Anlık doğalgaz tüketim verilerinin coğrafi bilgi sistemleri destekli istatistiksel analizi
Geographical information systems supported statistical analysis of instant natural gas consumption data
Yazar: AHMET DABANLI
Danışman: PROF. DR. ALPER ÇABUK ; PROF. DR. ALPER ÜNAL
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Coğrafya = Geography ; Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering

Özet:
Bu çalışma Isparta İl merkezindeki 17 adet veri kaydedici ile saatlik olarak toplanmış doğalgaz tüketimlerini etkileyen etmenlerin makine öğrenmesi, regresyon analizi, karar ağacı ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) destekli analizi ve tüketim profillerinin çıkarılması hakkındadır. Isınma amaçlı kullanılan doğalgazda %99 dışarıya bağımlılığın olması ve değişen jeopolitik şartlar sebebiyle enerjinin verimli kullanılması gerekmektedir. Doğalgazın verimli kullanılabilmesi için veriye dayalı yönetim stratejileri geliştirilmesi gerekmektedir. Bu nedenle, tüketimi etkileyen etmenlerin saatlik olarak analizlerinin ve ayrıntılı profillerin çıkarılması çalışmayı önemli kılmaktadır. Tüketim verilerinin daireye ait alan, cephe, kat ve yükseklik bilgilerine göre karar ağaçlarına ayrılmış, her bir daldaki tüketimlerin saatlik meteorolojik parametreler ile çoklu lineer regresyon modellemesi yapılmış ve aralarında anlamlı sonuçlar bulunmuştur. Tüm şehrin tüketiminin modellenebilmesi için en uygun veri toplayıcı cihaz sayısının hesaplanmasında karar ağacını etkileyen etmenlere göre 3 farklı kurgu çalışılmıştır. Ayrıca cihazların harita üzerinde takılacağı binaların CBS desteği ile geliştirilen D2LogTAY yazılımı ile tespiti yapılmıştır. 
Benzer cephe, alan, kat ve yükseklik gibi parametrelere sahip abonelerin, dışa bağımlı olduğumuz ortalama doğalgaz tüketimlerinin, bilgilendirme ve bilinçlendirme amaçlı raporlanması ile, azaltılabilecek doğalgaz tüketim ve sera gazı salınım miktarları 4 farklı duyarlılık kurgusu ile hesaplanmıştır. Kurgularda ayrıntılı veri olan yerlerde %19 ile %32lik, karar ağacı ile hesaplamalarda ise %23lük farklar hesaplanmıştır. Çalışmada, hafta içi tüketimin hafta sonundan ve günlük olarak çarşamba ve perşembe günlerinin fazla olduğu, okul ara tatillerin diğer tatillere göre daha fazla tüketimin olduğu tespit edilmiştir. Meskenlerde saatlik tüketimlerin çoğunlukla benzeştiği ve farklılaşanların tespit edilebildiği görülmüştür.

Abstract:
This study is about machine learning, regression analysis, decision tree and Geographic Information Systems (GIS) supported analysis of the factors affecting the natural gas consumption collected on an hourly basis and the creation of consumption profiles with 17 data loggers in Isparta city center. Natural gas, 99% supplied externally, used for heating must me used efficiently due to the changes in geopolitical conditions. Data-based management strategies should be developed to increase efficiency. Hourly analysis of the factors affecting consumption and detailed profiles make the study important. Significant results were found in multiple linear regression model used analyze meteorological and consumption data which is clustered into groups by decision trees using area, direction, floor and height of flat, between them. Three different scenarios were studied in calculating the most appropriate number of data collector devices to model the whole city. D2LogTAY GIS module developed to analyze and determine buildings where the devices will be installed.
Four sensitivity scenarios studied to reduce the natural gas usage by reporting the average consumption in similar flats (area, direction, floor and height)  to increase awareness and decrease greenhouse gas emission amounts. Detailed data supplied %19 to %32 differences and decision tree 23% difference from regular averages in scenarios. Consumption on weekdays is higher than the weekend, Wednesdays and Thursdays higher than others, and the consumption of school breaks is more than other holidays. It has been observed that hourly consumptions in residences are mostly similar and those that differ can be detected.