PYTHON PROGRAMLAMA DİLİNDE REGRESYON, XG BOOST VE YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ELEKTRİK BİRİM FİYAT TAHMİNLEMESİ

Günümüzde teknolojinin gelişimiyle ve ülkelerin büyümesi ile birlikte enerji ihtiyacı hızla artmaktadır. Bu artış ise üretim santrallerinin artışını ve dağıtım, perakende şirketlerinin görev ve sorumluluklarında artışa sebep olmuştur. Günlük, Haftalık ve Aylık bazda perakende şirketleri tüketim öngörülerini belirlemektedir ve taleplerini system işletmecisi EPİAŞ üzerinden tüketim talebinde bulunur. Bunun yanı sıra üretim şirketleri ise üretebileceği potansiyel elektrik tahminlemesini aynı sistem üzerinden oluşturur. Gün Öncesi Piyasasında Arz ve taleplerin eşleşmesi ile birlikte bir sonraki gün için PTF olarak adlandırılan “Piyasa Takas Fiyatı” belirlenir. Bu çalışmada Makine Öğrenmesi yötemleri kullanılarak elektrik birim fiyatı olan PTF fiyatının tahminlemesi yapılacaktır.

Erişime Açık
Görüntülenme
1
08.03.2024 tarihinden bu yana
İndirme
1
08.03.2024 tarihinden bu yana
Son Erişim Tarihi
17 Nisan 2024 17:05
Google Kontrol
Tıklayınız
Tam Metin
Tam Metin İndirmek için tıklayın Ön izleme
Detaylı Görünüm
Eser Adı
(dc.title)
PYTHON PROGRAMLAMA DİLİNDE REGRESYON, XG BOOST VE YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ELEKTRİK BİRİM FİYAT TAHMİNLEMESİ
Eser Sahibi
(dc.contributor.author)
İLKNUR CEREN COŞKUN
Tez Danışmanı
(dc.contributor.advisor)
VAHİDE BULUT
Yayıncı
(dc.publisher)
İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Tür
(dc.type)
Diğer
Özet
(dc.description.abstract)
Günümüzde teknolojinin gelişimiyle ve ülkelerin büyümesi ile birlikte enerji ihtiyacı hızla artmaktadır. Bu artış ise üretim santrallerinin artışını ve dağıtım, perakende şirketlerinin görev ve sorumluluklarında artışa sebep olmuştur. Günlük, Haftalık ve Aylık bazda perakende şirketleri tüketim öngörülerini belirlemektedir ve taleplerini system işletmecisi EPİAŞ üzerinden tüketim talebinde bulunur. Bunun yanı sıra üretim şirketleri ise üretebileceği potansiyel elektrik tahminlemesini aynı sistem üzerinden oluşturur. Gün Öncesi Piyasasında Arz ve taleplerin eşleşmesi ile birlikte bir sonraki gün için PTF olarak adlandırılan “Piyasa Takas Fiyatı” belirlenir. Bu çalışmada Makine Öğrenmesi yötemleri kullanılarak elektrik birim fiyatı olan PTF fiyatının tahminlemesi yapılacaktır.
Kayıt Giriş Tarihi
(dc.date.accessioned)
2024-03-08
Açık Erişim Tarihi
(dc.date.available)
2024-03-08
Yayın Tarihi
(dc.date.issued)
2024
Tek Biçim Adres
(dc.identifier.uri)
https://hdl.handle.net/11469/3921
Yayın Dili
(dc.language.iso)
tr
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Elektrik
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Elektrik Üretim
Haklar
(dc.rights)
Open access
Analizler
Yayın Görüntülenme
Yayın Görüntülenme
Erişilen ülkeler
Erişilen şehirler
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms