Yapay sinir ağları yöntemiyle İstanbul ili doğal gaz tüketiminin tahmini ve şehir giriş istasyonlarının planlanması
| dc.authorid | 0000-0002-2563-3707 | |
| dc.authorid | 0000-0002-0716-9234 | |
| dc.authorid | 0000-0002-3065-1942 | |
| dc.authorid | 0000-0002-5743-3937 | |
| dc.contributor.author | Balıkçı, Vedat | |
| dc.contributor.author | Gemici, Zafer | |
| dc.contributor.author | Taner, Tolga | |
| dc.contributor.author | Dalkılıç, Ahmet Selim | |
| dc.date.accessioned | 2024-07-29T11:41:33Z | |
| dc.date.available | 2024-07-29T11:41:33Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.department | Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu | |
| dc.description.abstract | Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları kullanılarak İstanbul Asya yakası ve Avrupa yakası için günlük ve saatlik doğal gaz talep tahmin modelleri oluşturulmuştur. Doğal gaz kullanımını etkileyen parametreler; tüketici sayısı, ortalama günlük sıcaklık, minimum günlük sıcaklık, resmî tatiller, ısıtma derece gün sayısı olarak belirlenmiştir. 2008'den 2018'in sonuna kadar elde edilen veriler kullanılarak MATLAB yazılımı ile talep tahmin modelleri oluşturulmuş ve İstanbul’da son yüzyıl içerisinde yaşanmış en soğuk gün olan 9 Şubat 1929 günlük en düşük -16oC ve günlük ortalama -7oC sıcaklık değerlerine göre 2027 yılına kadar doğal gaz talebi tahmini yapılmıştır. Bu çalışma neticesinde, doğal gaz talep tahmini ile hangi yıl doğal gaz şehir giriş istasyonunun kurulacağına karar verilmektedir. Doğal gaz dağıtım şirketi tarafından bakıldığında, doğru tahmin yapılabilirliği sistemde oluşabilecek hataları azaltır ve gaz dağıtım planlamasını daha isabetli olanak sağlar. Bu şekilde, gaz sistemleri çok daha gerçekçi ve karlı hale gelir. Müşteri tarafından bakıldığında ise doğru tahmin değerleri, sistemde oluşabilecek hataları azaltacağı için bu da müşterilerin gazsız kalma olasılığını minimize eder. Ayrıca, Synergi Gas yazılımı ile İstanbul Asya ve Avrupa bölgelerinde yer alan dağıtım ağının hız ve basınç kriterleri dikkate alınarak, talep tahminine dayalı olası kötü senaryolar için doğal gaz şehir giriş istasyonlarının nereye kurulacağı öngörülmüştür. Elde edilen sonuçlara göre İstanbul Gaz Dağıtım A.Ş. tarafından doğal gaz şehir giriş istasyonları projelendirme çalışması yapılmıştır. | |
| dc.description.abstract | In this study, daily and hourly natural gas demand for Istanbul’s Anatolian and European sides are estimated by using Artificial Neural Networks. Parameters affecting natural gas usage such as the number of consumers, average daily temperature, minimum daily temperature, official holidays, and heating degree days have been determined. By means of the data obtained from the year 2008 to the end of 2018, the forecasting model created by the MATLAB software estimates the natural gas demands up to 2027 according to the coldest day of Istanbul in the last century, which occurred on 9 February 1929, with the minimum daily temperature of -16°C and the average daily temperature of -7°C. As a result of this study, it is decided which natural gas city gate station will be constructed with natural gas demand forecast. When we view it from the perspective of a natural gas distributor, correct predictive values reduce the errors and make gas distribution planning correctly. In this way, gas systems become much more realistic and profitable. Also, from the customer’s point of view, because the correct predictive values reduce the errors that may occur in the system, the model minimizes the probability of being out of gas. Moreover, with Synergi Gas Software, new solutions can be produced for possible bad scenarios in advance, taking into account the velocity and pressure criteria of the distribution network located on İstanbul’s Anatolian and European sides where the natural gas city gate station will be constructed. According to the obtained results, the project of the natural gas city gate stations has been performed by İstanbul Gas Distribution Co. | |
| dc.identifier.doi | 10.17341/gazimmfd.1165734 | |
| dc.identifier.endpage | 1028 | en_US |
| dc.identifier.issn | 1300-1884 | |
| dc.identifier.issn | 1304-4915 | |
| dc.identifier.issue | 2 | en_US |
| dc.identifier.scopusquality | Q2 | |
| dc.identifier.startpage | 1017 | en_US |
| dc.identifier.uri | https:/dx.doi.org/10.17341/gazimmfd.1165734 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12451/12257 | |
| dc.identifier.volume | 39 | en_US |
| dc.indekslendigikaynak | Scopus | |
| dc.indekslendigikaynak | TR-Dizin | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.publisher | Oğuzhan YILMAZ | |
| dc.relation.ispartof | Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi | |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Enerji | |
| dc.subject | Doğal gaz | |
| dc.subject | Talep Tahmini | |
| dc.subject | Arz Güvenliği | |
| dc.subject | Yapay Sinir Ağları | |
| dc.subject | Energy | |
| dc.subject | Natural Gas | |
| dc.subject | Forecasting | |
| dc.subject | Security of Supply | |
| dc.subject | Artificial Neural Networks | |
| dc.title | Yapay sinir ağları yöntemiyle İstanbul ili doğal gaz tüketiminin tahmini ve şehir giriş istasyonlarının planlanması | |
| dc.title.alternative | Forecasting natural gas demand in Istanbul by artificial neural networks method and planning of city gate stations | |
| dc.type | Article |
