Enerji sektöründe makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak müşterilerin tahsilat potansiyellerinin değerlendirilmesi
Assessing the collection potential of customers in the energy sector using machine learning algorithms
Yazar: EMİNE CEREN ÖZAY
Danışman: DOÇ. DR. ERMAN ÇAKIT
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Borç geri alım = Debt buy–back ; Kredi riski = Credit risk ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Öğrenme teknikleri = Learning techniques

Özet:
Günümüzde elektrik birim fiyatlarının artmasıyla birlikte kaçak elektrik kullanımı artmakta ve müşterilerin kaçak elektrik faturalarını ödeme oranları düşmektedir. Kaçak elektrik tüketimi yapan müşteriler genel olarak faturalarını ödememe eğiliminde olduğundan bu müşterilerden tahsilat yapılıp yapılamayacağını belirlemek güçtür. 2004 yılında başlayan özelleştirmeler ile Türkiye 21 elektrik dağıtım bölgesine ayrılmış olup özelleştirme sonrasında kaçak elektrik tüketimin tespitinin yapılması, faturalandırılması ve tahsilatı, elektrik dağıtım şirketlerinin sorumluluğu olarak belirlenmiştir. Bu sorumluluğun karşılığında dağıtım şirketleri kaçak elektrik faturalarının tahsilat miktarı üzerinden belirli oranda gelir sağlamaktadır. Bu nedenle dağıtım şirketleri için hem şirket kazancının arttırılması hem de nakit akışının iyileştirilmesi için kaçak elektrik kullanımı yapan müşterilerin ödeme potansiyellerinin tespit edilmesi önemli hale gelmiştir. Bu çalışmada, Türkiye'de faaliyet gösteren üç elektrik dağıtım şirketine ait kaçak elektrik kullanımı yapan müşterilerin, 2020 yılı verileri kullanılarak borçlarını ödeyip, ödemeyecekleri makine öğrenmesi algoritmaları ile analiz edilmiştir. Müşterilerin geçmiş ödeme alışkanlıkları, borç miktarları, demografik verileri, bölge kaçak oranları girdi değişkeni olarak kullanılmıştır. Çıktı değişkeni ise öder/ ödemez şeklinde ikili kategorik olarak dikkate alınmıştır. Veri kümesine uygun olan denetimli öğrenme sınıflandırma yöntemlerinden; lojistik regresyon, destek vektör makineleri, yapay sinir ağları, k-en yakın komşu algoritması, rastgele ormanlar, gradyan artırma makineleri, aşırı gradyan artırma, hafif gradyan artırma makineleri algoritmaları kullanılarak modeller oluşturulmuştur. Model performanslarını artırmak ve aşırı öğrenmenin önüne geçmek için k-katlamalı çapraz doğrulama ve hiper parametre ayarlama yapılmıştır. Ayrıca karar ağacı tabanlı topluluk yöntemleri olan rastgele ormanlar, gradyan artırma, aşırı gradyan artırma, hafif gradyan artırma algoritmaları için değişken önem düzeyleri belirlenmiştir. Model tahmin performans değerleri ve değişken önem düzeyi analizi sonuçları değerlendirildiğinde en iyi sonuç veren model olarak gradyan artırma makineleri modeli belirlenmiştir. Müşteri ödeme durumu analizinin sadece kredi sağlayan kuruluşların problemi olmaktan çıkıp diğer sektörlerde de uygulanabileceğini gösteren bu çalışma; bundan sonraki benzer çalışmalara yol göstererek literatüre bu anlamda katkı sağlayacaktır.

Abstract:
Today, with the increase in electricity unit prices, the use of theft electricity increases and the rate of customers to pay their theft electricity bills decreases. Since customers who consume illegal electricity generally tend not to pay their bills, it is difficult to determine whether collections can be made from these customers. With the privatizations that started in 2004, Turkey was divided into 21 electricity distribution regions, and after the privatization, determining, invoicing and collection of theft electricity consumption was determined as the responsibility of electricity distribution companies. In return for this responsibility, distribution companies provide a certain amount of income over the collection amount of illegal electricity bills. For this reason, it has become important for distribution companies to determine the payment potential of customers who use theft electricity in order to increase the company's earnings and improve cash flow. In this study, it was analysed by machine learning algorithms whether the customers who use theft electricity belonging to three electricity distribution companies operating in Turkey, will pay their debts using 2020 data. Customers' previously payment habits, debt amounts, demographic data, and regional electricity theft rates were used as input variables. The output variable has been considered as binary categorical as pays or not pays. One of the supervised learning classification methods suitable for the data set; models were created using logistic regression, support vector machines, artificial neural networks, k-nearest neighbour algorithm, random forests, gradient boosting machine, extreme gradient boosting machine, light gradient boosting machine algorithms. K-fold cross validation and hyperparameter tuning were performed to increase model performances and prevent over-learning. In addition, variable importance levels were determined for random forest, gradient boosting machine, extreme gradient boosting machine, light gradient boosting machine, which are decision tree-based ensemble methods. When the model estimation performance metrics and variable significance analysis results were evaluated, the gradient boosting machine model was determined as the model that gave the best results. This study, which shows that customer payment status analysis is not only the problem of credit institutions and can be applied in other sectors, will contribute to the literature in this sense by guiding similar studies from now on.