Görüntüleme
8
İndirme
2
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.
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.
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
