ELECTRIC CONSUMPTION DEMAND ESTIMATION FOR MEDITERRANEAN ELECTRICITY DISTRIBUTION REGION (ANTALYA - ISPARTA - BURDUR) IN TURKEY

Öz

Along with the rapid economic growth, electricity consumption demand is increasing. Since electrical energy cannot be stored economically with today's technologies and energy produced must be consumed at the same time, it is important to make electricity demand forecasts correctly in order to meet the electricity supply and demand. Real-time balancing of supply and demand increases the importance of demand forecasting. The aim of this study is to predict next ten years of electricity consumption with statistical models in order to plan the next decade's investments to be more efficient in the provinces under the responsibility of the Mediterranean Electricity Distribution Region. According to results of the data analysis, there is a high correlation between gross domestic product and electricity demand. Therefore, gross domestic product data is used to estimate the Turkey's gross annual electricity demand. Regression model was applied to analyze the data. While performing the analysis, the most appropriate model was selected to get unbiased estimation. According to regression analysis, changes in consumption in distribution region depending on the model values relative to the change in Turkey were observed to vary less and the correlation coefficient here was calculated by covariance analysis. After estimating the gross electricity demand model of Turkey, electricity consumption in the Mediterranean electricity distribution area has been estimated. It has been observed that electricity consumption will increase by years. Since the region is a very important part of Turkey in terms of tourism and agriculture, investment planning in line with these results is important in terms of prevention of waste of resources and cost optimization.

Anahtar Kelimeler

• Demand estimation
• Electricity Consumption
• Forecast
• Electricity Distribution
• Energy

AKDENİZ ELEKTRİK DAĞITIM BÖLGESİ (ANTALYA - ISPARTA - BURDUR ) ELEKTRİK TÜKETİM TALEP TAHMİNİ

Öz

Hızlı ekonomik büyüme ile birlikte elektrik tüketim talebi de artış göstermektedir. Elektrik enerjisinin günümüz teknolojileriyle ekonomik olarak depolanamaması ve üretilen enerjinin aynı anda tüketilmesi gerektiğinden, elektrik talep tahminlerinin doğru bir şekilde yapılması, elektrik arz ve talebinin karşılanması açısından önemlidir. Arz ve talebin gerçek zamanlı olarak dengeleniyor olması talep tahmininin önemini daha da artırmaktadır. Bu çalışmanın amacı Akdeniz Elektrik Dağıtım Bölgesinin sorumluluğunda bulunan illerin gelecek on yılki yatırımlarının daha verimli planlanabilmesi amacıyla on yıllık elektrik tüketimini istatistiksel modellerle öngörmektir. Yapılan analizlerde görüleceği üzere, Gayri safi yurt içi hâsıla ile elektrik talebinin korelasyonu yüksektir. Bu nedenle, çalışmada gayri safi yurtiçi hâsıla verileri Türkiye’nin yıllık brüt elektrik talebinin tahmin edilmesinde kullanılmıştır. Analiz yapılırken istatistiki veriler kullanılmış olup en uygun model kurularak gerçeğe en yakın olabilecek sonuç tahminlenmeye çalışılmıştır. Kullanılan veri setlerine regresyon modeli uygulanmıştır. Regresyon analizinde modeller değere bağlı olarak dağıtım bölgesindeki tüketim değişiminin Türkiye’deki değişime oranla daha az değiştiği gözlemlenmiştir ve buradaki ilişki katsayısı kovaryans analizi ile hesaplanmıştır. Türkiye brüt elektrik tahmin modeli oluşturulup tahminlendikten sonra Akdeniz Elektrik Dağıtım Bölgesindeki elektrik tüketimi tahmin edilmiştir. Tahmin sonuçlarına göre, elektrik tüketiminin yıllara göre artış yaşayacağı görülmüştür. Bölge tarım ve turizm açısından Türkiye’nin çok önemli bir bölgesi olmasından dolayı yatırım planlamalarının bu doğrultuda yapılması, kaynak israfının önlenmesi ve maliyet optimizasyonunun yapılması açısından önemlidir.

Anahtar Kelimeler

• Talep Tahmin
• Elektrik Tüketimi
• Projeksiyon
• Elektrik Dağıtımı
• Enerji

Kaynakça

1. Bakırtaş, T., Karbuz, S. ve Bildirici, M. (2000). “An Econometric Analysis of Electricity Demand in Turkey”, METU Studies in Development, 27, (1-2): 23-34.
2. Bulut M. ve Başoğlu B. (2017). “Kısa dönem elektrik talep tahminleri için yapay sinir ağları ve uzman sistemler tabanlı hibrit sistem geliştirilmesi”, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 32(2): 0-0.
3. EMO, (2018). “Elektrik Mühendisleri Odası, Türkiye’de Elektrik Enerjisi Gelişiminin Kısa Tarihçesi ve Genel Üretim Bilgileri”, http://www.emo.org.tr/ekler/0082ac261d74f5a_ek.pdf
4. EPDK, (2012). “Enerji Yatırımcısı El Kitabı”, s.21
5. EPDK, (2018). “Elektrik Piyasası Yıllık Sektör Raporu”, EPDK, https://www.epdk.org.tr/Detay/Icerik/3-0-24/yillik-sektor-raporu)
6. Ghosh, S. (2002). “Electricity Consumption and Economic Growth in India”, Energy Policy, 30: 125-129
7. Hamzaçebi, C. ve Kutay, F. (2010). “Yapay Sinir Ağları İle Türkiye Elektrik Enerjisi Tüketiminin 2010 Yılına Kadar Tahmini”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19(3): 227-233
8. IEA, (2012). “Uluslararası Enerji Ajansı”, World Energy Statistics,

9. İncekara, Ç.Ö. ve Oğulata, S.N. (2011). “Enerji Darboğazında Ülkemizin Alternatif Enerji Kaynakları”, Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 3(1): 1-10.
10. Keleş, M.S. (2005). “Elektrik Enerjisi Talep Tahminleri ve Türkiye Ekonomisine Olan Etkileri”, Hazine Müsteşarlığı, Uzmanlık Tezi.
11. Küçükali, S. ve Barış, K. (2010). “Turkey’s short-term gross annual electricity demand forecast by fuzzy logic approach”, Energy Policy, 38: 2438-2445
12. Shiu, A. ve Lam, P. L. (2004). “Electricity Consumption and Economic Growth in China”, Energy Policy, 32: 47-54.
13. TEDAŞ, (2012). “2012 yılı Faaliyet Raporu”, s.22.
14. TEİAŞ, (2018a). “Planlama Ve Yatırım Yönetimi Dairesi Başkanlığı, 10 Yıllık Talep Tahminleri Raporu (2019-2026)”, TEİAŞ, https://www.teias.gov.tr/
15. TEİAŞ, (2018b). “Elektrik Tarihi, Elektronik Bülten, TEİAŞ, 2009”. http://www.teias.gov.tr/eBulten/makaleler/2009/okulyeni2/tarih.html,
16. TEİAŞ, (2018c). “Türkiye Elektrik Enerjisi 5 Yıllık Üretim Kapasite Projeksiyonu, 2013”, TEİAŞ, https://www.teias.gov.tr/
17. TEİAŞ, (2018d). “Türkiye Elektrik İstatistikleri”, TEİAŞ. http://www.teias.gov.tr/istatistikler.aspx,
18. TEİAŞ, (2018e). “Yük Dağıtım”, TEİAŞ, http://www.teias.gov.tr/yukdagitim
19. TÜİK, 2018. “GSYIH ve NUFUS İstatistikleri”, TÜİK, http://www.tuik.gov.tr
20. Türe, H. (2006). “Bulanık Doğrusal Programla ve Bir Uygulama”, Yüksek Lisans Tezi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Gazi Üniversitesi.
21. Yılmaz, M. (2012). “Türkiye’nin enerji potansiyeli ve yenilenebilir enerji kaynaklarının elektrik enerjisi üretimi açısından önemi”, Ankara Üniversitesi Çevrebilimleri Dergisi, 4 (2): 33-54.