Μοντελοποίηση και πρόβλεψη της μηνιαίας κατανάλωσης φυσικού αερίου και των παροχών του πετρελαίου σε χώρες της Ευρώπης και σύγκριση κατάλληλων μεθόδων
Creators: name: Παπακυρίλλου, Αγλαΐα Φωτίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Energy
Gas
Oil
Trend
Seasonality
Stationary time series
ARMA
Modeling
Forecast
ARMAX
RNN
Linear regression
Comparison of methods
NRMSE
Relative error

description: Η παρούσα διπλωματική εργασία εκπονείται στο πλαίσιο του προγράμματος EMOS σε συνεργασία με την Ελληνική Στατιστική Αρχή. Σε μια εποχή που διαδραματίζονται μεταβολές τόσο στο περιβάλλον όσο στην κοινωνική, οικονομική και πολιτική ζωή είναι σημαντικό να μελετήσουμε τον τομέα της ενέργειας και ειδικότερα δύο κλάδους της, το φυσικό αέριο και το πετρέλαιο με τα παράγωγα του. Σκοπός της συγκεκριμένης εργασίας είναι η μοντελοποίηση και η πρόβλεψη της μηνιαίας κατανάλωσης του φυσικού αερίου και των παροχών του πετρελαίου σε χώρες της Ευρωπαϊκής Ένωσης και γενικότερα της Ευρώπης. Για το λόγο αυτό, σε κάθε περίπτωση, μελετήθηκαν πέντε ευρωπαϊκές χώρες σε χρονικό διάστημα έξι συνεχόμενων μηνών από τον Οκτώβριο του 2023 μέχρι το Μάρτιο του 2024. Αναλυτικότερα, για κάθε χώρα, αφαιρώντας την τάση και την περιοδικότητα, προτάθηκε ένα μοντέλο ARMA και πραγματοποιώντας κατάλληλους ελέγχους Portmanteau test, AIC ελέγχθηκε η ύπαρξη λευκού θορύβου και υπολογίστηκαν οι τιμές p, q για κάθε ARMA αντίστοιχα. Στη συνέχεια, για την πρόβλεψη των δύο παραπάνω παραμέτρων αναπτύχθηκαν πέντε τύποι μοντέλων που αντικατοπτρίζουν διαφορετικές μεθοδολογικές προσεγγίσεις. Η πρώτη μεθοδολογία που εφαρμόστηκε ήταν τα μοντέλα σταθερών χρονοσειρών Autoregressive Moving Average (ARMAX) με δύο εξωγενείς παράγοντες στις δύο περιπτώσεις, ενώ στην τρίτη χρησιμοποιήθηκαν τα ίδια ARMAX με περισσότερους παράγοντες. Είναι εύλογο να σημειώσουμε ότι τα δεδομένα διαφοροποιούνται ανάλογα με το καύσιμο που μελετάμε. Σε αντίθεση με τα παραπάνω, τα επόμενα μοντέλα στηρίχθηκαν σε δύο άλλες διαφορετικές προσεγγίσεις, τα αναδρομικά νευρωνικά δίκτυα (Recurrent Neural Networks-RRNs), που είναι βασική κατηγορία νευρωνικών δικτύων, και μία απλούστερη, τη γραμμική παλινδρόμηση. Τέλος, για την εξαγωγή ασφαλών συμπερασμάτων υπολογίστηκαν τα σφάλματα NRMSEs και σχετικά σφάλματα, ώστε να γίνει σύγκριση των πέντε μεθόδων και να βρεθεί το μοντέλο με την ακριβέστερη πρόβλεψη. Έχοντας διαθέσιμα όλα τα απαραίτητα στοιχεία, καταλήξαμε εύκολα στο συμπέρασμα ότι οι προβλέψεις για την παροχή του πετρελαίου είναι καλύτερες σε σχέση με αυτές που αναφέρονται στην κατανάλωση του φυσικού αερίου.
description: The present thesis is being developed within the framework of the EMOS program in collaboration with the Hellenic Statistical Authority. In an era characterized by significant changes in both the environmental and socio-economic and political spheres, it is important to examine the energy sector, particularly two of its branches, natural gas and petroleum, along with their products. The purpose of this specific thesis is the modeling and forecasting of monthly consumption of natural gas and petroleum deliveries in European Union countries and Europe in general. For this reason, five European countries were studied over a period of six consecutive months from October 2023 to March 2024. Specifically, for each country, after adjusting for trend and seasonality, an ARMA model was proposed. Subsequently, appropriate checks such as the Portmanteau test and AIC were conducted to verify the presence of white noise, and the p and q values were calculated for each ARMA model accordingly. Next, five types of models reflecting different methodological approaches were developed for forecasting the two aforementioned parameters. The first methodology applied was Autoregressive Moving Average (ARMAX) models for stable time series with two exogenous factors in both cases, while in the third, the same ARMAX models with more factors were used. It is worth noting that the data vary depending on the fuel under study. In contrast to the aforementioned, the subsequent models relied on two other different approaches, Recurrent Neural Network, a category of neural networks, and a simpler one, linear regression. Finally, to draw safe conclusions, the following errors were calculated, NRMSE and relative errors, in order to compare the five methods and identify the model with the most accurate prediction. Having all the necessary elements available, we easily concluded that the forecasts for petroleum deliveries are better compared to those for natural gas consumption.