BİLDİRİLER

BİLDİRİ DETAY

Emir ÇUBUKÇU, Mümtaz İPEK
ÇOKLU REGRESYON ANALİZİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ TALEP TAHMİNLERİ: 2030 YILI KATAR ÖRNEĞİ
 
Global düzeyde, çeşitli sebeplerle elektrik enerjisi ihtiyacı sürekli olarak büyümektedir. Bu artışa cevap verebilmek adına, geleceğe dönük verimlilik temelli stratejiler ve yatırımların geliştirilmesi önem taşımaktadır. Elektrik enerjisinin üretimi, iletimi, dağıtımı, sistemler arası entegrasyon ve enerjinin hangi şebeke bağlantısı üzerinden tüketiciye ulaştırılması gerektiği göz önünde bulundurulduğunda, yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelik kalkınma planlarının hazırlanması için güvenilir talep tahminlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu bağlamda, Katar ülkesinde kritik noktalarda fayda sağlayabilmek ve talep tahminine farklı bir perspektif kazandırmak amacıyla, çoklu regresyon analizi yöntemi kullanılarak 1980-2021 yıllarına ait verilerle 2030 yılı elektrik enerjisi ihtiyaç tahminleri için senaryolar geliştirilmiştir. Zaman, nüfus, kişi başı GSYİH, ithalat ve Tüketici Fiyat Endeksi gibi yıllık veriler girdi olarak kullanılırken, elektrik enerjisi tüketim miktarı ise modellerde çıktı verisi olarak kullanılmıştır. 1980-2021 yılları arasındaki elektrik tüketim verileri kullanılarak, 2030 yılı için uzun dönem elektrik talep tahmini hesaplaması yapılmıştır. Bu çalışmada, Excel programı kullanılarak bağımsız değişkenler ile elektrik tüketimi arasındaki ilişki oranı belirlenmiş ve regresyon analizi yardımıyla elektrik talep tahmin değerleri hesaplanmıştır. Katar'a ait 2030 yılı elektrik enerjisi talebi için tahmin performans analizlerinde elde edilen ortalama %99,87'lik mutlak başarı oranı, modelin oldukça başarılı olduğunu göstermektedir. Modelin test sonuçları, gerçekleşen elektrik tüketim değerleriyle yüksek uyum sergilemektedir. Sonuçlar doğrultusunda, Katar'ın 2030 yılı için elektrik talep tahminleri düşük, orta ve yüksek senaryolara göre sırasıyla 53.468,12 GWh, 66.814,93 GWh ve 80.161,75 GWh olarak hesaplanmıştır. ORCID NO: 0000-0001-6385-647X

Anahtar Kelimeler: Elektrik Enerjisi Talebi, Talep Tahmini, Çoklu Regresyon Analizi, Yenilenebilir Enerji, Katar, Enerji Planlama



 


Keywords: