Farklı Makine öğrenme teknikleri ile Düzce ilinin doğalgaz talebinin tahminlenmesi


Abstract views: 34 / PDF downloads: 20

Authors

  • İrem Düzdar Düzce Üniversite
  • Nurgül Aykaş Düzce Üniversite

Keywords:

Doğalgaz Tüketimi, Tahminleme, ARIMA, TBATS, PROPHET

Abstract

Doğalgaz, organik bileşenli maddelerle yeryüzünün alt kısımlarında milyonlarca yıldır sürmekte
olan kimyasalların ayrılması durumunda ortaya çıkmıştır. Doğal gaz talep tahminleme, sanayi sektöründe
önemlidir çünkü doğal gaz, birçok endüstriyel işletmenin enerji ihtiyacını karşılamak için önemli bir
kaynaktır. İşletmeler, üretim süreçlerini, sıcaklık kontrolünü, ısıtma ve soğutma sistemlerini, buhar
üretimini ve birçok diğer operasyonel gereksinimlerini doğal gaz kullanarak gerçekleştirirler. Talep
tahmini, bir işletmenin doğal gaz ihtiyacını doğru bir şekilde belirlemesine yardımcı olur. Bu, doğal gaz
tedarikini planlamak, stok yönetimini optimize etmek ve operasyonel süreçleri düzenlemek için kritik önem
taşır.
Karadeniz Bölgesi’ndeki illerin sanayi bakımından değerlendirmesi yapıldığında, %10‟luk bir oran ile
Düzce ikinci sırada yer almaktadır. Düzce'deki sanayi firmalarının enerji yoğunluğuna göre dağılımı yüksek
olduğunda bu çalışmada Düzce ilinde doğalgaz talebinin tahmin edilmesi EPDK (Enerji Piyasası
Düzenleme Kurumu) 2018-2022 yılları arasındaki verileri ile ARIMA, TBATS ve PROPHET yöntemleri
kullanılarak tahminleme gerçekleştirilmiştir.
Çalışma sonucunda, Düzce ilinin doğalgaz talebinin
genellikle ocak ayında yüksek olduğu tespit edilmiştir. Yapılan tahminler sonucunda, TBATS yönteminin
ocak, şubat, mayıs, temmuz ve kasım aylarında daha başarılı olduğu görülmüştür. Mart, Nisan, Haziran,
ağustos ve aralık aylarında ise ARIMA yönteminin daha etkili olduğu tespit edilmiştir. Eylül ve Ekim
aylarında ise PROPHET yönteminin daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Ancak, bu farklar genellikle
küçüktür ve yöntemler arasında benzer sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmadan yapılacak çıkarım Düzce
ilinde doğalgaz talebinin mevsimsel olarak artacağını ve çalışmada kullanılan modellerin doğalgaz talebi
tahmininde başarılı olduğunu göstermektedir.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

İrem Düzdar, Düzce Üniversite

Endüstri Mühendisliği Bölüm / Mühendislik Fakültesi, Türkiye

Nurgül Aykaş, Düzce Üniversite

Bilgisayar Mühendisliği Bölüm / Lisansüstü Enstitü, Türkiye

References

Çoban, O., Özcan, C. C., “Sektörel Açıdan Enerjinin Artan Önemi: Konya İli İçin Bir Doğalgaz Talep Tahmini Denemesi”, Selçuk Üniversitesi İktisadi ve İdari Birimler Fakültesi, Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, Cilt 11, Sayı 22, sayfa 85-106, 2011

Ediger, V. S., Akar, S., “ARIMA Forecasting of Primary Energy Demand by Fuel in Turkey”, Energy Policy, Vol. 35, pp. 1701-1708, 2007.

ARAS, H. ve Aras, N., “Eskişehir'de Konutsal Doğal Gaz Talebine Ekonomik Göstergelerin ve Dış Ortam Sıcaklığının Etkileri”, Mühendis ve Makina Dergisi, Cilt 46, sayı 540, sayfa 20-27, 2005

Hocaoğlu, F. O., Kaysal, K., Kaysal A., “Yük Tahmini İçin Hibrit (YSA ve Regresyon) Model”, Afyon Kocatepe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, 2015

Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu. Erişim Adresi: https://www.epdk.gov.tr/Detay/Icerik/3-0-95-1007/dogal-gazaylik-sektor-raporu (12.04.2022)

Topçu, G. Y., “Türkiye Doğal Gaz Tüketim Tahmini”, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 2013

Kaytez, F., “En Küçük Kareler Destek Vektör Makinelerı İle Türkiye'nin Uzun Dönem Elektrik Tüketim Tahmini ve Modellemesi”, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2012

Es, H., Kalender, F. Y., Hamzaçebi, C., “Yapay Sinir Ağları İle Türkiye Net Enerji Talep Tahmini”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, Vol. 29, Issue 3, 2014

Vıtullo, S., Brown Rr. H., Corliss G. F., Marx, B. M., “Mathematical Models For Natural Gas Forecasting, Canadian Applied”, Canadian Applied Mathematics Quarterly, Vol. 17, No. 4, 2009

Brożyna, J., Menteli, G., Szetela, B., Strielkowski, W., “Multi-Seasonality in the TBATS Model Using Demand for Electric Energy as a Case Study”, Economic computation and economic cybernetics studies and research, Vol. 52, Issue 1, 2018

Ibrahim, A., Kashef, R. and Corrigan, L., “Predicting market movement direction for bitcoin: A comparison of time series modeling methods”, Computers & Electrical Engineering, Vol. 89, 2021

Yusof, U.K., Khalid, M.N.A., Hussain, A., Shamsudin, H. “Financial Time Series Forecasting Using PROPHET”, Innovative Systems for Intelligent Health Informatics. Cham: Springer International Publishing, Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, Vol. 72, pp. 485–495, 2021

Duzdar, Aykas. “Natural Gas Demand Forecasting for Duzce”, 1st International Computer Science, Engineering and Information Technology Congress (ICSITY 2022) , 29.09.2022, sayfa 79-85, ISBN: 978-625-8284-23-2

Downloads

Published

2024-05-27

How to Cite

Düzdar, İrem, & Aykaş, N. (2024). Farklı Makine öğrenme teknikleri ile Düzce ilinin doğalgaz talebinin tahminlenmesi . International Journal of Advanced Natural Sciences and Engineering Researches, 8(4), 234–242. Retrieved from https://as-proceeding.com/index.php/ijanser/article/view/1840

Issue

Section

Articles