Gelecek dönemlere ait Türkiye elektrik tüketimi tahmininde yapay sinir ağları modelinin kullanılması

Dünya genelinde en çok ihtiyaç duyulan enerji türlerinden biri elektrik enerjisidir. Günlük yaşamımızın her noktasında elektrik enerjisine duyulan ihtiyacı görmekteyiz. Ulaşım, tıp, iletişim, sanayi, teknoloji gibi birçok alanda elektrik enerjisi insanlar için vazgeçilmez bir ihtiyaç olarak karşımıza çıkmaktadır. T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı verilerine göre Türkiye elektrik tüketimi 2017 yılında 249 milyar kWh iken 2018 yılında 254 milyar kWh olarak büyük bir artış göstermiştir. Elektrik enerjisine duyulan ihtiyacın sürekli artması, elektriğin depolanamaması, elektriğin üretildiği an tüketilmesi gerekliliği gibi nedenlerden dolayı arz-talep dengesinin sağlaması gerekmektedir. Sürekli olarak artan bu talebin karşılanamaması ekonomik açıdan ülkelere problem yaratmaktadır. Bu talep etkin bir talep tahmin yöntemi ile desteklenmelidir. Elektrik piyasasında elektrik arzının talebi karşılaması için gerekli stratejik hedefler, planlama ve taktik kararların alınması önemli rol oynamaktadır. Ülkemizin ekonomi, refah seviyesi, üretim, teknoloji, sanayi gibi önemli unsurların artışı için elektrik tüketim tahminini yapmak oldukça önem arz etmektedir. Enerji arzının talepten çok düşük olması durumunda refah seviyesi düşecek, ekonomik krizlerin riski artacak, üretim ve diğer alanlarda problemler ortaya çıkacaktır. Çok düşük olmasının yanı sıra çok yüksek olması da elektrik enerjisinin israfına neden olacaktır. Bundan dolayı gerçek değere yakın talep tahmin değeri bulmak oldukça önemlidir. Son zamanlarda makine öğrenmesinin gelişimiyle birlikte geleneksel talep tahmini yöntemleri yerini yapay sinir ağlarına bırakmıştır. Yapılan çalışmada nicel tahmin metotlarından yapay sinir ağları yöntemi ile gelecek döneme ait elektrik tüketim miktarı tahmin edilmeye çalışılmıştır. Yapay sinir ağlarının özellikleri, yapısı, modelleri, avantaj ve dezavantajları detaylı olarak incelenmiştir. Daha önceden yapılan çalışmalara göre elektrik tüketimini etkileyen faktörler olarak nüfus, elektrik üretim miktarı, trafo sayısı, gayrisafi yurtiçi hasıla (GSYİH) ve elektrik enerjisine yapılan yatırım olarak belirlenmiştir. Bu ii faktörler çalışmada yapay sinir ağının değişkenleri olarak kullanılmıştır. Öncelikle tahmin edilmek istenen senenin değişkenleri Holt metodu ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Holt metodu için Excel programı kullanılmıştır. Daha sonra verilerin büyüme oranları bulunarak ağın daha rahat öğrenmesine ortam hazırlanmıştır. Elde edilen veriler D_Min_Max normalizasyon yöntemiyle normalize edilerek 0,1-0,9 aralığından oluşan veri seti elde edilmiştir. Yapay sinir ağları yöntemi MATLAB R2018a programı kullanılarak uygulanmıştır. Uygulamada yapay sinir ağlarında en çok kullanılan model olan çok katmanlı algılayıcı modeli kullanılmıştır. Yapıda öğrenme kuralı olarak delta öğrenme kuralı, transfer fonksiyonu olarak sigmoid fonksiyonu, performans ölçümü olarak MSE yani hataların karelerinin toplamının ortalaması kullanılmıştır. Çalışma sonucunda yapay sinir ağları gerçek değere oldukça yakın tahmin değeri üretmiştir. Tahmin edilen değerin 0,999308677 doğrulukta gerçek değere yakın olduğu görülmüştür. Gelecek dönemlere ait elektrik tüketimi tahmini ve benzer çalışmaların tahmini için uygun bir model olduğu gözlemlenmiştir.