Sektör-Raporu, [Online]. Available: https://docplayer.biz.tr/24289751-1-giris-turkiyede-elektrik-sektorunun-tarihsel-gelisimi-dunyada-elektrik-piyasasina-genel-bakis-6.html.
- Aksoy, M., Dünyanın Enerji Görünümü, İNSAMER, Ekim 2016.
- Enerji ve Tabi Kaynaklar Bakanlığı, 2018. [Online]. Available: https://www.enerji.gov.tr/tr-TR/Sayfalar/Elektrik.
- A.C. Toker, O. Korkmaz, “Türkiye Kısa Süreli Elektrik Talebinin Saatlik Olarak Tahmin Edilmesi,” II. Elektrik Tesisat Ulusal Kongresi Bildirileri, Uluslar Arası Fuar Alanı, İzmir, 24-27, Kasım, 2011.
- M. Özcan and M. Yıldırım, “The Impact of Capital Subsidy Incentive on Renewable Energy Deployment in Long-Term Power Generation Expansion Planning,” Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences, 1:3 (2018) 1–19.
- Seker, S.E., Zaman Serisi Analizi (Time Series Analysis). YBS Ansiklopedi, Cilt 2, Sayı 4, Aralık, 2015.
- Bozüyük, T., Gökçe, İ., Yağcı, C., Akar, G., Yapay Zeka Tekniklerinin Endüstrideki Uygulamaları. Marmara Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksek Okulu Elektrik Programı, İstanbul, 2005.
- Çunkaş, M., Genetik Algoritmalar ve Uygulamaları. Selçuk Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi, Elektronik-Bilgisayar Eğitimi, Ders Notları, Bahar, 2006.
- Tonta, Y., Regresyon Analizi. Hacettepe Üniversitesi, BBY, 2008.
- Boltürk, E., Elektrik Talep Tahmininde Kullanılan Yöntemlerin Karşılaştırılması, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul, 2013.
- Dünyada Enerji Sorunu, Haziran 12, 2018. [Online]. Available: http://ekonometri.com.tr/blog/dunya-enerji-sorunu.
- Yiğit, V., Genetik Algoritma ile Türkiye Net Elektrik Enerjisi Tüketiminin 2020, Yılına Kadar Tahmini, International Journal of Engineering Research and Development, Vol.3, No.2, June 2011.
- Yavuzdemir, M., Türkiye’nin Kısa Dönem Yıllık Brüt Elektrik Enerjisi Talep Tahmini, Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi, Ankara, 2014.
- Başoğlu, B., Bulut, M., Kısa dönem elektrik talep tahminleri için yapay sinir ağları ve uzman sistemler tabanlı hibrit sistem geliştirilmesi, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 32:2 (2017) 575-583.
- Altınay, G., Aylık Elektrik Talebinin Mevsimsel Model ile Orta Dönem Öngörüsü, Enerji, Piyasa ve Düzenleme, Cilt:1, Sayı:1, 2010, Sayfa:1-23.
- M. Akpinar and N. Yumusak, “Year Ahead Demand Forecast of City Natural Gas Using Seasonal Time Series Methods,” Energies, vol. 9, no. 9, p. 727, Sep. 2016.
- Soysal, M., Ömürgönülşen, M., Türk Turizm Sektöründe Talep Tahmini Üzerine Bir Uygulama, Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, Cilt 21, Sayı 1, Bahar: 128-136, 2010.
- Çuhadar, M., Muğla İline Yönelik Dış Turizm Talebinin Modellenmesi ve 2012-2013 Yılları için Tahminlenmesi, Internati onal Journal of Economic and Administrati ve Studies, Year:6 Number 12, Winter 2014 ISSN 1307-9832.
- Irmak, S., Köksal, C.D., Asilkan, Ö., Hastanelerin Gelecekteki Hasta Yoğunluklarının Veri Madenciliği Yöntemleri İle Tahmin Edilmesi, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, Yıl:2012, C:4, S:1, s.101-114.
- Demir, İ., Genç, T., Karaboğa, H.A., Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Altın Rezervinin Holt-Winters Üstel Düzleme Yöntemi ve Yapay Sinir Ağları ile İncelenmesi, Uluslararası Ekonomi, İşletme ve Politika Dergisi, 2018, 2(1), 131-146.
- Çoban, O., Özcan, C.C., Sektörel Açıdan Enerjinin Artan Önemi: Konya İli için Bir Doğalgaz Talep Tahmini Denemesi, Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi 11(22), 85-106, 2011.
- Aydın, M.Ç., Giyim Endüstrisinde Talep Tahmin Yöntemlerinin Uygulanması: Örnek Bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi, Konya, 2017.
- Ündemir, Y.G., Sosyal Güvenliğin Önemli Değişkenlerinin Zaman Serileri Analizi ile Öngörüsü, Sosyal Güvenlik Uzmanlık Tezi, Sosyal Güvenlik Kurumu Başkanlığı, Ankara, 2009.
- Razali S., Rusinam, M.S., Zawawi, N.I., Arbin, N., Forecasting of Water Consumptions Expenditure Using Holt-Winters and ARIMA, IOP Conf. Series, Journal of Physics, Conf. Series 995 (2018)-012041.
- Tikunov, D., Nishimura, T., Traffic Prediction for Mobile Network Using Holt-Winters Exponential Smoothing, 15th International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks, 2017.
- Valakevicius, E., Brazenas, M., Application of the Seasonal Holt-Winters Model to Study Exchange Rate Volatility, Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 2015, 26(4), 384–390.
- Pulat, M., Kocakoç, İ.D., Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalar Kullanarak Çözümünde Çaprazlama Operatörlerinin Örnek Olaylar Bazlı İncelenmesi, Yöneylem Araştırması endüstri Mühendisliği 36. Kongresi, Bornova, Temmuz, 2016.
- Sümer, E., Türker, M., Yüksek Çözünürlüklü Uydu Görüntülerinden Genetik Algoritma Yaklaşımı Kullanılarak Kentsel Binaların Tespiti, Türkiye Ulusal Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği VII. Teknik Sempozyumu (TUFUAB), Trabzon, 23-24 Mayıs, 2013.
- Pakkan, B., Ermiş, M., İnsansız Hava Araçlarının Genetik Algoritma Yöntemiyle Çoklu Hedeflere Planlaması, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, Ocak, 2010, Cilt:4, Sayı:3, (77-84).
- Coşkun, N., Acil Servis Sistemlerinde Yerleşim Problemine Analitik ve Genetik Programlama Yaklaşımları, Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi, Adana, 2007.
- Dündar S., Demiryolu Trafik Kontrolü Probleminin Genetik Algoritmalarla Çözümü, Doktora Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul, 2009.
- Akpinar M., Application of Genetic Algorithm for Optimization of Heat-Transfer Parameters, Sakarya University Journal of Science, 2019, 23(6), doi: https://doi.org/10.16984/saufenbilder.500643.
- Azmi, Nur İntan Liyana Mohd, Parameters Estimation of Holt-Winters Smoothing Method Using Genetic Algorithm, A dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the award of the degree of Master of Science (Mathematics), Universiti Teknologi Malaysia, 2013.
- De Lurgio, S.A., Forecasting Principles and Applications, Irwin/Mc Graw-Hill, Boston, 1998.
- Çetin, E., Yapay Zeka Uygulamaları, Seçkin Yayıncılık, Sayfa 379-420, Ankara, 2016.
- Melanie, M., An Introduction to Genetic Algorithms, 5th ed. London: MIT Press, 1999.
- Haupt, R. L., Haupt, S. E., Practical Genetic Algorithms, 2nd ed. New York, NY, USA: Wiley, 2004.
Toplam 37 adet kaynakça vardır.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Elektrik Mühendisliği |
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 29 Ağustos 2019 |
| Gönderilme Tarihi | 2 Ağustos 2019 |
| Kabul Tarihi | 28 Ağustos 2019 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019Cilt: 2 Sayı: 2 |
Cited By
Simülasyon Yaklaşımıyla Türkiye’de Yenilenebilir Enerjiye Dayalı Elektrik Talebi Öngörüsü
OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi
https://doi.org/10.26466/opus.899204
Effect of the Chaotic Crossover Operator on Breeding Swarms Algorithm
Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences
https://doi.org/10.35377/saucis.04.01.796903
Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences in Applied Sciences and Engineering: An interdisciplinary journal of information science