Yük Tahmini Yöntemleri Ve Çukurova Elektrik Aş., Kepez Elektrik T.a.ş. Bölgelerine Uygulanması

Abstract

Bu çalışmada, istatistiksel metodlar ve yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak ÇEAŞ ve KEPEZ Elek. T.A.Ş. Bölgelerinin uzun dönem enerji ve puant güç tahmiminleri yapılmıştır. Enerji tahminleri için önce bağımsız parametre tahminleri yapılmış; buradan geşmiş yıllara ait enerji değerleri kullanılarak regresyon analizi ve çeşitli zaman fonksiyonları ile bölgenin 2020 yılına kadar yük tahmini yapılmıştır. Ayrıca enerji tahminleri çeşitli ağ yapıları ve öğrenme algoritmaları kullanılarak yapay sinir ağları ile bulunmuştur. ÇEAŞ ve KEPEZ Elek. T.A.Ş. sistem puant güçleri ve trafo merkezlerinin puant güce katkı tahminleri, zaman fonksiyonları ve ortalama kullanım saatine bağlı olarak 2020 yılına kadar bulunmuştur. Farklı yöntemlerle elde edilen sonuçların uyumu ve önümüzdeki 20 yıl için Türkiye için öngörülen yıllık artış yüzdeleri dikkate alındığında, bölgeler için yapılan tahminler iyi sonuçlar vermektedir.

In this study statistical methods and artificial neural networks are applied to long term load forecasting for CEAS and KEPEZ Elek. T.A.S. regions. First, independent variables are forecasted. These variables and historical energy data are used in regression analyses and time funcitons for load forecasts of regions up to year 2020. Also, loads are forecasted using different learning algorithms and networks by artificial neural networks. CEAS and KEPEZ Elek. T.A.S. peak power and transformer units power forecasts are made by time functions and average usage time, up to year 2020. The comparison of results obtained from different methods with, each other and the expected annual energy increment for Turkey up to year 2020, was in a good agreement.