Electricity Peak Demand Forecasting for Developing Countries

EMU I-REP

Show simple item record

dc.contributor.advisor Atikol, Uğur (Supervisor)
dc.contributor.advisor Egelioğlu, Fuat (Co-Supervisor)
dc.contributor.author Mirlatifi, Amir Motaleb
dc.date.accessioned 2017-10-31T06:43:43Z
dc.date.available 2017-10-31T06:43:43Z
dc.date.issued 2016-09
dc.date.submitted 2016-09
dc.identifier.citation Mirlatifi, Amir Motaleb. (2016). Electricity Peak Demand Forecasting for Developing Countries . Thesis (M.S.), Eastern Mediterranean University, Institute of Graduate Studies and Research, Dept. of Mechanical Engineering, Famagusta: North Cyprus. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11129/3477
dc.description Doctor of Philosophy in Mechanical Engineering. Thesis (Ph.D.)--Eastern Mediterranean University, Faculty of Engineering, Dept. of Mechanical Engineering, 2016. Co-Supervisor: Prof. Dr. Fuat Egelioğlu, Supervisor: Prof. Dr. Uğur Atikol. en_US
dc.description.abstract The current thesis aims to develop a peak demand forecast model suitable for developing countries based on their characteristic and availability of data. In this respect, we attempted to review a number of techniques used for energy forecasting and categorize them in terms of time ranges, the techniques used, and the cases in which they were employed. The advantages and disadvantages of each method were indicated and suitable approaches were devised to forecast the energy demand for small and large developing countries. We developed two different scenarios for small utilities depending on the availability of time series data. First, when considerable amount of time series data is available we proposed an econometric method to model the annual peak demand by which the key parameters affecting the electricity demand were discovered. The electricity demand was decomposed into weather sensitive demand and based demand to further examine the effect of extreme weather conditions on the peak demand. Second, when time series data is limited to merely annual peak demand records, an algorithm based on deterministic time series methods and fuzzy arithmetic was developed. These methods can be applied to forecast electricity demand of N. Cyprus and similar small islands. Thus, some advices were offered for electricity security plan of N. Cyprus. Finally, using the previously developed forecasting models, an approach was presented to forecast the peak demand of all developing countries based on their distinctive regional characteristic. The algorithm requires partitioning the country into smaller segments in which the previously developed forecast models for small utilities can be utilized. Keywords: Decomposition, Econometric Method, Extension Principle, Fuzzy Arithmetic, Peak Demand Forecasting, Time Series Method, Transformation Method en_US
dc.description.abstract ÖZ: Bu tez çalışması “ile” elde bulunan veriler doğrultusunda azami talebin gelişmekte olan ülkelere göre tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda çeşitli teknikler kullanılarak belirli zaman aralıklarında enerji taleplerinin kategorize edilmeleri yardımıyla sonuca varılmıştır. Avantajlar ve dezavantajlar, her bir yöntem ışığında, gelişmekte olan büyük ve küçük ülkelerin enerji talep ihtiyaçları tahminine göre oluşturulmuştur. Zaman serisi verileri kullanılarak iki farklı senaryo geliştirilmiştir. Öncelikle, öngörülebilen zaman verisi ışığında yıllık en yüksek elektrik talep miktarı ekonometrik metot modeli ile kilit parametreler baz alınarak belirlenmiştir. Elektrik talebi mevsimsel olarak değişkenlik göstermekle beraber kötü hava koşullarında en yüksek elektrik talebine ulaştığı saptanmıştır. İkinci olarak, zaman serisi verileri olarak sadece yıllık talep kullanıldığında saptanabilir zaman serisi metodu ve fuzi aritmetik modeli bağlı algoritma geliştirildi. Bu yöntemler Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti ve benzeri adalardaki elektrik taleplerin tahmini için kullanılabilir. Bununla beraber, Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti’nin elektrik güvenliği için çeşitli planlar da tavsiye edilmiştir. Sonuç olarak, geçmiş dönemlerde geliştirilmiş tahmin modellerini kullanarak gelişmekte olan ülkelerin en yüksek enerji talepleri o ülkelerin bulundukları coğrafi konumları göz önünde bulundurularak oluşturulmuştur. Bu algoritma daha önce geliştirilmiş tahmin teknikleri ile birlikte, ülkelerin küçük uygulama alanlarında kullanılabilinir. Anahtar kelimeler: Ayrıştırma, Dönüşüm yöntemi, Ekonometrik yöntem, En yüksek talep tahmini, Fuzi aritmetik, Genişleme prensibi, Zaman serisi yöntemi. en_US
dc.publisher Eastern Mediterranean University (EMU) - Doğu Akdeniz Üniversitesi (DAÜ) en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Mechanical Engineering en_US
dc.subject Energy consumption - Forecasting - Electricity en_US
dc.subject Power resources - Electric power distribution en_US
dc.subject Decomposition en_US
dc.subject Econometric Method en_US
dc.subject Extension Principle en_US
dc.subject Fuzzy Arithmetic en_US
dc.subject Peak Demand Forecasting en_US
dc.subject Time Series Method en_US
dc.subject Transformation Method en_US
dc.title Electricity Peak Demand Forecasting for Developing Countries en_US
dc.type doctoralThesis en_US
dc.contributor.department Eastern Mediterranean University, Faculty of Engineering, Dept. of Mechanical Engineering en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record