Meteorolojik parametreler ile doğal gaz talep tahmini için metasezgisel optimizasyon algoritmalarının karşılaştırmalı analizi

Abstract

Doğal gaz talep tahmini, özellikle enerji tüketimi yüksek ülke ekonomilerinin karar vericileri, sanayi sektörü ve doğal gaz piyasasındaki tüm oyuncular için büyük önem taşımaktadır. Bu çalışma, meteorolojik parametrelere göre Türkiye'nin aylık doğal gaz talep tahmini modelini sunmayı amaçlamaktadır. Çalışmada Yapay Arı Kolonisi Algoritması (ABC), Yüklü Sistem Arama Algoritması (CSS), Karga Arama Algoritması (CSA) ve Harmoni Arama Algoritması (HSA) dört güncel metasezgisel algoritma ile oluşturulan modeller karşılaştırılmıştır. Araştırmada lineer, üstel (exponential) ve ikinci dereceden (quadratic) olmak üzere üç matematiksel model geliştirilmiş ve modellerin performansları altı farklı global hata ölçüm metrikleri (AE, MAE, R2, MAPE, RMS, MARNE) ile değerlendirilmiştir. Çalışmada ortalama sıcaklık, basınç, nem, rüzgar ve yağış meteorolojik veriler girdi parametreleri olarak kullanılmıştır. 2010-2017 yılları arasındaki veriler eğitim verileri, 2018-2020 yılları arasındaki veriler ise test verisi olarak uygulanmıştır. Doğal gaz talep tahmini eğitim veri seti için en başarılı tahmin eden model CSS algoritmasının quadratic modeliyken, test verilerinde ise en başarılı tahmin ABC algoritmasının quadratic modelidir.