2022 Yılı Türkiye’de Elektrik Tüketimi
--
Herkese merhaba, bu yazımda geçmişten geleceğe her daim insan hayatının devamı için vazgeçilemez bir enerji olan, elektrik enerjisi üzerine yaptığım bir çalışmayı sizinle paylaşmak istiyorum.
EPİAŞ Şeffaflık Platformu sitesinden aldığım, 2022 Türkiye elektrik tüketim verilerine göre gecen sene ülkemizde 324.076.576,12 MWh’lık elektrik tüketimi yapılmıştır. Python kullanarak bu verilerin analizi ve bu analiz sonucu çıktılarını yorumlamaya çalıştım. Bu yazıyı yazarken ve analizleri yaparken gerçekten keyif aldığım bir proje oldu benim için sizlere de keyifli okumalar dilerim ve şimdiden okuduğunuz için teşekkür ederim…
Çalışmamda EPİAŞ Şeffaflık Platformundan aldığım verilerin temizlenmesi ve işlenir bir hale gelmesi ile başladım. Bu veri setinde; Tarih, Saat ve Tüketim Miktarı olmak üzere üç ana başlık bulunmakta ve 01.01.2022–31.12.2022 tarihleri arası her saat başı tüketilen elektrik miktarını gösteren bir veri setidir.
#.csv veri setinin Pandas kütüphanesinin read_csv metodu ile okunup data değişkenine atanması
data=pd.read_csv('data.csv',encoding="ISO-8859-1",low_memory=False)Veri setini, Python programlama diline ait olan Pandas kütüphanesinin “read” metodu ile okuma işlemini gerçekleştirdikten sonra ilk beş elemanına göz gezdirelim;
# veri setinin ilk beş elemanı:
data.head()
İlk beş satırda görüyoruz ki saat başı tüketilen veri miktarını elde ediyoruz. Bu noktadan sonra veri setimiz içindeki sütunların veri tiplerini, verinin kaç sütundan oluştuğunu, verimizde NaN yani boş değer olup olmadığını analiz edip verilerimizin türünü göre işleme devam edeceğiz.
#veri seti hakkında genel bilgiler için:
data.info()
Veri setimizde NaN değer bulunmamakta fakat veri tipleri sayısal şekilde değil object yani grafik üzerinde bu verilerin aktarılmasını sağlayamayız, bu sebeple verileri float ve datatime türüne çevirme işlemi uygulayacağız.
# veri setinin bir kopyasını oluturup "df" adlı bir değişkene atanması:
df = data.copy()
# kolon isimlerinin anlaşılır hale getirilmesi, tarih belirten kolonun datetime formatına çevrilmesi:
df['Tarih'] =pd.to_datetime(df['Tarih'] +' '+ df['Saat'], format='%d.%m.%Y %H:%M')
df = df.drop(columns = ["Saat"])
df = df.rename(columns={'Tüketim Miktarý (MWh)':'Tuketim'})
# tüketim değerlerini ifade eden "consumption" kolonundaki verilerin string tipinden float tipine dönüştürülmesi:
df['Tuketim'] = df['Tuketim'].str.replace('.', "" ,regex=True)
df["Tuketim"] = df["Tuketim"].str.replace(',', '.')
df["Tuketim"] = df["Tuketim"].astype(float)
df = df[["Tarih","Tuketim"]]
df.head()
Veri setini float ve datatime olarak çevirdikten sonra şimdi verimizde Tuketim sütunu için istatistiksel verilere göz atalım;
#istatistiksel (max,min,std) değerlerinin elde edilmesi:
data_daily.describe()
İstatiksel hesaplamadan sonra grafik üzerinde incelemek için ;
#Grafik çizimi
plt.figure(figsize=(30,7))
plt.plot(df.Tarih,df.Tuketim)
plt.title("2022 Yılı Türkiye Elektrik Tüketimi")
plt.xlabel("Tüketim Tarihi")
plt.ylabel("Tüketim Miktarı")
plt.show()
2022 yılı Türkiye Elektrik Tüketimi grafiğine baktığımız zaman, ortalama bir aralıkta tüketim bulunsa dahi bazı zamanlar çok yüksek veya çok düşük tüketim miktarları olmuştur. Bu max/min değerlere bakmak için ise;
#max tüketimin yapıldığı tarih ve tüketim -MWh
max_tuketim=df.Tuketim.max()
tuketim_tarih=df ['Tarih'][df['Tuketim'].idxmax()]
print("Max Tüketimin Yapıldığı Tarih : ",tuketim_tarih )
print("Max Tüketim : " , max_tuketim)
#min tüketimin yapıldığı tarih ve tüketim -MWh
min_tuketim=df.Tuketim.min()
min_tarih=df ['Tarih'][df['Tuketim'].idxmin()]
print("Min Tüketimin Yapıldığı Tarih : ",min_tarih )
print("Min Tüketim : " , min_tuketim)
Son olarak, 2018–2022 yılları arası Türkiye elektrik tüketimine baktığımız zaman;
2020 yılından sonra tüketim oranı yaklaşık olarak %12 olarak artmış durumdadır. 2022 yılında ise bir önceki yıla göre %0,83 oranında azaldığı görülmektedir.
Elektrik tüketim oranı gün geçtikçe artmakta ve daha da artmaya devam edecek gibi gözüküyor. Özellikle ülkemizde sanayi bölgelerinin artış göstermesi ile beraber gelecek yıllarda elektrik tüketiminin hatırı sayılır bir yükseliş göstereceği ön görülebilir.
Yazımı burada sonlandırırken, gelecek yazılarımda 2023 yılı tahmini tüketim verilerini elde etme, sanayi/mesken/tarımsal elektrik abonelerinde elektrik tüketim oranları üzerine çalışmalara devam edeceğimi belirtmek isterim.
Teşekkürler…
Kaynaklar
2-https://seffaflik.epias.com.tr/
3-https://medium.com/@mervegunak/python-ile-zaman-serileri-tahmin-y%C3%B6ntemleri-4eeb784d4562
