BOTAŞ doğal gaz iletim hatları ana çıkış noktalarında kapasite rezervasyon maliyetinin gradyan iniş algoritması ile optimizasyonu
Optimization of capacity reservation cost at main exit points of BOTAŞ natural gas transmission lines by applying gradient descent algorithm
Yazar: SELİM ÇELİKTEN
Danışman: PROF. DR. FURKAN EMİRMAHMUTOĞLU
Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Gradyan iniş algoritmaları = Gradient descent algorithms

Özet:
Türkiye doğal gaz piyasasında ticari faaliyet gösteren Taşıtan şirketler, piyasayı oluşturan Elektrik, Konut ve Sanayi sektörlerinde sözleşme imzaladıkları son kullanıcılara doğal gaz satışı yapmak için ithalat veya yerli üretim kanalıyla boru gazı veya sıvılaştırılmış doğal gaz (LNG) olarak doğal gaz tedarik ederler. Taşıtanlar, tedarik etmiş oldukları doğal gazı bir Kamu İktisâdi Teşebbüsü olan İletim Sistemi Operatörü BOTAŞ'ın işletmiş olduğu ve doğal tekel konumunda olan iletim şebekesi üzerinden taşıtarak Ana Çıkış Noktalarında müşterilere teslim etmek durumundadırlar. Doğal gaz iletim şebekesi doğal tekel konumunda olduğu için İletim Sistemi Operatörünün gelir gereksinimi ve tarife yapısı Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu'nun (EPDK) düzenlemesine tâbîdir. İletim Sistemi Operatörünün gelirlerinin %45 gibi önemli oranı Kapasite Rezervasyon gelirlerinden karşılanmaktadır. Gelir gereksinimi, son kullanıcılara doğal gaz satışı yapan Taşıtanlar tarafından karşılandığı ve geçmiş dönemlerde oluşan hasılat farkları Gelir Tavanı yöntemi ile gelecek tarife dönemlerine eklenerek uzun vadede İletim Sistemi Operatörünün elde edeceği gelirleri kümülatif olarak değiştirmediği için Operatörün gelirleri Taşıtanlar için Sıfır Toplamlı Oyun çerçevesinde değerlendirilmektedir. Bu sebeple her bir Taşıtan, taşıttıkları gaz miktarı değişmeden Kapasite Rezervasyonu'ndan kaynaklı maliyetler olan Yıllık Kapasite, İlave Kapasite ve Kapasite Aşım maliyetleri toplamını azaltarak maliyet minimizasyonu rekabetinde daha verimli faaliyet gerçekleştirmeyi ve bu maliyetin diğer Taşıtanlar tarafından karşılanmasını amaçlamaktadırlar. Bu çalışmanın motivasyonu, makine öğrenmesinin eğitiminde kullanılan algoritmalardan biri olan Gradyan İniş Algoritması (GDA) yönteminin çalışma şeklini açıkladıktan sonra bu algoritmanın bilgisayar yazılımı haline dönüştürülmüş hali olan Genelleştirilmiş İndirgenmiş Gradyan (GRG) yöntemi marifetiyle mevzuattan kaynaklı belli kısıtlar gözetilerek her bir sektör için ilgili Ana Çıkış Noktalarında ay ve yıl boyu günlük kapasite rezervasyonu parametrelerini optimize ederek toplam kapasite rezervasyonu maliyetini asgariye indirmek isteyen Taşıtanlara çözüm önerisi sunmaktır. Çalışmada, ilgili yöntemin uygulanması sonucunda her bir sektör için yıllara sârî ay ve yıl boyu kapasite rezervasyon miktarlarının başlangıç parametrelerinin algoritma tarafından yinelemeli şekilde güncellendiği, başlangıç toplam kapasite rezervasyon maliyetinin parametre güncellemeleri sonrasında asgari seviyeye ulaştığı görülmüştür. Sektörel olarak karşılaştırıldığında maliyetin en çok Konut sektöründe, sonra Elektrik sektöründe en az da Sanayi sektöründe azaldığı görülmüştür. Elde edilen sonuçlar tablolar ve grafikler üzerinden gösterilerek algoritmanın başarımları tespit edilmiş ve sonuçları yorumlanmıştır. Sonuç olarak, Gradyan İniş Algoritmasını uygulayan Taşıtan şirketlerin Türkiye doğal gaz piyasasında kapasite rezervasyon maliyetleri toplamını asgariye indirerek rekabet avantajı sağlayabilecekleri sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Shipper companies operating in the Turkish natural gas market supply natural gas as pipe gas or liquefied natural gas (LNG) through import or domestic production in order to sell this gas to end users in the Electricity, Residential and Industry sectors that make up the market, with whom they have signed contracts. Shippers are obliged to deliver the natural gas they have supplied to customers at the Main Exit Points by transporting it through the transmission network, which is a natural monopoly, operated by BOTAŞ, a State Economic Enterprise. Since the natural gas transmission network is a natural monopoly, the revenue requirement and tariff structure of the Transmission System Operator are subject to the regulation of the Energy Market Regulatory Authority (EMRA). Capacity Reservation revenues cover a significant 45% of the Transmission System Operator's revenues. Since the revenue requirement is met by Shippers who sell natural gas to end users and the revenue differences generated in the past periods are added to future tariff periods with the Revenue Ceiling method and cumulative revenues obtained by the Transmission System Operator do not change in the long term, the Operator's revenues are evaluated within the framework of Zero Sum Game for Shippers. For this reason, each Shipper aims to carry out more efficient activities in the cost minimization competition without changing the amount of gas they transport by reducing the total amount of Annual Capacity, Additional Capacity and Capacity Excess costs, which are the costs arising from Capacity Reservation, and to have this cost covered by other Shippers. The motivation of this study is to explain the methodology of the Gradient Descent Algorithm method, which is one of the algorithms used in the training of machine learning, and then to use the Generalized Reduced Gradient (GRG) method, which is the computer software version of this algorithm, in the relevant Main Exit Points for each sector by taking into account certain constraints arising from the legislation so as to offer a solution to Shippers who want to minimize the total capacity reservation cost by optimizing month long and yearlong daily capacity reservation parameters. In the study, as a result of the application of the mentioned method, it was observed that the initial parameters of the month long and yearlong capacity reservation amounts for each sector were iteratively updated by the algorithm, and the total capacity reservation cost declined from the initial values to the minimum level after the parameter updates. Compared by sector, it was seen that the cost decreased the most in the Residential sector, then in the Electricity sector, and least in the Industrial sector. The results obtained were shown in tables and graphs, the performance of the algorithm was determined and the results were interpreted. As a result, it has been concluded that Shipper companies that apply the Gradient Descent Algorithm can gain a competitive advantage by minimizing the total capacity reservation costs in the Turkish natural gas market.