DİNAMİK FİYATLAMA Türkiye de Elektrik Fiyatlaması İçin Bir Model Önerisi 2009 2013 verileriyle — Ahmet Türkmen

Bu çalışmada doğası gereği talep edildiği anda talep miktarına eşit bir arzla karşılanması gereken ve hem fazla hem de eksik üretim durumunda ek maliyetlere yol açan bir ürün olan elektriğin dinamik olarak fiyatlanması için hangi verilerin kullanılması gerektiği araştırılmaktadır 07 01 2009 31 12 2013 tarihlerini içeren saatlik fiyat verilerinin yapay sinir ağları kullanılarak farklı veri kombinasyonlarıyla tahminlenmesiyle elektrikte tekel piyasadan serbest piyasaya giden yola bir nebze ışık tutmak amaçlanmıştır Hedef veri olan gün içi piyasası fiyatlarının tahmini için illerin günlük sıcaklık verileri merkez bankası yabancı para kuru gün öncesi piyasası verileri kullanılmış ve seçili dönemde gün öncesi piyasasıyla gün içi piyasası arasındaki 25 olan ortalama mutlak yüzdelik hatanın 20 8 e kadar iyileştirilebildiği gösterilmiştir Çalışma hem optimizasyon alanında Türkiye de elektriğin fiyatlanmasını içermesi hem de pazarlama alanında daha az rağbet gören fiyatlama konusunda yapay sinir ağları kullanımının ve elektriğin dinamik fiyatlanması için gerekli olabilecek verileri içeren veri seti modellerinin gösterilmesi açısından ilgili alan yazınına katkı vermeye çalışmıştır

Bu çalışmada doğası gereği talep edildiği anda talep miktarına eşit bir arzla karşılanması gereken ve hem fazla hem de eksik üretim durumunda ek maliyetlere yol açan bir ürün olan elektriğin dinamik olarak fiyatlanması için hangi verilerin kullanılması gerektiği araştırılmaktadır 07 01 2009 31 12 2013 tarihlerini içeren saatlik fiyat verilerinin yapay sinir ağları kullanılarak farklı veri kombinasyonlarıyla tahminlenmesiyle elektrikte tekel piyasadan serbest piyasaya giden yola bir nebze ışık tutmak amaçlanmıştır Hedef veri olan gün içi piyasası fiyatlarının tahmini için illerin günlük sıcaklık verileri merkez bankası yabancı para kuru gün öncesi piyasası verileri kullanılmış ve seçili dönemde gün öncesi piyasasıyla gün içi piyasası arasındaki 25 olan ortalama mutlak yüzdelik hatanın 20 8 e kadar iyileştirilebildiği gösterilmiştir Çalışma hem optimizasyon alanında Türkiye de elektriğin fiyatlanmasını içermesi hem de pazarlama alanında daha az rağbet gören fiyatlama konusunda yapay sinir ağları kullanımının ve elektriğin dinamik fiyatlanması için gerekli olabilecek verileri içeren veri seti modellerinin gösterilmesi açısından ilgili alan yazınına katkı vermeye çalışmıştır Tanıtım Bülteninden

Bu çalışmada doğası gereği talep edildiği anda talep miktarına eşit bir arzla karşılanması gereken ve hem fazla hem de eksik üretim durumunda ek maliyetlere yol açan bir ürün olan elektriğin dinamik olarak fiyatlanması için hangi verilerin kullanılması gerektiği araştırılmaktadır 07 01 2009 31 12 2013 tarihlerini içeren saatlik fiyat verilerinin yapay sinir ağları kullanılarak farklı veri kombinasyonlarıyla tahminlenmesiyle elektrikte tekel piyasadan serbest piyasaya giden yola bir nebze ışık tutmak amaçlanmıştır Hedef veri olan gün içi piyasası fiyatlarının tahmini için illerin günlük sıcaklık verileri merkez bankası yabancı para kuru gün öncesi piyasası verileri kullanılmış ve seçili dönemde gün öncesi piyasasıyla gün içi piyasası arasındaki 25 olan ortalama mutlak yüzdelik hatanın 20 8 e kadar iyileştirilebildiği gösterilmiştir Çalışma hem optimizasyon alanında Türkiye de elektriğin fiyatlanmasını içermesi hem de pazarlama alanında daha az rağbet gören fiyatlama konusunda yapay sinir ağları kullanımının ve elektriğin dinamik fiyatlanması için gerekli olabilecek verileri içeren veri seti modellerinin gösterilmesi açısından ilgili alan yazınına katkı vermeye çalışmıştır

Bu çalışmada doğası gereği talep edildiği anda talep miktarına eşit bir arzla karşılanması gereken ve hem fazla hem de eksik üretim durumunda ek maliyetlere yol açan bir ürün olan elektriğin dinamik olarak fiyatlanması için hangi verilerin kullanılması gerektiği araştırılmaktadır 07 01 2009 31 12 2013 tarihlerini içeren saatlik fiyat verilerinin yapay sinir ağları kullanılarak farklı veri kombinasyonlarıyla tahminlenmesiyle elektrikte tekel piyasadan serbest piyasaya giden yola bir nebze ışık tutmak amaçlanmıştır Hedef veri olan gün içi piyasası fiyatlarının tahmini için illerin günlük sıcaklık verileri merkez bankası yabancı para kuru gün öncesi piyasası verileri kullanılmış ve seçili dönemde gün öncesi piyasasıyla gün içi piyasası arasındaki 25 olan ortalama mutlak yüzdelik hatanın 20 8 e kadar iyileştirilebildiği gösterilmiştir Çalışma hem optimizasyon alanında Türkiye de elektriğin fiyatlanmasını içermesi hem de pazarlama alanında daha az rağbet gören fiyatlama konusunda yapay sinir ağları kullanımının ve elektriğin dinamik fiyatlanması için gerekli olabilecek verileri içeren veri seti modellerinin gösterilmesi açısından ilgili alan yazınına katkı vermeye çalışmıştır

Bu çalışmada doğası gereği talep edildiği anda talep miktarına eşit bir arzla karşılanması gereken ve hem fazla hem de eksik üretim durumunda ek maliyetlere yol açan bir ürün olan elektriğin dinamik olarak fiyatlanması için hangi verilerin kullanılması gerektiği araştırılmaktadır 07 01 2009 31 12 2013 tarihlerini içeren saatlik fiyat verilerinin yapay sinir ağları kullanılarak farklı veri kombinasyonlarıyla tahminlenmesiyle elektrikte tekel piyasadan serbest piyasaya giden yola bir nebze ışık tutmak amaçlanmıştır Hedef veri olan gün içi piyasası fiyatlarının tahmini için illerin günlük sıcaklık verileri merkez bankası yabancı para kuru gün öncesi piyasası verileri kullanılmış ve seçili dönemde gün öncesi piyasasıyla gün içi piyasası arasındaki 25 olan ortalama mutlak yüzdelik hatanın 20 8 e kadar iyileştirilebildiği gösterilmiştir Çalışma hem optimizasyon alanında Türkiye de elektriğin fiyatlanmasını içermesi hem de pazarlama alanında daha az rağbet gören fiyatlama konusunda yapay sinir ağları kullanımının ve elektriğin dinamik fiyatlanması için gerekli olabilecek verileri içeren veri seti modellerinin gösterilmesi açısından ilgili alan yazınına katkı vermeye çalışmıştır

Bu çalışmada doğası gereği talep edildiği anda talep miktarına eşit bir arzla karşılanması gereken ve hem fazla hem de eksik üretim durumunda ek maliyetlere yol açan bir ürün olan elektriğin dinamik olarak fiyatlanması için hangi verilerin kullanılması gerektiği araştırılmaktadır 07 01 2009 31 12 2013 tarihlerini içeren saatlik fiyat verilerinin yapay sinir ağları kullanılarak farklı veri kombinasyonlarıyla tahminlenmesiyle elektrikte tekel piyasadan serbest piyasaya giden yola bir nebze ışık tutmak amaçlanmıştır Hedef veri olan gün içi piyasası fiyatlarının tahmini için illerin günlük sıcaklık verileri merkez bankası yabancı para kuru gün öncesi piyasası verileri kullanılmış ve seçili dönemde gün öncesi piyasasıyla gün içi piyasası arasındaki 25 olan ortalama mutlak yüzdelik hatanın 20 8 e kadar iyileştirilebildiği gösterilmiştir Çalışma hem optimizasyon alanında Türkiye de elektriğin fiyatlanmasını içermesi hem de pazarlama alanında daha az rağbet gören fiyatlama konusunda yapay sinir ağları kullanımının ve elektriğin dinamik fiyatlanması için gerekli olabilecek verileri içeren veri seti modellerinin gösterilmesi açısından ilgili alan yazınına katkı vermeye çalışmıştır

Bu çalışmada doğası gereği talep edildiği anda talep miktarına eşit bir arzla karşılanması gereken ve hem fazla hem de eksik üretim durumunda ek maliyetlere yol açan bir ürün olan elektriğin dinamik olarak fiyatlanması için hangi verilerin kullanılması gerektiği araştırılmaktadır 07 01 2009 31 12 2013 tarihlerini içeren saatlik fiyat verilerinin yapay sinir ağları kullanılarak farklı veri kombinasyonlarıyla tahminlenmesiyle elektrikte tekel piyasadan serbest piyasaya giden yola bir nebze ışık tutmak amaçlanmıştır Hedef veri olan gün içi piyasası fiyatlarının tahmini için illerin günlük sıcaklık verileri merkez bankası yabancı para kuru gün öncesi piyasası verileri kullanılmış ve seçili dönemde gün öncesi piyasasıyla gün içi piyasası arasındaki 25 olan ortalama mutlak yüzdelik hatanın 20 8 e kadar iyileştirilebildiği gösterilmiştir Çalışma hem optimizasyon alanında Türkiye de elektriğin fiyatlanmasını içermesi hem de pazarlama alanında daha az rağbet gören fiyatlama konusunda yapay sinir ağları kullanımının ve elektriğin dinamik fiyatlanması için gerekli olabilecek verileri içeren veri seti modellerinin gösterilmesi açısından ilgili alan yazınına katkı vermeye çalışmıştır Yayınevi Nobel Bilimsel Eserler Yazar Ahmet Türkmen Sayfa 154 Sayfa Kağıt 1 Hamur Boyut 16 00x23 50 cm Basım Yılı Ocak 2021 Barkod 9786257296090 Kategori Diğer Ekonomi Kitapları