Türkiye'de EPİAŞ aracılığıyla işletilen ve operasyon süreçlerinden birisi olarak elektrik piyasalarında arza çıkan her birim elektrik için arz ve talep dengesine göre piyasa takas fiyatı oluşmaktadır. Piyasa takas fiyatı saatlik olarak oluşmakta katılımcılara ve halka açık olarak şeffaf platformlarda bildirilmektedir. Bu çalışmada R istatistik paket programı kullanılarak Çoklu Regresyon yöntemi ve Yapay Sinir Ağı modelleri; Eviews paket programı ile ise ARIMA yöntemi kullanılarak geçmiş piyasa fiyatının analizi ve tahmini gerçekleştirilmiştir. Çoklu Regresyon ve Yapay Sinir Ağları yöntemleri ile piyasa fiyatını doğrudan etkileyen etmenler bağımsız değişkenler olarak ele alınmıştır. ARIMA yönteminde ise verinin geçmiş değerleri referans olarak alınarak analizler gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan analiz yöntemleri sonucunda en iyi performansın sırasıyla Yapay Sinir Ağları, Çoklu Regresyon yöntemi ve ARIMA yönteminden elde edildiği belirlenmiştir.
The aim of this study is to determine the factors affecting the market clearing price by the multiple linear regression method. In order to achieve this goal, hourly data for 2019 were obtained from the website of Energy Exchange Istanbul (EXIST). Due to the multiple linear regression analysis assumptions, only January and June data were included in the analysis. The analysis results show that the variables affecting the market clearing price are statistically determined as the amount of natural gas production, the amount of hydroelectric energy, the amount of energy produced in thermal power plants, and the amount of wind energy (only in January) at the significance level of 0.05. Methods with high specificity coefficient, low mean absolute percentage error (MAPE) and mean absolute deviation are known as the methods that adapt to the data better. In this study, artificial neural network method was used along with the multiple linear regression method in order to determine which prediction model fit the data better. Coefficient of determination (R2), mean absolute percentage error, and mean absolute deviation were used to compare the methods. In this study, it can be concluded that the artificial neural network method is a better predictive than the multiple linear regression method due to its high R2 and low MAPE and the mean absolute deviation values.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.