Geri Dön

Comparative analysis of XGBoost and LightGBM methods for day ahead spot natural gas price forecasting

Gün öncesi spot doğalgaz fiyatı tahminlemesinde LightGBM ve XGBoost metodlarının karsılastırılmalı analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 714401
  2. Yazar: DOĞUKAN ŞAHİN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKER YURTSEVEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Enerji Bilim ve Teknoloji Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

Doğal gaz modern yaşamın önemli bir parçasıdır. Depolanabilir olması, birincil enerji kaynağı olarak pek çok farklı yerde kullanılabilmesi, LNG veya CNG formunda taşınabilmesi gibi avantajlar doğal gazın önemini artmaktadır. Yeni yapılan doğal gaz sahalarının keşifleri ve altyapıya verilen önem, marketin liberalleşmesi için çıkarılan yasalar doğalgazın uzun yıllar boyunca Türkiye'de kullanılacağın göstergesidir. Bunun dışında Türkiye'deki doğal gazın hidrojen ile kullanılmasını amaçlayan çalışmalar doğal gazın kullanım ömrünün arttırılması konusunda ümit vericidir. Türkiye'nin komsuları petrol ve doğalgaz zengini olmasına rağmen Türkiye'nin hidrokarbon rezervleri oldukça düşüktür. Bu yüzden Türkiye enerji ihtiyacının büyük bir kısmını yurtdışından karşılamaktadır. Bu da arz güvenliği problemini beraberinde getirmektedir. Türkiye arz güvenliğini arttırmak için pek çok farklı startejik yatırım yapmaktadır. Bunlardan biri de doğal gaz altyapısına yapılan iyileştirmelerdir. Altyapı geliştirmeleri sayesinde Türkiye pek çok farklı noktadan doğalgaz ithal edip doğal gazın pek çok farklı tüketim noktasına iletimi sağlamaktadır. Türkiye'de doğal gaz ticareti ilk kez 1986 yılında Sovyet Rusya ile yapılan gaz alım anlaşması ile başlamaktadır. Ardından kaynakları çeşitlendirmek ve arzı güvenliğini sağlamak için 1988 yılında Cezayir ile LNG anlaşması imzalanmış ve 1994 yılında Marmara Ereğlisi LNG Terminali işletmeye başlanılmıştır. Daha sonrasında ise Nijerya, İran ve Azerbeycan ile yapılan anlaşmalar sayesinde doğal gaz arzı çeşitlendirilmiştir. Gelişen altyapı sayesinde Türkiye doğal gazı pek çok farklı ilde pek çok farklı alanlarda kullanmaktadır. Bu da doğal gazın artık Türkiye için vazgeçilmez olduğunun göstergesidir. Türkiye'nin doğal gaz kullanım alanları ise çok çeşitlidir. Öncelikle evsel kullanımda ve elektrik üretiminde kullanılmaktadır. Bunun yanında yapılan araştırmalarda sanayi üretiminin artışı ile sanayide kullanılan doğal gaz tüketiminin arttıtğı görülmüştür. Türkiye'de elektrik arzı için doğalgaz arzı oldukça önemlidir. Çünkü Türkiye'de elektrik üretimi büyük oranda doğal gaza bağlıdır. Aslında elektrik piyasası yapısına göre elektrik enerjisi ilk olarak yenilenebilir enerji kaynaklarından karşılansa da bu kaynaklar tüm Türkiye'nin ihtiyaç duyduğu elektrik enerjisini karşılamada yetersizdir. Ayrıca yenilenebilir enerji kaynaklarının kontrolü mümkün değildir. Örneğin son yıllarda yaşanan kuraklık nedeniyle düşen hidroelektrik üretiminden dolayı doğal gazdan elektrik üretimi artış göstermiştir. Türkiye'deki doğal gaz tüketiminde sezonsallık oldukça fazladır. Bunun en büyük sebebi evsel tüketimdir. Kış aylarında ısınma amaçlı tüketilen doğalgaz miktarı oldukça yüksektir. Bu sezonluk etki de beraberinde bir depolama ihtiyacı oluşturmuştur. Bu yüzden son yıllarda doğalgaz depolaması için yatırımlar yapılmaktadır. Doğal gazın fiyatlandırılması konusunda pek çok farklı strateji bulunmaktadır. Yapılan literatür araştırmasında Türkiye'deki doğal gaz fiyatlandırmasının petrol bazlı ikame fiyatlandırma olduğu görülmüştür. Bu bir baz fiyatın üzerine petrol fiyatının belirli stratejilerle eklenmesi sonucu yapılan fiyatlandırmadır. Bunun dışında doğal gaz fiyatlandırmasındaki en büyük problemlerden biri de kur riskidir. Doların Türk Lirası karşısında değer kazanması dolarla satın alınan doğal gazın fiyatını arttırmaktadır. BOTAS ilk kurulum amacı petrol taşıma olsa da zamanla şirket yapısı değişmiş ve doğal gaz ticareti ve taşımacılığı da yapmaya başlamıştır. BOTAS halen doğal gaz piyasasında sektör lideridir. Düzenli olarak her ay serbest tüketiciler, serbest olmayan tüketiciler ve elektrik üreticileri için tarife yayınlamaktadır. Bunun yanında BOTAS Türkiye'deki tek doğal gaz iletim şirketidir. Fakat dağıtım konusunda pek çok farklı şirket vardır ve doğal gaz dağıtımı konusunda tekelleşmenin önüne geçilmiştir. BOTAS'ın tekel yapısını kırmak ve daha liberal bir doğal gaz piyasası olusturmak için 4646 sayılı yasa çıkartılmıştır. Bu yasa ile BOTAS'ın yapısı değişmiş ve libralleşmenin yol haritası ortaya konulmustur. Bu yasa çerçevesinde BOTAS, bazı doğalgaz kontratlarını özel sektöre devretmiştir. Ancak bu liberalleşme adımlarına uyulamamıştır ve bu yasada revizyonlara gidileceği öngörülmektedir. Türkiye'de ki en büyük doğal gaz ithalatçısı BOTAS olmasında rağmen özel sektörün de doğal gaz ithalatında payı vardır. Bunlar genelde BOTAS'ın 4646 numaralı doğalgaz yasası kapsamında özel sektöre devrettikleri kontratlardır. Bunun dışında gerekli lisansa sahip piyasa katılımcıları spot boru gazı ithal edebilmekte ancak bu çok tercih edilmemektedir. Türkiye, jeopolitik konumu nedeniyle pek çok farklı kaynaktan doğalgaz satın alabilmektedir. Ayrıca pek çok farklı boru hattının kesiştiği bir noktadadır. Bu yüzden Türkiye'nin bir doğalgaz ticaret merkezi olması söz konusudur. Ancak, Türkiye'nin bir doğalgaz ticaret noktası olabilmesi için halen çözmesi gereken bazı sorunları vardır. Örneğin Türkiye'de doğalgaz piyasası halen liberalleşmemiştir. Ancak son yıllarda liberalleşmek için bir çok farklı adım atılmıştır. Liberalleşmenin en önemli adımlarından biri ise EPİAŞ bünyesinde Sürekli Ticaret Platformu'nun (spot doğalgaz piyasası) kurulmasıdır. Bu platform sayesinde artık piyasa katılımcıları anonim ve kesintisiz olarak doğalgaz ticareti yapabileceklerdir. Piyasa katılımcılarının spot piyasada yapabilecekleri pek çok farklı kontrat seçeneği vardır. Bunlar gün öncesi, gün içi, gün sonu veya haftalık kontratlardır. Fakat en aktif olarak doğal gaz ticareti gün öncesi piyasasında gerçekleşmektedir. Vadeli doğalgaz piyasası ve haftalık kontratlar oldukça yenidir ve şüphesiz ki bu platformların halen zamana ihtiyaçları vardır. Türkiye'de doğalgazın uzun yıllar kulanılabilecek olmasının en önemli kriterlerinden biri de fiyatlandırılması veya fiyatlarının öngörülebilir olmasıdır. Her serbest tüketici öngörülebilir fiyatlandırma ve düşük fiyat talep eder. Düşük fiyatın oluşabilmesi için rekabet gereklidir. Bu yüzden piyasa operatörü olan EPIAS doğalgaz marketinin altyapısını günden güne geliştirmektedir. Spot piyasa açıldıktan sonra piyasaya eklenen haftalık ürün ticareti opsiyonu ve vadeli gaz piyasasının acılması buna en güzel örneklerdir. Şüphesiz ki var olan bu yeni spot gaz doğalgaz marketi piyasanın diğer dinamiklerinden etkilenmektedir. Bu yüzden özellikle tezin ilk bölümlerinde resmi kurumlarca hazırlanan raporlar incelenmiştir. Yapılan incelemeler sonucunda spot piyasanın bağlı olduğu dinamikler araştırılmıştır. Araştırma sonucunda elde edilen veriler ışığında bir veri seti farklı modelleri eğitmek için derlenmiştir. Bu aşama oldukça önemlidir. Çünkü doğru veri seti hazırlanmadan ve doğru dinamikler ortaya çıkarılmadan iyi tahminler elde edilmesi oldukça güçtür. Literatürde spot doğalgaz piyasası hakkında oldukça az çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmanın amacı gelişen bu marketteki fiyat öngörülebilirliğini arttırmaktır. Makine öğrenmesi uygulamaları günümüzde çok popülerdir. Bu algoritmalar regresyon problemlerinin çözümünde çok etkilidir. Bu çalışmada karar ağacı tabanlı iki farklı makine öğrenmesi algoritması ile gün öncesi spot doğalgaz fiyat tahminlemesi yapılmıştır ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. XGBoost ve LightBoost algoritmaları kullanılmıştır. Öncelikle ağaç sayısı, ağaç derinliği ve öğrenme oranları irdelenerek yapılarak hangi değer aralıklarında aşırı öğrenme yaptığı tespit edilmiştir. Ardından bu aralıklar scikit-learn kütüphanesinin GridSearch fonksiyonu ile beraber kullanılarak model parametreleri optimize edilmiştir. Fiyatın hangi parametrelere bağlı olduğu XGBoost ve LightGBM kütüphanelerinin öznitelik seçimi fonksiyonu ile belirlenmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda XGBoost'un LightGBM'den daha iyi sonuc verdiği görülmüştür. Fiyatın bağlı olduğu parametreler ise uzun dönemli fiyat tahminleri için Brent petrol fiyatı, BOTAS tarifeleri ve dolar olduğu belirlenmiştir. Kısa dönemli olarak fiyata etki eden faktörlerin ise BOTAS'ın stok miktarını dengelemek için yaptığı ticaretler olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Natural gas is an important part of modern life. Advantages such as being storable, being able to be used in many different places as a primary energy source and being transported in the form of LNG or CNG increase the importance of natural gas. The discovery of new natural gas fields and the importance given to infrastructure, the laws adopted for the liberalization of the market indicate that natural gas will be used in Turkey for many years. In addition, studies aimed at using natural gas with hydrogen in Turkey are promising to increase the life of natural gas. One of the most important criteria for using natural gas in Turkey for many years is predictable prices. Each eligible customer demands predictable pricing and low price. Competition is necessary for liberal markets. Therefore, EPIAS, the market operator, develops the infrastructure of the natural gas market day by day. The weekly product option added to the market after the spot market opened and the opening of the futures gas market are the best examples of this. However, there are very few studies about the spot natural gas market in the literature. This thesis aims increase price predictability in this developing market. In this study, the official reports prepared for the natural gas market were examined first. Later, the dynamics of the spot natural gas market were examined, and a data set was prepared accordingly. The data set is crucial because it is very difficult to get good results without the proper data set. Machine learning applications are very popular and are very effective in solving various problems. In this study, day ahead spot natural gas price prediction was made with two different machine learning algorithms based on decision trees. XGBoost and LightBoost algorithms were utilized and performances of these two algorithms were compared. First, it was concluded that these algorithms over-learn at which value ranges by iterating the number of trees, tree depth and learning rates. A more detailed price prediction was then made using these ranges together with the GridSearch function of the sklearn library. Then the best features for price prediction are determined by the feature selection function of the XGBoost and LightBoost libraries.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    860055

    Meme kanseri tahmininde makine öğrenmesi algoritmaları ve AutoML

    Breast cancer diagnosis with machine learning algorithms and AutoML

    ARSLAN KARAKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZAİ TOKAT

  2. Tez No

    780572

    Açıklanabilir yapay öğrenme algoritmaları ile Adana ili taşkın duyarlılık haritalarının üretimi

    Production of flood susceptibility maps for Adana province using explainable machine learning

    HALİT ENES AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve FotogrametriMersin Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUZAFFER CAN İBAN

  3. Tez No

    883630

    Makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları ile kardiyovasküler hastalıklarının tanı ve tahminleri

    The diagnosis and predictions of cardiovascular diseases with machine learning classification algorithms

    EBRU ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUTLU AKAR

  4. Tez No

    896417

    Yapay zeka yardımıyla güneş enerjisi üretim tahminlemesi ve gerçekleşen üretim değerleri ile tasarım programı çıktılarının karşılaştırmalı analizi

    Solar energy production estimation with the help of artificial intelligence and comparative analysis of realized production values and design program outputs

    GAMZE MERSİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Güneş Enerjisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELİH SONER ÇELİKTAŞ

  5. Tez No

    877216

    Integrative machine learning approaches for enhanced cardiovascular disease prediction: A comparative analysis of XGBoost and ANFIS algorithms

    Kardiyovasküler hastalık tahmininin geliştirilmesi için entegratif makine öğrenmesi yaklaşımları: XGBoost ve ANFIS algoritmalarının karşılaştırmalı analizi

    DIYAR FADHIL MUHYI MUHYI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZ ATA

Geri Dön