Bir ilin elektrik tüketim verilerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi

Elektrik dağıtım şirketleri, sahip oldukları abonelerine, elektriksel tüketimlerini "Piyasa Yönetim Sistemi" aracılığı bildirmekle yükümlüdür. Elektrik dağıtım şirketleri, ay sonu tüketim değerleri olmayan, yani okuma verisi bulunmayan tüketicilerine, tüketim değerlerini tahmin metotlarıyla bildirmektedirler. Bu tezin amacı, Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu'nun belirlemiş olduğu ve hala kullanılmakta olan tüketim tahminleme metodolojisinin yanı sıra makine öğrenmesi yöntemleri ile tahminleme yapmaktır. Bu çalışmada, makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak, doğrusal regresyon ve uzun-kısa süreli bellek (LSTM) yöntemleriyle, MATLAB ortamında analizler yapılmıştır. Başarı kriteri olarak Kök Ortalama Kare Hatası (Root Mean Square Error, RMSE), kriter olarak belirlenmiş ve kullanılan yöntemlerden en başarılı sonucu doğrusal regresyon analizi yöntemi sağlamıştır. Bu kapsamda yapılan çalışmalar ile doğrusal regresyon, uzun-kısa süreli bellek ve Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu 'nun Tahminleme Metodolojisi yöntemlerinin karşılaştırması yapılmış olup, tutarlı ve başarılı sonuçlar elde edildiği gözlemlenmiştir.