Forecast of Total Electricity Consumption in Turkey Using Holt-Winters Exponential Smoothing Method

Abstract

Electricity consumption forecasting plays a critical role in the planning and operation of power systems. With modern time series analysis methods, realistic and measurable forecasts can be made based on historical data patterns. This study focuses on short-term load forecasting (STLF) and medium-term load forecasting (MTLF) based on electricity consumption data in Turkey. The Holt-Winters method, which is one of the exponential smoothing methods, is used for these forecasts. The datasets are based on real-time consumption data from the EPİAŞ transparency platform. The performance of the Holt-Winters method is observed for both in-sample and out-of-sample forecasts on weekly, monthly, and annual data. The results show that the model is able to predict the electricity consumption of previous years for seasonal data. Based on this performance, future consumption forecasts are also made and the results are shared.Elektrik tüketim tahmini, güç sistemlerinin planlanması ve işletilmesi açısından kritik bir rol oynamaktadır. Günümüz modern zaman serileri analiz yöntemleri ile geçmiş verilere dayalı gerçekçi ve ölçülebilir tahminler yapılabilmektedir. Bu çalışmada, Türkiye’deki gerçek zamanlı elektrik tüketim verileri üzerinden kısa dönem yük tahminlerine (KDYT) ve orta dönem yük tahminlerine (ODYT) odaklanılmıştır. Bu tahminler için Üstel Düzleştirme Yöntemlerinden olan Holt-Winters metodu kullanılmıştır. Veri setleri, EPİAŞ Şeffaflık Platformundan alınan gerçek zamanlı tüketim miktarlarından oluşturulmuştur. Holt-Winters metodunun başarımı haftalık, aylık ve yıllık veriler üzerinden hem örneklem içi (in-sample) hem de örneklem dışı (out of sample) tahminler için gözlemlenmiştir. Yapılan deneyler sonucunda, mevsimsellik içeren verilerde, modelin önceki yıllara ait elektrik tüketim miktarlarını tahmin etmede başarım sağlayabildiği görülmüştür. Bu başarım esas alınarak, ayrıca gelecek günlere ait tüketim tahminleri de gerçekleştirilmiş ve sonuçlar paylaşılmıştır.