Türkiye için doğal gaz talep tahmini
Natural gas demand forecasting for Turkey
Yazar: SALİH BAKKAL
Danışman: PROF. DR. NECDET ÖZÇAKAR
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Üretim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Enerji = Energy ; İşletme = Business Administration
Dizin: Doğal gaz piyasası = Natural gas market ; Enerji = Energy ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Regresyon modelleri = Regression models ; Talep tahmini = Demand estimation

Özet:
Teknolojik gelişmeler, artan nüfus, değişen yaşam tarzları, iktisadi gelişmişlik düzeyinin yakalanması için artan sanayileşme gibi birçok nedenden dolayı enerji tüketiminde önemli bir artış yaşanmaktadır. Bu çalışmada, son yıllarda tüketimi giderek artan ve fosil yakıtlar içerisinde sürdürülebilirlik açısından güçlü bir seçenek olan doğal gaz enerjisi üzerinde çalışılmıştır. Bu amaçla ilk olarak doğal gaz tedarik zincirinin yapısal özellikleri ve operasyonel süreçleri incelenmiştir. Daha sonrasında stok yönetimi, arz talep dengesinin sağlanması, enerji güvenliği ve kesintisiz hizmet verilmesi için önemli olan enerji talep tahmini üzerinde durulmuştur. 2010-2022 yılları arası aylık veriler kullanılarak Türkiye'nin doğal gaz tüketimini tahmin etmek için üç popüler makine öğrenmesi algoritması kullanılmıştır. Bunlar; çoklu doğrusal regresyon, destek vektör regresyonu ve rastgele orman regresyonu. HDD, 12 ay gecikme değerleri ve nem bağımsız değişkenleri kullanılarak oluşturulan modellerin performansları birbirine yakın olmakla birlikte en yüksek R² değerine sahip olan yöntemin çoklu doğrusal regresyon olduğu tespit edilmiştir. Geleneksel yöntemlerin yalın ve görece az değişkenle hazırlanmış olan modellerde makine öğrenmesi modellerine göre iyi performans gösterebildiği tespit edilmiştir. Makine öğrenmesindeki gelişmiş algoritmaların karmaşık, doğrusal olmayan ilişkilerin tespit edilmesi açısından daha başarılı performans göstermesi olasıdır. Yürütülen çalışma, doğal gaz tedarik zincirinin incelenmesi, doğal gaz tüketimini aylık olarak Türkiye geneli için değerlendirmesi ve farklı makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması yönüyle literatüre katkı sağlamaktadır. Elde edilen bulgular, enerji kaynaklarının etkin kullanımı, tedarik zinciri planlaması ve enerji güvenliği konularında karar vericilere bilgi sunmaktadır.

Abstract:
Due to advancements in technology, population growth, changing lifestyles, and the pursuit of industrialization for economic development, there has been a considerable increase in energy consumption. This research focuses on natural gas as a sustainable option within fossil fuels, which has experienced a rising demand in recent years. The study initially examines the structural characteristics and operational processes of the natural gas supply chain. It then shifts attention to energy demand forecasting, a crucial aspect for managing stocks, achieving supply-demand balance, ensuring energy security, and providing uninterrupted services. Three popular machine learning algorithms, namely multiple linear regression, support vector regression, and random forest regression, are utilized to predict Turkey's natural gas consumption using monthly data from 2010 to 2022. The models constructed using heating degree days (HDD), 12-month lag values, and humidity as independent variables exhibit comparable performance, with multiple linear regression yielding the highest R² value. Traditional approaches perform well in simpler models with fewer variables compared to machine learning models. However, advanced machine learning algorithms may excel in capturing complex and non-linear relationships. This study contributes to the existing literature by examining the natural gas supply chain, evaluating monthly natural gas consumption for Turkey as a whole, and comparing different machine learning methods. The findings offer valuable insights for decision-makers regarding the efficient utilization of energy resources, supply chain planning, and energy security.