Yüksek Lisans Adayı: Alp Demir Savaş
EABD: Bilişim Sistemleri
Tarih: 04.06.2026 / 10:00
Yer: A-212

Özet: Doğru gün öncesi elektrik tüketimi tahmini, güç sistemi işletimi, piyasa planlaması ve yedek planlaması açısından önemlidir. Bu tez, Türkiye için ulusal gün öncesi elektrik tüketimi tahminini incelemekte ve gerçek işletme koşulları altında bir sonraki günün 24 saatlik tüketim profilinin üretilmesi problemine odaklanmaktadır. Çalışmada, 2019–2025 dönemine ait saatlik ulusal tüketim verileri ile hava durumu ve takvim bilgileri birlikte kullanılmıştır. Hafta sonları, resmî tatiller, Ramazan ve Kurban Bayramı/Ramazan Bayramı dönemlerinin oluşturduğu rejim değişimlerine özel önem verilmiştir; çünkü bu günler, normal günlerden farklı talep örüntüleri göstermektedir.

Tez kapsamında, veri ön işleme, öznitelik oluşturma, kronolojik doğrulama, model ayarlama ve nihai test aşamalarını içeren tekrar üretilebilir bir tahmin hattı oluşturulmuştur. İstatistiksel, makine öğrenmesi, derin öğrenme, hibrit ve meta-öğrenme tabanlı yaklaşımlar dâhil olmak üzere geniş bir model grubu değerlendirilmiştir. Sonuçlar, ağaç tabanlı ve hibrit modellerin güçlü bir başlangıç performansı sunduğunu, en iyi genel sonuçların ise en başarılı temel modellerin çıktılarını birleştiren bir meta-öğrenici ile elde edildiğini göstermektedir. 2025 test döneminde meta-öğrenici, tüm saatlerde %1,63 MAPE, tatil dışı saatlerde %1,42 MAPE ve tatil saatlerinde %4,88 MAPE değerine ulaşmıştır. Bu sonuçlar, önerilen yaklaşımın genel doğruluğu artırdığını ve zor talep rejimlerinde daha kararlı kaldığını, ancak tatil dönemlerinin hâlâ en zor tahmin edilen durumlar olduğunu göstermektedir.