Türkiye doðalgaz ihtiyacýnýn yaklaþýk %99’unu ithal etmektedir. Türkiye’de henüz yeterli stoklama imkanýnýn bulunmamasý ve doðalgazýn önemli bir ihtiyaç olmasý göz önünde bulundurulduðunda doðalgaz tahmininin doðru yapýlmasý büyük bir önem arz eder. Doðalgaz daðýtým þirketleri doðalgaz alým satým anlaþmalarýnda taahhüt ettikleri miktara mutabýk kalma durumundadýr. Daðýtým þirketleri bildirdikleri tüketim miktarýnýn altýnda kalmalarý durumunda kullanýlmayan doðalgazýn parasýný ödemekle yükümlü veya fazla arz olmasý durumunda organizasyonun planýný bozmakla beraber doðalgaz tedarik sýkýntýsý yaþayabilmektedir. Bu nedenle doðalgazýn yýllýk, aylýk ve günlük tahminlerinin doðru bir þekilde yapýlmasý daðýtým þirketlerinin ve tedarik eden þirketlerin hem organizasyonu ve hem de arz-talep dengesi açýsýndan çok önemlidir. Ýstanbul, baþta konut olmak üzere elektrik ve sanayi müþterileri ile doðalgaz tüketimi en yüksek ildir. Bu çalýþma Ýstanbul ili için günlük doðalgaz tüketim tahminini içermektedir. ÝGDAÞ’tan alýnan 15 yýllýk (2004-2019) doðalgaz tüketim verileri ile Meteoroloji’den alýnan günlük maksimum, minimum sýcaklýk verileri baþta olmak üzere veri seti oluþturulmuþtur. Öncelikle veri seti %20 test % 80 eðitim verisi olarak modellenmiþ ve lineer modellerden Multi Regresyon yöntemi uygulanmýþ ardýndan Lasso ve Ridge Regresyon ile regresyon tahmin baþarýlarý kýyaslanmýþtýr. Regresyon yöntemleri ile elde edilen sonuçlarýn akabinde lineer olmayan yöntemler uygulanmýþ ve Çok Katmanlý Yapay Sinir Aðlarý (YSA) ile Destek Vektör Regresyonu (SVR) kullanýlarak tahminleme yapýlmýþtýr. Uygulanan bütün yöntemler Python programýnda JupyterLab ile modellenmiþtir. Regresyon yöntemleri, Çok Katmanlý Yapay Sinir Aðlarý ve SVR kýyaslandýðýnda lineer olmayan modeller içerisinden Çok Katmanlý Yapay Sinir Aðlarý’nýn baþarýsý daha yüksektir.
Anahtar Kelimeler: Doðalgaz, Tahmin, Multi Regresyon, Yapay Sinir Aðlarý, SVR
|
