LSTM & PROPHET ELEKTRİK TAHMİN MODELLERİ

Enerji tüketimi yenilenebilir üretimden kaynaklı değişken olan bir pörtfoyun saatlik tüketim verilerini tahmin ederken kullandığımız iki farklı modeli (LSTM ve Prophet) karşılaştıracağız. Hızlıca teknik detaylara değinip, ardından sonuçları yorumlayalım.

LSTM ve Prophet Nedir?

• LSTM (Long Short-Term Memory): Derin öğrenme tabanlı, zaman serilerindeki uzun vadeli bağıntıları yakalamakta uzman bir RNN (Recurrent Neural Network) çeşididir. Özellikle dalgalı ve karmaşık tüketim verilerinde genellikle iyi performans gösterir.

• Prophet: Facebook (Meta) tarafından geliştirilen, özellikle iş ve tatil takvimlerini dikkate alarak trend ve dönemsellik yakalamak üzere tasarlanmış bir zaman serisi tahmin modelidir. Basit konfigürasyonla hızlıca sonuç verir ve yorumlaması görece kolaydır.

  Grafiklere Genel Bakış

• LSTM Grafiği:

  • Dalgalı saatlik tüketimi çoğu noktada yakın şekilde takip ediyor.

  • Özellikle ani iniş-çıkışlara duyarlı ve gerçek veriye göre kıvrımları iyi yakalıyor gibi görünüyor.

  • Hata payı bazı uç değerlerde daha düşük.

• Prophet Grafiği:

  • Genel eğilimi takip ediyor, ancak keskin pik ve dip noktalarında biraz geride kalıyor ya da daha yumuşak geçişler yapıyor.

  • Kolay konfigüre edilebilir ve tatil etkileri gibi verileri eklemesi rahat; detaylı ince ayarla daha iyi sonuçlar almak mümkün.