Akademik Veri Yönetim Sistemi
Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, cilt.23, sa.67, ss.93-105, 2021 (Hakemli Dergi)
Türkiye Elektrik Piyasası geçmişten günümüze kadar birçok süreç değişikliğine uğramıştır. Bu değişimler sonucunda elektrik piyasası saatlik oluşan enerjiyi bu alandaki paydaşlarına, serbest tüketici sözleşmelerine ilaveten ertesi gün için enerji satış ve alış yapma durumu sağlayarak, paydaşların kendi durumlarını stabil durumda tutmaları adına takip ettiği bir yöntem kurulmuştur. Bu sisteme Gün Öncesi Piyasası (GÖP) denilmektedir ve burada belirlenen fiyata da Piyasa Takas Fiyatı (PTF) denilmektedir. Bu çalışmada yapay zekânın alt dallarından biri olan yapay sinir ağları ile piyasa takas fiyatı tahmini yapılmıştır. Projede bağımsız parametre olarak 10 adet özellik kullanılmıştır. Sinir ağlarında farklı modeller oluşturulmuş ve en iyi sonuç araştırılmıştır. Farklı modellerde farklı ara katmanlar kullanılmıştır. Doğruluk kıstası olarak da MPE kullanılmış ve 0.10 değeri elde edilmiştir.
Turkey Electricity Market has undergone many changes to the present process in the past. As a result of these changes, the electricity market has created a method that the hourly energy is followed by the stakeholders in this field in order to keep their own status stable by providing energy sales and purchases for the next day in addition to the free consumer contracts. This system is called Pre Day Market (PDM) and the price determined here is called Market Clearing Price (MCP). In this study, the market clearing price estimation was made with artificial neural networks, one of the sub-branches of artificial intelligence. In the project, 10 features were used as independent parameters. Different models have been created in neural networks and the best result has been investigated. Different intermediate layers are used in different models. MPE was used as the criterion of accuracy and 0.10 was obtained.