Geri Dön

Azerbaycan'da doğal gaz tüketiminin yapay zeka yöntemleri ile analizi ve tahmini

Analysis and estimation of natural gas consumption in Azerbaijan with artificial intelligence methods

  1. Tez No: 879934
  2. Yazar: TAYYAR MADINAYEV
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYTAÇ YILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bursa Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Dünyada doğal gaz rezerv ve üretim alanlarının Orta Asya-Hazar ve Ortadoğu gibi belirli bölgelerde yoğunlaşması, doğal gazın ekonomik ve siyasi bir araç haline gelmesine neden olmuştur. Büyüyen enerji piyasasında bazı ülkeler doğal gaz ithalatı yaparken bazıları da ihracat yapmaktadır. Azerbaycan, enerji sektöründe hızla büyüyen ülkelerden biridir ve özellikle Kafkas bölgesinde belirgin bir etkiye sahiptir. Azerbaycan, son yıllarda petrol ve doğal gaz gibi büyük enerji kaynaklarını özellikle Türkiye Cumhuriyeti dahil birçok ülkeye ihraç etmektedir. Doğal gaz, bu kaynaklar arasında önemli bir yer tutmaktadır. Dünya genelinde doğal gaz tüketimi artarken günlük doğal gaz üretimi miktarının optimum düzeyde zamanlaması önem arz etmektedir. Optimum doğal gaz tüketiminin de belirlenmesi için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Bu yöntemler arasında yapay zeka algoritmalarını kullanan modellerin, enerji tüketiminin tahmin edilmesi konusu da dahil olmak üzere birçok problemin çözümünde olumlu katkılar sağladığı bilinmektedir. Bu çalışmada, Azerbaycan'ın doğal gaz tüketiminin yapay zeka algoritmaları ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bunun için, 1995-2022 yıllarındaki aylık doğal gaz tüketim verileri Azerbaycan İstatistik Komitesi'nden alınarak Otoregresif Hareketli Ortalamalar (Autoregressive Integrated Moving Average-ARIMA), Uzun-Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memory, LSTM) ve Meta şirketinin geliştirdiği Prophet modelleri kullanılarak doğal gaz tüketimi tahmin edilmiştir. Bu modellerden elde edilen sonuçlara göre ARIMA modeli ile daha düşük tahmin hataları elde edilmiştir. LSTM modelinde ise diğer modellere göre daha yüksek hata değerleri elde edilmiştir. ARIMA modeline göre 9 aylık, Prophet modeline göre ise 72 aylık doğal gaz tüketimi tahmin edilmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre 2028 yılında Azerbaycan'ın doğal gaz tüketimi miktarında %17-%20'lik artış olacağı öngörülmektedir. Çalışma, doğru tahmin modelleri kullanarak gelecekteki doğal gaz tüketimini öngörmesi, enerji politikalarının planlanması ve kaynak yönetimi için önemli bir rehber olacaktır. Ayrıca, farklı tahmin modellerinin performansının karşılaştırılması, daha isabetli ve güvenilir tahminler yapılmasına olanak tanıyarak, enerji arz-talep dengesi ve enerji güvenliği konularında stratejik kararlar alınmasına katkı sağlayacaktır. Bu analizler, özellikle doğal gaz arzının yetersiz kalabileceği dönemlerde önleyici tedbirler alınmasına yardımcı olabilir.

Özet (Çeviri)

The concentration of natural gas reserves and production areas in the world in certain regions such as Central Asia-Caspian and the Middle East has caused natural gas to become an economic and political tool. In the growing energy market, some countries import natural gas while others export. Azerbaijan is one of the rapidly growing countries in the energy sector and has a significant influence, especially in the Caucasus region. In recent years, Azerbaijan has been exporting major energy resources such as oil and natural gas to many countries, especially the Republic of Turkey. Natural gas has an important place among these resources. While natural gas consumption is increasing worldwide, optimum timing of daily natural gas production is important. Among these methods, it is known that models using artificial intelligence algorithms make positive contributions to solving many problems, including the estimation of energy consumption. In this study, it is aimed to estimate Azerbaijan's natural gas consumption with artificial intelligence algorithms. For this, monthly natural gas consumption data for the years 1995-2022 were taken from the Azerbaijan Statistical Committee and using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long-Short Term Memory (LSTM) and Prophet models developed by Meta company. Natural gas consumption was estimated. According to the results obtained from these models, lower prediction errors were obtained with the ARIMA model. In the LSTM model, higher error values were obtained compared to other models. Natural gas consumption is estimated for 9 months according to the ARIMA model and for 72 months according to the Prophet model. According to the results obtained from the study, it is predicted that there will be a 17%-20% increase in the amount of natural gas consumption in Azerbaijan in 2028. The study will be an important guide for predicting future natural gas consumption, planning energy policies and resource management using accurate forecast models. In addition, comparing the performance of different forecast models will allow more accurate and reliable forecasts to be made and will contribute to making strategic decisions on energy supply-demand balance and energy security. These analyzes can help take preventive measures, especially during periods when natural gas supply may be insufficient.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi algoritmalarıyla elektrik tüketimi için talep tahmin modellemeleri ve yenilenebilir enerjinin artan önemi: Türkiye örneği

    Demand forecasting modelling for electricity consumption with machine learning algorithms and the increasing importance of renewable energy: The case of Turkiye

    İLKNUR YEŞİM DİNÇEL KIRATOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜKSEL BAYRAKTAR

  2. Spatial distribution of health risks associated with PM2.5 in turkey and iran using satellite and ground observations

    Yer ve uydu ölçümleri kullanılarak belirlenen PM2.5 kaynaklı sağlık risklerinin Türkiye ve İran için alansal dağılımı

    MEHRDAD SAMAVATI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL

  3. Trans Anadolu Doğalgaz Boru Hattı Projesi ve enerji borsasının Türkiye'nin enerji ticaret merkezi olma stratejisindeki rolü

    Trans Anadolu Natural Gas Pipeline Project and it's role in energy exchange as the strategy of Turkey's trade center

    UĞUR KAVLAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Enerjiİstanbul Aydın Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FİLİZ KATMAN

  4. Avrupa Birliğinden Avrupa enerji birliğine yol haritası ve Türk-Rus-Azeri enerji koridorunun analizi

    Road map from European Union to European energy Union and analysis of Turkish-Russian-Azeria energy corridor

    ALPARSLAN SARP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonometriAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Ekonomi Finans Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET CAN BAKKALCI

  5. 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

    DOĞUKAN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKER YURTSEVEN