Forecasting methods for demand management

Büyüme ve gelişmedeki artışla birlikte enerji sektörü dünyadaki en önemli sektörlerden biri haline geldi, bu nedenle çoğu ülke enerji sektörünü iyileştirmek ve başarılı bir gelecek politikası oluşturmak için yarışa girdi. Bu çalışma, karar vermede yardımcı olmak için istatistiksel teknikleri (Holt-Winters ve Box-Jenkins) kullanarak Türkiye'deki elektrik talebini tahmin etmek için modeller oluşturmayı amaçlamaktadır. İstatistiksel modellere uyması için iki zaman serisini (yıllık ve mevsimlik zaman serileri) kullanıyorum. Bu modellerin çoğu yüksek doğruluk oranına sahiptir, ancak yıllık zaman serilerini tahmin etmek için en iyi model, Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) 'nin% 2.518 olduğu ve mevsimsel zaman serilerini tahmin etmek için en iyi model olan SARIMA (2) olan ARIMA (0,2,1)' dır. 1,2) X (1,1,1) MAPE% 2.131 idi. Bu modellerden elde edilen nihai sonuçlar, Aralık 2021'de talebin mevsimsel zaman serileri için 28307 (GW / s) ve 2027'deki talebin 398313 (GW / s) olduğu yerlerde elektrik talebinde bir artış olduğunu göstermektedir. Bu nedenle, talebi karşılamak için elektrik üretimi önümüzdeki dönemde artırılmalıdır.