Türkiye enerji sektörünün stratejik konumu ve yapay sinir ağı modelleriyle enerji tüketiminin tahmini

Küresel ölçekte enerji kaynağının arz ve talebi ülkeler için güncel bir sorun teşkil etmektedir. Bu sorunun nedeni gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler için ekonomik sürdürülebilirliğin enerji arz güvenliği ile paralel bir seyir izlemesindendir. Enerji telebi ise enerji arz güvenliğinin başlangıcı olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu nedenle enerji tüketiminin tahmini ve dolayısıyla yönetimi mikro ve makro düzeyde büyük bir öneme sahiptir. Gelişmişlik seviyesini tamamlamamış bir ülke olan Türkiye'nin geçmişş verileri de dikkate alındığında enerji tüketimi gittikçe artmaktadır. Fakat enerji üretiminde kaynaklarının sınırlı olması nedeniyle tükettiğini karşılayamayan ve çok büyük bir oranda dışa bağımlı olan bir ülkedir. Bu dezavantajının yanı sıra, Türkiye'nin enerji tedarikçileri ile enerji tüketicileri arasında bulunması ülkeye jeo-stratejik bir konum kazandırmaktadır. Ayrıca son zamanlarda yapılan çalışmalarla ortaya çıkan Akdeniz Havzası'nın enerji zenginliği de dikkate alındığında Türkiye'nin tahmin edilen rezerv miktarı ile enerji problemi çözümlenebilecek ve Türkiye enerji pazarında söz sahibi olabilecektir. Bu bağlamda bu tezin amacı, küresel olarak enerji sektörünün seyrini ele almak, enerji tedarikçileri ile enerji alıcılarının buluştuğu pazarı gözlemleyebilmek, Türkiye'nin cari açığının en önemli kalemlerinden olan doğalgaz ve elektrik enerjisinin tüketim talebini tahmin etmek, tahmin değerleri üzerinden Türkiye'nin enerji görünümünü ele almak ve tahminlemede kullanılan yapay sinir ağları olan feed forward ve bi-lstm mimarileri ve optimizasyon yöntemlerini karşılaştırarak en doğru sonuca ulaşmaya çalışmaktır. Ayrıca literatürde sıklıkla kullanılan tek yönlü ileri beslemeli feed forward mimarisi ile bidirectional-long short term memory mimarisine ait öğrenme algoritmalarının hangisinin en iyi performans göstereceği belirlenmeye ve veri seti uzunluğunun model tercih etmede etkin olup olmadığı gözlemlenmeye çalışılmıştır. Çalışmada karşılaşılan en büyük problem veri toplama sürecinde yaşanmıştır. Kurumların veri işleme departmanları ile direk iletişime geçilmiş ve eş zamanlı olarak benzer kurumların yayınladığı raporlardan faydalanılarak veriler elde edilmeye çalışılmıştır. Bu kurumlara ek olarak TÜİK verileri kontrol edilmiş ve kurumlar arası veri uyuşmazlıkları tespit edilmiştir. Bu nedenle doğalgaz kaleminde veriler, Enerji Piyasası Denetleme Kurumu Doğalgaz departmanından; elektrik kaleminde ise veriler, Türkiye Elektrik İletim A. Ş'den elde edilmiştir. Doğalgaz mimarisinde eğitim için kullanılan veri aralığı 2012 Ocak / 2018 Aralık olmak üzere 84 aydır. Elektrik tüketimi verileri ise 2005 Ocak / 2018 Kasım olmak üzere 167 aydır. Oluşturulan tahmin modelleri ile karşılaştırılmak üzere mimarilere eklenmeyen gerçek veriler ise doğalgaz da 2019 Ocak/Nisan olmak üzere 4 aylık, elektrikte ise 2018 Aralık- 2019 Ocak/Nisan olmak üzere 5 aylık verilerdir. Doğalgaz tüketimine ait veriler kurumlardan elde edilmeye çalışırken geçmişş dönem verilerin tam tutulmadığı saptanmış, 2009'dan itibaren EPDK'nın verileri toplaması nedeniyle kurumlar arası veri transferinin gerçekleşmediği bilgisi alınmış ve en çok geri giden veri setinin ithalat verileri olması nedeniyle tüketim değerleri olarak ithalat değerleri çalışmaya dahil edilmiştir. Özellikle doğalgazda dışa çok yüksek oranda bağımlı olan Türkiye'nin doğalgaz üretiminin çok düşük kalmasından ve oranda çok etkili olmamasından dolayı ithalat verileri iç tüketim verisi olarak ele alınmıştır. Yapay sinir ağları mimarisinde kullanılan birçok algoritma olmasına rağmen çalışmada ele alınan algoritmalar feed forward için lavenberg-marquardt, bayesian regularization, scaled conjugate gradient ve conjugate gradient backpropagation with Fletcher-Reeves restarts iken LSTM mimarisi için adaptive momentum estimation, root mean square error probability ve stochastic gradient descent with momentumdur. Mimarileri elde etmek için MATLAb 2019a programı kullanılmıştır. Aynı zamanda feed forward ve bi-lstm mimarilerinin birlikte yer aldığı yeni bir kod yazılarak YSA eğitimleri gerçekleştirilmiştir. Eğitimlerde en yüksek performansı elde edebilmek amacıyla her bir algoritma için farklı katman, farklı ünite, farklı nöron sayıları denenmiştir. Ayrıca %75 ve %80 eğitim oran, normalizasyon ve standardizasyon yöntemleri her bir süreç için kullanılmıştır. Doğalgaz tüketim tahmininde gerçekleştirilen toplam eğitim sayısı 1856, elektrik tüketim tahmininde gerçekleştirilen toplam eğitim sayısı ise 1773'tür. Gerçekleştirilen bu eğitimler sonucunda; doğalgaz tüketim veri seti uzunluğunun elektrik tüketim veri seti uzunluğunun yarısı kadar olmasına rağmen her iki modelde de en yüksek performans bi-LSTM mimarisinde RMSProp optimizasyonu ile elde edilmiştir. Doğalgaz tüketim tahmininde 84 veri ile oluşturulan mimaride gelecek dönemler için elde edilen tahminlerde 12-20 ay aralığının daha tutarlı olduğu ve modelin uzak gelecek için performansının zayıfladığı gözlemlenmiştir. Elektrik tüketim tahmininde ise 167 veri ile oluşturulan mimaride gelecek dönemler için elde edilen tahminlerde özellikle 24-30 aylık bir tutarlılık söz konusudur. Veri setinin artması ise tutarlılık zaman aralığını da artırmaktadır.