| Popis: |
Elektrik enerjisinin son kullanıcı fiyatının belirlenmesinde özellikle ikili anlaşmalar yoluyla ortaya çıkan fiyat bilgisi etkili olmaktadır. Ancak piyasa fiyatının belirlenmesi tamamen spot piyasada (gün öncesi ve gerçek zamanlı dengeleme piyasaları) gerçekleşmektedir. Bu bağlamda gün öncesi piyasası fiyatları temel birer gösterge niteliğindedir ve ikili anlaşmaların fiyatlarının belirlenmesinden yatırım kararlarının alınmasında kadar birçok konuda referans teşkil etmektedir. Özellikle gün öncesi piyasasına aktif olarak katılıp alış ve satış teklifi veren şirketler için gün öncesi piyasası fiyatının güvenilir şekilde tahmin edilebilmesi büyük önem arz etmektedir. Fiyat tahmini araştırmalarında yapay sinir ağları sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Bu çalışmada, yapay sinir ağları yöntemiyle Türkiye elektrik piyasasında oluşan sistem gün öncesi fiyatları tahmin edilmektedir. Bu tahmini belirlemek üzere farklı yapay sinir ağları konfigürasyonları denenmiş ve hata oranı üzerinden performans analizleri yapılmıştır. Böylece, gün öncesi elektrik piyasası fiyatlarını en iyi kestirebilen ağ topolojileri ve parametreleri belirlenerek uygun konfigürasyona ulaşılmaya çalışılmıştır.Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Türkiye Elektrik Piyasası, Dengeleme ve Uzla?tırma Piyasası, Sistem Gün Öncesi Fiyatı, Çok Katmanlı Ağ, Ortalama Mutlak Yüzde Hata. On determination of end-user electricity energy price, mostly price information coming from bilateral contracts is effective. However, market price of electricity is mainly determined in the spot market (day-ahead and real-time balancing markets). In this regard, day-ahead market prices are basic indicators and used as a reference in many cases from determination of bilateral contract prices to investment decisions. Specifically, for companies that actively participate in the day-ahead market via purchase and sale bids, reliable forecasting of day-ahead market prices is vital. Artificial neural network is a frequently used method in price forecasting researches. In this study, day-ahead prices in Turkish electricity market are forecasted using artificial neural networks method. In this context, different artificial neural network configurations are examined and performance analyses are made based on error rate. Hence, it is tried to determine best network topologies & parameters for estimation of day-ahead electricity market prices, and reach a suitable configuration.Key Words: Artificial Neural Networks, Turkish Electricity Market, Balancing and Settlement Market, the Day Ahead Price, Multilayer Network, Mean Absolute Percentage Error. 98 |
