Makine öğrenme ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak elektrik piyasa takas fiyatının tahmini

Piyasa takas fiyatı işlem gören bir varlığın veya malın denge parasal değeridir ve elektrik fiyatlarının hesaplanmasında da önemli bir metriktir. Ülkemizde de firmalar tarafından elektrik fiyatı belirlenirken ve oluşacak fiyat değişimlerinde, piyasa takas fiyatları hesaplanır. Bu çalışmada, saatlik piyasa takas fiyatı verileri kullanılarak bir günlük tahminler yapabilmek amacıyla 24 adet tahminlerden oluşan tahmin modelleri oluşturuldu. Bu tezin temel amacı, makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemlerinden Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayer Perceptron, MLP), Tekrarlayan Nöral Ağ (Recurrent Neural Network, RNN), Konvolüsyonel Sinir Ağı (Convolutional Neural Network, CNN) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memory, LSTM) kullanarak elektriğin piyasa takas fiyatını tahmin etmek ve buna uygun modeller oluşturmaktır. Oluşturulan tahmin modellerin performansı Ortalama Mutlak Yüzde Hata (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) değeri hesaplanarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar, genel olarak Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memory, LSTM) ve Konvolüsyonel Sinir Ağı (Convolutional Neural Network, CNN) tabanlı modellerin diğer yöntemlerden daha iyi performans elde ettiğini göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Makine ve Derin Öğrenme, Tahmin, Piyasa Takas Fiyatı