Türkiye Grid Foundation Model nedir?
Türkiye elektrik sistemi her saat birbiriyle ilişkili ama aynı olmayan sinyaller üretir. Tüketim, sistemde ne kadar elektrik kullanıldığını anlatır. Kaynak bazlı üretim; güneş, rüzgâr, hidroelektrik, jeotermal, biyokütle, gaz, kömür ve diğer kaynakların üretimini gösterir. PTF ise Gün Öncesi Piyasası'nda oluşan saatlik takas fiyatıdır.
Proje bu üç problemi tamamen ayrı modellerle çözmek yerine, tek bir ortak zaman temsilinin ortak yapıyı öğrenip öğrenemeyeceğini test eder. İlk araştırma tasarımı tüketim, yenilenebilir üretim ve PTF için +1, +6 ve +24 saat tahmin üretir.
2 · Bu proje neden var?
Elektrik tahmininde düşük hata tek başına iyi bilim anlamına gelmez. Günlük ve haftalık sezonsallık güçlüdür; fiyat rejimleri değişebilir; yenilenebilir üretim hızla artıp azalabilir; geçmiş ve gelecek saatleri rastgele karıştırmak temporal leakage yaratabilir. Ayrıca gereğinden büyük bir deney, hesaplama maliyeti yüzünden tamamlanamayabilir.
Bu nedenle proje şu ilkeyle kuruldu: final kanıta bakmadan önce araştırma kontrollerini kur. Veri sözleşmesi, sızıntıya dayanıklı pencereler, baseline'lar, belirsizlik araçları, testler, CPU-güvenli smoke yolu ve yayın altyapısı önce hazırlanır; final holdout sonra açılır.
3 · Projeye hangi veriler giriyor?
| Girdi | Basit anlamı | Araştırmadaki rolü |
|---|---|---|
| Gerçek zamanlı tüketim | Sistemin saatlik elektrik kullanımı. | Ana yük hedefi ve sistem bağlamı. |
| Kaynak bazlı üretim | Güneş, rüzgâr, hidro, jeotermal, biyokütle, gaz, kömür vb. | Yenilenebilir hedefi, üretim karışımı ve rejim özellikleri. |
| MCP / PTF | Gün Öncesi Piyasası saatlik takas fiyatı. | Fiyat hedefi ve piyasa durumu. |
| Takvim özellikleri | Saat, haftanın günü ve yıllık döngü kodları. | Gelecek bilgisi sızdırmadan sezonsallık. |
Yazılım resmi EPİAŞ Şeffaflık Platformu REST servislerini hedefler. Kullanıcı bilgileri yalnızca ortam değişkenlerinde tutulur ve Git geçmişine yazılmaz. Ham üçüncü taraf veriler varsayılan olarak yeniden dağıtılmaz; yeniden üretilebilirlik kesin çekme talimatları, kaynak kimlikleri, manifestolar ve hash'lerle korunur.
4 · Sistem adım adım nasıl çalışıyor?
Neden 168 saat?
Bir hafta her tahmin noktasından önce tam günlük ve haftalık döngüyü gösterir; yorumlanabilir ve hesaplama açısından kontrollüdür.
Neden +1, +6 ve +24 saat?
Kısa, orta ve gün-öncesi davranışları ayırır. Ortak öğrenme bir ufukta faydalı, başka bir ufukta zararlı olabilir.
Neden üç görev birlikte?
Tüketim, yenilenebilir üretim ve fiyat aynı sistemde etkileşir fakat dinamikleri farklıdır. Bilimsel değer bu transfer gerilimindedir.
5 · Bugün hangi model uygulanmış durumda?
v0.1 modeli bilinçli olarak kompakttır. Saatlik çok değişkenli girdiler ortak temsile yansıtılır, konumsal kodlama alır, Transformer encoder'dan geçer ve çok ufuklu başlıklara gönderilir. Her çıktı merkezi tahminin yanında pozitif bir belirsizlik ölçeği üretir. Ayrı kalibrasyon dönemiyle split-conformal aralıklar kurulabilir.
6 · Proje tam olarak nereye geldi?
| Bileşen | Durum | Anlamı |
|---|---|---|
| Depo ve yazılım mimarisi | Tamamlandı | Araştırma paketi, config, script, test ve dokümantasyon hazır. |
| EPİAŞ REST istemcisi | Tamamlandı | TGT kimlik doğrulama ve sınırlı veri çekme yolları uygulandı. |
| Özellik ve pencere hattı | Tamamlandı | Saatlik hizalama, takvim özellikleri ve 168 saatlik sızıntı kontrollü pencereler hazır. |
| Ortak Transformer | Tamamlandı | Çok görevli ve çok ufuklu kompakt model uygulanmış durumda. |
| Belirsizlik katmanı | Tamamlandı | Olasılıksal ölçek çıktısı ve split-conformal araçları mevcut. |
| Testler + sentetik smoke training | Tamamlandı | Yazılım doğrulandı; sentetik çıktı ampirik kanıt değildir. |
| GitHub CI + Pages | Tamamlandı | Otomatik test ve herkese açık dokümantasyon kuruldu. |
| Gerçek EPİAŞ veri denetimi | Sıradaki aşama | Kapsam, eksikler, şema kararlılığı ve saat dilimi bütünlüğü ölçülecek. |
| Keşifsel benchmark | Henüz değil | Final holdout görülmeden güçlü baseline ve çalışma süresi seçilecek. |
| Dondurulmuş protokol / OSF | Henüz değil | Hipotez, tarih, seed, test ve dışlama kuralları dondurulmadı. |
| Confirmatory sonuç | Henüz değil | Makale düzeyinde model performansı iddiası yok. |
| Makale + DOI | Gelecek | Yalnızca dondurulmuş kanıt sonrasında. |
7 · Proje neden tam burada bekliyor?
Kod çalışmadığı için değil. Yazılım geliştirme ile ampirik çıkarım ayrı aşamalardır. Eğer gerçek veriler yıllarca incelenir, gelecek dönem skorları görüldükçe model değiştirilir ve hipotez en sonda yazılırsa final doğrulayıcı iddianın değeri azalır.
Araştırma altyapısı
↓
Gerçek veri denetimi
↓
Keşifsel model + çalışma süresi
↓
Protokol dondurma / uygun ise OSF
↓
Dokunulmamış confirmatory holdout
↓
Kanıt arşivi + makaleProtokol dondurulmadan önce veri kapsamı, eksik saatler, şema değişiklikleri, saat dilimi sorunları, güçlü baseline'lar ve toplam model × seed × ufuk hesaplama bütçesi ölçülmelidir. Buradaki bekleme, sonraki sonucun bilimsel değerini korur.
8 · Proje bugün ne teslim ediyor?
Araştırma yazılımı
EPİAŞ istemcisi, veri hizalama, özellik mühendisliği, tahmin pencereleri, ortak Transformer, baseline'lar, loss fonksiyonları, belirsizlik ve eğitim araçları.
Araştırma kontrolleri
Kronolojik değerlendirme, sadece train üzerinde preprocessing, sentetik/ampirik ayrımı, deterministik testler ve hesaplama-duyarlı config yaklaşımı.
Yayın altyapısı
Araştırma protokolü, yeniden üretilebilirlik notları, veri dokümanı, makale iskeleti, citation metadata, çok dilli site ve yayın yol haritası.
Bugün operasyonel piyasa tahmini, al-sat sinyali, şebeke dispatch talimatı veya Transformer üstünlüğü iddiası teslim etmez.
9 · Bu tür bir çalışma kendini nasıl kandırabilir?
Zamansal sızıntı
Geleceğin training, scaling veya özellik üretimini etkilemesi performansı yapay olarak yükseltebilir.
Holdout'a göre ayar
Final test görüldükçe modeli değiştirmek, dokunulmamış test kavramını yok eder.
Zayıf baseline
Kompleks model güçlü seasonal ve görev-özel alternatiflerle karşılaştırılmalıdır.
Rejim körlüğü
Ortalama hata, fiyat sıçraması veya yenilenebilir rampasında çöküşü gizleyebilir.
Kalibre olmayan güven
Model belirsizlik söylese bile vaat ettiği kapsama oranını sağlamayabilir.
Hesaplama kayması
Aşırı büyük protokol tamamlanamaz hale gelip sonradan taviz verilmesine yol açabilir.
10 · Bilimsel başarı ne demek?
| Gözlenen sonuç | Bilimsel yorum | Neden değerli |
|---|---|---|
| Ortak model kazanır | Faydalı transfer | Dondurulmuş tasarım altında görevler arası temsil öğrenmenin ek değer sağladığına kanıt. |
| Ortak model berabere kalır | Sınırlı karmaşıklık faydası | Ek mimarinin test edilen ufuk/rejimlerde az pratik kazanç verdiğine kanıt. |
| Ortak model kaybeder | Negatif transfer | Ortak temsilin bazı elektrik görevlerine zarar verebildiği sınırın ortaya konması. |
Kontrollü bir negatif veya anlamsız sonuç başarısızlık değildir. Araştırılan şey Transformer'ın itibarı değil, hipotezin kendisidir.
11 · Bundan sonra neler eklenebilir?
| Aşama | Yapılacak iş | Teslimat |
|---|---|---|
| v0.2 — Veri Denetimi | Sınırlı gerçek EPİAŞ geçmişi; eksik saat, tekrar, saat dilimi/DST, şema, üretim tutarlılığı ve fiyat aykırı değerleri. | Veri denetim raporu, kapsam haritası, provenance manifest ve hash'ler. |
| v0.3 — Keşifsel Benchmark | Persistence, seasonal-naive, lineer/MLP, recurrent, görev-özel ve ortak Transformer; sadece train/validation. | Keşifsel benchmark ve ölçülmüş hesaplama bütçesi. |
| v0.35 — Modern Baseline'lar | Uygun olduğu ölçüde DLinear, N-HiTS/N-BEATS, PatchTST, TimesNet veya TFT. | Modern karşılaştırma matrisi. |
| v0.4 — Rejim Zekâsı | Yenilenebilir payı, fiyat sıçraması, talep rampası, mevsim ve olağandışı talep rejimleri. | Dondurulmuş rejim tanımları ve analiz planı. |
| v0.45 — Açıklanabilirlik | Feature ablation, masking, attention tanıları ve ikincil açıklanabilirlik araçları. | Yorumlanabilirlik kanıtı. |
| v0.5 — Ön Eğitim | Downstream görevlere uyarlanabilir ortak temsil için masked time-series pretraining. | Daha güçlü foundation-model yönü. |
| v0.6 — Transfer | Az verili downstream tahmin, anomali veya rejim görevlerine uyarlama. | Transfer-learning kanıtı. |
| v0.7 — Olasılıksal Paket | Quantile tahminleri, adaptive conformal, CRPS ve coverage-width dengesi. | Güvenilir belirsizlik benchmark'ı. |
| v0.8 — Stres Testi | Eksik gözlem, gecikmiş veri, fiyat şoku, yenilenebilir rampası ve dağılım kayması. | Dayanıklılık kanıtı. |
| v0.9 — Protokol Dondurma | Holdout, hipotez, metrik, test, seed, dışlama, multiplicity ve hesaplama bütçesi sabitlenir; uygunsa OSF. | Değişmez confirmatory protokol. |
| v1.0 — Confirmatory Study | Dokunulmamış holdout tek kez açılır; tahmin, istatistik, şekil, config ve hash'ler korunur. | Makale düzeyinde kanıt arşivi. |
| v1.1+ — Yayın | Makale, citable software snapshot, Zenodo DOI ve uygun preprint/dergi gönderimi. | Atıf verilebilir araştırma kaydı. |
12 · Güçlü bir makalenin sorusu
When Does Cross-Task Learning Help Electricity Forecasting? A Reproducible Multi-Task Study of Load, Renewable Generation and Market Price in Türkiye.
En güçlü katkı “foundation model kazandı” demek değildir. Transferin ne zaman işe yaradığını, ufuklara göre nasıl değiştiğini, hangi piyasa rejimlerinde bozulduğunu ve belirsizliğin gerçekten kalibre olup olmadığını kontrollü biçimde göstermektir.
13 · Araştırma sınırı
Bu depo araştırma yazılımıdır. EPİAŞ ürünü, şebeke işletme aracı, production tahmin servisi, yatırım/ticaret önerisi veya dispatch kontrol sistemi değildir. Dondurulmuş gerçek veri çalışması bitene kadar deneysel araştırma platformu olarak okunmalıdır.
OSF Open-Ended Registration kabul edildi ve DOI aldı
Projenin mevcut araştırma yaşam döngüsü OSF üzerinde kamuya açık ve kalıcı bir kayıt olarak arşivlendi. Kayıt DOI'si 10.17605/OSF.IO/FMCYQ, ilişkili OSF projesi ise osf.io/tz5pw adresindedir.
Bu kayıt, Ocak 2024 gerçek EPİAŞ veri denetimini, düzeltici üretim muhasebesi denetimini, yeniden üretilebilirlik kurallarını ve keşifsel çalışma ile gelecekteki doğrulayıcı çalışma arasındaki sınırı belgeler. Bu kayıt nihai doğrulayıcı ön kayıt değildir; doğrulayıcı holdout hâlâ tanımsız ve dokunulmamıştır.