Covid-19 pandemisinin oluşturduğu davranış değişikliklerinin elektrik tüketimleri ve fider yükleri üzerindeki etkisi: bir elektrik dağıtım fideri üzerinde vaka çalışması

Öz

Aralık 2019’da Çin’in Hubey eyaletinin Wuhan kentinde ortaya çıkan COVİD-19 (Sars CoV-2) virüsü kısa sürede tüm dünyayı etkisi altına almış ve Dünya Sağlık Örgütü (WHO) tarafından 11 Mart 2020 tarihi itibariyle küresel salgın ilan edilmiştir. Bu tarihten sonra virüsün yayılımı önlemek için tüm dünyada kapanma tedbirleri uygulanmaya başlanmıştır. Getirilen tedbirler nedeniyle elektrik enerjisi tüketiminde önceki yıllara göre değişimler yaşanmıştır. Kısıtlamaların insan hayatını en çok etkilediği 2020 yılı Mart, Nisan ve Mayıs aylarında tüm dünyada enerji talebinde dinamik değişimler meydana gelmiştir. Bu durum uluslararası enerji piyasalarını, enerji üretimi ve şebeke yük planlamalarını etkilemiştir. Türkiye’de toplam elektrik tüketimi bir önceki yıla göre artmasına rağmen ticarethane tarifesindeki tüketimlerde azalış meydana gelmiştir. Bu çalışmada, Türkiye ve İzmir ilinin elektrik tüketimlerinin tarifeler özelinde zamana bağlı olarak analizi yapılarak COVİD-19 salgınının elektrik tüketimi üzerindeki etkileri incelenmiştir. COVİD-19’un elektrik dağıtım şebekeleri üzerindeki etkisini görmek için ise bir elektrik dağıtım fideri üzerinde vaka çalışması yapılmıştır. Vaka çalışması için abone yoğunluğunun %99’u mesken ve ticarethane tarife grubunda yer alan bir elektrik dağıtım fideri seçilmiştir. Fider için 2018, 2019 ve 2020 yılı verilerine göre yapay sinir ağları makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak yük tahmini yapılmıştır. Yapılan yük tahmin çalışmasında, verilerin %75’i öğrenme için, %25’i ise test için seçilmiştir. Çalışma sonucunda 2020 yılı gerçek ve tahmin yük verileri karşılaştırılmıştır. COVİD-19 pandemisinin bir elektrik dağıtım fiderinin yükü üzerindeki etkileri incelenmiştir. Çalışmada, yük tahmininin en iyi performans değerleri mse, 0.0024 ve R2 , 0.83 olarak bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler

• COVİD-19
• Yük tahmini
• Elektrik dağıtım şebekesi
• Yapay sinir ağları

The effect of behavior changes caused by the covid-19 pandemic on electricity consumptions and feeder loads: a case study on an electricity distribution feeder

Abstract

The COVID-19 (Sars CoV-2) virus, which emerged in Wuhan city of Hubei province of China in December 2019, affected the whole world in a short time and was declared a global epidemic by the World Health Organization (WHO) as of March 11, 2020. After this date, closure measures have been implemented all over the world to prevent the spread of the virus. Due to the provisionstaken, there have been changes in electrical energy consumption compared to previous years. In March, April and May 2020, when the restrictions affected human life the most, dynamic changes occurred in energy demand all over the world. This has affected international energy markets, energy production and grid load planning. Although the total electricity consumption in Turkey increased compared to the previous year, there was a decrease in the consumption in the commercial tariff. In this study, the effects of the COVID-19 pandemic on electricity consumption were analyzed by analyzing the electricity consumption of Turkey and İzmir, depending on the tariffs, based on time. A case study was conducted on an electricity distribution feeder to see the impact of COVID-19 on electricity distribution networks. For the case study, an electricity distribution feeder with 99% of the subscriber density in the residential and commercial tariff group was selected. For the feeder, load forecasting was made using artificial neural networks machine learning method according to 2018, 2019 and 2020 data. In the load forecasting study, 75% of the data was selected for learning and 25% for testing. As a result of the study, the actual and forecasted load data of 2020 were compared. The effects of the COVID-19 pandemic on the lad of an electricity distribution feeder were investigated. In the study, the best performance values of load forecasting were found mse as 0.0024 and R2 as 0.83.

Keywords

• COVID-19
• Load forecasting
• Electricity distribution grid
• Artificial neural network

Kaynakça

1. [1] Açıkgöz Ö, Günay A. “The early impact of the covid-19 pandemic on the global and Turkish economy”. Turkish Journal of Medical Sciences, 50, 520-526, 2020.
2. [2] Bulut M. “Effects of new normal life on electricity consumption in covid-19 process”. Journal of Scientific, Technology and Engineering Research, 1(1), 4-6, 2020.
3. [3] Elavarasan RM, Shafiullah GM, Raju K, Mudgal V, Arif MT, Jamal T, Subramanian S, Balaguru VSS, Reddy KS, Subramaniam U. “COVID-19: Impact analysis and recommendations for power sector operation”. Applied Energy, 279, 1-10, 2020.
4. [4] Gulati P, Kumar A, Bhardwaj R. “Impact of covid19 on electricity load in haryana (India)”. International Journal of Energy Research, 1, 1-13, 2020.
5. [5] Abu-Rayash A, Dincer İ. “Analysis of the electricity demand trends amidst the COVID-19 coronavirus pandemic”. Energy Research & Social Science, 68, 1-10, 2020.
6. [6] Edomah N, Ndulue G.“Energy transition in a lockdown: An analysis of the impact of COVID-19 on changes in electricity demand in Lagos Nigeria”. Global Transitions, 2, 127-137, 2020.
7. [7] Özbay H, Dalcalı A. “Effects of COVID-19 on electric energy consumption in Turkey and ANN-based short-term forecasting”. Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 29, 78-97, 2021.
8. [8] Alasali F, Nusair K, Alhmoud L, Zarour E. “Impact of the covid-19 pandemic on electricity demand and load forecasting”. Sustainability, 13(3), 1-10, 2021.

9. [9] Bompard E, Mosca C, Colella P, Antonopoulos G, Fulli G, Masera M, Poncela-Blanco M, Vitiello S. “The immediate impacts of covid-19 on European electricity systems: a first assessment and lessons learned”. Energies, 14(1), 1-10, 2021.
10. [10] Bielecki S, Skoczkowski T, Sobczak L, Buchoski J, Dukat P. “Impact of the lockdown during the covid-19 pandemic on electricity use by residential users”. Energies, 14(4), 1-10, 2021.
11. [11] Norouzi N, Rubens G, Choupanpiesheh S, Enevoldsen P. “When pandemics impact economies and climate change: Exploring the impacts of COVID-19 on oil and electricity demand in China”. Energy Research & Social Science, 68, 1-10, 2020.
12. [12] Mofijur M, Fattaha I, Alamb M, Islamc A, Onga H, Rahmand S, Najafie G, Ahmedf S, Udding M, Mahlia T. “Impact of COVID-19 on the social, economic, environmental and energy domains: Lessons learnt from a global pandemic”. Sustainable Production and Consumption, 26, 343-359, 2021.
13. [13] Firik B, Irmak E. “Early period impacts of the covid-19 pandemic on Turkish electricity profile”. Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology, 9, 40-56, 2021.
14. [14] Abdeen A, Kharvari F, O’Brien W, Günay B. “The impact of the COVID-19 on households’ hourly electricity consumption in Canada”. Energy & Buildings, 250, 1-10, 2021.
15. [15] Al-Abdullah YM, Al-Saffar M, Al-Azmi A, Sahraei-Ardakani M. “Impacts of COVID-19 on Kuwait’s electric power grid”. The Electricity Journal, 34(9), 1-11, 2021.
16. [16] García S, Parejo A, Personal E, Guerrero JI, Biscarri F, Leon C. “A retrospective analysis of the impact of the COVID-19 restrictions on energy consumption at a disaggregated level”. Applied Energy, 287, 1-10, 2021.
17. [17] Geraldi MS, Bavaresco MV, Triana MT, Melo AP, Lamberts R. “Addressing the impact of COVID-19 lockdown on energy use in municipal buildings: A case study in Florianopolis, Brazil”. Sustainable Cities and Society, 69, 1-12, 2021.
18. [18] Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu. “Elektrik Piyasası Aylık Sektör Raporları”. Ankara, Türkiye, 12, 2021.
19. [19] Uyanık Gamze. Elektrik Dağıtım Şebekelerinde Kayıpların İncelenmesi: Kütahya Örneği. Yüksek Lisans Tezi, Kütahya Dumlupınar Üniversitesi, Kütahya, Türkiye, 2020.
20. [20] Türkiye Elektrik İletim AŞ. “Yük Tevzi Bilgi Sistemi”. https://ytbs.teias.gov.tr (10.05.2021).
21. [21] Zhou S, Li J, Zhang Y, Liu X, Zhang W. “Prediction of the ground temperature variations caused by the operation of GSHP system with ANN”. Geothermics, 95, 1-10, 2020.
22. [22] Aksoy AB, Solmaz Ö, Aksoy Y. “Baca gazlarının ekserji analizi ve yapay sinir ağları ile modellenmesi”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24(4), 610-615, 2018.