Söz konusu yönetmeliğin amacı; elektrik piyasasında üretim kapasite projeksiyonu ile iletim sistemi on yıllık gelişim raporu ve dağıtım şirketlerinin yatırım planı ile dağıtım sistemi on yıllık gelişim raporunun hazırlanmasına esas teşkil eden elektrik enerjisi talep tahminlerinin oluşturulmasına ilişkin usul ve esasların belirlenmesidir.

Tahminlemenin temel fonksiyonu, elimizdeki verileri kullanarak geleceği kestirmektir.

Bunun sebebi ise gelecekte talep artması veya azalması durumuna göre pozisyon almak istemelerinden geçmektedir.

• Nelerin tahmin edileceğinin tespiti
• Zaman periyodunun tespiti
• Verilerin toplanması
• Tahminleme yönteminin tespiti
• Tahminin yapılması
• Tahminin gözden geçirilmesi
Gerçeğe yakın tahminler yapmak yani

Nitel(Kalitatif) ve Nicel(Kantitatif) yöntemler olarak ikiye ayrılmaktadır.

Delphi Yöntemi-Yönetici Heyeti Görüşleri-Pazar Araştırması olarak ayrılmaktadır.

Karma yöntemler ve Zaman Serisi Analizi olarak ayrılmaktadır.

Niteliksel (Kalitatif) tahminleme, doğası gereği sübjektif olup, tahmin yapılacak alanda görev yapan uzmanların yargısına dayanır.

RAND Corporation tarafından geliştirilen bu yöntemde, ele alınan problem hakkında bilgi sahibi olduğu düşünülen uzmanlardan oluşan bir grup kullanılır. Uzmanların birbirlerinden etkilenmelerini önlemek için uzmanlara, bir dizi soru içeren anketler (satış tahminleri, vs.) ayrı ayrı gönderilir ve uzmanlar cevaplarını koordinatöre geri gönderir. Değerlendirme sonrası hangi üyenin ne tahminde bulunduğu bilgisini içermeyecek şekilde, özet bilgi uzmanlara geri gönderilir. Uzmanlar tahminlerinde ısrarcı olabilir veya değiştirebilirler. Bu şekilde bir uzlaşmaya varılıncaya kadar turlara devam edilir. Genellikle 3-4 turdan sonra uzlaşma ortaya çıkabilir.

Müşterilerin davranışları hakkındaki veriler, yüzyüze görüşme, telefonla görüşme, internet anketleri gibi farklı yöntemler kullanılarak toplanır. Toplanan bu veriler, istatiksel yöntemler kullanılarak, tüketici davranışları hakkında birtakım çıktılar üretilir.

Regresyon modelinin dayandığı varsayımları hemen her zaman gerçekleştirememesine rağmen trendin bulunmasında yaygınlıkla kullanılan bu tekniğin esası, zaman ve gözlem sonuçları arasında fonksiyonel bir ilişki kurmaktır.

En gelişmiş zaman serisi olan bu analiz yöntemi, belirli bir teknik değil sadece tahminlemeye bir yaklaşımdır. Uygun bir yöntem belirlemek için geçmiş verileri analiz eder ve “Autoregressive Integrated Moving Average Model” (ARIMA) veya diğer bir deyişle otoregresif-entegre-hareketli ortalama olarak adlandırılır.

1. Modelin belirlenmesi
2. Parametre tahminleri
3. Ayırd edici (tanı) kontrol
4. Önraporlama

Basit Regresyon Analizi Biri bağımlı diğeri bağımsız olmak üzere iki değişken arasında nedensellik ilişkisi arayan bir analizdir

Bağımsız değişkenler, ortalama hava sıcaklığı gibi dış müdahale olmaksızın kendiliğinden oluşan değişkenlerdir. Bir olayın sebebi olarak görülürler.

Bağımlı değişkenler ise sonuç olarak gördüğümüz olaylardır. Ortalama hava sıcaklığı bir sebepse, doğalgaz tüketimi sonuç yani bağımlı değişkendir. Abone sayısı bağımsız bir değişken iken, elektrik tüketim miktarları bu sayıya bağımlı değişkendir.

Bir bağımlı değişkenle birden fazla bağımsız değişkenin ilişkisi arandığında çoklu regresyon analizi kullanılır. Örneğin ürün talebi üzerinde ürünün fiyatı ve ürünü kullananların gelirleri gibi birçok değişkenin etkili olması gibi.

Yapay sinir ağları tahminleme için kullanılan yöntemlerden biridir. İnsan beyin fonksiyonundan esinlenen yapay sinir ağları (YSA), deneme yolu ile öğrenme ve genelleştirme yapabilmektedir.

Tahmin Hatası = Gerçek değer – Tahmini değer

Ortalama Mutlak Hata (OMH) = ? I Hata I / n