Makine öğrenimi teknikleri ile veriye dayalı kısa vadeli doğal gaz talep tahmini
Data-based short-term natural gas demand forecasting with machine learning techniques
Yazar: MUSTAFA ÇELEBİ
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN ÇERÇİOĞLU
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Doğal gazın arz ve talebinin doğru bir şekilde planlanması ve yönetilmesi sürecinde gaz talebinin yüksek doğruluk ile öngörülmesi kritik öneme sahiptir. Doğal gaz talep tahminlerinde yapılacak büyük hatalar hem doğal gaz dağıtım şirketlerine hem de ülke ekonomisine milyonlarca dolar zarara uğratmaktadır. Bu kayıpların en aza indirilmesi için, yüksek doğrulukta tahmin modelleri geliştirmek elzemdir. Bu amaçla ilk olarak Türkiye'nin dört farklı bölgesinin dokuz yıl boyunca günlük doğalgaz tüketim verisi temin edilmiştir. Elde edilen zaman serileri kullanılarak gecikmeli, pencere ve zamansal özellikler başlıkları altında toplamda 33 adet bağımsız değişken oluşturulmuştur. Oluşturulacak tahmin modellerine en yüksek katkıyı sağlayacak değişkenleri belirlemek için LASSO regresyonu kullanılmıştır. Ardından uzun kısa süreli bellek, topluluk öğrenme stratejileri ve çok değişkenli regresyon modeli uygulanarak bu şehirlerin günlük doğalgaz tüketimi tahmin edilmeye çalışılmıştır. Oluşturulan modellerin performansı OMÖH, R2, OMYH ve SOMYH yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Oluşturulan farklı tahmin modellerin test kümesindeki tahminleri arasındaki farklılıklarının gözlenmesi amacı ile Friedman sıralama toplam testi uygulanmıştır. Çok değişkenli regresyon ve ağaç tabanlı yöntemler tahmin doğruluğu, uyarlanabilirlik ve genelleme yetenekleri ile değerlendirildiğinde iyi performans gösterdiği için doğal gaz dağıtım ve kontrol sistemlerinde başarılı bir şekilde kullanılabileceği görülmüştür. Çalışmanın son aşamasında, makine öğrenimi modellerine ait tahminlerin tüm kombinasyonları, maksimum, minimum, ortalama ve medyan metrikleri ile birleştirilerek doğruluk performansının artırılması amaçlanmıştır. Elde edilen sonuçlar, kombinasyon modellerinin kısmen daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir.

Abstract:
Predicting daily natural gas demand accurately is crucial for effective management of supply and demand of natural gas consumption. Significant errors in natural gas demand forecasts can result in millions of dollars in losses for natural gas distribution companies and the national economy. Developing prediction models with high accuracy is essential to minimize these losses. To this end, daily natural gas consumption data for four different regions of Turkey over nine years was initially obtained. For time series modeling, 33 independent variables were created under the headings of lagged, window, and time features. LASSO regression was employed to identify the variables that would contribute most to the prediction models to be constructed. Subsequently, long short-term memory, ensemble learning strategies, and multivariate regression models were applied to predict these cities' daily natural gas consumption. The performance of the constructed models was evaluated using metrics such as MAPE, R2, MASE, and sMAPE. The Friedman rank sum test was applied to observe differences in predictions among various forecast models in the test dataset. Multivariate regression and tree-based methods demonstrated remarkable performance in terms of prediction accuracy, adaptability, and generalization ability, indicating their potential successful utilization in natural gas distribution and control systems. In the study's final stage, combinations of machine learning models' predictions were merged using maximum, minimum, mean, and median metrics to enhance accuracy performance. The obtained results indicated that combination models partially provided better results.