Regresyon ve yapay sinir ağları yöntemi ile istanbul ili doğalgaz tüketim tahmini
Natural gas consumption forecast in istanbul province with regression and artificial neural networks method
Yazar: EDA MANGAN KARACA
Danışman: PROF. DR. ALİ FUAT GÜNERİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Doğrusal olmayan regresyon = Nonlinear regression ; Doğrusal regresyon modelleri = Linear regression models ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks

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.

Abstract:
Turkey imports about 99% of its gas needs. When no adequate storage facilities in Turkey and the absence of natural gas considered to be an important natural gas needs done correctly estimate would be of great importance. Natural gas distribution companies must agree to the amount they have committed in natural gas purchase and sale agreements. The distribution companies are obliged to pay for the unused natural gas if they are below the consumption amount they declared, or if there is an excess supply, they may break the organization's plan and experience natural gas supply shortages. For this reason, accurate annual, monthly and daily forecasts of natural gas are very important in terms of both the organization and supply-demand balance of distribution companies and supplying companies. Istanbul is the province with the highest natural gas consumption, with electricity and industrial customers, especially residential. This study includes the daily natural gas consumption forecast for the province of Istanbul. A data set was created, especially the 15-year (2004-2019) natural gas consumption data obtained from İGDAŞ and daily maximum and minimum temperature data from Meteorology. First, the data set was modeled as 20% test 80% training data, and the Multiple Linear Regression method was applied from the linear models, and then the  
regression estimation success was compared with Lasso and Ridge Regression. After the results obtained by regression methods, nonlinear methods were applied and estimation was made using Multi Layer Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Regression (SVR). All methods applied are modeled in Python program with JupyterLab. The success of Multi Layer Artificial Neural Networks among nonlinear models is higher when compared to regression methods, Multi Layer Neural Networks and SVR.