Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2014
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MUSTAFA YAVUZDEMİR
Danışman: FAZIL GÖKGÖZ
Özet:Hızlı ekonomik büyüme ile birlikte elektrik talebi de önemli derecede artış göstermektedir. Sürdürülebilir ekonomik büyüme ve kalkınma için sürekli ve yeterli elektrik arzı çok önemlidir. Diğer taraftan elektrik enerjisinin günümüz teknolojileri ile ekonomik olarak depolanamaması ve üretildiği anda tüketilmesi gereken yapısı nedeniyle elektrik talep tahminlerinin doğru bir şekilde yapılması elektrik arz ve talebinin karşılanması için büyük önem arz etmektedir. Son yıllarda Dünya’daki en büyük ekonomik büyüme oranlarından birine sahip olan Türkiye’nin de elektrik talep tahminlerine diğer pek çok ülkeden daha fazla önem göstermesi gerekmektedir.Elektrik talebi büyüme oranının gayri safi yurtiçi hasıla ile yüksek ilişkisi olduğu bilinmektedir. Bu nedenle, bu ampirik çalışmada birden çok parametre içeren diğer elektrik talep tahmin yöntemlerinin aksine sadece satın alma gücü paritesine göre belirlenmiş gayri safi yurtiçi hasıla verileri Türkiye’nin kısa dönem brüt yıllık elektrik talebinin tahmin edilmesinde kullanılmıştır. Zaman serisi, regresyon ve bulanık mantık adıyla bilinen üç adet matematiksek yöntemle yapılan tahminler mutlak bağıl hata oranlarına göre karşılaştırılmıştır. Mutlak bağıl hata oranlarına göre, eldeki verilerle zaman serisi modelinin Türkiye’nin brüt yıllık elektrik talep tahmininde diğer iki yönteme göre daha iyi performans gösterdiği sonucuna ulaşılmıştır. Bu bağlamda, trend analizi, bulanık mantık ve regresyon gibi yöntemlerin Türkiye’nin elektrik talep tahminin de kullanılabileceği ve elektrik piyasasındaki karar vericilere önemli bilgi sağlayabileceği değerlendirilmiştir.AbstractWith rapid economic growth the demand for electricity is increasing significantly. In order to have sustainable economic growth, continuous and adequate power supply is crucial. On the other hand, since electricity cannot be stored economically and has a characteristic of coincidence of generation and consumption, forecasting electricity demand accurately is very important in order to balance supply and demand. Turkey which is an emerging country with one of the most rapid economic growth rate in the World has to consider electricity demand forecasting more than any other country.It is known that the electricity demand growth rate and gross domestic product (GSYH) growth rate are highly correlated. Therefore, in this empirical study, unlike many other forecasting models for electricity demand, which usually includes more than one parameter, only GSYH based on purchasing power parity is used in order to estimate gross annual electricity demand of Turkey. The results of three different mathematical methods, namely; time series, regression and fuzzy logic are compared according to the absolute relative errors. Based on the absolute relative errors, we conclude that time series model has better forecasting performance than the other two methods for estimating gross annual electricity demand of Turkey based on the available data. In this regard, it can be concluded that the models include trend analyses and fuzzy logic approaches could give significant results in estimating the electricity demand of Turkey and would provide crucial information for decision makers in electricity market.