- Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
- Vol: 9 Issue: 2
- ELECTRICITY PRICE FORECASTING IN TURKISH DAY-AHEAD MARKET VIA DEEP LEARNING TECHNIQUES
ELECTRICITY PRICE FORECASTING IN TURKISH DAY-AHEAD MARKET VIA DEEP LEARNING TECHNIQUES
Authors : Arif Arifoğlu, Tuğrul Kandemir
Pages : 1433-1458
Doi:10.30798/makuiibf.1097686
View : 7 | Download : 2
Publication Date : 2022-07-29
Article Type : Research
Abstract :Gün Öncesi Piyasası, elektrik piyasası katılımcılarına gerçek zamandan bir gün öncesinde ticaret yapma imkânı sunan bir piyasadır. Gün Öncesi Piyasasında her saat için ayrı bir Piyasa Takas Fiyatı oluşturulmaktadır. Bu çalışmada, saatlik Piyasa Takas Fiyatının derin öğrenme teknikleri kullanılarak tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda MLP, CNN, LSTM ve GRU modelleri ile 24 saatlik Piyasa Takas Fiyatı tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, LSTM 8,15 MAPE değeri ile en iyi ortalama tahmin performansına sahip olmuştur. LSTM’i 8,44 MAPE değeri ile MLP, 8,72 MAPE değeri ile GRU ve 9,27 MAPE değeri ile CNN takip izlemiştir. Bu çalışmada kullanılan meteorolojik değişkenler için yenilebilir kaynaklarla üretim yapan santrallerin yoğun olduğu iller seçilmiştir. Yenilenebilir kaynaklarla elektrik üretimine olan eğilimin gelecekte daha da artması beklenmektedir. Bu bağlamda, piyasa katılımcıları için elektrik fiyat tahmininde bu kaynaklarla gerçekleşen üretimi etkileyebilecek faktörlerin göz önüne alınmasının önemli olduğu düşünülmektedir.Keywords : Gün Öncesi Piyasası, Fiyat Tahmini, Piyasa Takas Fiyatı, Derin Öğrenme