Yapay sinir ağları yöntemiyle doğalgaz şehir giriş istasyonlarının projelendirilmesi
Project of natural gas city gate stations by artificial neural network
Yazar: VEDAT BALIKÇI
Danışman: DOÇ. DR. AHMET SELİM DALKILIÇ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Isı Proses Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Enerji = Energy ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Doğalgaz dağıtım şebekesindeki doğal gaz talebi tahmini hem gaz dağıtımcıları hem de tüketiciler için oldukça önemlidir. Doğalgaz dağıtım şirketi tarafından bakıldığında, doğru tahmin yapılabilirliği sistemde oluşabilecek hataları azaltır ve gaz dağıtım planlamasını doğru yapmaya olanak sağlar. Bu şekilde, gaz sistemleri çok daha gerçekçi ve karlı hale gelir. Ayrıca, müşteri tarafından bakıldığında ise doğru tahmin değerleri, sistemde oluşabilecek hataları azaltacaktır, bu da müşterilerin gazsız kalma durumunu minimize edecektir.
Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları kullanılarak İstanbul Asya yakası ve Avrupa yakası için günlük ve saatlik doğalgaz talep tahmin modelleri oluşturulmuştur. Doğalgaz kullanımını etkileyen parametreler; tüketici sayısı, ortalama günlük sıcaklık, minimum günlük sıcaklık, resmi tatiller, ısıtma derece gün (HDD) belirlenmiştir. 2008'den 2018'in sonuna kadar elde edilen veriler, MATLAB program ile talep tahmin modelleri oluşturulmuş ve İstanbul'da son yüzyıl içerisinde yaşanmış en soğuk gün olan 9 Şubat 1929 günlük en düşük -16oC ve günlük ortalama sıcaklık -7oC sıcaklık değerlerine göre doğal gaz talebini 2027 yıla kadar doğalgaz talep tahminini yapılmıştır. Bu çalışma neticesinde, doğalgaz talep tahmini ile hangi yıl doğalgaz RMS-A istasyonunun kurulacağına karar verilmektedir. Synergi Gas Software ile İstanbul Asya ve Avrupa bölgelerinde yer alan dağıtım ağının hız ve basınç kriterleri dikkate alınarak olası kötü senaryolar için önceden yeni çözümler üretilebilir. Ayrıca doğalgaz RMS-A istasyonlarının nereye kurulacağı hesaplanmaktadır.

Abstract:
Natural gas demand forecast in the natural gas distribution network is very important both for gas distributors and consumers. When viewed from the perspective of a natural gas distributor, correct predictive values reduce errors that can occur in the system and make gas distribution planning correctly. In this way, gas systems become much more realistic and profitable. Also, from the customer point of view, the correct predictive values will reduce the errors that may occur in the system, which is useful for minimizing the stresses.
In this study, daily and hourly natural gas demand for Istanbul Asia side and European side were estimated by using Artificial Neural Networks. Parameters affecting natural gas usage; number of consumers, average daily temperature, minimum daily temperature, official holidays, heating degree day (HDD) have been determined. The data obtained from year 2008 to the end of 2018, and the forecasting model created by the MATLAB software and we estimated the natural gas demands up to 2027 years according to the coldest day of Istanbul in the last century which occured in 9 February 1929, with the minimum daily temperature of -16 oC degree and the average daily temperature of -7 oC degree. As a result of this study, it is decided which natural gas RMS-A station will be constructed with natural gas demand forecast. With Synergi Gas Software, new solutions can be produced for possible bad scenarios in advance, taking into account the velocity and pressure criteria of distribution network located in the İstanbul Asia side and Erupean side. Futhermore, it is calculated where the natural gas RMS-A will be in constructed.