EN
TR
Günlük temelli orta vadeli şehir doğal gaz talebinin tek değişkenli istatistik teknikleri ile tahmini
Öz
Doğal gaz günümüzde enerji üretimi, ısınma ve pişirmede kullanılan en temel enerji kaynağıdır. Yaygın ağ yapısı ile birlikte evler, sanayi kuruluşları, santraller istedikleri anlarda bu enerjiye erişebilmektedir. Türkiye’de doğal gaz ithal bir enerji kaynağıdır ve uzun dönemli sözleşmeler ile anlaşmalar sağlanmaktadır. Uzun dönemli sözleşmeler karar vericiler tarafından yurtiçine arz edilir. Bu arz sürecinde doğal gaz tedarik şirketleri ve toptan satış şirketleri şehir dağıtım şirketleri ve sanayi kuruluşlarına yıllık sözleşmeler ile gaz arzı sağlarlar. Şirketler ve şehir dağıtım şirketleri bu sözleşmelerde aylık, yıl içinde de günlük tüketim talep tahminlerini bildirmekle yükümlüdür. Bu çalışma günlük ve aylık temelde orta vadeli doğal gaz talep tahminini tek değişkenli mevsimsellik içeren istatistiki yöntemler olan zaman serileri ayrıştırılması, Holt-Winters ve ARIMA/SARIMA modelleri ile gerçekleştirmiştir. Yapılan çalışmada günlük temelde 365 günlük, aylık temelde de 12 aylık tahmin bir anda gerçekleştirilmiştir. Doğal gaz tahmini sonucu günlük temelde en düşük hata yıl öncesi tahminde ARIMA(0,0,1)1(0,1,1)365 modeli ile 23,68% MAPE ile gerçekleşmiştir. Aylık dönüşümde ise en düşük tahmin modeli ARIMA(1,0,1)1(1,1,1)365 modeli ile 11,84% MAPE ile gerçekleşmiştir. Bu sonuçlar mevsimsel ARIMA modellerinin tek değişkenli teknikler arasında en uygun olduğunu göstermiştir. Bir anda çok sayıda tahmin yapılabilmesine imkan tanıması ve sonuçlarının kabul edilebilir olması bu tekniklerin karar vericiler tarafından kullanılabilmesine olanak tanımaktadır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- X. Wang, D. Luo, J. Liu, W. Wang, and G. Jie, “Prediction of Natural Gas Consumption in Different Regions of China Using a Hybrid MVO-NNGBM Model,” Math. Probl. Eng., vol. 2017, pp. 1–10, 2017.
- M. Akpinar, M. Adak, and N. Yumusak, “Day-Ahead Natural Gas Demand Forecasting Using Optimized ABC-Based Neural Network with Sliding Window Technique: The Case Study of Regional Basis in Turkey,” Energies, vol. 10, no. 6, p. 781, Jun. 2017.
- F. Scarpa and V. Bianco, “Assessing the Quality of Natural Gas Consumption Forecasting: An Application to the Italian Residential Sector,” Energies, vol. 10, no. 11, p. 1879, Nov. 2017.
- O. Laib, M. T. Khadir, and L. Mihaylova, “A Gaussian Process Regression for Natural Gas Consumption Prediction Based on Time Series Data,” in 2018 21st International Conference on Information Fusion (FUSION), 2018, pp. 55–61.
- N. Wei et al., “Short-Term Forecasting of Natural Gas Consumption Using Factor Selection Algorithm and Optimized Support Vector Regression,” J. Energy Resour. Technol., vol. 141, no. 3, p. 032701, Oct. 2018.
- I. Naim and T. Mahara, “Comparative Analysis of Univariate Forecasting Techniques for Industrial Natural Gas Consumption,” Int. J. Image, Graph. Signal Process., vol. 10, no. 5, pp. 33–44, May 2018.
- M. Akpinar and N. Yumusak, “Naïve forecasting of household natural gas consumption with sliding window approach,” Turkish J. Electr. Eng. Comput. Sci., vol. 25, no. 1, pp. 30–45, 2017.
- H. A. Es, F. Y. Kalender, and C. Hamzaçebi, “Forecasting the Net Energy Demand of Turkey by Artificial Neural Networks,” J. Fac. Eng. Archit. Gazi Univ., vol. 29, no. 3, Sep. 2014.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
25 Aralık 2019
Gönderilme Tarihi
9 Aralık 2018
Kabul Tarihi
27 Eylül 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2020 Cilt: 35 Sayı: 2
APA
Akpinar, M., & Yumuşak, N. (2019). Günlük temelli orta vadeli şehir doğal gaz talebinin tek değişkenli istatistik teknikleri ile tahmini. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35(2), 725-742. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.494094
AMA
1.Akpinar M, Yumuşak N. Günlük temelli orta vadeli şehir doğal gaz talebinin tek değişkenli istatistik teknikleri ile tahmini. GUMMFD. 2019;35(2):725-742. doi:10.17341/gazimmfd.494094
Chicago
Akpinar, Mustafa, ve Nejat Yumuşak. 2019. “Günlük temelli orta vadeli şehir doğal gaz talebinin tek değişkenli istatistik teknikleri ile tahmini”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 35 (2): 725-42. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.494094.
EndNote
Akpinar M, Yumuşak N (01 Aralık 2019) Günlük temelli orta vadeli şehir doğal gaz talebinin tek değişkenli istatistik teknikleri ile tahmini. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 35 2 725–742.
IEEE
[1]M. Akpinar ve N. Yumuşak, “Günlük temelli orta vadeli şehir doğal gaz talebinin tek değişkenli istatistik teknikleri ile tahmini”, GUMMFD, c. 35, sy 2, ss. 725–742, Ara. 2019, doi: 10.17341/gazimmfd.494094.
ISNAD
Akpinar, Mustafa - Yumuşak, Nejat. “Günlük temelli orta vadeli şehir doğal gaz talebinin tek değişkenli istatistik teknikleri ile tahmini”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 35/2 (01 Aralık 2019): 725-742. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.494094.
JAMA
1.Akpinar M, Yumuşak N. Günlük temelli orta vadeli şehir doğal gaz talebinin tek değişkenli istatistik teknikleri ile tahmini. GUMMFD. 2019;35:725–742.
MLA
Akpinar, Mustafa, ve Nejat Yumuşak. “Günlük temelli orta vadeli şehir doğal gaz talebinin tek değişkenli istatistik teknikleri ile tahmini”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 35, sy 2, Aralık 2019, ss. 725-42, doi:10.17341/gazimmfd.494094.
Vancouver
1.Mustafa Akpinar, Nejat Yumuşak. Günlük temelli orta vadeli şehir doğal gaz talebinin tek değişkenli istatistik teknikleri ile tahmini. GUMMFD. 01 Aralık 2019;35(2):725-42. doi:10.17341/gazimmfd.494094
Cited By
Forecasting of monthly electricity generation from the conventional and renewable resources following the corona virus pandemic in Turkey
Journal of Energy Systems
https://doi.org/10.30521/jes.1106313Comparative analysis of metaheuristic optimization algorithms for natural gas demand forecast with meteorological parameters
Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1014788A sigmoid regression and artificial neural network models for day-ahead natural gas usage forecasting
Cleaner and Responsible Consumption
https://doi.org/10.1016/j.clrc.2021.100040Estimation of Turkey hazelnut export quantity and prices with ARIMA model
Journal of Agricultural Faculty of Gaziosmanpasa University
https://doi.org/10.55507/gopzfd.1629321