İnsanoğlu tarihin ilk çağlarından itibaren yaşamını kolaylaştırmak ve yaşam kalitesini arttırmak için çevresindeki enerji kaynaklarını yoğun olarak kullanmıştır. Bu amaçla geçmişte yoğun olarak kullanılan kaynaklar odun, kömür ve petrol olurken günümüzde ise yaygın birşekilde kullanımda olan elektrik enerjisi olarak karşımıza çıkmaktadır. Elektrik enerjisi yapısı gereği depolanma imkânı olmayan, üretildiğinde tüketilmesi gereken nadir karakterdeki emtialardan birisidir. Bu husus günümüz enerji şirketlerine enerji dağıtım sürekliliği sağlamak ve altyapı oluşumlarını gerçekleştirmek konusunda sıkıntı yaratmaktadır. Enerji şirketlerinin bahsedilen sorunu çözme yöntemlerinden birisi elektrik kullanıcılarının talebini ölçmektir. Kullanıcıların talebine karşılık üretilecek elektrik arzını belirlemek elektrik dağıtım şirketlerininin dağıtım maliyetlerini düşürmekle birlikte, gelecekteki talebi karşılayabilmek için altyapı yatırımlarını da planlama imkanı sunmaktadır. Kullanıcıların gelecekteki elektrik tüketim talebini belirleme yöntemlerinden birisi, geçmiş verileri kullanarak, gelecek değerlerin zaman serileri yöntemi ile tahmin edilmesidir. Birçok zaman serisi tahmin yöntemi bulunmakla birlikte, yöntemlerin arasında bazı temel farklılıklar vardır. Bu çalışmada tahmin ve zaman serileri konusunda Durum-Uzay modellerinin Bayesci bir yaklaşımı olan Dinamik Lineer Modeller tanıtılmaktadır. Zaman serisi kavramları ele alınarak, zaman serilerinin, Dinamik Lineer Modeller ile modellenmesi konusunda biçimsel bir uygulama yapılmıştır. Uygulamada gerçek hayattan elde edilen verilerin zaman serileri ile analizinde karşılaşılan problemleri daha iyi kavrayabilmek için SEDAŞ aracılığı ile elde edilen Sakarya iline ait hanehalkı tüketim verileri kullanılmıştır. Uygulama sonuçları zaman serilerinin modellenmesi konusunda en çok kullanılan yöntemlerden biri olan ARIMA model sonuçları ile kıyaslanarak Dinamik Lineer Modeller ile tahmin işleminin performansı ortaya konulmuştur.
Mankind has intensely used the energy resources in the environment to make life easier and to improve the quality of life. For this purpose, while the resources used heavily in the past have been wood, coal and oil, nowadays, it is commonly used as electricity energy. Electricity is one of the rare commodities that do not be stored due to its structure and should be consumed when it is produced. This issue creates difficulties for the energy companies to ensure the continuity of energy distribution and to realize the infrastructures. One way energy companies can solve this problem is to measure the demand of electricity users. Determining the electricity supply to be produced against the demand of the users provides the opportunity to plan the infrastructure investments in order to meet the future demand while reducing the distribution costs of electricity distribution companies. One of the methods of determining the future electricity consumption demand of the users is to estimate the future values with the time series method by using historical data. There are several time series estimation methods, but there are some fundamental differences between methods. In this study, Dynamic Linear Models, a Bayesian approach of State-Space models, are introduced. Time series concepts were taken into consideration and a formal application was made to model time series with Dynamic Linear Models. In practice, household consumption data of Sakarya province, which was obtained by means of SEDAŞ, were used to better understand the problems encountered in the analysis of the real life data with time series. Application results are compared with ARIMA model results which are one of the most commonly used methods in modeling of time series, and the prediction performance of time series with Dynamic Linear Models is shown.
