Kayseri ili doğalgaz tüketim tahmini
Natural gas consumption forecast of Kayseri province
Yazar: BETÜL YILMAZ
Danışman: PROF. DR. SİNEM KULLUK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Çevre sorunlarının ve enerjiye olan gereksinimin zamanla arttığı bir dünyada enerjinin verimli kullanılması büyük önem arz etmektedir. Ülkemizdeki doğalgaz ihtiyacı, büyük ölçüde ithal edilerek karşılanmaktadır. Bu nedenle doğalgazın verimli bir şekilde kullanılması, ülke ekonomisine katkıda bulunacaktır. Doğalgaz tüketiminin doğru tahmin edilmesi enerji sektörüne yapılacak yatırımların ve uluslararası gaz alım anlaşmalarının etkinliğine katkıda bulunmakla beraber, ihtiyaç fazlası doğalgaz temini sonucunda oluşabilecek ekonomik kayıpları en aza indirebilecektir. Bu sayede de geleceğe yönelik doğalgaz arz ve talep arasındaki dengesizlikleri ortadan kaldırabilecektir. 
Bu çalışmada EPDK'dan alınan 2015-2022 yılları arasında aylık bazda Kayseri iline ait doğalgaz tüketim verisi kullanılmış olup, 2023 yılı için tüketim tahmini yapılmıştır. Tahminleme yöntemleri olarak literatürde de büyük ölçüde kabul gören Box-Jenkins, Gri Tahminleme ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri kullanılmıştır. Kullanılan yöntemler; Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH), Ortalama Mutlak Hata (OMH), Ortalama Kareli Hata (OKH), Ortalama Kareli Hata Kökü (OKHK) ve R2 hata ölçütleri bakımından karşılaştırılmış, 0,926 R2 değeri ile en başarılı sonucu veren çarpımsal ayrıştırma tabanlı GM(1,1) modelinin tahminleme için uygun olduğu görülmüştür. Uygun bulunan çarpımsal ayrıştırma tabanlı GM(1,1) modeli ile 2023 yılı için Kayseri ili aylık doğalgaz tüketim tahminlemesi yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Doğalgaz tüketim tahmini, Box-Jenkins modelleri, Gri tahmin, Yapay sinir ağları

Abstract:
In a world where environmental problems and the need for energy increase over time, effective usage of energy is of great importance. The natural gas need in our country is met by importing to a large extent. Therefore, efficient usage of natural gas will contribute to the national economy. Accurate estimation of natural gas consumption will contribute to the efficiency of investments to be made in the energy sector and international gas purchase agreements, while minimizing the economic losses that may occur as a result of excess natural gas supply. In this way, the imbalances between natural gas supply and demand for the future will be eliminated. 
In this study, natural gas consumption data of Kayseri province on a monthly basis between the years 2015-2022, obtained from EPDK, was used, and a consumption estimate was made for the year 2023. Box-Jenkins (ARIMA), Gray Prediction and Artificial Neural Networks (ANNs) methods, which are widely accepted in the literature, were used as forecasting methods. The methods used were compared in terms of Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) and R2 error performance measures, and it was seen that the multiplicative decomposition based GM(1,1) model, which gave the most successful result with an R2 value of 0.926, was suitable for estimation. With the appropriate multiplicative decomposition based GM(1,1) model, monthly natural gas consumption estimation of Kayseri province was made for the year 2023.

Keywords: Natural gas consumption forecast, Box-Jenkins models, Grey forecasting, Artificial neural network