Derin öğrenme tabanlı elektrik dağıtım trafo merkezlerinde yük tahmini: Azerbaycan örneği

Elektrik enerjisi, çeşitli üretim santrallerinde üretilen, dağıtım hatları ile yerleşim veya sanayilere aktarılabilen ama kontrollü bir şekilde depolanmayan enerji kaynağıdır. Gelişmekte olan teknolojiliden, ağır sanayiden ve artar nüfustan dolayı genellikle tüm enerjiye bağımlılığımız arttığı gibi elektrik enerjisinde bağımlılığımız artmaktadır. Bundan kaynaklı olarak tüm dünyada ve ülkemizde elektrik enerjisi üretimini artırmağa çalışmaktadır. Enerji üretimi arttıkça ise bazı gerekli olan üretim kaynakları ise aynı oranda düşmektedir. Bundan dolayı enerji dağıtım ve iletim akıllı sayaçlar anlık takibi yapılarak arz talep dengesini anlık izleme imkânı veren akıllı şebekeler mevcuttur. Elektrik enerjisi tüketiminin artışıyla birlikte, tasarruflu enerji kullanımını teşvik etmek, enerji dağıtımı ve iletimi sırasında meydana gelen kayıpları azaltmak için gerekli önlemleri almak büyük önem taşır. Enerjiyi verimli kullanabilmek için kullanılan yöntemlerden biri de enerji talebinin önceden tahmin edilmesidir. Çeşitli yöntemler arasında özellikle kısa dönemli enerji tahmini önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, Azerbaycan'da Şirvan bölgesin de yer alan bir indireme ve altı trafo merkezin akıllı sayaçlarla her 15 dk okunan tüketim verileri ve ayrıca hava durumu verileri kullanılarak derin öğrenme tabanlı bir tüketim tahmin modeli geliştirilmiştir. Böylelikle derin öğrenme tabanlı modeli daha iyi bir performans sağlanmıştır. Her trafo ve bir indirgeme merkezi için ayrı modeller geliştirilmiş olup, %93 üzerin de bir başarı elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Derin Öğrenme, Trafo Merkezleri Elektrik Tahmini, Yapay Sinir Ağları, Yinelemeli Sinir Ağları