Fatih Kölmek. ICCI Uluslararası Enerji ve Çevre Fuarı ve Konferansı 25 Nisan 2012, İstanbul, Türkiye

Transkript

1 Fatih Kölmek ICCI Uluslararası Enerji ve Çevre Fuarı ve Konferansı 25 Nisan 2012, İstanbul, Türkiye

2 Türkiye Elektrik Piyasası Dengeleme ve Uzlaştırma Mekanizması Fiyat Tahmin Modelleri Yapay Sinir Ağı Uygulaması Sonuç 2

3 Kurulu Güç (Mart 2012 itibariyle) 1792,7; 3% 117,4; 0% Kurulu Güç 53.6 GW Yenilenebilir 36 % Termik 64 % 17359,3; 33% Tüketim (2011) TWh 114,2; 0% 34179,1; 64% Üretim (2011) TWh Yenilenebilir 26 % Termik 74 % Puant Yük (2011) MW Thermal Geothermal Hydro Wind Other Renew. Yenilenebilir K. Güç (MW) Rüzgar K. Güç (MW) HES K. Güç (MW) 25000, , , ,0 5000,0 0,0 2000,0 1800,0 1600,0 1400,0 1200,0 1000,0 800,0 600,0 400,0 200,0 0, , , , , , , , , ,

4 EÜAŞ Yİ-YİD-İHD Serbest Üretim Şirketleri Otoprodüktörler TETAŞ Toptan Satış Şirketleri (Özel) TEİAŞ (İletim, Piyasa & Sistem İşletimi) Dağıtım & Perakende Satış Şirketleri Dengeleme ve Uzlaştırma Mekanizması Serbest Olmayan Tüketiciler Serbest Tüketiciler İkili Anlaşmalar Piyasası + Spot Piyasa Serbest tüketici limiti 2012 için 25 MWh/yıl (piyasa açıklığı: 78 %) Perakende Ayrışımı: 2013 İthalat İhracat İthalat 4

5 İlk Aşama Dengeleme Mekanizması Aylık 3 Zamanlı Uzlaştırma İkinci Aşama Gün Öncesi Planlama Dengeleme Güç Piyasası Saatlik Uzlaştırma Nihai Yapı Gün Öncesi Piyasası Dengeleme Güç Piyasası Saatlik Uzlaştırma Talep Tarafı Katılımı Piyasa Ayrışımı Ağu 2006 Kasım 2009 Ara 2009 Kas 2011 Ara Gün Öncesi Piyasası: Bir gün önceden katılımcıların kendilerini dengelemelerine imkan tanımak ve sistem işletmecisine dengelenmiş bir sistem teslim etmek Dengeleme Güç Piyasası: Arz ve talebin gerçek zamanda dengelenmesi 5

6 Üretici İkili Anlaşmalar (taraflar arasında) Kimle? Toptan Satıcı Perakende Satıcı Serbest Tüketici Toptan Satıcı Perakende Satıcı Havuz (miktar ve fiyat teklifleri) Nerede? Gün Öncesi Piyasası Gerçek Zamanlı Dengeleme Piyasası 6

7 Fiyat (TL/MWh) Amaca bağlı olarak kısa (saatlik) veya uzun (haftalık, aylık) dönemli fiyat tahminleri yapılabilir Piyasa fiyatları aynı gün içerisinde bile fazlasıyla değişken, bu durum tahminlerin başarısını zorluyor SGÖF TL/MWh (1 Aralık Aralık 2011) Saatlik SGOF ler 7

8 Fiyat tahmin modellerinde piyasa dengesi yaklaşımından yapay sinir ağlarına (YSA) kadar geniş bir yelpaze var Ekonometrik modeller üzerine yapılan çalışmalar daha yaygın Yapılan çalışmalarda; talep, yakıt dağılımı ve fiyatları, vadeli işlem piyasasındaki fiyatlar, sıcaklık, yağış, vb. dışsal değişkenlerin de kullanıldığı modeller sadece geçmiş dönem fiyatlarını kullanan modellere göre daha başarılı Fiyatların aşırı değişkenliğine rağmen, % 10 un altında haftalık ortalama mutlak yüzde hata (WMAPE) değerlerine ulaşmak mümkün 8

9 YSA, beynin öğrenme şeklini taklit ederek sistem modellemesi ve gerektiğinde ileriye dönük kestirimler yapmak üzere kullanılan bir yöntemdir. Temel işlem birimleri olan nöronlardan (sinir hücreleri) kurulu bir ağ oluşturularak bu ağın küçük bir beyin gibi davranması ve öğrenmesi sağlanır. Oluşturulan ağ, bir eğitim seti ile öğrenmeye tabi tutulur ve sonrasında daha önce görmediği benzer bir şeyi tanıması beklenir. 9

10 YSA lar karmaşık ve doğrusal olmayan ilişkileri öğrenmede başarılı Bu alanda yapılan çalışmalardan bazıları: Canejo, et al. (2005) : Geçmiş fiyatlar ARIMA dan kötü Pino, et al. (2008) : Geçmiş fiyatlar ARIMA dan kötü Chogumaira and Hiyama (2008) : Geçmiş fiyatlar + talep % 8 WMAPE Singal and Swarup (2011) : Geçmiş fiyatlar + talep + talep(-1) + gün ve saat bilgisi Uç değerler haricinde gayet başarılı 10

11 Çalışmada kullanılan model 5 nörondan oluşan tek katmanlı bir YSA Girdi olarak geçmiş dönem yük (tüketim) tahmin planını (YTP) ve saatlik gün öncesi fiyatını (SGÖF) kullanmaktadır. Modelin çıktısı ise ertesi gün oluşması planlanan saatlik gün öncesi fiyatlarıdır (SGÖF) Bir sonraki güne ait SGÖF ler, son 7 gün içerisindeki aynı saate ait YTP ve SGÖF değerleri ile tahmin edilmektedir Eğitim seti 1 Aralık Ekim 2011 tarihleri arasındaki verileri kapsamaktadır ve Kasım 2011 boyunca oluşan saatlik SGÖF ler tahmin edilmiştir 11

12 Fiyat (TL/MWh) 600 Kasım 2011 için SGÖF tahmin sonuçları Tahmini SGOF Gercek SGOF Hafta Hata (%) 16,15 17,89 13,53 5, X: 341 Y: 129 X: 412 Y: 120 X: Y: Saat 12

13 Fiyat (TL/MWh) Kasım 2011 için SGÖF modeli sonuçları (girdilere son 3 saat SGÖF değerleri eklenince) Hafta Hata (%) 13,71 11,29 7,96 4,95 Tahmini SGOF Gercek SGOF X: 714 Y: X: 714 Y: X: 87 Y: Saat 13

14 Saatlik fiyat tahmininde aşırı değişkenlik (volatilite) büyük bir problem YSA modeli güvenilir tahminler yapabiliyor: WMAPE ~ 6 % Yüksek ve düşük uç değerlerde modelin tahminleri kötüleşiyor Modelleme açısından; son birkaç saate ait fiyat verisi bir sonraki saatin fiyat tahminini belirgin şekilde iyileştiriyor Girdi setinde iyileştirmeler yapılabilirse (daha fazla veri paylaşımı) tahminlerin daha da başarılı olması mümkün 14

15 Conejo, A.J., Plazas, M.A., Espinola, R., Molina, A.B. Day-ahead Electricity Price Forecasting Using the Wavelet Transform and ARIMA Models IEEE Transactions on Power Systems 20 (2), pp , Pino, R., Parreno, J., Gomez, A., Priore, P. Forecasting Next Day Price of Electricity in the Spanish Electricity Market Using Artificial Neural Networks Engineering Applications of Artificial Intelligence 21, pp , Chogumaira, E. ve Hiyama, T. Estimation of Short-Term Wholesale Electricity Prices Using A Combination of Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic The International Conference on Electrical Engineering 2008, No. O-184. Singal, D. and Swarup, K. S. Electricity Price Forecasting Using Artificial Neural Networks Electrical Power and Energy Systems 33, pp ,

16 Fatih Kölmek E-posta : fatihkolmek[at]gmail.com 16