Enerji talep tahmini için metodoloji geliştirme: 2030 yılı Türkiye örneği
Dünya genelinde çeşitli etkenlerden dolayı her geçen gün elektrik enerjisine olan talep artmaktadır. Artan bu ihtiyacı karşılamak adına geleceğe yönelik verimlilik noktasında plan ve yatırımlara gereksinim vardır. Elektriğin üretimi, iletilmesi, dağıtılması, sistemlerin birbirleri arasındaki entegrasyonu ve üretilen bu enerjinin hangi şebeke bağlantısından tüketiciye ulaştırılması gerektiği düşünüldüğünde güvenilir talep tahminleri önem arz etmektedir. Ülkemize kritik noktalarda fayda sağlayabilmek ve talep tahmini sonucuna farklı bir bakış yaratabilmek adına çalışmada yapay sinir ağları ve çoklu regresyon analizi yöntemleri kullanılarak Türkiye’nin iller bazında 2009-2018 yıllarına ait verileriyle 2030 yılı elektrik enerjisi ihtiyaç tahminleri için senaryolar üretilmiştir. Nüfus, ortalama hane halkı büyüklüğü, eğitim durumu, Gayri Safi Yurtiçi Hâsıla, ihracat, ithalat, sanayi girdi ve elektrik enerji tüketim miktarı modellerde çıktı verisi olarak kullanılmıştır. Modeller ile Türkiye’nin 81 iline ait 2030 yıllı elektrik enerjisi talebinin tahmin performans analizlerinde ortalama %98 mutlak başarı elde edilmiş ve coğrafi bilgi sistemlerinden faydalanılarak sonuç haritaları üzerinde tartışılmıştır.
Developing methodology for energy demand estimation: 2030 year case of Turkey
The demand for electrical energy is increasing day by day due to various factors throughout the world. Plans and investment for productivity in the future are needed to meet this need increasing. Reliable demand estimations are important in matters considered such as electricity generation, transmission, distribution, integration with each other of systems, how much energy in power plants should be produced and the consumer should be delivered from which grid connection the generated energy. Using artificial neural networks and multiple regression analysis methods in the study, scenarios were produced for the 2030 year electrical energy needs estimates with the 2009-2018 year dates in provinces of Turkey to benefit our country at critical points and create a different perspective on the demand estimation result. Population, average household size, education level, gross domestic product, exports, imports, industrial were used as the input data of models and electrical energy consumption were used as the output data of models. An average of %98 absolute success in the models was obtained in estimation performance analysis of the 2030 year electricity energy demand with Turkey’s 81 province. Utilizing geographic information systems was discussed on result maps.
___
- [1] E. Koç ve M.C. Şenel, Dünyada ve Türkiye’de enerji durumu-genel değerlendirme. Mühendis ve Makina, 54(639), 32-44, 2013.
- [2] E. Koç ve K. Kaya, Enerji kaynakları-yenilenebilir enerji durumu.
Mühendis ve Makina, 56(668), 36-47, 2015.
- [3] C. Hamzaçebi ve F. Kutay, Yapay sinir ağları ile Türkiye elektrik
enerjisi tüketiminin 2010 yılına kadar tahmini. Gazi Üniversitesi
Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19(3), 227-233, 2004.
- [4] R. L. Carlson and M. M. Umble, Statistical demand functions for
automobiles and their use for forecasting in an energy crisis. The
Journal of Business, 53(2), 193-204, 1980.
http://dx.doi.org/10.1086/296080.
- [5] E. Gavcar, S. Şen ve A. Aytekin, Türkiye’de kullanılan kağıt-karton
türlerinin talep tahminlerinin belirlenmesi. Turkish Journal of Agriculture
and foresty, 23, 203-211, 1999.
- [6] S. L. Zhou, T. A. McMahon, A. Walton and J. Lewis, Forecasting
operational demand for an urban water supply zone. Journal of
Hydrology, 259(1-4), 189-202, 2002.https://doi.org/10.1016/S0022-
1694(01)00582-0.
- [7] M. Atay, Y. Eroğlu ve S. U. Seçkiner, Yapay sinir ağları ve adaptif
nörobulanık sistemler ile 3. İstanbul Havalimanı talep tahmini ve Türk
Hava Yolları iç hat filo optimizasyonu. Endüstri Mühendisliği Dergisi,
30(2), 141-156, 2019.
- [8] W. E. Griffiths, L. S. Newton and C. J. O’Donnell, Predictive densities
for models with stochastic repressors and inequality constraints:
forecasting local-area wheat yield. International Journal of
Forecasting, 26(2), 397-412, 2010.
- [9] M. Karahan, İstatistiksel tahmin yöntemleri: yapay sinir ağları
metodu ile ürün talep tahmini uygulaması. Doktora tezi, Konya Selçuk
Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Türkiye, 2011.
- [10] Z. Dilaver and L. C. Hunt, Industrial electricity demand for Turkey: a
structural time series analysis. Energy Economics, 33(3), 426-436, 2011.
https://doi.org/ 10.1016/j.eneco.2010.10.001.
- [11] A. Kialashaki and J. R. Reisel, Development and validation of
artificial neural network models of the energy demand in the industrial
sector of the United States. Energy, 76, 749-760, 2014. https://doi.org/
10.1016/j.energy.2014.08.072.
- [12] E. Boltürk, Elektrik talebi tahmininde kullanılan yöntemlerin
karşılaştırılması. Yüksek lisans tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen
Bilimleri Enstitüsü, Türkiye, 2013.
- [13] D. Aydın, Yapay sinir ağları yardımı ile talep tahmin analizi ve deniz
taşımacılığı sektöründe bir uygulama. Yüksek lisans tezi, İstanbul
Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Türkiye, 2012.
- [14] İ. Uygun, Yapay sinir ağları yardımıyla enerji sektöründe talep
tahmini. Yüksek lisans tezi, İstanbul Marmara Üniversitesi Sosyal
Bilimler Enstitüsü, Türkiye, 2015.
- [15] P. Masaebi, Yapay sinir ağları ile İran elektrik tüketim tahmini.
Yüksek lisans tezi, Trabzon Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri
Enstitüsü, Türkiye, 2016.
- [16] H.T. Pao, Comparing linear and nonlinear forecasts for Taiwan’s
electricity consumption. Energy, 31(12), 2129-2141, 2006.
https://doi.org/10.1016/j.energy. 2005.08.010.
- [17] K. Kavaklioglu, H. Ceylan, H. K. Ozturk and O.E. Canyurt, Modeling
and prediction of Turkey’s electricity consumption using Artificial
Neural Networks. Energy Conversion and Management, 50(11), 2719-
2727, 2009. https://doi.org/10.1016/ j.enconman.2009.06.016.
- [18] H. A. Es, F.Y. Kalender ve C. Hamzaçebi, Yapay sinir ağları ile Türkiye
net enerji talep tahmini. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi
Dergisi, 29(3), 495-504, 2014. https://doi.org/10.17341/ gummfd.41725.
- [19] E. Erdogdu, Electricity demand analysis using cointegration and
ARIMA modelling: A case study of Turkey. Energy Policy, 35(2), 1129-1146,
2007. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2006.02.013.
- [20] Ö. Demirel, A. Kakilli ve M. Tektaş, Anfis ve Arma modelleri ile
elektrik enerjisi yük tahmini. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık
Fakültesi Dergisi, 25(3), 601-610, 2010.
- [21] S. Kucukali and K. Baris, Turkey’s short-term gross annual
electricity demand forecast by fuzzy logic approach. Energy Policy,
38(5), 2438-2445, 2010. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2009.12.037.
- [22] V. Bianco, O. Manca and S. Nardini, Electricity consumption
forecasting in Italy using linear regression models. Energy, 34(9), 1413-
1421, 2009. https://doi.org/10.1016/j.energy.2009.06.034.
- [23] K. Kavaklioglu, Modeling and prediction of Turkey’s electricity
consumption using Support Vector Regression. Applied Energy, 88(1),
368-375, 2011.
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2010.07.021.
- [24] Y. Vecihi, Genetik algoritma ile Türkiye net elektrik enerjisi
tüketiminin 2020 yılına kadar tahmini. International Journal of
Engineering Research and Development, 3(2), 37-41, 2011.
- [25] H. K. Ozturk, H. Ceylan, O. E. Canyurt and Arif Hepbasli,
Electricity estimation using genetic Algorithm approach: a case study of Turkey. Energy, 30(7), 1003-1012, 2005. https://doi.org/10.1016/ j.energy.2004.08.008.
- [26] H. A. Amarawickrama and L. C. Hunt, Electricity demand for Sri
Lanka: a time series analysis. Energy, 33(5), 724-739, 2008.
https://doi.org/10.1016/ j.energy .2007.12.008
- [27] F. Gurbuz, C. Ozturk and P. Pardalos, Prediction of electricity energy
consumption of Turkey via artificial bee colony: a case study. Energy
Systems, 4(3), 289-300, 2013.
- [28] International Energy Agency, IEA statistics: World energy
balances overview 2019. http://www.iea.org, Accessed 6 April 2020.
- [29] International Energy Agency, IEA statistics: Key world energy
statistics 2019. http://www.iea.org/statistics/, Accessed 6 April 2020.
- [30] British Petroluem (BP), BP statistical review of world energy
2019. https://www.bp.com/content/dam/bp/ business-
sites/en/global/corporate/pdfs/energy-economics/statistical-
review/bp-statsreview-2019-full-report.pdf, Accessed 6 April 2020.
- [31] Türkiye Petrolleri, 2018 yılı ham petrol ve doğal gaz sektör raporu.
Türkiye Petrolleri Strateji Geliştirme Daire Başkanlığı, Mayıs 2019.
- [32] Organization of the Petroleum Exporting Countries, Energy
demand. https://woo.opec.org/ chapter.php? chapterNr=100,
Accessed 6 April 2020.
- [33] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, Denge tablosu 2017-
2018. https://enerji.gov.tr/enerji-isleri-genel-mudurlugu-denge-
tablolari, Erişilen tarih 8 Nisan 2020.
- [34] The Worlds Bank , https://datatopics.worldbank.org/ “world-
development-indicators/, Accessed 15 December 2020.
- [35] International Energy Agency, https://www.iea.org/, Accessed
15 December 2020.
- [36] Türkiye Elektrik İletim A.Ş., Elektrik enerjisi üretimi-tüketimi-
kayıplar 2017. https://www.teias.gov.tr/tr-TR/turkiye-elektrik-uretim-
iletim-istatistikleri, Erişilen tarih 8 Nisan 2020.
- [37] O. Türkyılmaz ve Y. Bayrak, Türkiye’nin enerji görünümü 2018.
TMMOB Makina Mühendisleri Odası, MMO/691, Ankara.
- [38] Ö. Gültekin, Bursa ili orta dönem elektrik talep tahmini. Yüksek
lisans tezi, Kütahya Dumlupınar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü,
Türkiye, 2009.
- [39] C. Hamzacebi, Forecasting of Turkey’s net electricity energy
consumption on sectoral bases. Energy Policy, 35(3), 2009-2016, 2007.
https://doi.org/10.1016/j. enpol.2006.03.014.
- [40] K. Kavaklioglu, Principal components based robust vector
autoregression prediction of Turkey’s electricity consumption. Energy
Systems, 10(4), 889-910, 2019.
- [41] Z. Mohamed and P. Bodger, Forecasting electricity consumption in
New Zealand using economic and demographic variables. Energy,
30(1), 1833-1843, 2005. https://doi.org/10.1016/j.energy.2004.08.012.
- [42] M. Bilgili, B. Sahin, A. Yasar and E. Simsek, Electric energy
demands of Turkey in residential and industrial sectors. Renewable
and Sustainable Energy Reviews, 16(1), 404-414, 2012.
https://doi.org/10.1016/ j.rs er.2011.08.005.
- [43] F. Kaytez, M. C. Taplamacioglu, E. Cam and F. Hardalac,
Forecasting electricity consumption: A comparison of regression
analysis, neural networks and least squares support vector machines.
Electrical Power and Energy Systems, 67(1), 431-438, 2015. https:// doi
.org/10.1016/j.ijepes.2014.12.036.
- [44] H. Yurtoğlu, Yapay sinir ağları metodolojisi ile öngörü
modellemesi: bazı makroekonomik değişkenler için Türkiye örneği.
DPT-Uzmanlık Tezi, yayın no:DPT:2683, Ekonomik Modeller ve Stratejik
Araştırmalar Genel Müdürlüğü, 2005.
- [45] F. O. Hocaoğlu, K. Kaysal ve A. Kaysal, Yük tahmini için hibrit
(YSA ve regresyon) model. Academic Platform Journal of Engineering
and Science, 3(2), 33-39, 2015.
- [46] F. B. Ünel, Taşınmaz değerleme kriterlerine yönelik coğrafi veri
modelinin geliştirilmesi. Doktora tezi, Konya Selçuk Üniversitesi Fen
Bilimleri Enstitüsü, Türkiye, 2017.
- [47] D. Anderson and G. McNeill, Artificial neural networks
technology. New York: Rome Laboratory, ELIN: A011, 1992.
- [48] C. Lin and P. Hsu, Forecast of non-alcoholic beverage sales in
Taiwan using the grey theory. Asia Pacific Journal of Marketing and
Logistics, 14(4), 3-12, 2002.
- [49] B. C. Ervural, I. U. Sarı ve B. Koçyiğit, Kural tabanlı bulanık
yaklaşımla talep tahmini ve hızlı tüketim sektöründe bir uygulama.
Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24(1), 83-93, 2018.