Regresyon ve Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile İstanbul İli Doğalgaz Tüketim Tahmini
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Makine Fakültesi, Endüstri Müh.Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EDA MANGAN KARACA
Danışman: Ali Fuat Güneri
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Türkiye doğalgaz ihtiyacının yaklaşık %99'unu ithal etmektedir. Türkiye'de henüz yeterli depolama imkanının bulunmaması ve doğalgazın önemli bir ihtiyaç olması göz önünde bulundurulduğunda doğalgaz tahmininin doğru yapılması büyük bir önem arz eder. Doğalgaz dağıtım şirketleri doğalgaz alım satım anlaşmalarında taahhüt ettikleri miktara mutabık kalma durumundadır. Dağıtım şirketleri bildirdikleri tüketim miktarının altında kalmaları durumunda kullanılmayan doğalgazın parasını ödemekle yükümlü veya fazla arz olması durumunda organizasyonun planını bozmakla beraber doğalgaz tedarik sıkıntısı yaşayabilmektedir. Bu nedenle doğalgazın yıllık, aylık ve günlük tahminlerinin doğru bir şekilde yapılması dağıtım şirketlerinin ve tedarik eden şirketlerin hem organizasyonu ve hem de arz-talep dengesi açısından çok önemlidir. İstanbul, başta konut olmak üzere elektrik ve sanayi müşterileri ile doğalgaz tüketimi en yüksek ildir. Bu çalışma İstanbul ili için günlük doğalgaz tüketim tahminini içermektedir. İGDAŞ'tan alınan 15 yıllık (2004-2019) doğalgaz tüketim verileri ile Meteoroloji'den alınan günlük maksimum, minimum sıcaklık verileri başta olmak üzere veri seti oluşturulmuştur. Öncelikle veri seti %20 test % 80 eğitim verisi olarak modellenmiş ve lineer modellerden Çoklu Doğrusal Regresyon yöntemi uygulanmış ardından Lasso ve Ridge Regresyon ile regresyon tahmin başarıları kıyaslanmıştır. Regresyon yöntemleri ile elde edilen sonuçların akabinde lineer olmayan yöntemler uygulanmış ve Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları (YSA) ile Destek Vektör Regresyonu (DVR) kullanılarak tahminleme yapılmıştır. Uygulanan bütün yöntemler Python programında JupyterLab ile modellenmiştir. Regresyon yöntemleri, Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları ve DVR kıyaslandığında lineer olmayan modeller içerisinden Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları'nın başarısı daha yüksektir.