Arıma ve XGBoost modelleri ile elektrik talep tahmini

Elektrik enerjisi toplumun her alanda ihtiyaç duyduğu ikincil enerji gruplarında bulunan bir enerji türüdür. Elektrik enerjisi, teknolojik gelişmeler doğrultusunda farklı alanlarda daha yaygın bir şekilde kullanılabilir hale gelmektedir. Elektrik enerjisinin artan ihtiyaçları karşılayabilecek şekilde üretilip, doğru zamanda doğru şekilde kullanıcılara aktarılması, oldukça önemli bir problemdir. Bu çalışmada geçmiş elektrik verileri kullanılarak kısa vadeli elektrik talep tahmini yapılmıştır. Tahminlemede ARIMA ve XGBoost modelleri kullanılmıştır. Avustralya'nın Victoria eyaletinin 2000 yılından 2019 yılına kadar alınmış yarım saatlik elektrik talep verileri kullanılmıştır. Sadece ocak ayının ilk haftasının tahminlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla bu verilerin sadece yılın ilk haftası kullanılmış, bu şekilde tüm modeller kısa vadeli tahminleme performansı karşılaştırılmıştır. ARIMA modelinin parametreleri belirlenirken ACF ve PACF grafiklerinden faydalanılmış ve ARIMA modeli oluşturulmuştur. XGBoost modelinin parametreleri ise karşılaştırılarak seçilmiştir. XGBoost modelinin eğitimi için zaman bilgisi ayrılarak bir parametre seti oluşturulmuş ve sonrasında bu çalışmaya özgü üretilmiş parametreler eklenmiş ve tüm modellerin karşılaştırılması yapılmıştır. Sonuç olarak görülmüştür ki, ARIMA ve XGBoost modelleri ilk kıyaslandığında benzer sonuçlar vermektedir. Ancak eklediğimiz parametrelerin XGBoost modelinin doğrulunu kayda değer şekilde arttırdığı ve istatistiksel yaklaşımdan daha iyi sonuçlar aldığı görülmektedir. MAPE değeri 0.10'dan 0.05'e düşürülmüş hata azaltılmıştır. Bu yaklaşımla yapay zekâ modellerine, verinin durumu gözetilerek, eklenecek parametreler ile doğruluğunun arttırılabileceği anlaşılmaktadır. Gelecek çalışmalar için zaman serisinden elde edilen parametreler dışında, sıcaklık, nüfus gibi dış etmenlerinde eklenip aynı etmenlerle yapay zekâ ve istatistiksel modellerin karşılaştırılması yapılabilir.