Optimal doğal gaz tüketiminin tespitinde farklı yapay sinir ağı algoritmalarının kullanımı: Samsun ili örneği
The use of different artificial nerve network algorithms in determining optimal natural gas consumption: sample of Samsun
- Tez No: 678367
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET SERHAT ODABAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Sosyal ve ekonomik hayatın vazgeçilmez unsurlarından olan doğal gaz enerjisi, yaşayışın sürekliliğinin sağlanabilmesi için kesintiye uğramaması gerekmektedir. Aynı zamanda doğal gaz enerjisi hem stratejik hem de ticari avantajları sebebiyle oldukça önemli bir konuma sahiptir. Yatırım maliyetlerinin yüksek olması, planlamanın ve tahminlemenin önemini daha da önemli hale getirmektedir. Bu çalışmada Samsun ili için farklı yapay sinir ağları algoritmaları kullanılarak aylık doğal gaz tüketim tahmini için uygun modellerin bulunması amaçlanmıştır. 2009-2018 yılları arasında aylık doğal gaz tüketim verileri, konut ve serbest tüketici fiyatı, aylık ortalama aktüel basınç, aylık ortalama nispi nem, aylık ortalama rüzgâr hızı, aylık ortalama sıcaklık, ortalama güneşlenme süresi verileri kullanılıp farklı yapay sinir ağları yöntemi ile tahmin edilmesi planlanmaktadır. Yapay sinir ağları tahmin yönteminin kullanılmasının amacı algoritmaların doğrusal olmayan verilerin modellenmesinde iyi sonuçlar vermesi ve birden fazla tahminin aynı anda yapılabilmesidir. Çalışmada genetik algoritma, parçacık sürü optimizasyonu, çok katmanlı algılayıcı, grup veri işleme yöntemi algoritmaları kullanılmıştır. Sırasıyla regresyon değerleri yapay sinir ağı için 0.94684, genetik algoritma için 0.91978, parçaçcık sürü optimizasyonu için 0.95609, çok katmanlı algılayıcı için 0.97528, grup veri işleme yöntemi için 0.87883 olarak bulunmuştur. Grup veri işleme yöntemini yönteminin Türkiye'de kullanıldığı herhangi bir çalışma bulunmamaktadır. Bu yöntem kullanılarak teze özgünlük kazandırılmıştır. Ayrıca uygulama sırasında kullanılan yazılım programı MATLAB hakkında bilgiler verilmiştir. Bu tezin birinci bölümünde teze giriş yapılıp ikinci kısmında doğal gazın Dünya'daki Türkiye'deki piyasası anlatılmıştır. Üçüncü bölümde doğal gaz enerjisinin Samsun'daki yeri incelenmiştir. Dördüncü bölümde doğal gaz tahmininin literatür çalışmasına yer verilmiştir. Beşinci bölümünde talep tahmini kavramı anlatılıp, yöntemleri açıklanmıştır. Altıncı bölümde yapay sinir ağlarından bahsedilip, yedinci bölümde uygulamasına yer verilmiştir. Son olarak sekizinci bölümde sonuç kısmına yer verilmiştir.
Özet (Çeviri)
Natural gas energy, which is one of the indispensable elements of social and economic life, should not be interrupted to ensure the continuity of life. At the same time, natural gas energy has a very important position due to both strategic and commercial advantages of it. The high investment costs make the importance of planning and forecasting even more important. In this study, it is aimed to find suitable models for monthly natural gas consumption estimation by using different artificial neural network algorithms for Samsun province. By using the data of monthly natural gas consumption , residential and free consumer prices, monthly average actual pressure, monthly average relative humidity, monthly average wind speed, monthly average temperature, average sunshine duration, it is planned to estimate with different artificial neural networks method between 2009 and 2018. The purpose of using artificial neural networks prediction method is that algorithms give good results in modeling nonlinear data and more than one estimation can be made simultaneously. In the study, genetic algorithm, particle swarm optimization, multi-layer perceptron, group method of data handling algorithms have been used Regression values were found as 0.94684 for artificial neural network, 0.91978 for genetic algorithm, 0.95609 for particle herd optimization, 0.97528 for multi-layer perceptron, and 0.87883 for group data processing method, respectively. Group method of data processing does not have any work in Turkey. Using this method, the thesis has been given originality. In addition, information has been given about the software program MATLAB, which was used during the technic. In the first section of this thesis, there is an introduction to the thesis and in the second part of it, natural gas market has been described in the world and Turkey. In the third section, the place of natural gas energy in Samsun has been examined. In the fourth section, the literature study of natural gas estimation has been given. In the fifth section, the concept of demand forecasting has been described and its methods have been explained. In the sixth section, artificial neural networks have been mentioned and in the seventh section its application has been given. Finally, in the eighth section, the conclusion part has been given.
Benzer Tezler
- Elektrikli bir dizel motorlu jeneratörde farklı elektiriksel yük ve yakıtlardaki performans analizi
Analysis of performance on different electrical loads and fuels in an electric diesel engine generator
İBRAHİM HALİL AKBOĞA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman ÜniversitesiYenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA YILMAZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ HEYBET KILIÇ
- Türkiye doğal gaz tüketiminin incelenmesi ve analitik hiyerarşi süreci ile doğal gaz alım politikasına etkisinin irdelenmesi
Analysis of natural gas consumption in Turkey and evaluation of its effects on natural gas import policy by analytic hierarchy process
MERVE AYŞE YIKILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASİYE BERİL TUĞRUL
- Doğal gazlı sürekli ısıl işlem fırınlarında brülör tasarımı, imalatı ve baca gazı analizleriyle doğal gaz tüketiminin optimizasyonu
Burner designing and manufacturing in natural gas, continuous heat treatment furnaces and optimization of natural gas consumption by flue gas analysis
SERDAR İSKENDER
Doktora
Türkçe
2012
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. MEHMET ŞAHİN
- Yüksek basınç ve yüksek sıcaklıklı raudhatain sahasında asitle çatlatmanın tasarlanması ve etkisinin araştırılması
Design and analysis of the effect of acid fracturing in the high pressure and high temperature raudhatain field
SAMAR ALYOUNES
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiBatman ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA KOCA
- Ankarakonutlarda en iyi ısıtma ve soğutma sisteminin Türkiye şartlarında araştırılması
Invistigation of optimal heating and cooling system in residental bulding
TEKİN BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MECİT SİVRİOĞLU