PTF Tahmini 2026: Rüzgâr ve Güneş Santralleri için Kapsamlı Rehber

PTF (Piyasa Takas Fiyatı), Türkiye elektrik piyasasının kalbidir. Gün öncesi alınan her karar, ertesi gün gerçekleşen PTF'ye göre değerlenir. Bu rehberde, PTF tahmini için girdi değişkenlerini, model seçimini, veri hattı mühendisliğini ve Grentis'te 2026 yılında %92 doğrulukla çalışan sistemin mimarisini aktarıyoruz. Kendi modelinizi inşa edecekseniz başlangıç planı, hazır sistem kullanacaksanız doğru soruları sorma çerçevesi.

İki farklı metriği ayırmakta fayda var: %92 doğruluk D+1 (ertesi gün) 24 saatlik ufukta MAPE ölçümüne dayanır — GÖP teklif kapanışında kilitlenen karar için kritik olan horizon budur. 14 gün ise ürün olarak sunduğumuz saatlik tahmin ufkudur; vadeli pozisyonlar, bakım planlaması ve haftalık risk çerçevesi için kullanılır.

PTF ne anlama gelir ve neden tahmin edilir?

PTF, Gün Öncesi Piyasası'nda alım ve satım tekliflerinin eşleştirilmesi sonucu her saat için oluşan tek fiyattır. Saatlik olarak açıklanır; bir sonraki gün için 00:00-24:00 arası 24 değer üretilir. Teklifler ertesi gün teslim için bir gün önce 12:30'a kadar verilir; 14:00'da ertesi günün 24 saatine ait PTF nihai olarak duyurulur. Yani saat 14:00 itibariyle teklifiniz sabittir ve ertesi gün boyunca her MWh'ınız bu fiyatlardan değerlenir.

Bu yüzden PTF tahmini, bir santral operatörünün stratejik aklının temel taşıdır. İyi tahmin, doğru teklif stratejisi, doğru blok teklif dizimi ve doğru portföy ağırlığı demektir — ve teklif verme saati (12:30) gelmeden önce hazır olmak zorundadır.

Hangi değişkenler PTF'yi belirler?

PTF'nin doğruluğu, doğru girdi seti ile başlar. Girdi evrenini üç fonksiyonel katmana ayırıyoruz: arz (ne kadar, ne fiyattan üretilecek), talep (ne kadar tüketilecek), mikro yapı (piyasa davranışı ve fiyat anlamındaki beklenti sinyalleri). Her bir değişken için üç şeyi tanımlayan bir "özellik kartı" kurarız: kaynak, akış frekansı, modele girme biçimi.

Arz tarafı — arz eğrisinin şekli

• KGÜP (Kesinleşmiş Günlük Üretim Planı). Tüm lisanslı üretim birimlerinin D-1 öncesinde TEİAŞ Milli Yük Tevzi Merkezi'ne bildirdiği 24 saatlik üretim planı. EPİAŞ Şeffaflık API'sinden günlük yayımlanır; ancak ertesi güne ait KGÜP D-1 ≈ 16:00 bandında güncel hale gelir. Arz eğrisinin ana omurgasıdır — PTF varyansının yaklaşık %35-40'ını tek başına açıklar. Modele toplam + kaynak bazında kırılım (termik / yenilenebilir / hidro) ayrı özellikler olarak girer.
• Lisanslı santral devre dışı kalma listesi. Planlı bakımlar ve beklenmeyen arızalar (EPİAŞ UEVM duyurularından). 500 MW+ bir termik birimin planlı çıkışı, 2025 gözlemimizde ilgili günün PTF'sini ortalama 80-150 TL yukarı çekti; beklenmeyen arızalar intraday sapma olarak GİP fiyatlarında daha güçlü iz bıraktı.
• NWP (sayısal hava tahmini) çıktıları. ECMWF HRES + ENS (günde 2 koşu), ICON-EU (günde 4), GFS (günde 4). Bunlar ham meteorolojik girdidir; santral-bazlı rüzgâr ve güneş üretim tahminine dönüştürmek için ayrı bir fiziksel-istatistiksel katman gerekir (güç eğrisi + kayıp faktörleri + saha coğrafyası + hub-yüksekliği interpolasyon). Grentis bu katmanı santral başına kalibre eder; portföy toplamında %5-8 WMAPE, tek plant seviyesinde %19-22 seviyelerinde.
• Hidroelektrik rezervuar seviyeleri + HES üretim potansiyeli. DSİ aylık rezervuar raporları + TEİAŞ reel-zamanlı HES üretim verisi. Mart-Haziran arası kar erimesi döneminde hidro üretim 20 TWh+ civarında oynar; PTF'nin baz fiyatını (baseline) doğrudan belirler.
• Yakıt fiyatları ve marjinal maliyet. Doğalgaz (BOTAŞ elektrik üreticisine satış tarifesi, aylık), ithal kömür (API2 benchmark + CIF navlun), yerli kömür (TKİ tarifesi). Termik santralin marjinal maliyetini — dolayısıyla PTF'nin "üst zarfını" — doğrudan belirler. Modelde clean-dark spread ve clean-spark spread türev özellikleri kullanılır.
• Döviz kuru (USD/TRY, EUR/TRY). İthal yakıt + YEKDEM USD-bazlı taban fiyat kanalı üzerinden dolaylı fiyat etkisi; ayrıca Türkiye-Yunanistan interkonektör arbitraj beklentisini belirler.

Talep tarafı — yükü belirleyen şey

• Sistem yük tahmini (TEİAŞ). Saatlik olarak bir gün öncesinden yayımlanır; kendi içinde gerçeğe ortalama %3-5 sapar. Model bunu ham değer olarak değil, "TEİAŞ tahmini + beklenen hata düzeltmesi" olarak kullanır (rezidüel modelleme).
• Bölgesel sıcaklık (81 il × 24 saat). Klima ve ısıtma yüküne doğrusal olmayan etki: 2025 gözleminde yaz 25°C üstü her +1°C ≈ +600 MW sistem tüketimi; kış 0°C altı her −1°C ≈ +400 MW. Modelde HDD / CDD (Heating / Cooling Degree Days) + saatlik sıcaklık doğrudan özellik olarak girer, tek bir ortalama ile değil.
• Takvim değişkenleri. Hafta sonu, resmi tatiller (yarım / tam gün ayrımı), Ramazan (iftar-sahur ikili zirve deseni, yaklaşık 3.000 MW'lık dinamik kayma), okul tatili, yerel seçim günleri. Bayram tatillerinde 8.000 MW'a kadar talep düşüşü yaşanır — bu ölçekteki kayma basit takvim one-hot ile değil, learned embedding ile yakalanır.
• Endüstriyel büyük tüketici takvimleri. OSB toplam çekişleri + çimento, demir-çelik, alüminyum, tekstil sektörlerinin planlı üretim duruşları. EPİAŞ UEVM verisinden haftalık güncellenir.
• Ekonomik aktivite göstergeleri. PMI, sanayi üretim endeksi, aylık elektrik tüketim trendi. Uzun vadeli baseline yükü kaydıran düşük-frekans sinyaller; model 14 günlük ufukta bu değişkenleri low-pass filtre ile kullanır.

Piyasa mikro yapısı — davranışsal ve öngörü sinyalleri

• Son 7 / 30 / 90 gün PTF paterni. Haftanın günü × saat × ay kırılımında rolling mean, std ve gradient. Mevsimsel + haftalık döngüleri yakalar; baseline seviyesindeki kaymaları hızla absorbe eder.
• SMF-PTF spread'i ve yönü (son 14 gün). Sistem açık mı yoksa fazlada mı eğilimli — bunun trendi dengesizlik beklentisini doğrudan yansıtır. 2025'te yıl boyu SMF − PTF ortalama −83 TL (sistem hafif fazla) gerçekleşti.
• Blok teklif profilleri. 40+ MWh blok teklifler EPİAŞ Şeffaflık'ta 14:00 sonrası yayımlanır; büyük üreticilerin stratejisini dolaylı yansıtır. Modele "blok yoğunluğu" ve "blok-saat eşleme oranı" özellikleri olarak girer.
• Vadeli piyasa fiyatları (EPİAŞ VEP). Ertesi ay ve çeyrek vadeli kontratlar baseline beklentiyi yansıtır; model günlük tahmini bu beklentiden ne kadar saptığını izleyerek kalibre olur. Ayrıca vadeli-spot baz farkı, uzun vadeli tahminin ağırlık merkezini belirler.
• Sınır piyasaları. Yunanistan (IPTO day-ahead), Bulgaristan (IBEX) ve Romanya (OPCOM) PTF'leri. İnterkonektör kapasitesi dolu olduğunda — özellikle yaz aylarında Yunanistan yönünde — Türkiye PTF'sini saatlik bazda 100-300 TL yukarı çekebilir. Modele ilgili bölgenin forward curve'ü + interkonektör kullanım oranı girer.
• Geçmiş PTF-aktüel sapmaları (residuals). Son 14 günlük model hata dağılımı ve oto-korelasyon yapısı — modelin kendi kendini kalibre ettiği sinyal. Beklenmedik bir şok (ani arıza, aşırı sıcak) olduğunda rezidüel pattern erken yakalanır.

Hangi model mimarisi çalışır?

PTF tahmininde "tek bir model" yaklaşımı çoktan terk edildi. 2026'da kendini kanıtlamış mimari, iki aşamalı ensemble:

1. Base modeller:
   • Gradient Boosting (XGBoost / LightGBM / CatBoost) — Yapısal özellikler, takvim etkileri ve son hafta pattern'i için.
   • Temporal modeller (LSTM, TFT) — Saatler arası otoregresif bağımlılık ve uzun kuyruk etkileri için.
   • Hibrit fiziksel-istatistiksel merit-order modeli — Arz eğrisinden çıkarılan teorik PTF'yi referans olarak kullanır.
2. Meta model (stacking): Üç base modelin çıktısını birleştirir. Genellikle basit bir Ridge regresyon yeterli — lineer birleşim, aşırı uyumu (overfit) azaltır.

Bizim ölçümlerimizde tek bir XGBoost model yaklaşık %84 MAPE-based doğruluk verirken, iki aşamalı ensemble %92'ye çıkıyor. 8 puanlık fark, bir santral için yıllık yüzbinler TL demek.

Veri hattı mühendisliği — çoğunluğun başarısızlık noktası

Model eğitmek bir şey, her gün saat 08:00'de güvenilir bir tahmin üretmek başka. Gerçek dünya PTF sistemlerinde veri hattı en kritik parça:

• EPİAŞ veri servislerinin gecikme toleransı. KGÜP ertesi güne ait planı şeffaflık API'sinden genellikle 16:00 bandında güncel hale gelir — sabah çağrısıyla erken değer bekleyen basit istemciler güncel-olmayan planla çalışır. Sistem ya yayım zamanını bekleyebilmeli ya da (a) en son geçerli plan + (b) düşük-güvenli fallback değeriyle modeli beslemelidir. Aynı tolerans NWP, yük tahmini ve yakıt fiyat kanalları için de kurulur; her girdi için veri tazeliği skoru modele yardımcı özellik olarak girer.
• NWP revizyon yönetimi — ECMWF günde 2 kez, ICON günde 4 kez güncellenir. Model en güncel tahmini kullanmalı, ama tahmin yaşına göre ağırlıklanmalıdır.
• Eksik veri stratejisi — Herhangi bir girdi gelmediğinde: (a) son değeri kullan, (b) ortalama ile doldur, (c) tahmin yapma. Grentis'te her girdi için ayrı bir politika tanımlıyoruz.
• Günlük otomatik yeniden eğitim — PTF davranışı mevsimsel değil, yapısal olarak değişir. Haftalık incremental retraining tipik bir pratik; Grentis'te günlük.

Operasyona entegrasyon — tahmin bir karara dönüşmezse değersizdir

%92 PTF doğruluğu teknik bir çıktıdır. Operasyonel kazanç, bu tahminin teklif stratejisine doğru bağlanmasıyla oluşur. Grentis mimarisinde PTF tahmini, OptiGren karar motoru Çekirdek modülüne girdi olur; karar motoru, risk limitleri ve üretim tahminini birleştirerek her saat için alınacak pozisyonu doğrudan üretir.

Bu, tahmin yazılımı ile karar yazılımı arasındaki en önemli fark: bir tahmin API'sine "saat 14:00 PTF'si 2380 TL olacak" diye cevap almak kıymetlidir, ama bu veriyi alıp teklif politikasına nasıl çevireceğinizi siz bulursunuz. Karar motoru, bu adımı sizin yerinize yapan bileşendir.

Sık sorulan sorular

Hangi adımlarla başlamak mantıklı?

Kendi iç ekibinizde bir PTF tahmin sistemi kurmak istiyorsanız, önerdiğimiz sıralama:

1. Hafta 0-2: EPİAŞ açık verisini bir yere indirin. En az 3 yıllık PTF ve yük geçmişi + KGÜP geçmişi. Tek seferlik bir veri çekimi.
2. Hafta 2-4: Basit bir LightGBM model eğitin. Sadece takvim + yük + KGÜP özellikleri. Baseline %78-82 MAPE-based doğruluk hedefleyin.
3. Hafta 4-8: NWP + rüzgâr-güneş üretim tahmini entegre edin. %85-88 seviyesine çıkmalısınız.
4. Hafta 8-12: Temporal model (TFT veya LSTM) ekleyip ensemble kurun. %90+ hedefi.
5. Hafta 12+: Operasyonel entegrasyon — günlük retraining, monitoring, alerting ve teklif politikası bağlantısı. Buradan sonrası sürekli iyileştirme.

Hazır bir sistem değerlendiriyorsanız, satıcıya sormanız gereken sorular:

• Son 12 ayın hangi günlerinde modelin sapması %10'dan büyüktü? (Ortalama doğruluk değil, ekstrem durum davranışı.)
• Hangi piyasa rejimlerinde (talep yüksek, düşük rüzgâr, vb.) sistem iyi; hangilerinde zayıf?
• Model revizyonu ne sıklıkta? Model versiyonu takip edilebiliyor mu?
• Tahmin sonucu sadece bir API çağrısı mı, yoksa doğrudan bir teklif stratejisine dönüşüyor mu?

İlgili yazılar

• Grentis ile İlk 30 Gün: Backtest'ten Otopilot'a Yolculuk
• GİP'te Dengesizlik Maliyetini %35-%41 Azaltmanın 5 Yolu
• Yenilenebilir Enerji Santrali Geliri Nasıl Hesaplanır? (OptiGren Yöntemi)